## PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BERBASIS CO-EVOLUSIONER DALAM EVALUASI KINERJA ASISTEN DOSEN
Ridwansyah 1 ,Indah Ariyati 2 , Siti Faizah 3
1,3) Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Damai No.8 (Margasatwa) Warung Jati, Jakarta
2) Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No.18 Ringroad Barat, Cengkareng, Jakarta Email: rdwansyah@gmail.com, indah.ayi@bsi.ac.id, siti.sfz@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
The performance evaluation of the teaching assistant as a form of work performance of the teaching assistant is carried out every year. The evaluation parameters of the teaching assistant's performance are taken from the UCI Machine Repository, namely English speakers, course instructors, courses, summer or regular semesters and class sizes.
The evaluation process requires a model as the best feature selection, in this case we propose a co- evolutionary particle swarm optimization method to improve the accuracy of the mechine vector supprot method. Testing the dataset using the Rapid Miner software of various validation criteria starting from the accuracy test, precission test, recall test and then presented in the AUC curve.
The  results  of  the  development  of  co-evolution based  mechine  vector-particle  swarm  optimization methods provide good classification and increase the validation value so that it can be used as a periodic control in evaluating the performance of the teaching assistant.
Keyword : assistant evaluation, particle swarm optimization, pso co-evolusioner, support vector mechine,

## PENDAHULUAN
Awal  mula  mahasiswa  melangkah di  dunia  kerja  salah  satunya  adalah sebagai  asisten  dosen.  Asisten  dosen menjadi  penghubung  antara  dosen  dan mahasiswa,  sehingga  tak  jarang  asisten akan  lebih  dekat  dengan  mahasiswa dikarenakan  latar  belakangnya  yang sama  yaitu  sama  –  sama  sedang menuntut  ilmu.  Keluhan  mahasiswa terhadap kinerja asisten dosen menunjukkan  dampak  belum  adanya kompetensi  yang  lebih  baik  terhadap asisten dosen (Tanojo, 2015), diperlukan evaluasi yang akurat atas kinerja asisten dosen  dengan  tugas  dan  kewajibannya dalam kurun waktu satu tahun(Ariyati et al., 2018)
Pemilihan  fitur  sering  digunakan sebagai  langkah  awal  dalam  proses pengolahan  data,  sebagai  contoh  untuk memprediksi  keakurasian  suatu  data berdimensi  tinggi  dengan  kumpulan ratusan    bahkan  ribuan  fitur  dapat dilakukan  dengan  menghilangkan  fitur yang  tidak  relevan  dan  fitur  yang berlebihan. Fitur yang terlalu banyak dan tidak  berpengaruh  dapat  menurunkan akurasi (Xu  et  al.,  2012) , karena  itu, pemilihan fitur menjadi sangat diperlukan  untuk  mesin  pembelajaran saat menghadapi data dimensi tinggi saat ini.  Pemilihan  fitur  juga  merupakan bagian  terpenting  untuk  meningkatkan kinerja akurasi.
Metode  seleksi  atribut  yang  cukup terkenal adalah particle swarm optimization. Particle Swarn Optimization adalah  suatu  algoritma yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  optimasi.  Beberapa  kelebihan Particle  Swarn  Optimization adalah mudah  untuk  diimplementasikan  dan hanya  membutuhkan  sedikit  parameter, Particle  Swarn  Optimization lebih efisien dalam hal komputasi dan Particle Swarn  Optimization lebih bersifat fleksibel  dalam  menjaga  keseimbangan antara  pencarian  global  dan  lokal.
Penelitian yang telah dilakukan kombinasi antara Support Vector Mechine dan Particle Swarn Optimization sebagai  rujukan  dalam penelitian kami. Particle Swarn Optimization digunakan untuk meningkatkan  akurasi  dalam  prediksi pemasaran  bank  dengan  hasil  akurasi yang  meningkat  dibandingkan  yang sebelumnya dengan hasil akurasi 95,67%  dengan  klasifikasi excellent classification (Ridwansyah dan Purwaningsih, 2018) pendekatan Support  Vector  Mechine  -  Particle Swarn Optimization memberikan klasifikasi  yang  lebih  baik  dalam  hal akurasi  meskipun  waktu  eksekusinya ditingkatkan  (Ardjani  dan  Sadouni,
2010). Algoritma Particle Swarn Optimization sederhana  dan  memiliki kompleksitas yang lebih rendah. sehingga  dapat  memastikan  solusi optimal dengan menyesuaikan pencarian global  dan  lokal,  sehingga  kinerja klasifikasi SVM dapat ditingkatkan (Yun et al., 2011)
Dalam  penelitian  lain,  komparasi algoritma Support  Vector  Mechine juga dilakukan dengan menggunakan beberapa  kernel  yaitu dot,  radial, polynomial,  neural, dan anova  kernel (Sasongko, 2016).
