ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN
METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) FAKULTAS MATEMATIKA
DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA)
UNIVERSITAS HAMZANWADI
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Hamzanwadi
Author
AZRO’I, MUHAMMAD
Subject
Evaluasi Pembelajaran
Datestamp
2021-02-24 03:55:10
Abstract :
Tingkat kelulusan Fakultas MIPA (Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam) Universitas Hamzanwadi setiap tahun masih terbilang rendah, karena setiap memasuki tahun akademik kuota mahasiswa yang diterima sangat besar akan tetapi tidak diikuti dengan jumlah mahasiswa yang lulus tepat pada waktunya sehingga terjadi penumpukan mahasiswa di setiap tahun kelulusannya. Hal tersebut berdampak pada peningkatan jumlah data mahasiswa yang belum lulus tepat waktu. Data dalam jumlah besar tersebut apabila diolah menggunakan beberapa metode yang tepat akan memberikan informasi baru bagi pihak kampus. Tujuan penelitian ini yaitu: menganalisis dan mengklasifikasikan tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), serta mengetahui hasil akurasi menggunakan Confusion Matrix (accuracy) dan ROC Curve (AUC), dan memberikan akurasi dengan tepat. Sampel penelitian adalah data mahasiswa Fakultas MIPA sebanyak 285 mahasiswa. Sehingga dapat diketahui jumlah data yang diklasifikasikan positif terlambat lulus adalah 176 mahasiswa, dan sebanyak 46 record data yang diprediksi lulus, sedangkan yang diklasifikasikan lulus tetapi ternyata diprediksi terlambat adalah sebanyak 31 record dan yang diklasifikasikan terlambat tetapi ternyata lulus adalah 32 record, dan diperoleh nilai akurasi kelulusan mahasiswa sebesar 77,96%, dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,851 dengan kriteria Good Classification. Kata Kunci: Tingkat Kelulusan, Klasifikasi, Metode K-Nearest Neighbor, Akurasi.
Tingkat kelulusan Fakultas MIPA (Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam) Universitas Hamzanwadi setiap tahun masih terbilang rendah, karena setiap memasuki tahun akademik kuota mahasiswa yang diterima sangat besar akan tetapi tidak diikuti dengan jumlah mahasiswa yang lulus tepat pada waktunya sehingga terjadi penumpukan mahasiswa di setiap tahun kelulusannya. Hal tersebut berdampak pada peningkatan jumlah data mahasiswa yang belum lulus tepat waktu. Data dalam jumlah besar tersebut apabila diolah menggunakan beberapa metode yang tepat akan memberikan informasi baru bagi pihak kampus. Tujuan penelitian ini yaitu: menganalisis dan mengklasifikasikan tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), serta mengetahui hasil akurasi menggunakan Confusion Matrix (accuracy) dan ROC Curve (AUC), dan memberikan akurasi dengan tepat. Sampel penelitian adalah data mahasiswa Fakultas MIPA sebanyak 285 mahasiswa. Sehingga dapat diketahui jumlah data yang diklasifikasikan positif terlambat lulus adalah 176 mahasiswa, dan sebanyak 46 record data yang diprediksi lulus, sedangkan yang diklasifikasikan lulus tetapi ternyata diprediksi terlambat adalah sebanyak 31 record dan yang diklasifikasikan terlambat tetapi ternyata lulus adalah 32 record, dan diperoleh nilai akurasi kelulusan mahasiswa sebesar 77,96%, dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,851 dengan kriteria Good Classification. Kata Kunci: Tingkat Kelulusan, Klasifikasi, Metode K-Nearest Neighbor, Akurasi.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
