IAIIIAII
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)iJurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)iMahasiswa merupakan salah satu komponen utama pada dunia pendidikan dan diharapkan dapat mengembangkan kualitas akademik maupun non-akademik selama masih berstatus menjadi mahasiswa. Kualitas tersebut dapat dilihat dari prestasi akademik yang diraih, yang merupakan bukti dari usaha yang dilakukan oleh mahasiswa. Prestasi akademik mahasiswa dievaluasi pada akhir setiap semester untuk menentukan hasil belajar yang telah dicapai. Jika mahasiswa tidak dapat memenuhi kriteria akademik tertentu yang dinyatakan dengan memenuhi syarat untuk melanjutkan studi, mahasiswa tersebut dapat berpotensi untuk tidak lulus tepat waktu atau bahkan Drop Out (DO). Tingginya jumlah mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu atau DO di institusi pendidikan tinggi dapat diminimalkan dengan melakukan deteksi mahasiswa yang berisiko pada tahap awal pendidikan dan ditunjang dengan membuat kebijakan yang dapat mengarahkan mahasiswa agar dapat menyelesaikan pendidikannya. Selain itu, jika waktu penyelesaian studi mahasiswa dapat diprediksikan maka penanganan mahasiswa akan lebih efektif. Salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat digunakan adalah dengan teknik data mining. Oleh karena itu, pada penelitian ini Algoritme Naive Bayes Classifier (NBC) akan digunakan untuk melakukan prediksi kelulusan mahasiswa di Universitas Telkom. Dataset diperoleh dari Direktorat Sistem Informasi (SISFO), Universitas Telkom yang berisi 4000 data instance. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa NBC berhasil diimplementasikan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Prediksi kelulusan mahasiswa tersebut mampu menghasilkan accuracy sebesar 73.725%, precision 0.742, recall 0.736 dan F-measure sebesar 0.735.
Pada penelitian ini pengimplementasian Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk prediksi kelulusan mahasiswa telah dilakukan.Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari Direktorat Sistem Informasi (SISFO), Universitas Telkom yang berisi 4000 data instances dengan enam (6) atribut, seperti Nilai Indeks Prestasi Semester (IPS) pada semester pertama, Nilai IPS semester kedua, Nilai IPS semester ketiga, Nilai IPS semester keempat, Nilai IPS semester keenam dan ditambahkan dengan class label kelulusan Tepat Waktu (TW) / Tidak Tepat Waktu (TTW) sebagai label output.Hasil penelitian menunjukkan bahwa NBC berhasil digunakan untuk mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa dengan accuracy sebesar 73.Untuk alasan ini, pendidikan tinggi diharapkan dapat merancang program strategis dan memberikan perlakuan khusus kepada siswa yang berisiko pada tahap awal pendidikan untuk meningkatkan prestasi akademik sehingga mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu atau putus sekolah dapat diminimalkan.
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis yang telah dilakukan, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan untuk meningkatkan akurasi dan kebermanfaatan model prediksi kelulusan mahasiswa. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi terhadap variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi kelulusan, seperti faktor sosio-ekonomi mahasiswa, partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, atau kualitas pengajaran dosen. Dengan menambahkan variabel-variabel ini, model dapat menangkap pola-pola yang lebih kompleks dan meningkatkan kemampuan prediksinya. Kedua, dapat dilakukan perbandingan dengan algoritma machine learning lain yang potensial seperti Support Vector Machine atau Random Forest, untuk melihat algoritma mana yang memberikan performa terbaik dalam konteks prediksi kelulusan mahasiswa di Universitas Telkom. Selain itu, teknik ensemble learning dapat diaplikasikan untuk menggabungkan beberapa model, sehingga dapat memperoleh akurasi yang lebih tinggi. Ketiga, perlu dilakukan analisis terhadap kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model, untuk mengidentifikasi mahasiswa mana yang paling sering salah diprediksi dan faktor-faktor apa yang menyebabkan kesalahan tersebut. Dengan informasi ini, pihak universitas dapat merancang intervensi yang lebih tepat sasaran, misalnya memberikan bimbingan akademik tambahan atau dukungan psikologis bagi mahasiswa yang berisiko putus sekolah. Kombinasi dari ketiga saran ini diharapkan dapat menghasilkan model prediksi kelulusan mahasiswa yang lebih akurat dan andal, sehingga dapat membantu pihak universitas dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan mengurangi tingkat putus sekolah.