Dalam  menemukan  optimalisasi menggunakan  metode Particle  Swarn Optimization ,  masalah    efisiensi  dan keakuratan    belum  bisa  dirancang dengan  baik,  alasan  utamanya  adalah sampai  saat  ini  semua  partikel  tertarik terseret  oleh  partikel  terbaik  yang ditemukan,  dan  akibatnya Particle Swarn Optimization kehilangan keragaman partikel dengan cepat.
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan untuk  meningkatkan  metode Particle Swarn  Optimization sehingga  para peneliti  menyediakan  beberapa  metode untuk  memberikan  solusi  permasalahan tersebut  dengan  cara  meningkatkan keragaman  partikel,  memperkenalkan mekanisme  seleksi  evolusioner  dan memperbaiki kecepatan parameter.
Pengembangan  metode  dengan  co- evolusioner  diusulkan  dengan  asumsi bahwa  banyaknya  populasi  yang  dapat memberikan  berbagi  informasi. Teknik komputasi co-evolusioner pada Particle Swarn  Optimization didasarkan  pada penelusuran  algoritma  dan  diawali  dari berbagai populasi yang random.

## LANDASAN TEORI

## 1. Data Mining
Dan data  mining didefinisikan  sebagai suatu  proses  untuk  menemukan  pola dalam  data,  dimana  proses  tersebut dilakukan  secara  otomatis  atau  semi otomatis(Witten  et  al.,  2011). Data mining sering diistilahkan  dengan knowledge  discovery  in  databases (KDD). Data  mining adalah  hubungan antar  bilangan)  dari  proses  KDD, melibatkan algoritma untuk
menyimpulkan  data  yang  dieksplorasi, mengembangkan  model  matematika dan   menemukan   pola   (implisit   atau eksplisit)    yang  memberikan    hasil terbaik (Maimon dan Rokach, 2010).
Sumber :(Maimon dan Rokach, 2010) Gambar 1. Proses KDD Adapun langkah-langkah
dalam proses KDD adalah:
1. Pembentukan  pemahaman  domain aplikasi
Pada  tahap  ini  menentukan  tujuan dari end-user dan bagian terkait dimana KDD dilakukan. Mengembangkan pemahaman tentang domain aplikasi ini adalah  awal  langkah  persiapan.  Ini mempersiapkan adegan untuk
memahami  apa  yang  harus  dilakukan dengan    banyak    keputusan    (tentang transformasi,    algoritma,  representasi, dan lainnya). Orang-orang yang bertanggung  jawab  atas  proyek  KDD perlu memahami dan menentukan tujuan dari  pengguna  akhir  dan  lingkungan  di mana  pengetahuan  penemuan  proses akan berlangsung (termasuk pengetahuan awal yang relevan). Sebaga hasil  proses  dari  KDD,  mungkin  ada revisi  dan  perbaikan  dari  langkah  ini. Memahami  tujuan  KDD,  preprocessing data dimulai, sebagaimana didefinisikan dalam berikutnya tiga langkah
(perhatikan  bahwa  beberapa  metode  di sini  mirip  dengan  algoritma Data mining , tetapi digunakan dalam konteks preprocessing)
2. Memilih    dan    menciptakan    satu dataset    untuk    mendukung    proses penemuan knowledge akan dilakukan. Penentuan data yang akan digunakan untuk proses KDD dilakukan  pada  tahap ini. Mencari data yang tersedia, memperoleh data tambahan yang dibutuhkan,
mengintegrasikan  semua  data  untuk KDD  ke  dalam  sebuah  data  set, termasuk atribut yang diperlukan dalam proses  KDD.  Terdapat  interaktif  dan iteratif  dari  KDD  tersebut.  Dimulai dengan  data yang  tersedia  baik mengatur  dan  kemudian  mengembang dan mengamati efeknya dalam KDD.
