Sistem prediksi predikat kelulusan mahasiswa menggunakan metode regresi logistik multinomial

INDONESIA:

Peningkatan kualitas pendidikan merupakan hal yang penting bagi lembaga pendidikan, termasuk perguruan tinggi. Perguruan tinggi yang berkualitas dapat dilihat dari catatan prestasi akademik mahasiswa yang sangat baik selama menempuh studi di perguruan tinggi bersangkutan sedangkan prestasi akademik yang rendah perlu menjadi perhatian bagi lembaga perguruan tinggi supaya menghasilkan lulusan yang berkualitas. Sebagai sarana dalam mewujudkan peningkatan kualitas lulusan maka diperlukan sistem yang dapat memprediksi prestasi akademik mahasiswa berdasarkan tingkat gelar atau predikat kelulusan. Metode regresi logistik multinomial dianggap sebagai salah satu metode yang tepat karena kriteria predikat kelulusan terdiri dari empat tingkatan. Selain itu, regresi logistik multinomial juga dapat mengidentifikasi faktor kesuksesan yang paling berpengaruh terhadap predikat kelulusan mahasiswa. Peneliti mengumpulkan total 229 data akademik mahasiswa tahun 2014-2017 pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Variabel yang digunakan sebagai prediktor adalah Indeks Prestasi (IP) selama empat semester awal. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa sistem dapat memprediksi predikat kelulusan mahasiswa dengan baik, dengan nilai akurasi sebesar 82,61%, presisi 82,61%, recall 82,61%, dan micro f1-score 82%. Berdasarkan pengamatan dari hasil prediksi dini predikat kelulusan, diketahui mahasiswa tahun 2017 memiliki potensi paling besar untuk lulus dengan pujian sebesar 42,98% apabila masa studi delapan semester. Potensi kedua adalah lulus dengan predikat sangat memuaskan sebesar 21,05%, kemudian predikat cukup sebesar 19,30%, dan terakhir predikat memuaskan sebesar 16,67%. Dari pengujian estimasi parameter, IP semester tiga dan empat menunjukkan signifikansi yang lebih baik daripada IP semester satu dan dua.

ENGLISH:

Improving the quality of education is important for educational institutions, including universities. Quality tertiary institutions can be seen from the excellent record of student academic achievement while studying at this institution. In contrast, low academic achievement needs to be a concern for this tertiary institution to produce quality graduates. To realise an increase in the quality of graduates, a system that can predict student academic achievement based on the degree level or graduation predicate is needed. The multinomial logistic regression method is considered appropriate because the graduation predicate criteria consist of four levels. In addition, multinomial logistic regression can also identify the success factors that most influence the degree of student graduation. The researcher collected a total of 229 academic data of students for 2014-2017 in the Informatics Engineering Department of Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. The variable used as a predictor is the GPA (Grade Point Average) for the first four semesters. The measurement result shows that the system can predict student graduation predicates well, with an accuracy value of 82.61%, 82.61% precision, 82.61% recall, and 82% micro f1-score. Based on observations from early predictions for graduation predicates, it is known that students in 2017 have the most significant potential to graduate with a cumlaude of 42.98% if the study period is eight semesters. The second potential is to graduate with a very satisfactory predicate of 21.05%, then a Good enough predicate of 19.30%, and finally a satisfactory predicate of 16.67%. From the parameter estimation test, the third and fourth semester GPA showed a better significance than the first and second semester GPA.

ARABIC:
تحسين جودة التعليم هو أمر مهم للمؤسسات التعليمية ، بما في ذلك الجامعة. يمكن رؤية الجامعة العالية الجودة من سجل الطالب الممتاز في الإنجاز الأكاديمي أثناء الدراسة في الجامعة المعنية ، وأما يجب أن يكون الإنجاز الأكاديمي المنخفض مصدر القلق لمؤسسات الجامعة بحيث تنتج الخريجين العالية الجودة. كوسيلة في تحقيق تحسين جودة الخريجين ، هناك حاجة إلى النظام يمكنه توقع الإنجاز الأكاديمي للطالب بناءً على مستوى المرتبة أو مرتبة التخرج. تعتبر طريقة الانحدار متعدد الحدود اللوجستي طريقة مناسبة لأن معايير التخرج تتكون من أربعة مستويات. إضافة إلى ذلك ، يمكن أن يحدد الانحدار متعدد الحدود اللوجستي أيضًا عوامل النجاح التي تؤثر تأثيرًا عميقا على مرتبة تخرج الطلاب. جمعت الباحثة ما مجموعه 229 بيانات أكاديمية للطلاب للفترة 2014-2017 في قسم هندسة المعلوماتية ، جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج. المتغير المستخدم كمتنبئ هو المعدل للفصول الأربعة الأولى. تظهر نتائج القياس أن النظام يمكنه توقع مرتبة تخرج الطالب بشكل جيد ، مع دقة تبلغ 82.61٪ ، 82.61٪ دقة ، 82.61٪ استرجاع ، 82٪ مايكرو مرتبة f1. بناءً على الملاحظة من نتائج التوقع المبكرة لمرتبة التخرج، إذا كانت فترة الدراسة ثمانية فصول دراسية ، فمن المعروف أن الطلاب في عام 2017 لديهم أكبر إمكانية للتخرج بمرتبة الشرف بنسبة 42.98٪. والإمكانية الثانية هي النجاح بمرتبة ممتازة بنسبة 21.05٪ ، والتخرج بمرتبة كافية تبلغ 19.30٪ ، والتخرج الأخير بمرتبة مقبولة بنسبة 16.67٪. من خلال اختبار تقدير المعلمات أظهر المعدل للفصلين الثالث والرابع دلالة أفضل من المعدل للفصلين الأول والثاني.