Early Model of Student's Graduation Prediction Based on Neural Network

Rahmani, Budi; Aprilianto, Hugo

doi:10.12928/telkomnika.v12i2.1603

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Günümüzün önemli ve yaygın kullanılan uygulamaları arasında kabul edilen (Deperlioğlu & Köse, 2011;Elmas, 2003, 22;Öztemel, 2003, 13) yapay zekâ bilimi ve özellikle YSA'nın; sınıflama, modelleme, kestirim (tahmin), optimizasyon gibi önemli alanlarda geçerli ve başarılı sonuçlar elde ettiği yapılan çalışmalarla (Toprak, 2017;Tezbaşaran, 2016;Bahadır, 2016;Kuzmanovic, Jevric, Gajic, Kovacevic, Vasiljevic, Kecojevic & İvanovic, 2015;Bou-Rabee, Suliaman, Choe, Han, Saaed & Marati, 2015;Tekin, 2014;Şevik, Aktaş, Özdemir ve Doğan, 2014;Kasaplı, 2014;Rahmani & Aprilianto, 2014;Turhan vd., 2013;Musso, Kyndt, Cascallar & Dochy, 2013;Ötkün ve Karlık, 2013;Ataseven, 2013;Koç, 2012;Çırak, 2012;Tepehan, 2011;Açıkbaş, Kaypmaz ve Söylemez, 2010;Lee, 2010;Burmaoğlu, 2009;Helhel, 2009;Asilkan ve Irmak, 2009;Oladokun vd., 2008;Aslan, 2008;Yılmaz, Güneş ve Aksu, 2007;Caner ve Üstün, 2006;Ocakoğlu, 2006…”

Section: Discussionunclassified

Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi

Aydoğan¹,

Zırhlıoğlu²

2018

efdyyu

View full text Add to dashboard Cite

Öz: Bu çalışmayla, öğrencilerin başarı ölçülerini kestirebilen bir modelin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Araştırma verileri Yüzüncü Yıl Üniversitesi 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi ve bu dönemde öğrenim gören 2. ve 3. sınıf öğrencilerini kapsamaktadır. Araştırma, amaçlı örnekleme esasıyla, 657'si 3. sınıf ve 392'si 2. sınıf olmak üzere 1049 öğrenci üzerinden yürütülmüştür. Veriler, araştırmacı tarafından geliştirilen demografik bilgi formu aracılığıyla elde edilmiştir. Çalışmada, 17'si girdi, 1'i çıktı olmak üzere 18 değişkenin yer aldığı Yapay Sinir Ağları yöntemiyle geliştirilen bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Modelin geliştirilmesi 3. sınıf öğrenci verileri kullanılarak gerçeklemişken, geliştirilen bu model ile 2. sınıf öğrenci verileri kullanılarak bu öğrencilerin başarı ölçüleri kestirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Sınıflama (Kontenjans) Tabloları, Ki-kare testi, Basit Doğrusal Regresyon Analizi ve Korelasyon Analizi yöntemleri aracılığıyla doğrulanmış ve karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara göre, kestirilen başarı ölçüleri ile gözlenen başarı ölçülerinin ve bu ölçülerle oluşan başarılı/başarısız şeklindeki başarı sınıflandırılmasının önemli ölçüde benzerlik gösterdiği görülmüştür.

show abstract

Section: Discussionunclassified

Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi

Aydoğan¹,

Zırhlıoğlu²

2018

efdyyu

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The raster data result have to be converted into vector for optimization in this study. Both NARXNET and LCM used Neural Networks for prediction since this method has an ability to handle nonlinear data and machine learning capability as shown in previous works [25][26][27].…”

Section: Methods 221 Land Use Growth Simulationmentioning

confidence: 99%

Land Use Growth Simulation and Optimization for Achieving a Sustainable Urban Form

Handayanto¹,

Tripathi²,

Kim³

et al. 2018

TELKOMNIKA

View full text Add to dashboard Cite

Urban areas have been perceived as the source of environmental problems. To avoid improper land use allocation, negative sprawl effects, and other sources of environmental degradation, city planners need tools for simulating and optimizing their proposed plans. This study proposed a "what-if" analysis model that could help the planners in assessing and simulating their urban plans in Bekasi City, Indonesia. As part of Jakarta Metropolitan Area which exhibited a "post-suburbanization" phenomenon, this city faces many problems because of its high urban growth. Since the urban area has higher land use density than the rural area, especially on built-up class, it needs more consideration when allocating this kind of land use. Because each type of built-up class influences another type, it is difficult to allocate manually. Therefore, this study proposed a land-use optimization application to help planners finding the appropriate land use. This study showed that a model with simulation and optimization can be used to handle urban growth.

show abstract

“…Tujuan Penelitian Hasil Penelitian [3] Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan hasil pengujian metode decision tree memiliki akurasi sebesar 74,51% dan artificial neural network sebesar 79,74%. [4] Prediksi Kelulusan Mahasiswa berbasis Neural Network…”

Section: Paperunclassified

Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naive Bayes dan Artificial Neural Network : Studi Kasus Fakultas Teknik UNIS Tangerang

Romlah,

Solichin

2022

FaktorExacta

View full text Add to dashboard Cite

Sheikh -Yusuf Islamic University (UNIS) is one of the leading Islamic Universities in Tangerang City which has a vision of making Islamic Higher Education superior in the field of science and technology in Southeast Asia by 2036. With the vision of the university, the engineering faculty must produce graduates in the engineering field who are superior, strong, and able to compete at national and international levels. The problems faced by the Faculty of Engineering, UNIS Tangerang, are the low percentage of students who graduate on time compared to students who graduate late. This study aims to assist the Faculty of Engineering in predicting student graduation so that it can be anticipated earlier. This study uses the attribute number of credits, IP from semesters 1 to 4. The methods used in this study are Naïve Bayes and Artificial Neural Network. The data used in this study used 330 student records who graduated from 2012 to 2016. Accuracy results obtained after testing with a system using 20% data testing obtained an accuracy of 63.63%, precision 71.05%, recall 67.5%, and AUC 62.6%.

show abstract

Early Model of Student's Graduation Prediction Based on Neural Network

Abstract: Abstract

Cited by 3 publications

References 0 publications

Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi

Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi

Land Use Growth Simulation and Optimization for Achieving a Sustainable Urban Form

Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naive Bayes dan Artificial Neural Network : Studi Kasus Fakultas Teknik UNIS Tangerang

Contact Info

Product

Resources

About