3. Preprocessing dan cleansing Dalam  tahap  ini  kehandalan  data ditingkatkan.  Termasuk  data  clearing, seperti  menangani  data  yang  tidak lengkap, menghilangkan gangguan atau outlier. Termasuk mengunakan metode statistik yang
kompleks, atau melakukan  penambangan  data  lebih spesifik dengan algoritma dalam KDD. Ini  mungkin  melibatkan      metode statistik   yang   kompleks,   atau   dalam konteks      ini  menggunakan  algoritma tertentu. Misalnya, jika  diketahui suatu atribut tertentu tidak cukup handal atau memiliki  terlalu  banyak  data  yang hilang,  maka  atribut ini   bisa  menjadi tujuan    dari data    mining algoritma diawasi.  Sebuah  model prediksi untuk atribut  ini  akan  dikembangkan,  dan kemudian data   hilang dapat diprediksi.
4. Transformasi data
Pada  tahap  ini,  generasi  data  yang lebih baik untuk data mining dipersiapkan dan dikembangkan, membuat  data  menjadi  lebih  baik menggunakan  metode  reduksi  dimensi dan  transformasi  atribut.  Sebagai contoh,  dalam  pemeriksaan  medis, hasil  bagi  atribut  mungkin  sering menjadi faktor yang paling penting, dan tidak  satu  persatu.  Di  pemasaran,  kita mungkin  perlu  mempertimbangkan efek di luar kendali kita serta upaya dan temporal  isu  (seperti  mempelajari pengaruh  akumulasi  iklan).  Namun, bahkan  jika  kita  tidak  menggunakan transformasi  yang  tepat  di  awal,  kita dapat  memperoleh  efek  mengejutkan bahwa  petunjuk  kepada  kita  tentang transformasi  diperlukan  (pada  iterasi
berikutnya).  Dengan  demikian  proses KDD      mencerminkan      kepada dirinya    sendiri    dan    menyebabkan pemahaman  tentang  transformasi  yang dibutuhkan (seperti pengetahuan
ringkas  dari  sebuah  ahli  dalam  bidang tertentu  mengenai  indikator terkemuka kunci).
5. Memilih  tugas data  mining yang cocok
Pada  tahap  ini  ditentukan  tipe data
mining yang  akan  digunakan,  apakah klasifikasi,  regresi,  atau clustering , tergantung pada tujuan KDD dan tahap sebelumnya.
6. Memilih algoritma data mining
Pemilihan  algoritma  yang  paling tepat untuk menemukan pola dilakukan pada  tahap  ini.  Ada  dua  tujuan  utama dalam data  mining :  prediksi  dan deskripsi.  Prediksi sering disebut
sebagai Supervised data mining , sementara deskriptif Data  mining
meliputi aspek-aspek unSupervised dan visualisasi data mining . Sebagian  besar teknik data  mining didasarkan  pada pembelajaran    induktif,  dimana  model yang dibangun secara eksplisit maupun implisit  oleh  generalisasi  dari  jumlah data training yang  memadai  pelatihan. Asumsi  yang  mendasari  pendekatan induktif adalah bahwa model terlatih ini berlaku  untuk  kasus  masa  depan. Strategi    ini    juga    memperhitungkan tingkat    meta-learning    untuk    set tertentu dari data yang tersedia.
7.   Penggunaan algoritma data mining Pada tahap ini dilakukan implementasi  dari  algoritma data mining yang  telah  ditentukan    pada tahap   sebelumnya.  Misalnya   dengan menseting  parameter kontrol algoritma, seperti  jumlah  minimum  kasus  dalam daun tunggal dari pohon keputusan. 8. Evaluasi
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dan penerjemahan dari  pola  yang  diperoleh, sehubungan dengan tujuan yang
ditetapkan pada langkah pertama. Langkah ini berfokus pada komprehensibilitas  dan  kegunaan  dari model    induksi.    Pada  langkah  ini pengetahuan ditemukan juga terdokumentasi untuk penggunaan lebih lanjut. Langkah terakhir adalah penggunaan  dan  umpan  balik  secara keseluruhan  pada  pola  dan  hasil penemuan diperoleh dengan data mining . 9. Penggunaan pengetahuan yang ditemukan yakni memasukkan pengetahuan  ke dalam sistem lain untuk ditindaklanjuti.
Pengetahuan  menjadi  aktif  dalam arti bahwa  kita dapat  membuat perubahan  ke  sistem  dan  mengukur dampak Sebenarnya keberhasilan langkah  ini  menentukan  efektivitas proses  KDD  secara  keseluruhan.

