Vol. 5 No. 3 (2022): October 2022
Artikel

ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MODEL KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR

PDF
  • Andri Nata,
  • Suparmadi Suparmadi
Andri Nata
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal
Suparmadi Suparmadi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal

Published 2022-10-30

How to Cite

ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MODEL KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR. (2022). JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 5(3), 697-702. https://doi.org/10.54314/jssr.v5i3.1041

Abstract

Program PIP adalah bantuan siswa miskin yang diberikan kepada siswa dari keluarga kurang mampu untuk dapat melakukan kegiatan belajar di sekolah. Akan tetapi, permasalahannya adalah masih dijumpai siswa penerima bantuan pendidikan ini berasal dari keluarga yang mampu. Sebaliknya masih dijumpai siswa yang kurang mampu justru tidak mendapatkan bantuan. Hal ini jelas bahwa di level satuan pendidikan program ini belum sepenuhnya tepat sasaran. Maka penelitian ini bertujuan untuk menarapkan Teknologi Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di SMP Tamansiswa Sukadamai.  Peneliti akan membandingkan model klasifikasi berbasis machine learning seperti metode k-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Support Vector Maching, Boosting dan Decision Tree Random Forest. Hal ini bertujuan untuk mengetahui metode dalam model klasifikasi yang memiliki akurasi terbaik. Metode dengan akurasi terbaik ini kemudian dipasang didalam sistem berbasis web.
PDF

Downloads

Download data is not yet available.

References

  1. Pratama, F.D., Zufria, I., & Triase, T. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasisifikasi Penerima Program Indonesia Pintar. Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 7(1), 77-84.
  2. Rohaeni, N. E., & Saryono, O. (2018). Implementasi Kebijakan Indonesia Pintar (PIP) Melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) dalam Upaya Pemerataan Pendidikan. Indonesian Journal of Education Management & Administration Review, 2(1), 193-204.
  3. Gunawan, R. D., Oktavia, T., & Borman, R. I. B. I. (2018). Perancangan Sistem Informasi Beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) Berbasis Online (Tudi Kasus: SMA N 1 Kota Bumi). MIKROTIK: Jurnal Manajemen Informatika, 8(1), 43-54.
  4. Yusup, W. B., Ismanto, B., & Wasitohadi, W. (2019). Evaluasi Program Indonesia Pintar dalam peningkatan akses pendidikan di sekolah menengah pertama. Kelola: Jurnal Manajemen Pendidikan, 6(1), 44-53.
  5. Perdana, N. G., & Widodo, T. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS. Semantik 2013, 3(1), 265-272.
  6. Limbong, T., Muttaqin, M., Iskandar, A., Windarto, A. P., Simarmata, J., Mesran, M., ...& Wanto, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Yayasan Kita Menulis.
  7. Fauzan, R., Indrasary, Y., & Muthia, N. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web. Jurnal Online Informatika, 2(2), 79-83.
  8. Shobha, G., & Rangaswamy, S. (2018). Machine learning. In Handbook of statistics (Vol. 38, pp. 197-228). Elsevier.
  9. Ahmad, A. (2017). Mengenal artificial intelligence, machine learning, neural network, dan deep learning. J. Teknol. Indones., no. October, 3.
  10. Utomo, D. P., & Mesran, M. (2020). Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(2), 437-444.
  11. Hendrian, S. (2018). Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta, 11(3).
  12. Wahyuni, E. D., Arifiyanti, A. A., & Kustyani, M. (2019). Exploratory data analysis dalam konteks klasifikasi data mining. ReTII, 263-269.
  13. Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2), 160-165.
  14. Utomo, D. P., & Purba, B. (2019, September). Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia. In Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 846-853).
  15. Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. (2018). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal, 4(2), 151-162.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>