Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)
Yoga Priantama
Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Correlation-Based Feature Selection Untuk Perbaikan Akurasi Random Forest Classifier Dalam Prediksi Performa Akademik Mahasiswa Yoga Priantama; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 2 (2022): ReBorn -- September 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (364.122 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v6i2.651

Abstract

Kegiatan pembelajaran sejak pandemi covid-19 melanda Indonesia mengharuskan institusi pendidikan melaksakanan kegiatan pembelajaran secara online atau daring. Learning Management System (LMS) menjadi salah satu solusi untuk mendukung proses pembelajaran daring. Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur (UMKT) memanfaatkan plat-form LMS OpenLearning sebagai upayanya untuk menjaga agar kegiatan pembelajaran tetap berlangsung dimasa pan-demi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi indikator atau atribut yang berpengaruh menggunakan metode correlation-based feature selection dan mengevaluasi kinerja algoritma Random Forest Classifier untuk memprediksi per-forma akademik mahasiswa UMKT dalam pembelajaran daring berbasis LMS OpenLearning. Pada penelitian ini, data diperoleh dari bagian administrasi akademik dan LMS OpenLearning sebanyak 2.663 data. Hasil penelitian menunjukan identifikasi korelasi atribut terbaik menggunakan correlation-based feature selection (CFS) adalah pada atribut time spent on course, course completed, tugas, uts, dan quiz. Hasil pemodelan Random Forest Classifier menggunakan optimasi CFS terbukti dapat memperbaiki akurasi pemodelan sebesar 97,22%, sedangkan pemodelan tanpa menggunakan optimasi CFS menghasilkan akurasi sebesar 91,66%.
Co-Authors Taghfirul Azhima Yoga Siswa, Taghfirul Azhima Yoga