SISTEM REKOMENDASI LOKASI MAGANG BERDASARKAN KOMPETENSI BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK LULUSAN DEMAND DRIVEN (STUDI KASUS : JURUSAN MANAJEMEN INFORMATIKA, UNDIKSHA) - Agus Aan Jiwa Permana; Gede Aditra Pradnyana (Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, 2018)
ABSTRACTThis research is aimed at providing student location information to students in accordance withtheir respective competencies. The most important thing is to direct students to an apprenticeshiplocation that is in accordance with their competencies because it will greatly influence their careerin the future. Armed with skills at the internship location, students can improve their competence inaccordance with market demand (demand driven). The program at the end of semester 5 at the endof the semester students have to find an internship location. Someone is said to be competent in afield if it meets the aspects of knowledge, skill and attitude. Knowledge, skills and attitudes (PKS)are strongly influenced by the learning system and learning environment. The tools developed arean application based on Artificial Intelligence using the Elman Recurrent Neural Network (ERNN)method. ERNN is a Artificial Terms Network method that has a feedback connection from previousinput, so that it is expected to improve the performance of ANN. The structure makes iteration willbe much faster and convergence will be faster in the training process. The system developed will beable to produce apprenticeship location recommendations in accordance with student competenciesusing previous apprenticeship data. The data used is measurable and includes a Grade PointAverage that represents aspects of knowledge, aspects of skills adapted to subjects related tograduate profiles, personality tests that have international standards developed by John Hollandrepresent aspects of attitude.Keywords : Recommended internship locations, Artificial Terms Network, ArtificialIntelligence, demand driven, Successful career in IndustryABSTRAKPenelitian ini adalah bertujuan memberikan informasi lokasi magang kepada mahasiswa sesuaidengan kompetensi masing-masing. Hal yang paling penting adalah mengarahkan mahasiswa kelokasi magang yang sesuai dengan kompetensinya karena akan sangat besar pengaruhnya dengankarir mereka di masa depan. Dengan berbekal keterampilan di lokasi magang, mahasiswa dapatmeningkatkan kompetensinya sesuai dengan permintaan pasar (demand driven). Program saat akhirsemester 5 di akhir semester mahasiswa sudah harus mencari lokasi magang. Seseorang dikatakankompeten di suatu bidang apabila memenuhi telah memenuhi aspek pengetahuan, keterampilan, dansikap. Pengetahuan, keterampilan, dan sikap sangat dipengaruhi oleh sistem pembelajaran danlingkungan belajar. Tools yang dikembangkan adalah sebuah aplikasi berbasis ArtificialIntelligence menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN). ERNN adalahsebuah metode Jaringan Syarat Tiruan yang memiliki koneksi umpan balik dari masukansebelumnya, sehingga diharapkan dapat meningkatkan kinerja JST. Struktur tersebut membuatiterasi akan jauh lebih cepat dan konvergensi akan menjadi lebih cepat dalam proses training.Sistemyang dikembangkan akan dapat menghasilkan rekomendasi lokasi magang sesuai dengankompetensi mahasiswa menggunakan data magang sebelumnya. Adapun data yang digunakanbersifat terukur dan meliputi ketiga aspek PKS seperti Indeks Prestasi Kumulatif yang mewakiliaspek pengetahuan, aspek keterampilan disesuaikan dengan mata kuliah yang berhubungan denganprofil lulusan, tes kepribadian yang sudah berstandar internasional yang dikembangkan oleh JohnHolland mewakili aspek sikap.Kata kunci: Rekomendasi lokasi magang, Jaringan Syarat Tiruan, Artificial Intelligence,demand driven, Sukses berkarir di Industri