Prediksi Bidang Minat Konsentrasi Dengan Metode Learning Vector Quantization
DOI:
https://doi.org/10.58794/santi.v4i3.1006Keywords:
Learning Vector Quantization, STIE RIAU, concentration, StudentsAbstract
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Riau (STIE RIAU) merupakan salah satu perguruan tinggi di Riau. Saat ini, STIE RIAU memiliki 2 Jurusan, Yakni S1 Manajemen dan D3 Keuangan.Mahasiswa jurusan mahajemen harus memilih salah satu dari dua konsentrasi pada akhir semester. Pemilihan Konsentrsi yang tepat akan menjadi farktor penting bagi wisudawan nantinya ketika sudah lulus kuliah. Dalam hal ini nilai mahasiswa yang telah mengambil konsentrasi menjadi data yang dapat di olah kembali menjadi sebuah informasi. Metode Learning Vector Quantization (LVQ) adalah sebuah metode yang dapat melakukan pembelajaran di lapisan kompetitif yang terawasi. Metode LVQ digunakan untuk pengelompokan yang mana jumlah kelompok telah ditentukan arsitekturnya. Dengan pelatihan data nilai mahasiswa, mendapatkan nilai akurasi sebesar 84 % dengan tingkat error 0.14. Dari hasil pengujian data, LVQ dapat di terapkan untuk memprediksi bidang minat mahasiswa dalam mengambil konsentrasi
Downloads
References
Abdul Aziz, Fitri Insani. Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Untuk Klasifikasi Keluarga Beresiko Stunting. Building of Informatics, Technology and Science (BITS. 2023; Volume 5 : 12−20.
Endang Setyowatia, Scolastika Mariania. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA). 2021; Volume 4: 514-523
Fahima Alamri, Setia Ningsih. PERBANDINGAN METODE LVQ DAN BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKAS STATUS GIZI ANAK DI KECAMATAN SANGKUB. JURNAL GAUSSIA. 2023;Volume 12: 3.
Arif Pratama Budiman, Elvia Budianita. Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Untuk Sentimen Analisis Terhadap Aplikasi Go-Jek Pada Playstore. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi. 2024; Volume 7: 4.
NUZULUL HUDA. KLASIFIKASI BERITA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION. Pekanbaru & UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG; 2020.
Adila Amalia, Sucipto, F Shoufika Hilyana. Konsentrasi Belajar Siswa Pada Mata Pelajaran IP. Jurnal Educatio; 2022. Vol. 8, No. 4.
Nisa Nabilatus Solehah,, Heri Hadi Saputra, Heri Setiwan. Analisis Minat Belajar Siswa Kelas IV SDN 20 Ampenan pada Masa Pandemi Covid-19 Tahun Pelajaran 2021/2022. Jurnal Ilmiah Profesi Pendidikan. 2022; Volume 7 : 230-235.
Khoirunnisa, Lia Susanti, Ira Tasfiyyutu Rokhmah, Lilis Stianingsih. Prediksi Siswa SMK AL-Hidayah yang Masuk Perguruan Tinggi dengan Metode Klasifikasi. JURNAL INFORMATIK. 2020; Vol.8 : 26 :33.
Takhamo Gori,, Andi Sunyoto, HanifAlFatta. PREPROCESSING DATA DAN KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI KINERJA AKADEMIK SISWA. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). 2024; Vol 11: 215-224.
Endah Yaodah Kodratillah, Daririn, Candra Naya. PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI KELULUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA SMK GARUDA. Jurnal Teknologi Pelita Bangsa. 2021; Vol 12: 201-206.
Winda Usman, Irfan Sudahri Damanik, Jaya Tata Hardinata. Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) dalam Menentukan Klasifikasi Jenis Tilang Berdasarkan Kendaraan. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science. 2019; Vol.1 : 26-30.
Siska Andriani, Kotim Subandi. Weather Forcast Optimization Using Learning Vector Quantization Methods with Genetic Algorithms. Journal of Applied Science and Advanced Technology. 2020; Vol.3 : 45-49.
Mochammad Firman Arif, Arnaz Andri Pramana. Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada Pengenalan Bahasa Isyarat yang Mengandung Kata Kerja. Jurnal Ahli Muda Indonesia. 2022; Vol. 3 : 1–5;
Oki Arifin, Dani Rofianto. PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI SOMDANLVQ PADA DATA BUNGA IRISDENGAN PARAMETER DIMODIFIKASI. : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi. 2023; Vol. 3 : 1-4.
Mawaddah Harahap, Ade Mutia. mplementasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Produksi Tandan Buah Segar Pada Perkebunan Kelapa Sawit. urnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer. 2021; Vol. 20 : 2-6.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal SANTI - Sistem Informasi dan Teknik Informasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
SANTI - Journal of Information Systems and Information Technology provides open access to anyone, ensuring that the information and findings in the article are useful to everyone. This journal article's entire contents can be accessed and downloaded for free. In accordance with the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
SANTI - Journal of Information Systems and Information Technology is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0
