<p>Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi keberhasilan studi dengan metode klasifikasi <em>naïve bayes classifier</em>. Varibel input yang diperkirakan mempengaruhi keberhasilan studi adalah Jalur Masuk (1), Asal Kota (2), Asal Provinsi (3), Penghasilan Orang Tua (4), Pekerjaan Orang Tua (5), Indeks Prestasi Kumulatif (6) serta Riwayat Status Mahasiswa (7). Pengetahuan potensi keberhasilan studi diperoleh dari variasi empat variabel target (<em>class</em>) yaitu IPK Tahun Pertama dan Kedua, Status Mahasiswa Terkini, IPK Mata Kuliah (Makul) Non-Keprodian serta IPK Makul Keprodian. Proses diawali <em>data</em><em> preprocessing</em> dan diperoleh 5.934 data bersih. Data dibagi 80% <em>training</em>, 20% <em>testing</em>, dengan <em>Correctly Classified Instances</em> 97,53%. Penggalian pengetahuan dengan <em>naïve bayes classifier</em> memperoleh akurasi 99,41% untuk prediksi variabel input 1,2,3,4,5,6,7 dengan target keberhasilan IPK Tahun pertama dan kedua, 96.96 %, untuk target Status Mahasiswa Terkini, 95.87% untuk target IPK Makul Keprodian, dan 97.89 % untuk target IPK Makul Non-Keprodian. Penggunaan metode <em>naïve bayes classifier</em> dalam klasifikasi potensi keberhasilan studi ini memberikan akurasi 95.8% sampai dengan 99.41% untuk 4 target berbeda. Bagi perguruan tinggi, perlu penguatan pada proses perekrutan mahasiswa, serta perlu diperhatikan bahwa faktor ekonomi orang tua memberikan andil bagi kelangsungan proses studi.</p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.