Model pemilihan dan pengesyoran latihan untuk pelajar asnaf berasaskan Analisis Keputusan Pelbagai Kriteria (MCDA) dan pembelajaran mesin

Abstract

Ramai graduan masih menganggur disebabkan mereka mempunyai kemahiran kebolehpasaran yang rendah. Selain itu, kajian mendapati graduan dalam bidang teknikal memiliki kemahiran teknikal yang mencukupi. Namun, mereka kurang menguasai kemahiran interpersonal, pemikiran kritis dan penyelesaian masalah. Oleh itu, kursus jangka pendek dan latihan khusus dilihat boleh membantu meningkatkan kemahiran kebolehpasaran graduan pada masa hadapan, terutamanya pelajar asnaf. Di samping itu kaedah penawaran atau pengesyoran latihan yang bersifat generik menyebabkan kurang menarik minat dan penyertaan yang rendah di kalangan pelajar. Justeru, analisis profil pelajar perlu dilakukan bagi memilih calon yang berkelayakan dan berminat dengan latihan yang ditawarkan. Oleh yang demikian sistem yang dapat mengesyorkan latihan yang sesuai setelah mengambil kira faktor seperti personaliti, ciri kognitif, minat dan beberapa faktor lain tersebut amat diperlukan. Dengan adanya sistem ini, peruntukan untuk latihan pelajar asnaf dapat dioptimumkan. Kajian ini telah mengumpul data profail pelajar asnaf berdasarkan teori dan instrumen Holland. Dengan menggunakan set data yang dikumpul, kajian ini berjaya membangunkan model pengesyoran latihan berdasarkan teknik pengkelasan Louvian. Attribut utama yang dapat disandarkan untuk pengesyoran latihan adalah kecenderungan komunikasi, pengiraan dan kemahiran saintifik. Cadangan latihan turut disertakan berdasarkan kecenderungan pelajar. Model ini dapat memberi penilaian awal dan pantas sebelum menawarkan sebarang latihan kepada pelajar dengan mengambilkira kecenderungan pelajar tersebut dan membaiki kelemahan pelajar.