Selection and Recommendation Scholarships Using AHP-SVM-TOPSIS

Abstract. Gerakan Nasional Orang Tua Asuh Scholarship offers a number of scholarship packages. As there are a number of applicants, a system for selection and recommendation is required. we used 3 methods to solve the problem, the methods are AHP for feature selection, SVM for classification from 3 classes to 2 classes, and then TOPSIS give a rank recommendation who is entitled to receive a scholarship from 2 classes. In testing threshold for AHP method the best accuracy 0.01, AHP selected 33 from 50 subcriteria. SVM has highest accuracy in this research is 89.94% with Sequential Training parameter are λ =0.5, constant of γ =0.01 , ε = 0.0001, and C = 1. Keywords: Selection, Recommendation, Scholarships, AHP-SVM-TOPSI

Penerapan Metode AHP dan SVM untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa (Studi Kasus : Lembaga GNOTA Kediri)

Pendidikan merupakan kebutuhan pokok bagi seluruh masyarakat Indonesia. Manfaat pendidikan bagi masyarakat Indonesia sangat beragam seperti untuk karir atau pekerjaan. Dalam penelitian ini diambil kasus pemilihan penerima beasiswa pada Lembaga GNOTA (Gerakan Nasional Orang Tua Asuh) Kediri sehingga nantinya kita dapat melakukan penyeleksian secara realtime, cepat dan akurat terhadap penerima beasiswa dengan suatu sistem penyeleksian yang mampu melakukan filterisasi secara otomatis proses pengambilan keputusan penentuan penerima beasiswa selama ini dilakukan secara manual. Manual disini maksudnya adalah data pemohon beasiswa direkapitulasi oleh panitia penyeleksi, lalu panitia melakukan survei satu persatu terhadap data yang diajukan oleh pemohon. Setelah proses survei dilakukan maka panitia akan meninjau dan menganalisa kembali data pemohon beasiswa tersebut. Proses ini membutuhkan waktu yang lama, kurang lebih tiga bulan hanya untuk meninjau dan menganalisa data pemohon beasiswa yang cukup banyak. Cara ini menyebabkan penilaian terhadap penerima beasiswa dilakukan secara subjektif, yang berarti penilaian berdasarkan sudut pandang panitia survei. Selain itu permasalahan ketepatan penyaluran beasiswa GNOTA yang selama ini sering terjadi dalam penentuan penerima beasiswa belum memiliki bobot secara pasti pada setiap kriteria dan sub kriteria yang dimiliki oleh pemohon beasiswa yang layak menerima beasiswa. “Penerapan Metode AHP dan SVM untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa (Studi Kasus : Lembaga GNOTA Kediri)”. Diharapkan dalam pemilihan penerima beasiswa digunakan metode AHP dan SVM untuk dapat menghasilkan output yang sesuai dengan keadaan atau kriteria yang ada sehingga dapat memudahkan Lembaga GNOTA dalam melakukan pengambilan keputusan dan meminimalkan kesalahan dalam pengambilan kebijakan.Tingkat akurasi rata-rata yang dihasilkan oleh sistem adalah sebesar 89.74% dengan pemilihan rasio 90%:10%, nilai threshold = 0.01, nilai lamda = 0.5, nilai konstanta gamma=0.003, nilai epsilon=0.001, iterasi maksimum=100 dan nilai C=1