Penentuan Minat pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Teori Dempster-Shafer
Abstract
Terdapat 3 (tiga) bidang minat yang disediakan oleh Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Tiga bidang minat ini nantinya akan dipilih oleh mahasiswa agar kedepannya bisa lebih ditekuni. Dengan adanya pilihan minat tersebut, mahasiswa Program Studi Teknik Informatika mengalami kesulitan dalam menentukan minat mana yang harus diambil dan sesuai dengan kemampuan mereka. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan minat yang sesuai dengan kemampuan akademik mahasiswa dengan metode Dempster-Shafer. Dengan metode Dempster-Shafer, mampu mengatasi ketidakpastian penambahan suatu fakta baru dalam menentukan suatu keputusan. Hal ini menegaskan bahwa teori Dempster-Shafer sangat tepat untuk diterapkan di penelitian ini, karena kurikulum merupakan suatu hal yang dapat mengalami perubahan sewaktu-waktu. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika dapat menentukan minat sesuai dengan kemampuan bidang akademiknya. Mahasiswa hanya memberikan masukan berupa nilai-nilai mata kuliah prasyarat yang telah diperoleh di semester sebelumnya dan dengan perhitungan menggunakan teori Dempster-Shafer, mahasiswa akan diberikan saran berupa minat mana yang sesuai, apakah RPL, Multimedia, atau Sistem Cerdas.
Keywords
Teori Dempster-Shafer; Minat; RPL; Multimedia; Sistem Cerdas
References
Abbas, S., 2009, Manajemen Perguruan Tinggi : Beberapa Catatan, Kencana, Jakarta.
Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta.
Ariessandi, M.U., 2006, Implementasi Algoritma Dempster-Shafer dalam Pembuatan ITS untuk Mata Kuliah Simulasi dan Permodelan, Skripsi, Fakultas Teknik Industri, Universitas Gunadarma, Depok
Sulistyohati, A. dan Hidayat, T., 2008, Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode Dempster-Shafer, SNATI 2008, Yogyakarta, 21 Juni 2008.
DOI: 10.30595/juita.v3i2.862
Refbacks
- There are currently no refbacks.
ISSN: 2579-8901
- Accreditation Status
-
Notification of Scientific Journal Accreditation Status No. 1469/E5/DT.05.00/2024
- Visitor Stats
View JUITA Stats
About The Authors
Article Tools
Email this article (Login required)
Email the author (Login required)
Keywords
Android
Aplikasi
Bi-clustering
CNN
Classification
Clustering
Forward Chaining
Fuzzy Quantification Theory I
Mamdani
Rekayasa Perangkat Lunak
SMS Gateway
Web Service
backpropagation
backward chaining
decision support system
expert system
interest in learning
learning achievement
learning motivation
motivasi belajar
support vector machine