| File size | 800.59 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
PIPI Literasi Ekonomi (X1) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Omset UKM (Y). Literasi Digital (X2) secara parsial berpengaruh signifikan terhadapLiterasi Ekonomi (X1) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Omset UKM (Y). Literasi Digital (X2) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap
IAISKJ MALANGIAISKJ MALANG Platform digital seperti e-commerce halal dan fintech syariah mempermudah transaksi sehari-hari sekaligus membuka kesempatan berwirausaha. Mahasiswa kiniPlatform digital seperti e-commerce halal dan fintech syariah mempermudah transaksi sehari-hari sekaligus membuka kesempatan berwirausaha. Mahasiswa kini
IAIIIAII Ketika nilai RSSI yang diterima kecil, maka menimbulkan nilai akurasi yang kurang tepat. Sebaliknya jika nilai RSSI yang diterima besar maka nilai akurasiKetika nilai RSSI yang diterima kecil, maka menimbulkan nilai akurasi yang kurang tepat. Sebaliknya jika nilai RSSI yang diterima besar maka nilai akurasi
IAIIIAII Berdasarkan hasil uji coba testing dengan inputan berupa hasil scan gambar cacing, berdasarkan hasil pengujian metode perceptron mampu mengenali pengenalanBerdasarkan hasil uji coba testing dengan inputan berupa hasil scan gambar cacing, berdasarkan hasil pengujian metode perceptron mampu mengenali pengenalan
POLTEKKESBENGKULUPOLTEKKESBENGKULU Penelitian ini dilakukan pada seluruh mahasiswa Prodi Keperawatan Curup Poltekkes Kemenkes Bengkulu tahun ajaran 2023/2024 sejumlah 238 orang yang termasukPenelitian ini dilakukan pada seluruh mahasiswa Prodi Keperawatan Curup Poltekkes Kemenkes Bengkulu tahun ajaran 2023/2024 sejumlah 238 orang yang termasuk
TIGA MUTIARATIGA MUTIARA Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa literasi keuangan berperan penting sebagai faktor protektif. Mahasiswa dengan tingkat literasi keuangan yangSelain itu, penelitian ini menemukan bahwa literasi keuangan berperan penting sebagai faktor protektif. Mahasiswa dengan tingkat literasi keuangan yang
UMLUML Namun, ruang kerja yang tidak ideal dapat mengganggu performa dari individu. Pemilihan ruang kerja didasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan khusus sepertiNamun, ruang kerja yang tidak ideal dapat mengganggu performa dari individu. Pemilihan ruang kerja didasarkan oleh pertimbangan-pertimbangan khusus seperti
STIKES BHMSTIKES BHM Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif-observasional dengan rancangan crosssectional (potong lintang). Pengumpulan data dilakukan secara retrospektifPenelitian ini merupakan penelitian deskriptif-observasional dengan rancangan crosssectional (potong lintang). Pengumpulan data dilakukan secara retrospektif
Useful /
PIPI Perspektif generasi Z masih mengutamakan sistem teknologi dan informasi, tetapi belum terlalu memperhatikan konsep green accounting lainnya. DiharapkanPerspektif generasi Z masih mengutamakan sistem teknologi dan informasi, tetapi belum terlalu memperhatikan konsep green accounting lainnya. Diharapkan
PIPI (4) Entrepreneurial Passion memiliki hubungan terhadap entrepreneurial Intention yang dimediasi oleh entrepreneurial Self-Efficacy. Wirausaha yang memiliki(4) Entrepreneurial Passion memiliki hubungan terhadap entrepreneurial Intention yang dimediasi oleh entrepreneurial Self-Efficacy. Wirausaha yang memiliki
IAIIIAII Seiring waktu data diproses menjadi informasi. Informasi yang terhimpun dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Namun tidak semua informasiSeiring waktu data diproses menjadi informasi. Informasi yang terhimpun dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Namun tidak semua informasi
IAIIIAII Berdasarkan hasil rata-rata pengujian aplikasi “Math & Trash dengan uji whitebox dan blackbox didapatkan hasil presentase sebesar 100%, maka dari hasilBerdasarkan hasil rata-rata pengujian aplikasi “Math & Trash dengan uji whitebox dan blackbox didapatkan hasil presentase sebesar 100%, maka dari hasil