## 2. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine ( SVM) diperkenalkan  pada  tahun  1992    yaitu sebuah  teknik  supervised  learning  dari bidang  machine  learning  yang  dapat  di aplikasikan  kedalam  klasifikasi  dan regresi(Sewel dan Shawe-Taylor, 2012).
Kelebihan  dari  Support  Vector Machine  (SVM)  adalah  cukup  populer dan  baik  untuk  penggunaan  klasifikasi karena  tidak  tergantung  pada  jumlah fitur  dan  bisa  mengatasi  masalah dimensi.  Dari  segi  komputasi,  SVM dapat melakukan proses training dengan cepat  dan  ini  berguna  dalam  teknik learning  ketika  mengadapi  masalah ketidaktegasan  (Maimon  dan  Rokach, 2010) .
Keuntungan menggunakan metode SVM adalah sebagai berikut :
1.  Generalisasi Generalisasi artinya kemampuan suatu mode untuk mengklasifikasi suatu
pattern  yang  tidak  termasuk  data  yang dipakai dalam fase pembelajaran 2.  Curse of Dimensionality
Curse  of  Dimensionality  diartikan sebagai  masalah  yang  dihadapi  suatu metode  pattern  recognation  dalam mengestimasikan parameter dikarenakan jumlah sampel data yang relative sedikit dibandingkan  dengan  dimensi  ruang vektor tersebut.
3. Feasibility
SVM  mudah  digunakan,  karena proses  penentuan  support  vector  dapat dirumuskan dalam QP problem
SVM  merupakan  salah  satu  teknik
yang masih relatif baru dalam melakukan  prediksi,  yang  menjadi karakteristik dari Support Vector Machine adalah sebagai berikut:
1. Secara  prinsip  SVM  adalah  linear classifier.
2. Pattern recognition dilakukan dengan mentransformasikan data pada  input  space  ke  ruang  yang berdimensi lebih tinggi, dan optimisasi  dilakukan  pada  ruang vector  yang  baru  tersebut.  Hal  ini membedakan SVM dari solusi pattern recognition  pada  umumnya,  yang melakukan optimisasi parameter pada ruang hasil transformasi yang berdimensi  lebih  rendah  daripada dimensi input space.
3. Menerapkan  strategi  Structural  Risk Minimization (SRM).
4. Prinsip kerja Support Vector Machine pada dasarnya hanya mampu menangani  klasifikasi  dua  class. Secara sederhana konsep SVM adalah sebagai  usaha  mencari  hyperlane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah  dua  buah  class  pada  input space. 3.Algoritma Particle Swarm Optimization Metode Particle swarm optimization  untuk  optimalisasi  dalam evaluasi  asisten  dosen  adalah  metode
metaheuristik  berbasis  populasi  seperti perilaku  sosial  kawanan  burung  yang berbondong-bondong keposisi yang menjanjikan dengan melakukan pencarian menggunakan populasi
segerombolan  individu  partikel  yang diperbaharui dari iterasi ke iterasi untuk mencapai  suatu  tujuan  dengan  sasaran yang tepat dalam ruang multi dimensi. Proses dasar dari algoritma PSO sebagai berikut(Wahono dan Suryana, 2013).
1. Inisialisasi Secara  acak  menghasilkan  partikel awal.
2. Fitness Ukur kesesuaian setiap partikel dalam populasi.
3. Update Hitungan kecepatan setiap partikel
4. Konstruksi Untuk  setiap  partikel,  pindah  ke posisi berikutnya
5. Termination
Hentikan  algoritma  jika  kriteria penghentian  dipenuhi,  dan  kembali  ke langkah  2  ( Fitness )  jika  tidak.  iterasi diakhiri  jika  jumlah  iterasi  mencapai jumlah iterasi maksimum yang ditentukan sebelumnya
Min-Max  normalization adalah bentuk scalling  normalisasi data  yang digunakan  untuk  mencegah  dominasi atribut  yang  memiliki  jangkauan  nilai yang besar terhadap atribut dengan nilai jangkauan yang kecil, selain itu min-max normalization melalui  persamaan  1 dapat  mencegah  permasalahan  selama perhitungan (Han et al., 2011)
= − − − +
D’(i)  adalah  nilai  dari  data  i  dari atribut  D  yang  telah  dilakukan  proses normalisasi, D (i) adalah nilai data i yang asli,  U  dan  L  adalah  batas  atas  (upper) dan  batas  bawah  (lower)  normalisasi. Min (D)  adalah  nilai  minimum  dari
sebuah  atribut  data  D. Max (D)  adalah nilai  maksimum  dari  sebuah  atribut  D.
