Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
Javascript must be enabled to continue!
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naiive Bayes dan Implementasi Menggunakan Pyton
View through CrossRef
Kelulusan mahasiswa merupakan aspek penting untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan intervensi yang tepat. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam dunia pendidikan yang dapat membantu institusi meningkatkan kualitas pembelajaran dan keberhasilan akademik. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes, algoritma berbasis probabilitas yang dikenal sederhana namun efektif, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Data yang digunakan mencakup berbagai faktor, seperti IPK, Pelatihan Pengembangan Diri, Prestasi, Forum Komunikasi Kuliah,kegiatan Organisasi dan Lulus Cepat. Implementasi dilakukan menggunakan Python, dengan memanfaatkan pengolahan data, pelatihan model, dan visualisasi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki performa yang cukup baik dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, dengan akurasi yang signifikan. Model ini dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan untuk mengidentifikasi mahasiswa yang membutuhkan perhatian lebih dini, sehingga memungkinkan pemberian intervensi yang tepat waktu untuk meningkatkan peluang kelulusan.
Kata Kunci: prediksi kelulusan, metode Naive Bayes, Python
Title: Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naiive Bayes dan Implementasi Menggunakan Pyton
Description:
Kelulusan mahasiswa merupakan aspek penting untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan intervensi yang tepat.
Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam dunia pendidikan yang dapat membantu institusi meningkatkan kualitas pembelajaran dan keberhasilan akademik.
Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes, algoritma berbasis probabilitas yang dikenal sederhana namun efektif, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.
Data yang digunakan mencakup berbagai faktor, seperti IPK, Pelatihan Pengembangan Diri, Prestasi, Forum Komunikasi Kuliah,kegiatan Organisasi dan Lulus Cepat.
Implementasi dilakukan menggunakan Python, dengan memanfaatkan pengolahan data, pelatihan model, dan visualisasi hasil.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki performa yang cukup baik dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, dengan akurasi yang signifikan.
Model ini dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan untuk mengidentifikasi mahasiswa yang membutuhkan perhatian lebih dini, sehingga memungkinkan pemberian intervensi yang tepat waktu untuk meningkatkan peluang kelulusan.
Kata Kunci: prediksi kelulusan, metode Naive Bayes, Python.
Related Results
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa
Administrator universitas memerlukan perkiraan kelulusan dalam menentukan langkah-langkah untuk mencegah keterlambatan kelulusan mahasiswa dari masa awal masa studi. Lamanya waktu ...
Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi
Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi
Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi merupakan salah satu program studi baru di fakultas keguruan dan ilmu Pendidikan, Data dari pangkalan Data mahasiswa aktif sampai tahun...
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Kelulusan tepat waktu mahasiswa memiliki dampak besar dalam dunia pendidikan. Namun, tidak semua mahasiswa, mampu mencapai prestasi tersebut. Oleh karena itu, diperlukan penelitian...
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review Anna Tri Wahyuni1), Masfuri2), Liya Arista3)1,2,3 Fakultas Ilmu Keperawatan Univers...
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means dan Random Forest
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means dan Random Forest
Keberhasilan dalam menghasilkan lulusan tepat waktu di institusi pendidikan tinggi mencerminkan kualitas akademik yang baik. Prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu menjadi tantan...
Penerapan Decision Tree Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa
Penerapan Decision Tree Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa
Keberhasilan suatu program pendidikan sering diukur dari jumlah mahasiswa yang menyelesaikan studinya tepat waktu , terutama dalam hal evaluasi dan akreditasi universitas. Peneliti...
Machine Learning pada Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest
Machine Learning pada Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest
Abstrak. Kelulusan tepat waktu adalah indikator penting dalam menilai kualitas perguruan tinggi karena mencerminkan efektivitas proses pembelajaran dan mempengaruhi reputasi serta ...
Performansi Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Performansi Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Lulus tepat waktu adalah salah satu ciri keberhasilan mahasiswa dalam meraih gelar sarjana. Namun pada kenyataannya, mahasiswa tidak selalu menyelesaikan dalam waktu empat tahun. L...