Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Kolaboratif Sains Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
Muhamad Ziaul Haq
Universitas Muhammadiyah Palu
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Kolaboratif Sains

 1 
Prediksi Indeks Prestasi Komulatif Mahasiswa berdasarkan Nem dengan Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization : Prediction of Student Comulative Achievement Index Based on NEM Using Particle Swarm Optimization Based Neural Network Algorithm Muhamad Ziaul Haq; Nursalim
Jurnal Kolaboratif Sains Vol. 6 No. 2: FEBRUARI 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56338/jks.v6i2.3303

Abstract

Proses Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) pada berbagai perguruan tinggi di Indonesia baik itu perguruan tinggi negeri ataupun swasta melakukan seleksi terhadap calon mahasiswanya dengan melihat pada Nilai Ebtanas Murni (NEM). Guna menganalisis hubungan antara nilai NEM calon mahasiswa dengan prestasi akademik yang dicapai di STMIK Adhi Guna (dalam hal ini digunakan indeks prestasi kumulatif (IPK) dengan analisis korelasi dan regresi linier ganda. Variabel penelitian yang digunakan adalah hasil IPK kelulusan mahasiswa sebagai variabel dependen (terikat), dan nilai mata pelajaran Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, dan Matematika sebagai variabel independent (bebas). Penelitian ini menggunakan 2 algoritma yang berbeda yaitu Neural Network (NN) dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk membandingkan hasil dan mencari tingkat akurasi terbaik diantara kedua algoritma tersebut. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization adalah algoritma yang paling baik dibandingkan dengan Neural Network untuk mengukur tingkat korelasi antara NEM dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa. Neural Network pada penelitian ini menghasilkan akurasi terkecil 0,214 dengan Time = 4 s. Neural Network berbasis PSO menghasilkan akurasi terkecil 0,132.
Co-Authors Ayuliana Ayuliana Cut Susan Octiva Dikky Suryadi I Putu Dody Suarnatha Nalis Hendrawan Nursalim Roy Mubarak Uli Wildan Nuryanto