Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan
Lasimin
Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Energy Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Lama Studi dan Predikat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Supervised Learning Nur Baiti Nasution; Dwi Hartanto; Dicky Januarizky Silitonga; Lasimin; Dewi Mardhiyana
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 7 No 2 (2023): G-Tech, Vol. 7 No. 2 April 2023
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (264.444 KB) | DOI: 10.33379/gtech.v7i2.2077

Abstract

Untuk menjaga kualitas alumni di suatu universitas, perlu dilakukan prediksi mengenai masa studi dan IPK akhir mahasiswa. Prediksi masa studi dan predikat dapat digunakan sebagai dasar pemberian perlakuan agar mahasiswa dapat lulus tepat waktu dengan nilai yang baik. Lebih lanjut, prediksi tersebut juga dapat digunakan sebagai dasar perbaikan pengelolaan universitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi menggunakan algoritma supervised learning untuk memprediksi masa studi dan predikat IPK mahasiswa ketika lulus kuliah. Data yang digunakan adalah data alumni Universitas Pekalongan tahun 2018 yang terdiri dari 1208 alumni. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan metodologi CRISP DM dengan menerapkan 3 model klasifikasi yaitu KNN, Decision Tree, dan Support Vector Machine. Metrik keberhasilan yang digunakan adalah akurasi. Dari hasil pemodelan, diperoleh bahwa model yang terbaik untuk variabel masa studi adalah SVM dengan nilai akurasi 0.70 dan model terbaik untuk variabel predikat adalah KNN dengan nilai akurasi 0.51.
Co-Authors Dicky J. Silitonga Dwi Hartanto Mardhiyana, Dewi Nasution, Nur Baiti