1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang"

Ida Tanudjaja
7 tahun lalu
Tontonan:

1 1 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Program studi merupakan garda terdepan dalam penyelenggaraan pendidikan dari sebuah perguruan tinggi, karena program studi merupakan satuan rencana belajar terkecil yang diselenggarakan atas dasar suatu kurikulum dan ditunjukkan agar mahasiswa dapat menguasai pengetahuan dan sikap yang sesuai dengan sasaran kurikulum, sehingga setiap program studi harus dapat mengetahui kondisi aktual salah satunya dengan melakukan evaluasi guna meningatkan mutu dan efisiensi perguruan tinggi termasuk peningkatan kualitas lulusan untuk mengantisipasi peluang kerja bagi para lulusan yang dihasilkan. Proses evaluasi program studi dapat ditempuh dengan berbagai macam cara, bahkan Direktorat Jendral Perguruan Tinggi (DIKTI) sendiri telah menyelenggarakan beberapa program evaluasi bagi program studi, seperti Evaluasi Program Studi Berbasis Evaluasi Diri (EPSBED), Akreditasi Program Studi, dan program evaluasi lainnya yang mensyaratkan setiap program studi untuk dapat menyediakan data dan informasi secara periodik terkait dengan semua unsur penyelenggaraan program studi berdasarkan standar evaluasi dari borang akreditasi. Data hasil evaluasi dapat mempengaruhi akreditasi dari sebuah program studi, sehingga setiap program studi tentunya mengharapkan tercapainya standar evaluasi yang sudah ditetapkan, salah satunya terkait dengan tingkat kelulusan mahasiswa berdasarkan sasaran mutu lulusan yang diatur oleh perguruan tinggi yang digunakan sebagai tolok ukur di dalam menentukan keberhasilan, yang beberapa diantaranya mempertimbangkan faktor lama studi dan pencapaian IPK mahasiswa. Program Studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika (MI) merupakan salah satu program studi di Universitas Negeri Gorontalo (UNG) yang juga diwajibkan untuk melakukan sebuah proses evaluasi program studi secara komprehensif. Tingkat kelulusan mahasiswa D3-MI UNG sejak angkatan pertama tahun 2000 hingga dengan tahun 2007 menunjukkan persentase rata-rata jumlah mahasiswa lulusan yang menyelesaikan studi tepat waktu yakni 3 (tiga) tahun hanya sebesar 14% dan sisanya sebesar 86% menyelesaikan studi dengan melewati batas studi yang ditetapkan (Gambar 1).

2 2 Gambar 1 Tingkat Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi Begitupula dengan pencapaian IPK lulusan dari tahun 2000 hingga tahun 2007, lulusan dengan IPK > 3.00 hanya mencapai 42% (Gambar 2) dan berdasarkan status predikat lulusan, persentase IPK lulusan di atas 3.50 (predikat terpuji) hanya sebesar 9%, persentase IPK kisaran 2.75 hingga 3.50 (predikat sangat memuaskan) sebesar 62%, dan sisanya persentase IPK di bawah 2.75 (predikat memuaskan) sebesar 29% (Gambar 3). Gambar 2 Tingkat Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan IPK

3 3 Gambar 3 Tingkat Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Predikat IPK Data dan informasi di atas cukup mempengaruhi penilaian keberhasilan program studi D3-MI UNG, karena berdasarkan aturan yang dituangkan dalam Pedoman Akademik Universitas Negeri Gorontalo, sasaran mutu yang ditetapkan sebagai standar lama studi dan IPK dalam kondisi ideal adalah persentase lulusan tepat waktu (3 tahun) minimal 50%, pencapaian IPK lebih dari 3.00 minimal 65% atau lulusan dengan predikat terpuji haruslah memiliki persentase lebih besar dari lulusan dengan predikat memuaskan (Universitas Negeri Gorontalo, 2009). Data faktual yang terlihat masih di bawah sasaran mutu yang ditetapkan (Gambar 4). Gambar 4 Sasaran Mutu dan Data Faktual IPK dan Lama Studi