Penggunaan metode Min-Max normalization ini  didasarkan  penelitian komparasi  metode  metode  normalisasi data  masukan  untuk support  vector machine ,  dimana  hasil  menunjukan bahwa  metode min-max  normalization
memberikan tingkat akurasi dan
performansi  yang  lebih  baik  dibanding dengan  normalisasi  yang  menggunakan metode zero mean dan log scalling.
K-fold  cross  validation adalah teknik  untuk  mengestimasi  performansi dari model pelatihan yang telah dibangun (Han et al., 2011). Metode ini membagi  data  training  dan  data  testing sebanyak  k  bagian  data.  Fungsi  dari k- fold  cross  validation adalah  agar  tidak ada overlapping pada data testing.
Dalam pengujian performansi model,  parameter  yang  digunakan sebagai  evaluasi komparasi  kernel ini
adalah akurasi, presisi, recall dan kurva ROC (AUC). Akurasi dapat didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
Presisi  menunjukan  tingkat  ketepatan atau  ketelitian  dalam  pengklasifikasian. Sedangkan recall berfungsi untuk mengukur  proporsi  positif  aktual  yang benar  diidentifikasi.  Untuk  mengukur akurasi,  presisi,  dan recall biasanya digunakan confusion  matrix . Confusion matrix adalah alat ukur berbentuk matrix yang  digunakan  untuk  mendapatkan jumlah  ketepatan  klasifikasi  terhadap kelas  dengan  algoritma  yang  dipakai. Berdasarkan pada Tabel 1 akan disajikan bentuk confusion matrix .
Tabel 1. Bentuk Confusion Matrix Dua Kelas confusion matrix Nilai Sebenarnya True False Nilai Predi ksi True TF (True positive correct FP (False Positive ) Enexpected
result False FN  (False Negative) missing result TN (True Negative) Correct absence of result
Pada Tabel I nilai TP (true positive) dan  TN  (true  negative)  menunjukan tingkat  ketepatan  klasifikasi.  Umumnya semakin tinggi nilai TP dan TN semakin baik pula tingkat klasifikasi dari akurasi, presisi,  dan  recall.  Jika  label  prediksi keluaran  bernilai  benar  (true)  dan  nilai sebenarnya bernilai salah (false) disebut sebagai  false  positive  (FP).  Sedangkan jika prediksi label keluaran bernilai salah (false)  dan  nilai  sebenarnya  bernilai benar (true) maka hal ini disebut sebagai false negative (FN) (Han et al., 2011c).
Berikut formulasi untuk menghitung  akurasi,  presisi,  dan recall pada  pembentukan  model  klasifikasi ditunjukan pada Persamaan (2),
Persamaan (3), dan Persamaan (4)
akurasi = + + + + 100%      2 presisi = + 100%                               3 recall = + 100%                                4
Kurva  ROC  ( receiver  operating characteristic )  adalah  salah  satu  alat ukur  untuk  menilai  kemampuan  sistem klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan  alat  ukur  kurva  ROC  untuk membandingkan  kernel-kernel  SVM dengan PSO-SVM pada library mySVM yang  terdapat  pada  Rapidminer.  Kurva ROC  pertama  kali  diimplementasikan pada  teori  deteksi  sinyal.  Kemudian
berkembang dan digunakan pada bidang kedokteran, radiologi, serta bidang yang lain. Kurva ROC sering digunakan untuk mengevaluasi  pengklasifikasian  karena memiliki kemampuan evaluasi algoritma dengan cukup baik (Witten et al., 2011).
Kurva  ROC  merupakan  grafik perbandingan  antara  sensitivity  (true positive  rate  (TPR)  yang  diterjemahkan kedalam  sumbu  vertikal  atau  sumbu koordinat  y  dengan  specificity  (false positive rate (FPR)) yang diterjemahkan dalam  bentuk  kurva.  Berikut  formulasi dari sensitivity dan specificity
dipaparkan  pada  Persamaan  (5),  dan
Persamaan (6) (Witten et al., 2011).
sensitivity = + 100%                       5 specificity = + 100%                       6
Kurva  ROC  dapat  digunakan sebagai  komparasi  beberapa  metode (classifier)  ataupun  model  classifier yang  memiliki  perbedaan  parameter guna  mendapatkan  model  yang  paling baik.  Berikut  adalah  contoh  penerapan komparasi performansi dari dua classifier yang berbeda pada Gambar 2.
