Text

Rekomendasi Tema Tugas Akhir Menggunakan Metode Clasifikasi Supervised Learning

---

Komampuan kompetensi mahasiswa ditentukan oleh nilai mata kuliah dari semester 1 sampai semester VI sehingga dengan melihat nilai dari semester I sampai semester VI akan tau arah tema Tugas Akhir yang akan diambil. Bayak permasalahan yang terjadi pada Tugas Akhir mahasiswa dikarenakan tema Tugas Akhir yang diajukan kadang kurang sesuai dengan kompetensi. Untuk ini nilai mata kuliah disetiap semester dapat dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan atau untuk memprediksi judul yang sesuai untuk mahasiswa. Klasifikasi Supervised Learning dengan mengunakan algoritma Neural Network yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dijadikan sebagai metode dalam pengambilan keputusan dengan nilai accuracy yang didapatkan sebesas 91.24%, setelah dioptimasi nilai akurasi algoritma Neural Network dengan Particle Swarm Optimization (PSO) nilai accuracy yang didapatkan sebesar 92.70% lebih besar dibandingkan dengan sebelum di optimalisasi terbukti dengan adanya peningkatan nilai accuracy sebesar 1.46%. Berdasarkan perubahan yang terjadi pada nilai accuracy tersebut, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penerapan teknik optimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dapat digunakan oleh pemangku kebijakan dalam merekomendasikan tema tugas akhir kepada mahasiswa.

Kata kunci: Tema Tugas Akhir, Supervised Learning, Neural Network, PSO

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

Rekomendasi Tema Tugas Akhir Menggunakan Metode Clasifikasi Supervised Learning

No. Panggil

A1.0028.20/21 RAI r

Penerbit

Tegal : Politeknik Harapan Bersama Tegal., GANJIL 2020/2021

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

A1.0028.20/21

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

penelitian dosen
ema Tugas Akhir
Metode Clasifikasi Supervised

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar