ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN XGBOOST

Haikal, Muhammad (2026) ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN XGBOOST. Diploma thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (310kB)
	Text BAB 2.pdf Download (861kB)
	Text BAB 3.pdf Download (560kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (263kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Prestasi akademik mahasiswa dipengaruhi oleh faktor akademik, demografis,
ekonomi, perilaku belajar, dan dukungan institusi. Penelitian ini bertujuan
membangun model klasifikasi menggunakan Random Forest dan XGBoost untuk
membedakan mahasiswa unggul (IPK > 3,5) dan reguler (IPK ≤ 3,5), mengevaluasi
kinerja model, dan mengidentifikasi faktor dominan melalui feature importance.
Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik klasifikasi machine
learning pada dataset mahasiswa yang mencakup berbagai variabel akademik dan
non-akademik. Evaluasi model menggunakan akurasi, ROC-AUC, precision,
recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan XGBoost memiliki kinerja lebih baik
dengan akurasi 0,75, ROC-AUC 0,77, F1-score macro 0,67, dan F1-score weighted
0,74, dibandingkan Random Forest dengan akurasi 0,73, ROC-AUC 0,804, F1score
macro
0,55,
dan
F1-score
weighted
0,66.
Variabel
kehadiran_kuliah
menjadi

faktor

paling berpengaruh, diikuti universitas, jenis_kelamin, angkatan, dan
bimbingan_dosen. Model diimplementasikan dalam dashboard Streamlit untuk
memprediksi klasifikasi dan memberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan
faktor yang memengaruhi hasil prediksi. Model ini efektif mendukung pemantauan
prestasi akademik mahasiswa secara objektif dan berbasis data.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Irna Irna Yunita
Date Deposited:	28 Apr 2026 03:17
Last Modified:	28 Apr 2026 03:17
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/15419

Actions (login required)

View Item