KLASIFIKASI SISWA BERPRESTASI UNTUK PREDIKSI LOLOS SELEKSI PERGURUAN TINGGI NEGERI DENGAN REGRESI LOGISTIK

Hermawan, Sadam (2026) KLASIFIKASI SISWA BERPRESTASI UNTUK PREDIKSI LOLOS SELEKSI PERGURUAN TINGGI NEGERI DENGAN REGRESI LOGISTIK. Diploma thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (2MB)
	Text BAB I.pdf Download (356kB)
	Text BAB II.pdf Download (426kB)
	Text BAB III.pdf Download (489kB)
	Text BAB IV.pdf Download (5MB)
	Text BAB V.pdf Download (344kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (441kB)

Abstract

Seleksi masuk Perguruan Tinggi Negeri (PTN) di Indonesia, baik melalui jalur SNBP
maupun SNBT, merupakan tantangan kompetitif yang memerlukan strategi
pendampingan akademik berbasis data. Meski sekolah telah memiliki basis data prestasi
siswa yang lengkap—mulai dari nilai rapor hingga rekam prestasi non-akademik—
pemanfaatannya untuk memprediksi kelulusan seleksi PTN masih belum optimal.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang model klasifikasi guna memetakan peluang
kelulusan siswa dengan menerapkan metode regresi logistik. Studi dilakukan terhadap
461 siswa kelas XII di SMKN 1 Depok, dengan melibatkan variabel kunci seperti capaian
rapor, simulasi nilai UTBK, partisipasi lomba, serta data demografi. Hasil analisis
membuktikan bahwa variabel-variabel tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap
peluang kelulusan, di mana model yang dibangun mampu mencapai tingkat akurasi
sebesar 94,37% dan nilai Area Under Curve (AUC) mencapai 1,00. Model ini
diimplementasikan menggunakan Python untuk menghasilkan prediksi yang cepat serta
interpretasi yang mudah dipahami oleh guru Bimbingan Konseling. Temuan ini
diharapkan dapat menjadi fondasi dalam penyusunan strategi pembelajaran adaptif serta
pemetaan siswa potensial di tingkat sekolah menengah.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Vira Desintha Larasati
Date Deposited:	12 May 2026 03:00
Last Modified:	12 May 2026 03:00
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/15908

Actions (login required)

View Item