Pangestu, Christian (2021) Analisis Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa UMN Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, dan Regresi Logistik (Studi Kasus: Data Kelulusan Mahasiswa S1 Tahun Akademik 2018 Hingga 2020). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Abstract
Pendidikan adalah salah satu hal terpenting di kehidupan manusia, dan di dunia pendidikan, umumnya untuk untuk mendapatkan gelar sarjana membutuhkan waktu 4 tahun atau 8 semester, dan diploma 3 tahun atau 6 semester, tapi masih banyak mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu, argumentasi logis dari penelitian ini adalah observasi atau penelitian untuk memecahkan masalah bahwa mahasiswa lulusan UMN dari tahun 2018-2020 mengalami penurunan rata-rata IPK, dan mahasiswa yang lulus tepat waktu meningkat, dari hal tersebut banyak faktor yang mempengaruhi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum faktor apa saja yang mempengaruhi, lalu data analysis, dan visualisasi sehingga mahasiswa bisa lulus tepat waktu maupun tidak tepat waktu pada lulusan mahasiswa UMN tahun 2018-2020. Metode atau pendekatan yang digunakan untuk memecahkan masalah adalah data collection, variabel independen, variabel dependen, CRISP-DM, dengan tools SQLYog, untuk menyimpan data, rapid miner untuk data cleaning, lalu menghitung akurasi prediksi dengan rapid miner menggunakan algoritma Naïve Bayes, dan regresi logistik, menggunakan termasuk metode 10-fold validation, dan memvisualisasikan data dengan Tableau. Kesimpulan hasil akhir yang dikerjakan atau dicapai dari penelitian ini adalah untuk projek dapat memproses penyimpanan pentaho mysql sederhana, Untuk data mining Kesimpulannya, menyarankan menggunakan model dengan akurasi terbesar pada tiap semester pada prodi Sistem Informasi adalah untuk Semester 1 menggunakan model IPSCrossValidationLogisticRegression, lalu Semester 2 hingga Semester 7 menggunakan model IPK-NaiveBayes (Normal) atau IPK-NaiveBayes (Traning Dengan CrossValidation), untuk Data Visualisasi, juga terdapat insight yang akan dibahas lebih lanjut di skripsi ini.
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
|---|---|
| Keywords: | Data Analisis, Data Cleaning, Data Mining, Data Visualisasi, Pendidikan |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 600 Technology (Applied Sciences) > 650 Management and Public Relations > 658 General management (Risk Management, Profit and Loss, Logistics) > 658.3 Personnel, Staff, Employee, Human Resource Management, Training > 658.306 Job Analysis |
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
| SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
| Depositing User: | Administrator UMN Library |
| Date Deposited: | 24 Aug 2021 15:51 |
| Last Modified: | 03 Aug 2023 02:18 |
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17220 |
Actions (login required)
 |
View Item |
