Prediksi kelulusan tepat waktu berdasarkan data registrasi mahasiswa dengan Algoritma fuzzy c-means dan k-nearest neighbors

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Nabila, Silvana Puspa (2020) Prediksi kelulusan tepat waktu berdasarkan data registrasi mahasiswa dengan Algoritma fuzzy c-means dan k-nearest neighbors. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text Silvana Puspa Nabila_H76216047.pdf Download (7MB)

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru di UINSA setiap tahunnya terus meningkat, namun ada sebuah permasalahan yakni tidak semua jumlah mahasiswa dapat lulus secara tepat waktu sesuai dengan kurikulum yang telah di tempuh. Mahasiswa yang berpotensi lulus tidak tepat waktu dapat di minimalisir apabila dapat mengetahui karakteristiknya. Salah satu caranya yakni dengan membuat model prediksi berbasis machine learning guna membantu memperbaiki konsep registrasi pada mahasiswa baru dengan metode FCM-KNN yang secara garis besar merupakan penggabungan antara dua metode yaitu tahapan pengelompokan data dengan menggunakan FCM dan tahap kategorisasi data menggunakan KNN. Pada penelitian ini digunakan data registrasi mahasiswa UINSA, kemudian pada pengujian skor digunakan confusion matrix dan 10-fold cross validation. Hasilnya menunjukkan bahwa model prediksi pada metode FCM-KNN dengan pengujian 10-fold cross validation dengan skenario k-1 mempunyai rata rata akurasi 71%. Kesimpulannya adalah seiring bertambahnya nilai K, maka nilai akurasi juga berubah-ubah.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Nabila, Silvana Puspa silvana.puspa01@gmail.com H76216047
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Ulinnuha, Nurissaidah nuris.ulinnuha@uinsby.ac.id 2002119001 Thesis advisor Yusuf, Ahmad ahmadyusuf@uinsby.ac.id 2020019001
Subjects:	Teknologi
Keywords:	Prediksi; FCM-KNN; Machine learning; Kelulusan tepat waktu, Confusion Matrix; K-Fold.
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Silvana Puspa Nabila
Date Deposited:	26 Aug 2020 14:23
Last Modified:	26 Aug 2020 14:23
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/43245

Actions (login required)

View Item