Sumber :(Witten et al., 2011) Gambar 2.Komparasi Classifier dengan Kurva ROC
Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa terdapat  dua  buah  classifier  yang disimbolkan  dengan  garis  putus-putus dan  garis  utuh.  Jika  pada  Gambar  2
menunjukan  letak  koordinat  (0,  1)  hal tersebut mewakili sensitivity dan specificity sebesar 100%. Untuk
menghitung  dan  memastikan  classifier mana yang lebih unggul maka digunakan penghitungan  AUC  (area  under  curve). AUC (area under curve) adalah luas area dibawah  kurva.  Luas  dari  AUC  selalu berada  diantara  nilai  0  hingga  1.  AUC dihitung  berdasarkan  gabungan  luas trapesium  titik-titik  (sensitivity  dan specificity).
Pada  Gambar  2  memperlihatkan bahwa  garis  yang  utuh  memiliki  area dibawah  kurva  yang  lebih  besar dibandingkan garis yang putus-putus, hal ini  berarti  bahwa  tingkat  performansi klasifikasi dari classifier yang dilambangkan  dengan  garis  utuh  lebih baik  dibandingkan  tingkat  performansi klasifikasi dari classifier yang dilambangkan dengan garis putus-putus

## ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
Jenis penelitian ini terbagi menjadi :
1. Penelitian Experimental
Jenis  penelitian  berupa  eksperimen untuk menghasilkan nilai akurasi dalam mengevaluasi  kinerja  asisten  dosen. Pengumpulan  data  merupakan  bagian yang  penting  dalam  sebuah  penelitian, Ketersediaan data akan sangat menentukan  dalam  proses    pegolahan dan proses analisa selanjutnya.
Pengumpulan data primer  diperoleh dari UCI  Machine  Learning  Repository , sedangkan pengumpulan data pendukung lainnya dikumpulkan dengan mengamati data, membaca, mempelajari
dan mengutip dari buku literatur, jurnal, prosiding serta sumber-sumber publikasi yang berhubungan erat dengan penelitian ini. Data  utama  diperoleh  dari  UCI Machine Learning Repository. Parameter  Atribut  penilaiannya  yaitu English  speakers,  course  instructors, courses,  summer  or  regular  semesters dan class sizes . Hasil evaluasi dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori yaitu rendah ( low ), sedang ( middle ) dan tinggi ( high ).
2. Penelitian Perbandingan Penelitian dengan melakukan komparasi dengan membandingkan antara algoritma Support Vector Mechine dengan  algoritma Support
Vector  Mechine  -  Particle  Swarn Optimization (SVM  -  PSO  berbasis  co- evolusioner, kemudian diuji dengan tool Rapid Miner
A lur  penelitian  yang  dilakukan hingga  pembentukan  model  klasifikasi dapat dilihat pada gambar berikut :
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 3. Model Penelitian
Model  penelitian  pada  gambar  3 dimulai dari pengumpulan dataset atribut
-  atribut  yang  akan  digunakan  pada proses  evaluasi  kinerja  asisaten  dosen. Atribut – atribut yang telah dikumpulkan menjadi satu  kesatuan dataset evaluasi. Data  yang  telah  melewati  proses  pre- processing,  akan  ditranformasi  untuk mengetahui perbandingan kinerja model dari Support  Vector  Mechine dan Support  Vector  Mechine  -  Particle Swarn  Optimization (SVM-PSO  co- evolusioner).  Model  yang  dibangun dengan  SVM  akan  langsung  dilakukan 10-fold  cross  validation sedangkan model  yang  dibangun  dengan Support Vector  Mechine  -  Particle  Swarn Optimization akan dilakukan pembobotan  dan  penyeleksiaan  atribut terlebih  dahulu  dengan  menggunakan teknik particle swarm optimization ( PSO co-evolusioner ),  setelah  itu  dilakukan 10-fold  cross  validation untuk  menguji performansi  model Support  Vector
Mechine hingga  menghasilkan  model yang paling optimal.
Untuk menghasilkan pengujian model  terbaik  ini  dilakukan  dengan membandingkan kinerja atau performansi  model  dari Support  Vector Mechine dan Support  Vector  Mechine (SVM-PSO  berbasis  co-evolusioner). Kriteria  pengujiannya  meliputi  uji akurasi , uji presisi , uji recall dan uji nilai AUC  ( area  under  curve ).    Untuk mengukur akurasi,  presisi ,  dan recall biasanya  digunakan confusion  matrix .
