Prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa menggunakan metode Naïve Bayes Classifier

INDONESIA:

Perguruan tinggi memiliki peranan yang besar dalam mencetak sumber daya manusia yang kompeten, sehingga kualitas dan akreditasi perguruan tinggi menjadi hal yang perlu dipehatikan. Salah satu indikator yang mempengaruhi kualitas dan akreditasi kampus ini adalah jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu. Oleh karena itu, perlu adanya perhatian khusus dari perguruan tinggi mengenai ketepatan waktu kelulusan mahasiswa. Menggunakan enam faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa yakni Jenis Kelamin, IPK, Jenis Sekolah, Jenis Pembiayaan, dan Jalur Masuk Kampus diharapkan dapat memberikan prediksi mahasiswa tersebut lulus tepat waktu atau tidak. Metode yang digunakan dalam memprediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa adalah metode Naive Bayes Classifier, karena metode ini memiliki akurasi yang tinggi dan dapat bekerja lebih baik pada kasus di dunia nyata. Hasil prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa Program Studi Matematika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang dengan 49 data menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan bantuan R Studio berhasil memprediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa dengan presentase keakuratan sebesar 0,90 dan nilai error (APER) sebesar 0,10, nilai sensivity sebesar 0,50 dan nilai specitifity sebesar 0,93. Kemudian, dengan menggunakan perhitungan dengan kurva ROC diperoleh nilai AUC sebesar 0,72 yang artinya model pada metode Naïve Bayes Classifier diklasifikasikan dengan good. Selanjutnya, dengan menggunakan 49 data diperoleh hasil prediksi 10% mahasiswa yang lulus tepat waktu dan 90% mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu. Juga diperoleh hasil prediksi mahasiswa dengan IPK kategori dengan pujian (3,60-4,00), dengan jenis pembiayaan non bidikmisi serta jenis sekolah SMAN menjadi karakteristik dari hasil prediksi mahasiswa yang lulus tepat waktu.

ENGLISH:

College has a major role in the printing of competent human resources, making college's quality and accreditation a matter to be paid attention. One of the indicators affecting the quality and accreditation of this campus is the number of students who graduate on time. Therefore, there needs to be special attention from the college regarding the precision of a student's graduation. Using six factors affecting a student's graduation rate of gender, GPA, school type, financing, and college entrance is expected to give the student a chance to graduate on time. The method used in predicting the precision of a student's graduation is the method Naive Bayes Classifier, for it has great accuracy and can work better on real-world cases. The results of the precision of the graduation of the student mathematics program UIN Maulana malik Ibrahim, with 49 data using the Naive Bayes Classifier method and R studio have predicted the accuracy of the student with a percentage of 0.90 accuracy and an error (APER) of 0.10, a sensitivity value of 0.50 and a value of specificity 0.93. Then, using calculations with ROC's curve acquired an AUC value of 0.72 which means the model on the naive classifier method was classified by good. Next using 49 data obtained predictions result of 10% of students who pass on time and 90% of students who do not. Students' predictions with a cum laude category (3.60-4.00), with non-commissioned financing and a SMAN school type become characteristic of students' predictive outcomes on time.

ARABIC:

للجامعة دورة كبيرة في إنتاج موارد الإنسان الكامل ، بحيث تكون جودة الجامعة واعتمادها من الأمور التي يجب مراعاتها. أحد المؤشرات التي تؤثر على جودة واعتماد هذا الجامعة هو عدد الطلاب الذين يتخرجون في الوقت المحدد. لذلك ، يجب أن يكون هناك اهتمام خاص من الجامعة فيما يتعلق بدقة تخرج الطلاب. باستخدام ستة عوامل تؤثر على دقة تخرج الطالب ، وهي الجنس ، والمعدل التراكمي، ونوع المدرسة ، ونوع التمويل ، ومسار الدخول إلى الجامعة ، من المأمول أن يوفر توقعًا لما إذا كان الطالب سيتخرج في الوقت المحدد أم لا. الطريقة المستخدمة في توقع دقة تخرج الطالب هي طريقة ( Naïve Bayes Classifier) للجامعة دورة كبيرة في إنتاج موارد بشرية كفؤة ، بحيث تكون جودة الجامعة واعتمادها من الأمور التي يجب مراعاتها. أحد المؤشرات التي تؤثر على جودة واعتماد هذا الجامعة هو عدد الطلاب الذين يتخرجون في الوقت المحدد. لذلك ، يجب أن يكون هناك اهتمام خاص من الجامعة فيما يتعلق بدقة تخرج الطلاب. باستخدام ستة عوامل تؤثر على دقة تخرج الطالب ، وهي الجنس ، والمعدل التراكمي ، ونوع المدرسة ، ونوع التمويل ، ومسار الدخول إلى الجامعة ، من المأمول أن يوفر توقعًا لما إذا كان الطالب سيتخرج في الوقت المحدد أم لا.الطريقة المستخدمة في توقع دقة تخرج الطالب هي طريقة (Naïve Bayes Classifier)، لأن هذه الطريقة عالية الدقة ويمكن أن تعمل بشكل أفضل في حالات العالم الحقيقي. نتائج التنبؤ بدقة تخريج طلاب قسم الرياضيات في جامعة الدولة الإسلامية مولانا مالك إبراهيم مالانج مع ٧٣ بيانات باستخدام طريقة (Naïve Bayes Classifier) ونجحت مساعدة استوديو آر في التنبؤ بدقة تخرج الطالب بنسبة دقة تبلغ ٠،٨٩ وقيمة خطأ تبلغ ٠،١١ ، قيمة الحساسية ٠،٢٢ وقيمة النوعية ٠،٩٨. علاوة على ذلك ، باستخدام ٧٣ بيانات تم الحصول على نتيجة تنبؤ بنسبة ٤٪ الطلاب الذين يتخرجون في الوقت المحدد و ٩٦٪ من الطلاب الذين يتخرجون ليس في الوقت المحدد. بعد ذلك، باستخدام الحسابات مع منحنى ROC حصل على قيمة AUC قدرها ٠،٧٢مما يعني أن النموذج. تنبؤات الطلاب مع مرتبة الشرف (٣،٦٠-٤،٠٠) ، مع نوع التمويل غير البديكميسي ونوع المدرسة ثانوية عليا تصبح سمة من سمات النتائج المتوقعة للطلاب الذين يتخرجون في الوقت المحدد.