ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI MAHASISWA NON AKTIF

Khafiizh Hastuti

Abstract


Mahasiswa non aktif adalah mahasiswa yang berhenti studi dan tidak melakukan registrasi administratif. Mahasiswa yang memiliki status non aktif memiliki kecenderungan untuk drop out. Tingginya persentase mahasiswa dengan status non aktif mempengaruhi nilai akreditasi universitas. Perlu diketahui faktor-faktor penyebab mahasiswa memiliki status non aktif.Teknik klasifikasi data mining dapat digunakan untuk prediksi mahasiswa non aktif. Banyak algoritma klasifikasi data mining yang dapat digunakan, sehingga perlu dilakukan komparasi untuk mengetahui tingkat akurasi dari masing-masing algoritma. Algoritma yang digunakan adalah logistic regression, decision tree, naïve bayes dan neural network. Data yang digunakan sebanyak 3861 mahasiswa program studi Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Desain Komunikasi Visual Universitas Dian Nuswantoro. Hasil dari proses klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan cross validation, confusion matrix, ROC Curve dan T-Test untuk mengetahui algoritma klasifikasi data mining yang paling akurat untuk prediksi mahasiswa non aktif.

Kata kunci : mahasiswa non aktif, klasifikasi data mining


Full Text:

PDF

Article Metrics

Abstract view : 4394 times
PDF - 3510 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.