4 4 Untuk dapat menjaga besarnya persentase lama studi dan IPK agar dapat memenuhi sasaran mutu yang ditetapkan, maka perlu dilakukan evaluasi tingkat kelulusan secara dini untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat dalam memprediksi besaran persentase lama studi dan IPK yang akan diperoleh mahasiswa di akhir program nanti. Salah satu teknik evaluasi tingkat kelulusan secara dini adalah sistem prediksi tingkat kelulusan mahasiswa, dimana informasi yang dihasilkan oleh hasil prediksi ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak manajemen program studi untuk melakukan langkah-langkah persuasif dalam rangka meningkatkan persentase tingkat kelulusan mahasiswa yang memenuhi standar mutu yang ditetapkan oleh universitas. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk prediksi adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST merupakan jaringan dari pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem jaringan saraf manusia, yang dapat melakukan pembelajaran untuk membentuk suatu model inferensi berdasarkan data pelatihan dan menggunakan pembelajaran tersebut untuk pencocokan pola (Kusumadewi 2004). JST memiliki keunggulan dalam hal kemampuan prediksi dan klasifikasi terhadap data yang belum diberikan pada saat pembelajaran sebelumnya (Han & Kember 2001), sehingga teknik ini diharapkan dapat digunakan untuk membuat pemodelan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo di masa yang akan datang dengan cara mempelajari pola tingkat kelulusan pada tahuntahun sebelumnya berdasarkan data penilaian mata kuliah. Penelitian ini menggunakan algoritma pembelajaran propagasi balik dimana masalah utama yang dihadapi dalam JST propagasi balik adalah lamanya iterasi yang dilakukan (Siang 2004). Oleh karena propagasi balik tidak dapat memberikan kepastian tentang berapa epoch yang harus dilalui untuk mencapai kondisi yang diinginkan, maka perlu dicari bagaimana parameter-parameter jaringan dibuat sehingga menghasilkan jumlah iterasi yang relatif sedikit untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal dengan mempertimbangkan beberapa parameter seperti algoritma pelatihan yang akan digunakan dalam proses pembelajaran, jumlah node pada lapisan jaringan, serta laju pembelajaran. Arsitektur JST terbaik yang diperoleh

5 5 nantinya akan digunakan untuk melakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka permasalahan yang bisa dirumuskan dalam penelitian ini adalah bagaimana pembentukan model JST untuk mendapatkan parameter dari arsitektur jaringan JST terbaik yang dapat digunakan untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo berdasarkan nilai mata kuliah dari 2 (dua) semester pada tahun pertama program perkuliahan. 1.3 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk : 1. Mendapatkan parameter dan arsitektur jaringan JST terbaik untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo. 2. Melakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo pada 2 (dua) bentuk pemodelan dengan target yang berbeda, yaitu Lama Studi dan IPK. 3. Melihat pengaruh atau tingkat sensitivitas variabel input untuk mencapai output akurat dari model yang dikembangkan. 1.4 Manfaat Penelitian Informasi dan pengetahuan yang dihasilkan dari penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi pihak manajemen program studi dalam melakukan evaluasi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika, Universitas Negeri Gorontalo. 1.5 Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini adalah : 1. Data mahasiswa yang digunakan pada proses pembelajaran JST adalah data mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika,

6 6 Universitas Negeri Gorontalo angkatan 2005 hingga 2007, dengan pertimbangan bahwa kurikulum yang dipergunakan hingga saat ini adalah kurikulum tahun Untuk memperoleh data lama studi dan IPK sebagai output dari model yang akan dibentuk, maka data mahasiswa yang dipilih untuk digunakan sebagai data penelitian adalah mahasiswa yang telah menyelesaikan studi sejak angkatan 2005 sampai dengan angkatan Data mahasiswa yang digunakan untuk memprediksi tingkat kelulusan adalah data mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika, Universitas Negeri Gorontalo angkatan 2008, 2009 dan Data mahasiswa pada ketiga angkatan tersebut belum memiliki informasi tingkat kelulusan, baik lama studi yang ditempuh maupun IPK yang diperoleh. 3. Nilai mata kuliah yang dijadikan sebagai variabel input dari penelitian ini adalah nilai-nilai mata kuliah yang diwajibkan pada 2 (dua) semester tahun pertama program perkuliahan, yang merupakan mata kuliah dasar dan menjadi prasyarat bagi mata kuliah lanjutan pada semester-semester selanjutnya.

dokumen-dokumen yang mirip

3. METODE PENELITIAN

19 3. METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Penelitian Kerangka pemikiran pada penelitian ini dapat digambarkan dalam suatu bagan alir seperti pada Gambar 8. Gambar 8 Diagram Alir Penelitian Pengumpulan Data