…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning.

Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning.
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengungkap (1) faktor-faktor yang dapat mempengaruhi masa studi mahasiswa dalam menempuh jenjang sarjana, (2) perbandingan hasil prediksi capaian kelulusan mahasiswa jenjang sarjana menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest pada variabel dependen kategorik, (3) perbandingan hasil prediksi capaian kelulusan mahasiswa jenjang sarjana menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest pada variabel dependen numerik, dan (4) perbandingan penggunaan variabel dependen kategorik dan numerik untuk memprediksi kelulusan menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif prediktif. Analisis pada penelitian ini menggunakan Machine Learning dengan berbantuan software RStudio. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data registrasi 19.061 mahasiswa salah satu universitas besar di Yogyakarta tahun 2013-2019. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Decision Tree dan Random Forest untuk memprediksi capaian kelulusan mahasiswa, dengan membandingkan kinerja kedua algoritma berdasarkan metrik evaluasi dan rasio pembagian data. Hasil penelitian ini adalah sebagai berikut. (1) Fakultas, jalur masuk, jenis kelamin, dan status non-Bidikmisi secara signifikan memengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa jenjang sarjana. Faktor sosial-ekonomi, termasuk pendidikan ayah dan jumlah SKS yang diambil, juga berkontribusi terhadap waktu kelulusan. (2) Dalam analisis prediksi menggunakan algoritma, Random Forest terbukti memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan Decision Tree pada variabel dependen kategorik, terutama pada rasio pembagian data terbaik 75:25. (3) Untuk variabel dependen numerik, algoritma Random Forest lebih unggul daripada Decision Tree, khususnya pada rasio terbaiknya yakni 80:20. (4) Namun, perbandingan antara variabel dependen kategorik dan numerik sulit dilakukan karena keduanya menggunakan metrik berbeda, di mana variabel kategorik memerlukan algoritma kl…
date: 2025-01-20
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning. (Text)
subject: Pendidikan Tinggi
subject: Teknologi Pendidikan
subject: Evaluasi Pendidikan

Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning. (Text)
type: Document

Sekolah Pascasarjana
type: Organization

Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, Sekolah Pascasarjana
type: Organization

Zulfa Safina Ibrahim
type: Person
given name: Zulfa Safina
family name: Ibrahim

Heri Retnawati
type: Person
given name: Heri
family name: Retnawati

HTML Summary of #88374 Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning.
format: text/html
primary topic: Prediksi Capaian Kelulusan Mahasiswa Jenjang Sarjana Universitas di Yogyakarta Menggunakan Machine Learning.

Pendidikan Tinggi
type: Concept

Teknologi Pendidikan
type: Concept

Evaluasi Pendidikan
type: Concept