Rekomendasi Tema Tugas Akhir Menggunakan Metode Clasifikasi Supervised Learning - Rais, Rais; Rakhman, Arif; Sulasmoro, Arfan Haqiqi (Politeknik Harapan Bersama, 2022)
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 LearningÂ 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 accuracyÂ 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.