ANALISIS PREDIKSI KINERJA PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST SEBAGAI STRATEGI PEMBELAJARAN

Fitria, Siska (2025) ANALISIS PREDIKSI KINERJA PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST SEBAGAI STRATEGI PEMBELAJARAN. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (849kB)
	Text BAB 1.pdf Download (447kB)
	Text BAB 2.pdf Download (589kB)
	Text BAB 3.pdf Download (630kB)
	Text BAB 4.pdf Download (714kB)
	Text BAB 5.pdf Download (372kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (745kB)

Abstract

Prestasi akademik mahasiswa mencerminkan keberhasilan proses pembelajaran, namun penilaian yang hanya mengandalkan IPK belum menggambarkan kondisi secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kinerja prestasi akademik mahasiswa dengan algoritma Random Forest sebagai strategi pembelajaran berbasis data. Dataset mencakup variabel demografis dan akademik, seperti jenis kelamin, umur, kehadiran, partisipasi diskusi, nilai tugas, aktivitas e-learning, dan IPK. Melalui tahapan preprocessing, pembagian data, pelatihan, dan evaluasi, diperoleh akurasi prediksi sebesar 84%. Faktor paling berpengaruh adalah IPK, kehadiran, dan partisipasi diskusi. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest efektif dalam menangani data akademik yang kompleks, serta dapat mendukung strategi pembelajaran yang lebih personal. Penelitian ini diharapkan membantu institusi pendidikan dalam mengidentifikasi mahasiswa berisiko, merancang intervensi dini, dan meningkatkan kualitas pembelajaran berbasis data.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	23 Sep 2025 04:12
Last Modified:	23 Sep 2025 04:12
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/14196

Actions (login required)

View Item