Penerapan Algoritma Restricted Boltzmann Machine Pada Pemilihan Bidang Minat Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Malang - Bella Chintia Merita; Zamah Sari; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Briansyah Setio Wiyono (Jurnal Repositor, 2021)
Pemilihan bidang minat masih menjadi sebuah kesulitan untuk sebagian mahasiswa, terutama mahasiswa yang belum percaya diri dengan kemampuan dan keahliannya. Bidang minat pada jenjang perguruan tinggi menjadi sebuah tolak ukur dan kunci kesuksesan di masa mendatang sebagai penunjang karirnya. Sehingga mahasiswa harus memiliki pemikiran yang matang dan tepat sasaran agar dapat mencapai tujuannya. Untuk menyelesaikan masalah ini dibutuhkan suatu hasil pembelajaran sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan bidang miat mahasiswa. Dengan hasil pembelajaran tersebut mahasiswa dapat mempertimbangkan pilihannya berdasarkan grafik nilai dan bidang minat yang telah diambil oleh mahasiswa yang sudah lulus terlebih dahulu. Dengan demikian dilakukan penelitian untuk memberikan hasil pembelajaran dalam bentuk klasifikasi bidang minat mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Malang menggunakan data mahasiswa angkatan 2013 – 2015 yang sudah lulus. Data tersebut dilakukan pengklasifikasian menggunakan algoritma Restricted Boltzmann Machine , dan dilakukan pengujian model menggunakan confusion matrix. Data penelitian yang digunakan merupakan data yang memiliki kelas tidak seimbang karena jumlah masing-masing bidang minat berbeda jauh. Sehingga dilakukan pengklasifikasian menggunakan SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Hasil akurasi yang didapatkan pada RBM+SMOTE yaitu sebesar 70% dan nilai mean square error 0.4.a