Model  terbaik  yang  telah  terbentuk kemudian  akan  diterapkan  (uji  coba) kedalam dataset evaluasi kinerja asisten dosen kemudian akan dilakukan analisis dan evaluasi hasil dengan cara
mencocokan  label  yang  telah  terbentuk pada saat pengklasifikasian data dengan data utama diperoleh dari UCI Machine Learning Repository.

## PEMBAHASAN HASIL SISTEM
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan komparasi dan menganalisis kinerja  model Support  Vector  Mechine tanpa Particle  Swarn  Optimization dengan  model Support  Vector  Mechine berbasis Particle  Swarn  Optimization co-evolusioner. Penelitian ini diterapkan dalam  5  fungsi  kernel Support  Vector Mechine pada library mySVM yang terdapat  pada  aplikasi Rapidminer.  5 fungsi  kernel  tersebut meliputi  kernel dot,  radial,  polinomial,neural, dan anova. Setiap  percobaan  dengan berbagai model Support Vector Mechine
kemudian  diuji  menggunakan  evaluator akurasi,
presisi,
recall
guna
mendapatkan  model terbaik.  Pada penelitian  ini  akan  digunakan  alat  ukur kurva  ROC  untuk  membandingkan kernel-kernel  SVM  dengan  SVM-PSO berbasis  co-evolusioner  pada  library mySVM yang terdapat pada Rapidminer
Hasil    pengujian  dataset  evaluasi kinerja  asisten  dosen  dengan  algoritma Support  Vector  Mechine  menggunakan software  Rapid  Miner.  Hasil  dari pengujian model dataset evaluasi kinerja asisten  dosen    dengan  support  vector machine untuk menentukan nilai accuracy , nilai precision , nilai recall dan AUC ( Area Under Curve ). Berdasarkan hasil  eksperimen,didapat  nilai  akurasi 64,29%  yang dapat dilihat pada gambar 4
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 4. Nilai akurasi metode SVM
Berdasarkan  hasil  eksperimen  didapat nilai precision 60,39%    yang  dapat dilihat pada gambar 5
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 5. Nilai precision metode SVM
Berdasarkan  hasil  ekspermen  didapat nilai  recall  80,61%    yang  dapat  dilihat pada gambar 6
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 6. Nilai recall metode SVM Kurva ROC ( receiver operating characteristic )  adalah  salah  satu  alat ukur  untuk  menilai  kemampuan  sistem klasifikasi. Pada penelitian ini divisualisasi  dengan  alat  ukur    berupa kurva  ROC  untuk  membandingkan kernel-kernel  SVM  dengan  PSO-SVM pada library mySVM yang terdapat pada program  Rapidminer.  Gambar  7  yang merupakan kurva ROC algoritma Support Vector Machine.
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 7. Grafik ROC metode SVM
Peneliti  berfokus  pada  model  dan bagaimana  mengembangkan  algoritma sebagai pemilihan fitur untuk menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi. Peneliti menghilangkan fitur yang tidak relevan untuk menghasilkan solusi yang lebih baik dengan meningkatkan efektivitas dengan cara mengembangkan support mechine system berbasis Particle Swarn Optimization co- evolusioner sehingga hasil dari pengembangan algoritma tersebut digunakan  untuk  pengontrolan  secara berkala.
Hasil    pengujian  dataset  evaluasi kinerja asisten dosen berdasarkan eksperimen didapat nilai akurasi 66,29%
yang dapat dilihat pada gambar 8
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 8. Nilai accuracy metode SVM- PSO Co-evolusioner
Berdasarkan  hasil  eksperimen  didapat nilai  precision  60,50%    yang  dapat dilihat pada gambar 9
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 9. Nilai precision metode SVM- PSO Co-evolusioner
Berdasarkan hasil eksperimen didapat nilai recall 88,75%  yang dapat dilihat pada gambar 10
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019) Gambar 10. Nilai recall metode SVM-PSO Co-evolusioner
Hasil  pengujian  divisualisasikan dengan  kurva  ROC.    Gambar  6  yang merupakan kurva ROC algoritma Support Vector Machine berbasis Particle Swarn Optimization co- evolusioner.  Grafik  ROC  dengan  nilai AUC ( Area UnderCurve ) sebesar 0,721
Sumber :(Ridwansyah et al., 2019)
Gambar 11. Grafik ROC metode SVM-PSO Co-evolusioner Pengujian dataset mengunakan software  Rapid  Miner  dari  berbagai kriteria validasi mulai dari uji accuracy , uji precission ,  uji recall kemudian dipresentasikan  dalam  kurva  AUC. Penelitian  akhir  didapatkan  bahwa metode  particle  swarm  optimization berbasis co-evolusioner dapat meningkatkan nilai validasi dari
berbagai  model.  Hasil  pengembangan metode support  vektor  machine  - particle swarm optimization berbasis co- evolusioner memberikan klasifikasi yang  baik    dan  meningkatkan  nilai validasi  sehingga  dapat  digunakan sebagai  pengontrolan  secara  berkala dalam evaluasi kinerja asisten dosen.

