SISTEM EVALUASI AKADEMIK MAHASISWA DENGAN METODE TEKNIK KERNEL K-MEANS CLUSTERING DAN SVM
Sari
ABSTRAK
Penelitian ini penulis membawa sebuah kasus pendidikan yaitu prestasi akademik mahasiswa, Dalam pelaksanaan evaluasi terhadap kemajuan prestasi akademik mahasiswa pada sebuah perguruan tinggi secara umum masih dilakukan secara manual yang berbasis pada indek prestasi (IP) dengan melihat dari Kartu Hasil Studi Mahasiswa (KHS) setiap semesternya. Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap jumlah sks yang telah dicapai oleh mahasiswa tersebut dalam jangka waktu tertentu,Metode ini belum efektif karena tidak bisa mengevaluasi secara dini kecenderungan prestasi akademik mahasiswa tersebut apakah akan meningkat atau bahkan menurun untuk setiap semester. Untuk penulis ingin mencoba sebuah sistem yang dapat memonitoring prestasi akademik mahasiswa, dimana penelitian ini mempunyai tempat objek penelitian di salah satu universitas di provinsi Aceh.Untuk itu penulis menggunakan teknik Kernel K-Means Clustering (KKMC) danSupport Vector Machine (SVM) untuk sebuah model evaluasi terhadap prestasi Akademik mahasiswa. Kedua metode ini dipilih karena berbasis pada metode kernel merupakan teknik yang relative baru dalam educational data mining, pattern recognition, bioinformatics, image processing dan machine learning karena kehandalannya dalam memproses data berdimensi banyak, dan didalam melakukan penelitian ini penulis mendapatkan hasil yang memuaskan dimana dengan mudah dan lebih optimal untuk mengontrol system evaluasi akademik mahasiswa, dan tidak lupa juga hasil penelitian ini sangat bermanfaat pada system pendidikan terutama untuk mengetahui bibit-bibit unggul dan berprestasi didalam suatu daerah terutama bagi institusi pendidikan tinggi sebagai model dalam aplikasi evaluasi terhadap kemajuan prestasi akademik mahasiswa. Dan model ini dapat dijadikan sebagai informasi pendukung bagi manajemen pendidikan tinggi dalam proses pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Prestasi Akademik Mahasiswa, Teknik KKMC, SVM, Educational Data Mining.
PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi sekarang ini berlangsung sangat cepat, hampir semua bidang sekarang telah dimasuki perkembangan Teknologi, Seperti bidang Teknologi komputer dewasa ini sudah menjadi suatu alat yang berperan sangat penting dalam kehidupan masyarakat, Hampir semua bidang kehidupan telah dirambah teknologi komputer.Tidak kecuali, Ditingkat managemen pendidikan tinggi, juga telah menjadi isu sentral dalam hal penggunaan teknologi komputer, khususnya yang berkaitan dengan metode dan teknologi yang digunakan dalam melakukan evaluasi terhadap prestasi Akademik mahasiswa.
Teks Lengkap:
PDFReferensi
DAFTAR PUSTAKA
Cristianini N, Taylor,J.S. 2000. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods Camberidge Press University.
Christoper Burges. 1998. A Tutorial on support vector Machines for Pattern Recognition, Data Mining and Knowledge Discovery, 2(2)’
Han,J. and Kamber,M. 2006. Data mining: Concepts and Techniques, 2nd edition. The Morgan Kaufmann series in Data Management System, Jim Grey, series Editor.
L.S Dhillon, Y.Guan and B.Kullis. 2005. A unified view of kernel k-means spectral clustering and graph partitioning. Technical Report. Department of Computer Science. University of Texas Austin.
Merceron, A and Ycef, K. 2005. Educational Data mining: A case study. In proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence in Education AIED, Amsterdam, The Netherlands, IOS Press.
Naeimeh Delavari and Mohammad Reza Beikzadeh and Somnuk Phon-Amnuaisuk, Application of Enhanced Analysis Model for.
Sajadin S, Embong. A., Hamza.M, Fuqan.M, 2009. Improving Student Academik Performance Using Data Mining Techniques. The 5th IMTGT International Conference on Mathematic, Statistics and Their Application (ICMSA), Bukit Tinggi Sumatera Barat.Tanimoto, Steven L. Improving the Prospects for Educational Data Mining.