ABSTRAK
Universitas XYZ sebagai institusi Perguruan Tinggi Terbuka Jarak Jauh (PTTJJ),
senantiasa menjaga kualitas layanannya agar tetap berkualitas. Salah satu layanan yang
senantiasa dijaga adalah layanan Bahan Ajar. Layanan Bahan Ajar didukung dengan
manajemen stok bahan ajar dari mulai perencanaan dengan melakukan estimasi
kebutuhan bahan ajar, gudang bahan ajar untuk menyimpan persediaan bahan ajar dan
Student Record System (SRS). Bahan Ajar disiapkan dalam dua program yaitu melalui
Sistem Paket Semester (Paket) dan non-paket. Mahasiswa yang mengikuti program nonpaket
tidak diwajibkan membayar tagihan biaya bahan ajar. Untuk menjaga kualitas
layanan bahan ajar, Universitas XYZ melakukan estimasi kebutuhan bahan ajar. Estimasi
dilakukan secara manual dengan menggunakan formula yang berbeda pada setiap
tahunnya. Estimasi dilakukan sebelum dan sesudah masa registrasi mata kuliah.
Kenyataannya, kebutuhan bahan ajar masih mengalami kekurangan. Hal ini diketahui
pada akhir tahun terdapat perbedaan antara hasil estimasi dan realisasi, sehingga tidak
sedikit mahasiswa mendapatkan bahan ajar ketika memasuki akhir semester bahkan
ketika memasuki awal semester baru. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan berapa
banyak bahan ajar yang harus disiapkan dengan cara mempelajari profil mahasiswa
melalui data history mahasiswa menggunakan teknik classification. Metode yang
digunakan Naïve Bayes, Decision Tree dan Support Vector Machine. Evaluasi
menggunakan metode cross validation dengan nilai k 2, 3, 5 dan 10. Hasil percobaan
menunjukkan bahwa metode Decision Tree memiliki accuracy tertinggi dibanding
dengan yang lain.
|