Klasifikasi Sekolah dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Vokasi IPB Jalur USMI Menggunakan Metode CART
Date
2022Author
Widjanarko, Erlinda Widya
Syafitri, Utami Dyah
Alamudi, Aam
Metadata
Show full item recordAbstract
Seleksi penerimaan mahasiswa baru sekolah vokasi IPB terdiri dari beberapa
jalur, salah satunya adalah jalur USMI. Dalam rangka meningkatkan performanya,
perlu dilakukan evaluasi dalam penerimaan mahasiswa baru jalur USMI tersebut.
Sebelumnya telah dilakukan penelitian dengan tujuan yang sama menggunakan
metode clustering. Penelitian tersebut menghasilkan tiga gerombol dimana sekolah sekolah dibedakan berdasarkan komitmen dan kualitas. Tujuan penelitian ini adalah
membuat model klasifikasi dari gerombol yang diperoleh menggunakan metode
CART. Metode Classification and Regression Tree (CART) merupakan teknik
klasifikasi nonparametrik yang menghasilkan pohon keputusan tunggal. Metode
CART dapat melibatkan data yang bertipe campuran. Model klasifikasi yang
dihasilkan dari data tahun 2019 menghasilkan akurasi sebesar 98,52%. Namun,
hasil evaluasi model 2019 pada data tahun 2020 masih belum cukup bagus dalam
memprediksi dengan akurasi sebesar 57,22%, sehingga dilakukan penggerombolan
ulang pada data tahun 2020 dan dihasilkan tiga gerombol. Selanjutnya, dibuat ulang
model klasifikasi dengan data tahun 2020 dan menghasilkan akurasi sebesar
97,47%. Namun, hasil evaluasi model 2020 pada data tahun 2021 masih belum
cukup bagus dalam memprediksi dengan akurasi sebesar 44,34%, sehingga
penggerombolan pada tahun sebelumnya belum bisa digunakan untuk prediksi pada
data tahun setelahnya. Hal ini dikarenakan populasi sekolah berubah setiap tahun.
Pengelompokkan sekolah pelamar USMI perlu dilakukan dengan penggerombolan
sekolah setiap tahun berjalan. The selection of new student admissions for the IPB vocational school consists
of several routes, one of which is the USMI route. In order to improve its
performance, it is necessary to evaluate the USMI new student admission system.
Previously, research with the same objective had been carried out using the
clustering method. The study resulted in three clusters in which schools were
differentiated based on the commitment and quality of the schools. This study aims
to create a classification model of the clusters obtained using the CART method.
Classification and Regression Tree (CART) is a nonparametric classification
technique that produces a single decision tree. The CART method can involve
mixed-type data. The classification model generated from the 2019 data yields an
accuracy of 98.52%. However, the results of the 2019 model evaluation with the
2020 data are still not good enough to predict with an accuracy of 57.22%, so the
2020 data is re-clustered and produces three clusters. Furthermore, the classification
model was remade with 2020 data, resulting in an accuracy of 97.47%. However,
the results of the 2020 model evaluation with the 2021 data are still not good enough
to predict with an accuracy of 44.34%, so the clustering in the previous year cannot
be used for predictions of the following year's data. The grouping of schools for
USMI applicants needs to be done by grouping schools every year.