Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Klasifikasi Data Tracer Study Dengan Support Vector Machine Dan Neural Network Drajat Indra Purnama; Rahmi Lathifah Islami; Lisna Sari; Pardomuan Robinson Sihombing
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 4 No. 2 (2021): Volume IV - Nomor 2 - Maret 2021
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v4i2.191

Abstract

Perguruan tinggi melakukan Tracer study secara reguler setiap tahun untuk memenuhi kebutuhan data akreditasi, pengembangan kurikulum dan perbaikan pembelajaran di perguruan tinggi serta mengetahui kualitas lulusan. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis klasifikasi waktu tunggu kerja untuk mengetahui tingkat kelancaran alumni dalam mendapatkan pekerjaan dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machines(SVM) dan Backpropagation Neural Network (BPNN). Kedua metode klasifikasi baik BPNN dan SVM dengan fungsi Kernel Anova dapat menggambarkan klasifikasi data tracer study berdasarkan tingkat kelancaran alumni untuk mendapatkan pekerjaan (lancar dan tidak lancar) dengan tingkat akurasi yang hampir sama, yaitu sebesar 83.33% untuk tangkat akurasi BPNN dan 83.00% untuk tingkat akutasi SVM. Diharapkan dengan mengetahui faktor yang dapat mengklasifikasikan tingkat kelancaran dalam mendapatkan pekerjaan, pihak universitas dapat memberikan kebijakan yang relevan sehingga kualitas lulusan akan semakin baik.