Penerapan Algoritma Neural Network Pada Strenght Typologi Bakat untuk Memprediksi Pemilihan Profesi Studi Kasus Smk It Bina Nusantara Garut Eka Satryawati 1.
M Amin Sakaria 2 .
Fenty Tristanti Julfia 3 Program Studi Sistem Informasi.
Universitas Mohammad Husni Thamrin Jakarta Program Studi Teknik Informatika.
Universitas Mohammad Husni Thamrin Jakarta Info Articles ___________________ Keywords:
Neural Network.
Bakat.
Prediksi.
Profesi.
Machine Learning.
____________________
Abstrak
___________________________________________________________
Pemilihan Profesi bukanlah hal yang sederhana, perlu dirancang dan direncanakan dengan sebaik baiknya.
Dengan mengetahui bakat dan potensi serta aktivitas peran yang banyak sehingga memunculkan beberapa peran atau aktivitas yang dipengaruhi oleh 2 hal itu.
Penelitian ini menggunakan Algoritma Neural Network dan Rapidminner untuk memprediksi profesi (Gur.
siswa nanti setelah lulus SMK IT Bina Nusantara Garut.
Penelitian ini menggunakan 8 Atribut N(Networ.
H(Headme.
S (Servicin.
T(Thinkin.
R(Reasionin.
Te (Technica.
dan GI (Generating Ide.
Hasil dari pengolahan data memunculkan 8 jenis profesi guru .
dan selain itu bukan guru.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan tools rapid miner 5.
3 terhadap dataset Strength Typologi dari Hasil Asesmen Bakat yang diuji dengan metode Neural Network menghasilkan nilai RMSE yaitu 3.
465 yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasinya cukup baik, sehingga siswa dengan parameter yang ada dapat diprediksi profesi Guru apa saja dan mana yang bukan, sehingga pola ini dapat digunakan sebagai tolak ukur gambaran profesi (Gur.
sehingga dapat diarahkan dan usaha yang maksimal untuk siswa tersebut Abstract
____________________________________________________________
Choosing a profession is not a simple thing, it needs to be well designed and By knowing the talents and potentials as well as the many role activities that give rise to several roles or activities that are influenced by these 2 things.
This research uses Neural Network Algorithm and Rapidminner to predict the profession (Teache.
of students later after graduating from SMK IT Bina Nusantara Garut.
This research uses 8 attributes N (Networ.
H (Headme.
S (Servicin.
T (Thinkin.
R (Reasionin.
Te (Technica.
and GI (Generating Ide.
The results of data processing bring up 8 types of teaching professions .
and other than that are not teachers.
Based on research that has been conducted using rapid miner 5.
3 tools on the Strength Typology dataset from the Talent Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
Assessment Results tested with the Neural Network method, the RMSE value 465 which shows that the classification results are quite good, so that students with existing parameters can be predicted which professions are teachers and which are not, so that this pattern can be used as a benchmark for the description of the profession (Teache.
so that it can be directed and maximum effort for these students.
A Alamat Korespondensi:
p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415 Fentytristanti@gmail.
Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
PENDAHULUAN Bakat dalam arti luas merupakan potensi diri.
Potensi yang dimiliki oleh setiap manusia merupakan pemberian Tuhan yang paling berharga, namun sering kita melupakannya.
Setiap manusia memiliki potensi-potensi baik berupa keterbatasan maupun kelebihan.
Seajtinya Bakat dan profesi saling berkaitan ditambah dengan kemampuan yang bisa Bicara tentang profesi bukanlah sekedar pekerjaan.
Profesi itu melekat kepada pribadi seseorang.
Bahkan menjadi Personal Branding seseorang.
SMK IT Bina Nusantara Garut sebagai salah satu sekolah menengah kejuruan yang berlokasi di kabupaten Garut provinsi Jawa Barat.
SMK IT Bina Nusantara Garut sebagai sekolah yang memperhatikan masa depan siswa nya setelah lulus dari sekolahan.
SMK IT
Bina Nusantara Garut sangat membutuhkan arahan untuk menentukan profesi siswanya secara dini sehingga salah jurusan pada perguruan tinggi bisa diminimalisir.
Seiring dengan kemajuan teknologi informasi terutama dalam bidang kecerdasan buatan, teknik machine learning diperkenalkan untuk membantu meningkatkan kemampuan pemprediksian secara otomatis.
(Wahyuni, 2.
Metode Neural Network sebagai salah satu metode dari Machine Learning yang sering digunakan dalam proses klasifikasi, seperti pada analisis algoritma klasifikasi Neural Network untuk diagnosis penyakit kanker payudara didapatkan hasil menghasilkan nilai accuracy 71,83%, precision 81,08% dan recall 69,17% dengan AUC sebesar 0,806 yang artinya klasifikasi dinyatakan baik sehingga pasien dengan parameter yang ada dapat diprediksi mana saja yang merupakan pasien kanker payudara dan mana yang bukan( Nugraha.
S , 2.
