Komparasi Machine Learning Berbasis Pso Untuk Prediksi Tingkat Keberhasilan Belajar Berbasis E-Learning - Elin Panca Saputra; Siti Nurajizah; Mawadatul Maulidah; Nadiyah Hidayati; Taufik Rahman (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Perkembangan bidang teknologi memiliki aspek perkermbangan yang begitu cepat. penelitian kami memiliki tujuan untuk mentransmisikan sebuah pengetahuan tentang machine learning yang telah menjadi begitu popular digunakan hingga saat ini, pada penelitian ini bagaimana mendapatkan fitur seleksi atribut dan mendapatkan hasil prediksi dari pembelajaran pada Universitas atau lembaga Pendidikan yang menerapkan belajar dengan metode pembelajaran jarak jauh ataupun e-learning di era pandemic ini. Permasalahan pada penelitian ini yaitu jumlah atribut pada data dapat mengurangi akurasi, maka dari percobaan dengan beberapa algoritma pada machine learning kami mencoba menerapkan Particle Swarm Optimizatio(PSO) untuk meningkatkan akurasi yang lebih tinggi. Maka dari itu dapat disimpulkan penerapan menggunakan algoritma Naïve Bayes(NB) berbasis PSO mendapatkan hasil kenerja dengan bobot sebesar 94.40% dan angka AUC sebesar 94.50%, berikutnya Algoritma Support Vectore Machine(SVM) Berbasis PSO dengan hasil kinerja akurasi sebesar 88.20 dan nilai AUC seberar 91.10%, dan Artificial Neural Network(NN) berbasis Particle Swarm Optimizatio(PSO) menghasilkan skor hasil kinerja akurasi dengan bobot 99.20% dan nilai akurasi sebesar 98.50%, maka Artificial Neural Network(NN)  berbasis PSO memiliki keunggulan lebih besar dari pada algoritma naïve bayer berbasis PSO dan Support Vector Machine(SVM) dengan PSO. Sedangkan atribut yang mempunyai pengaruh menentukan dari algoritma tersebut pada tingkat akurasi adalah Practice Questions, Quizzes, Midterm exams, dan Final exams. terbukti dari penelitian-penelitian kami yang sebelumnya maka algoritma neural network berbasis PSO memang memiliki keunggulan yang begitu baik. Karena ANN merupakan metode yang memiliki perhitungan yang membangun beberapa unit pada saat pemrosesan berdasarkan koneksitas yang saling berhubungan, metode ANN dengan akurasi prediksi dapat menjadi sebuah alat yang efisien dan baik untuk penelitian estimasi dan klasifikasi dalam bidang pendidikan.