## SIMPULAN
Penelitian  evaluasi  kinerja  asisten dosen    dilakukan  perbandingan  akurasi antara Support  Vector  Mechine dengan Support  Vector  Mechine  -  Particle Swarn Optimization (SVM berbasis PSO co-evolusiner).  Kesimpulan  pengujian bahwa  dengan  pemilihan  seleksi  atribut (parameter)  yang  tepat  menggunakan Particle  Swarn  Optimization  berbasis co-evolusioner dapat meningkatkan nilai akurasi,  nilai  precision  dan  nilai  recall dari  model  kernel Support  Vector Mechine .  Hasil  pengembangan  metode support vektor mechine - particle swarm optimization berbasis co-evolusioner memberikan  klasifikasi  yang  baik    dan
meningkatkan  nilai  validasi  sehingga dapat  digunakan  sebagai  pengontrolan secara  berkala  dalam  evaluasi  kinerja asisten dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardjani,  F.  dan  Sadouni,  K.  2010.
Optimization of SVM Multiclass by Particle  Swarm  (  PSO-SVM  ).
I.J.Modern Education and Computer Science 2 (12):32–38.
Ariyati, I. Ridwansyah dan Suhardjono. 2018. Implementasi Particle Swarm Optimization  Untuk  Optimalisasi Data  Mining  Dalam  Evaluasi Kinerja  Asisten  Dosen. Jurnal Informatika Dan Komputer (JIKO)
3 (2): 70–75. Han,  J.  Kamber,  M.  dan  Pei,  J.  2011. Data Mining: Concepts and Techniques . Third Edition. Morgan Kaufmann Publishers. San Fransisco. Maimon, O. dan Rokach, L. 2010. Data
Mining  and  Knowledge  Discovery Handbook (Springer series in solid- state  sciences) .Second  Edition. Springer.New York
Ridwansyah,  Ariyati,  I.  dan  Faizah,  S.
2019.  Laporan  Akhir  Penelitian PDY. Palangka Raya.
Ridwansyah  &  Purwaningsih,  E.  2018. Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan  Akurasi  Prediksi Pemasaran  Bank. Jurnal  PILAR Nusa Mandiri 14(1).
Sasongko,  T.  B.  2016.  Komparasi  dan Analisis  Kinerja  Model  Algoritma SVM  dan  PSO-SVM  (Studi  Kasus Klasifikasi  Jalur  Minat  SMA).
Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi 2 : 244–253.
Sewel,  M.  dan  Shawe-Taylor,  J.  2012.
Forecasting foreign exchange rates using  kernel  methods. Expert Systems  with  Applications 39:
7652–7662. Tanojo,  K.  L.  2015.  Identifikasi Kompetensi  Asisten  Mahasiswa
Dan Penerapannya Pada Rancangan Sosialisasi Dan Rancangan Rekrutmen  Dan  Seleksi. Jurnal GEMA AKTUALITA 4: 58–65.
Wahono,  R.  S.  dan  Suryana,  N.  2013.
Combining Particle Swarm Optimization based Feature Selection  and  Bagging  Technique for  Software  Defect  Prediction. International  Journal  of  Software Engineering and Knowledge Engineering 1:153–166. Witten,  I.  H.  Frank,  E.  dan  Hall,  M. 2011. Data Mining Practical Machine  Learning  Tools  and Techniques. Second Edition. Morgan Kaufmann Publishers. United States
Xu,  T.  Qinke,  P.  dan  Cheng,  Y.  2012.
Identifying the semantic orientation of terms using S-HAL for sentiment analysis. Knowledge-Based Syst 35 : 279–289.
Yun,  L.  Cao,  Q.  dan  Zhang,  H.  2011.
Application  of  the  PSO-SVM
Model  for  Credit  Scoring. Seventh International Conference on Computational  Intelligence  and Security: 47–51.