Deep Learning dan Analytical Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa
| Main Author: | Iqbal Bachtiar, Mohammad |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/184904/1/Mohammad%20Iqbal%20Bachtiar.pdf http://repository.ub.ac.id/184904/ |
Daftar Isi:
- Beasiswa merupakan salah satu bentuk dukungan finansial terhadap mahasiswa untuk mendukung proses studinya. Proses seleksi beasiswa yang ada sekarang umumnya memiliki target sasaran dan kriteria calon penerima beasiswa yang berbeda. Hal ini menyebabkan proses pengambilan keputusan seleksi beasiswa menjadi kompleks, padahal pada umumnya proses seleksi calon penerima beasiswa dibatasi waktu. Permasalahan ini dapat dipecahkan dengan menggunakan bantuan SPK. Beberapa alternatif algoritma untuk SPK yang telah tersedia antara lain menggunakan AHP, TOPSIS, SAW, maupun pendekatan berbasis machine learning yaitu shallow learning, dan deep learning. Deep learning merupakan salah satu pendekatan paling potensial karena teknik ini mempelajari pola yang terdapat didalam data, dan menerapkannya pada permasalahan selanjutnya. Selain itu dipilih pula teknik yang lebih tradisional, yaitu AHP dan TOPSIS untuk perbandingan kinerja. Didapatkan bahwa akurasi metode TOPSIS untuk seleksi beasiswa mandiri, bidikmisi, dan prestasi berturut-turut adalah 56,72%, 65,21%, dan 95,87%. Sementara akurasi dari metode deep learning berturut-turut 71,93%, 100%, 100%. Dari hasil ini disimpulkan bahwa pendekatan berbasis deep learning memiliki kinerja akurasi prediksi yang lebih baik. Kata kunci: Analytical Hierarchy Process, TOPSIS, Deep Learning, Seleksi Beasiswa, Sistem Pendukung Keputusan