Perbandingan Algoritme Machine Learning untuk Memprediksi Pengambil Matakuliah - Fitra A. Bachtiar; Indra K. Syahputra; Satrio A. Wicaksono (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2019)
Pada setiap awal semester bagian akademik melakukan penjadwalan dan penentuan matakuliah yang akan dibuka untuk semester berikutnya. Akan tetapi proses tersebut memiliki permasalahan antara lain kelas yang dibuka terlalu banyak dibanding jumlah siswa yang berminat atau sebaliknya. Selain itu, dalam permasalahan prediksi data yang terkumpul memiliki kecenderungan tidak seimbang pada setiap kelas (imbalance class). Hal ini akan berdampak pada proses penjadwalan yang kurang tepat. Sehingga dibutuhkan sistem yang dapat memprediksi mahasiswa pengambil mata kuliah. Akan tetapi ada banyak algoritme yang dapat digunakan untuk proses prediksi. Penelitian ini membandingkan performa algoritma untuk klasifikasi mahasiswa pengambil matakuliah. Pada penelitian ini prediksi dilakukan berdasarkan atribut dari data mahasiswa. Atribut-atribut tersebut yaitu Nilai, IP, IPK, SKS, SKSK dan Semester. Pada setiap observasi pada atribut-atribut tersebut prediksi akan dilakukan apakah mahasiswa tersebut mengambil mata kuliah tertentu. Prediksi dibagi menjadi 2 kelas yaitu ‘Ya’ untuk mahasiswa yang diprediksi mengambil matakuliah dan ‘Tidak’ untuk mahasiswa yang diprediksi tidak mengambil matakuliah. Teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menangani data yang tidak seimbang. Pada penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan membandingkan algoritme k-Nearest Neighbor (k-NN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk kasus prediksi pengambil matakuliah. Hasil pengujian menggunakan 3 mata kuliah sebagai sampel. Dari hasil rerata, diperoleh hasil prediksi k-NN memiliki kinerja yang lebih baik daripada SVM. Selain itu, penggunaan teknik SMOTE dapat mempengaruhi hasil klasifikasi berupa peningkatan nilai AUC, CA, F1, precision dan recall.