Dari uraian diatas maka tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan metode Neural Network pada hasil Asesmen Bakat menggunakan rapidminer 5 dengan hasil RMSE dan mampu memberikan gambaran peran dan memprediksi peran yang sesuai dengan minat dan bakat serta kecenderungan siswa sehingga memudahkan siswa,orang tua dan pihak sekolah untuk mengarahkan siswa sesuai dengan prediksi profesinya.
METODE
Penelitian ini terbagi dalam beberapa tahapan.
Berikut ini adalah tahapan penelitiannya.
Perencanaan: Menentukan tujuan, desain, dan instrumen penelitian Pengembangan: Asesmen Bakat melalui Aplikasi.
Pengumpulan Data Data yang akan digunakan dalam penelitian merupakan hasil Asesmen Bakat dari siswa SMK IT Bina Nusantara Garut.
Untuk data yang akan diambill adalah data terbaru yaitu hasil Asesmen Bakat pada bulan Oktober 2024.
Data yang terkumpul sebanyak 31 data.
Model atau metode yang diusulkan Metode analisa merupakan metode yang diusulkan dalam penelitian ini untuk mengetahui seberapa besar tingkat akurasi dari algorithma neural network dengan menggunakan tools rapid miner 5.
3, hasil yang diperoleh dari analisa pengujian ini akan dijadikan sebagai dasar penentuan profesi dari siswa di SMK IT Bina Nusantara Garut.
Selain Metode analisa dengan algoritma neural network pada Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
penelitian ini juga menggunakan analisa SWOT.
Konsep Analisa SWOT atau (Strengths.
Weaknesses.
Opportunities.
Threat.
adalah kerangka konseptual yang digunakan untuk mengevaluasi faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi tingkat suatu topik pembahasan.
Analisis berguna untuk mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman yang relevan.
Tahapan Analisis SWOT adalah mengambil dinamika bakat dan Strengh Cluster yang berisikan Keinginan dan kekuatan yang menghasil pola SWOT .
Personal Branding dan Aktivitas Produktif.
Eksperimen dan Pengujian Metode Evaluasi dan validasi hasil.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa pengujian Algoritma Neural Network AnalisaPengujian Algoritma Neural Network dalam tahap ini kita akan membuat model menggunakan algoritma Neural Network dengan rapidminer 5.
3 ditunjukan gambar dibawah ini Gambar 1.
Analisa Pengujian Algoritma Neural Network Setelah data diimport dan dimasukan dalam proses maka akan menghasilkan bentuk data seperti pada tabel 1.
Dimana data inilah yang nantinya akan digunakan untuk menghasilkan model dari metode Neural Network.
Tabel 1.
Data hasil Asesmen Bakat dari siswa SMK IT Bina Nusantara Garut pada rapidminer Dalam Tabel 1.
dapat memberikan informasi bahwa dari data yang dimasukan kedalam metode Neural Network dengan apply model pada tools rapid miner Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
menunjukan hasil prediksi yang akan menentukan apakah metode Neural Network yang digunakan dapat memberikan prediksi terbaik.
Gambar 2.
Model Hasil Pengujian Neutral Network Dalam Gambar 2 merupakan model hasil dari pengujian metode Neural Network yang dapat memberikan informasi bahwa dalam metode ini yang menjadi informasi penting adalah tentang hidden layer.
Informasi dari model tersebut adalah pada sisi input terdapat 8 atribut yaitu N (Networ.
H (Headme.
S (Servicin.
R (Reasonin.
T(Thinkin.
Te(Technica.
dan GI (Generating Ide.
, dan untuk output yang dihasilkan juga ada 8 yaitu Guru BK.
Guru Kelas .
Guru Matematika .
Guru Kesenian .
Guru Bahasa Indonesia .
Guru PJOK .
Guru IPA .
,dan selain itu bukan Guru.
Pengujian Model Neural Network Pengujian model Neural Network dengan menggunakan testing dan validasi seperti ditunjukan pada Gambar 1.
dan Gambar 4.
dapat menghasilkan nilai Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
RMSE sebesar 3.
465 dan squqred error sebesar 14.
104 seperti ditunjukkan pada gambar berikut ini Gambar 3.
Model Testing Neural Network Tabel 2.
Hasil Pengujian Neural Network Evaluasi dan Validasi Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi dari analisa profesi bakat menggunakan algoritma neural network data yang dianalisa adalah data hasil Asesmen Bakat dari siswa SMK IT Bina Nusantara Garut Dengan bantuan rapid miner ternyata dapat diketahui algoritma neural network mempunyai hasil RMSE yang cukup baik.
Gambar 4.
Performance Vector Neural Network Joined Journal (Journal of Informatics Educatio.
SIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan tools rapid miner 5.
terhadap dataset Strength Typologi dari Hasil Asesmen Bakat yang diuji dengan metode Neural Network menghasilkan nilai RMSE yaitu 3.
465 yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasinya baik, sehingga siswa dengan parameter yang ada dapat diprediksi profesi Guru apa saja dan mana yang bukan, sehingga pola ini dapat digunakan sebagai tolak ukur gambaran profesi (Gur.
sehingga dapat diarahkan dan usaha yang maksimal.
Untuk penelitian selanjutkan bisa menentukan prediksi profesi lain yang jumlahnya sangat banyak dengan metode data mining yang lain.
DAFTAR PUSTAKA