Framework Prediksi Serapan Bekerja Alumni Berbasis Pembelajaran Mesin

Authors

  • Devi Fitrianah Mercu Buana University
  • Yuli Harwani Mercu Buana University

DOI:

https://doi.org/10.21512/emacsjournal.v2i1.6251

Keywords:

Framework prediksi, serapan bekerja, alumni, pembelajaran mesin, klastering, klasifikasi

Abstract

Menentukan serapan lulusan di dunia industri yang dicetak oleh perguruan tinggi merupakan sebuah usaha yang harus dilakukan dalam rangka untuk dapat melihat ke efektifkan kurikulum akademik yang diberikan pada saat dibangku kuliah. Karakteristik serta proses yang dilakukan untuk mendapatkan prediksi dan pemetaan ini memerlukan analisis data yang kompleks. Sebuah pendekatan pembelajaran mesin dengan framework prediksi dapat diterapkan untuk mendapatkan pola, prediksi dan pemetaan serapan lulusan di dunia kerja. Selain itu tentunya akan didapat sebuah pola jenis mahasiswa dengan karakteristik akademik seperti apa yang cepat diserap di dunia industri. Artikel ini mencoba menjawab untuk mengembangkan sebuah pendekatan prediksi berbasis pembelajaran mesin untuk menentukan serapan lulusan di dunia industri.
Dimensions

Plum Analytics

Author Biographies

Devi Fitrianah, Mercu Buana University

Teknik Informatika

Yuli Harwani, Mercu Buana University

Manajemen

References

Ardiyansyah, & Rahayuningsih, P. A. (2018). Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner. Journal Khatulistiwa Inform, VI(1), 20–28.

Arifin, M. F., & Firianah, D. (2018). Penerapan Algoritma Klasifikasi C4. 5 dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus: PT Atria Artha Persada. IncomTech, Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 8(2), 87–102.

Arifin, M. F., & Fitrianah, D. (2018). Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria Artha Persada.

Chien, C. F., & Chen, L. F. (2008). Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry. Expert Systems with Applications, 34(1), 280–290. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.09.003

Durairaj, M., & Vijitha, C. (2014). Educational Data mining for Prediction of Student Performance Using Clustering Algorithms. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5(4), 5987–5991. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/892b/0182c44c34a2ae68daec819eaec301c3bd9c.pdf

Márquez-Vera, C., Cano, A., Romero, C., Noaman, A. Y. M., Mousa Fardoun, H., & Ventura, S. (2016). Early dropout prediction using data mining: A case study with high school students. Expert Systems, 33(1), 107–124. https://doi.org/10.1111/exsy.12135

Triyansyah, D., & Fitrianah, D. (2018). Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing. IncomTech, Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 8(3), 163–182.

Wong, T. T. (2015). Performance Evaluation of Classification Algorithm by K-Fold and Leave-One-Out Cross Validation. Pattern Recognition, 48(9), 2839–2846.

Wong, T. T., & Yang, N. Y. (2017). Dependency Analysis of Accuracy Estimates in K-Fold Cross. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 29(11), 2417–2427.

Downloads

Published

2020-01-28

Issue

Section

Articles
Abstract 289  .
PDF downloaded 325  .