Ramadhan, Mochammad Iqbal (2025) KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA BERDASARKAN FAKTOR AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE STACKING CLASSIFIER. Diploma thesis, UNIVERSITAS LOGISTIK DAN BISNIS INTERNASIONAL.
Full text not available from this repository.Abstract
Klasifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan faktor akademik memiliki peran penting dalam mengidentifikasi risiko dropout dan mendukung strategi peningkatan kualitas pendidikan tinggi. Penelitian ini mengembangkan model prediktif berbasis algoritma ensemble machine learning dengan fokus pada pendekatan Stacking Classifier. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository, terdiri atas 3.630 entri mahasiswa yang telah difilter dari total 4.424 entri untuk hanya mencakup kategori Graduate dan Dropout, dengan seluruh atribut prediktor berasal dari faktor akademik awal perkuliahan. Tahapan penelitian meliputi pembersihan dan transformasi data, pelatihan delapan model pembanding seperti Logistic Regression, Random Forest, Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machine, Decision Tree, Naïve Bayes, AdaBoost, dan XGBoost, serta evaluasi kinerja menggunakan teknik 10-fold cross- validation. Evaluasi dilakukan dengan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan area under curve (AUC). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Stacking Classifier memberikan performa terbaik dengan accuracy 90%, F1-score 0,92, recall 0,95, dan AUC tertinggi dibanding model pembanding, dengan rata-rata akurasi validasi silang 89,40% dan standar deviasi 1,75% yang menunjukkan model stabil dan bebas dari overfitting. Analisis fitur penting mengungkap bahwa pencapaian akademik pada semester pertama dan kedua, nilai rata-rata semester, serta nilai ujian masuk menjadi indikator utama terhadap keberhasilan studi. Pendekatan ini berpotensi menjadi komponen penting dalam sistem peringatan dini bagi institusi pendidikan tinggi untuk melakukan intervensi yang tepat sasaran terhadap mahasiswa berisiko. Kata kunci : prediksi kelulusan mahasiswa, faktor akademik, stacking classifier, ensemble learning, evaluasi model
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | PKL TUJUH TUJUH |
| Date Deposited: | 29 Sep 2025 03:12 |
| Last Modified: | 29 Sep 2025 03:12 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/3616 |
Actions (login required)
 |
View Item |
