Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Aulia Putri
STMIK Amik Riau
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Komparasi Algoritma K-NN, Naive Bayes dan SVM untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir: Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for Final-Year Student Graduation Prediction Aulia Putri; Cindy Syaficha Hardiana; Elma Novfuja; Farida Try Puspa Siregar; Rahmaddeni Rahmaddeni; Yulia Fatma; Refni Wahyuni
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2023): MALCOM April 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i1.610

Abstract

Mahasiswa tingkat akhir adalah seorang pelajar yang sedang berjuang demi mendapat gelar sarjana dan memilih tujuan hidup dengan tugas yang baru seperti pekerjaan yang sesuai dengan minat dan bakatnya. Untuk mendapatkan tingkat kelulusan dengan baik dan tepat waktu. Mahasiswa sangat bergantung pada pengaruh dari faktor dalam dan luar kampus. Pemilihan dan penentuan data yang digunakan, diambil dari data publik. Dengan 379 orang mahasiswa tahap akhir sebagai responden. Pengujian ini membandingkan algoritma K-NN, NBC, dan SVM yang lebih baik menyelesaikan masalah terkait prediksi tingkat kelulusan mahasiswa pascasarjana. Berdasarkan perbandingan algoritma tersebut dengan teknik splitting data, didapatkan bahwa Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor) memiliki rata-rata lebih tinggi dibandingkan (NBC) Naïve Bayes Classifier dan SVM (Support Vector Machine) untuk prediksi kelulusan mahasiswa tingkat akhir dengan akurasi 87,8%, presisi 87,8%, dan recall 84%.
Co-Authors Cindy Syaficha Hardiana Elma Novfuja Farida Try Puspa Siregar Rahmaddeni Rahmaddeni Refni Wahyuni Yulia Fatma