Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Faktor yang Dapat Mempengaruhi Keputusan Calon Mahasiswa dalam Memilih Program Studi Menggunakan Metode Deep Learning

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Pada dasarnya memilih program studi pada perguruan tinggi tidaklah mudah, banyak faktor – faktor yang harus di pertimbangkan dari segala aspek dan fatal akibatnya jika salah dalam memilih program studi karena berdampak pada jalannya perkuliahan yang berujung pada hasil nilai yang tidak memuaskan dan menyadari bahwa mereka telah salah memilih program studi. Maka dari itu kami menganalisis faktor yang dapat mempengaruhi keputusan serta memberikan rekomendasi sebagai acuan kepada calon mahasiswa dalam memilih program studi. Deep Neural Network (DNN) merupakan jaringan saraf yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan dan mendapatkan hasil akurasi lebih baik. Dalam penelitian ini faktor salary dan faktor prospek kerja yang memperoleh hasil yang signifikasi pada setiap program studi. Hasil data uji yang didapatkan Memiliki tingkat akurasi sebesar 40% dan setelah kami melakukan uji coba ulang korelasi dan regresi berganda dengan tingkat akurasinya hanya sebesar 20%, di mana hasilnya lebih rendah dari sebelum di korelasi.
Kata Kunci: Faktor, Deep Neural Network (DNN), Deep Learning, Rekomendasi

ABSTRACT
Basically, choosing a study program at a university is not easy, there are many factors that must be considered from all aspects and the consequences are fatal if you choose the wrong study program because it has an impact on the course of your studies which results in unsatisfactory grades and realizing that they have made a mistake choose a study program. Therefore, we analyze factors that can influence decisions and provide recommendations as a reference for prospective students in choosing a study program. Deep Neural Network (DNN) is a neural network that can be used to make decisions and get better accuracy results. In this research, salary factors and job prospect factors obtained significant results in each study program. The results of the test data obtained had an accuracy level of 40% and after we re-tested the correlation and multiple regression the accuracy level was only 20%, where the results were lower than before the correlation.
Keywords: Factors, Deep Neural Network (DNN), Deep Learning, Recommendations

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-48 ADO a - 0564TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xii + 91 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-48

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 12 September 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Sistem Pendukung Keputusan
Deep Learning
Deep Neural Network

Lampiran File