Abstract:Abstract: Higher education plays an essential role in improving human resource quality, one of which is through the institution’s ability to monitor and predict student graduation outcomes. This study does not focus on a…
a specific university but utilizes the publicly available Students Performance in Exams dataset from Kaggle, consisting of 1,000 student records containing mathematics, reading, and writing scores, along with demographic attributes such as gender, parental education level, lunch type, and test preparation participation. The data were processed through a feature engineering stage by adding an average score variable as an early indicator of graduation status. A predictive model was developed using the Random Forest Classifier, achieving an accuracy of 94.5%. The final model was integrated into a Streamlit-based web application to provide an accessible tool for academic stakeholders. The results indicate that the proposed model can serve as an effective decision-support tool for early evaluation of students’ likelihood of graduation.
Keywords: prediction; random forest classifier, streamlit, student graduation.
Abstrak: Pendidikan tinggi memegang peran penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia, salah satunya melalui kemampuan institusi dalam memantau dan memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Penelitian ini tidak berfokus pada perguruan tinggi tertentu, melainkan menggunakan dataset publik Students Performance in Exams dari Kaggle yang berisi 1.000 data mahasiswa, terdiri atas nilai matematika, membaca, menulis, serta atribut demografis seperti gender, tingkat pendidikan orang tua, jenis makan siang, dan partisipasi kursus persiapan. Data diolah melalui tahap feature engineering dengan menambahkan variabel average score sebagai indikator awal kelulusan. Model prediksi dibangun menggunakan algoritma Random Forest Classifier, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,5%. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk memberikan layanan prediksi yang mudah diakses oleh pihak akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu digunakan sebagai alat pendukung keputusan untuk melakukan evaluasi dini terhadap potensi kelulusan mahasiswa.
Kata kunci: kelulusan mahasiswa; prediksi; random forest classifier; streamlit.
Abstract:Abstract: On-time graduation is an important indicator in measuring the success of higher education and reflects the effectiveness of the academic process in higher education. Royal University, especially the Information…
Systems Study Program, still faces challenges in increasing the percentage of students who graduate on time. This study aims to identify factors that influence students' on-time graduation and build a prediction model using the multiple linear regression method. This method was chosen because it is able to analyze the simultaneous influence of several independent numeric variables on one dependent variable, making it suitable for studying the complex relationship between factors that influence student graduation. The independent variables analyzed in this study include GPA, parental income, and student part-time jobs with student graduation as the dependent variable. The results showed that parental income and part-time jobs had a significant positive effect on on-time graduation, while GPA had a negative effect. The model built had an R² value of 0.6153 and a standard error of 4.0653, indicating that the model was quite strong and accurate. These findings recommend Universitas Royal to strengthen the academic monitoring system and support working students, as well as design policies based on students' socio-economic conditions to increase the on-time graduation rate.
Keywords: multiple linear regression; on-time graduation; students.
Abstrak: Kelulusan tepat waktu merupakan indikator penting dalam mengukur keberhasilan pendidikan tinggi serta mencerminkan efektivitas proses akademik di perguruan tinggi. Universitas Royal, khususnya Program Studi Sistem Informasi, masih menghadapi tantangan dalam meningkatkan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa serta membangun model prediksi menggunakan metode regresi linear berganda. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis pengaruh simultan beberapa variabel independen numerik terhadap satu variabel dependen, sehingga sesuai untuk mengkaji hubungan kompleks antar faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa. Variabel independen yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi IPK, penghasilan orangtua, dan pekerjaan sambilan mahasiswa dengan kelulusan mahasiswa sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penghasilan orangtua dan pekerjaan sambilan berpengaruh positif signifikan terhadap kelulusan tepat waktu, sedangkan IPK justru memiliki pengaruh negatif. Model yang dibangun memiliki nilai R² sebesar 0,6153 dan standar error 4,0653, menandakan model cukup kuat dan akurat. Temuan ini merekomendasikan Universitas Royal untuk memperkuat sistem monitoring akademik dan mendukung mahasiswa yang bekerja, serta merancang kebijakan berbasis kondisi sosial-ekonomi mahasiswa guna meningkatkan angka kelulusan tepat waktu.
Kata kunci: kelulusan tepat waktu; mahasiswa; regresi linear berganda.
Abstract:Abstract: Alumni data is one of the most important data that can be used as a reference for the quality of education at a university. XYZ University maintains alumni data on a regular basis, but the alumni data continues…
es to grow each semester. The Alumni Data Report submission remains suboptimal and does not contain information to help universities assess the outstanding qualities of individual alumni. The purpose of the research conducted here is to analyze the application of business intelligence systems in the management of XYZ University's alumni data within the framework of XYZ University's quality assessment and management. The focus of this research is on the analysis of functional and informational requirements. The analysis process for this study is based on the Business Intelligence Roadmap methodology, which includes the inference or business justification, planning, and analysis phases. The study analyzed plans to implement a business intelligence system to manage alumni data in a way that meets the information needs of decision makers. Dashboard menjelaskannya secara visual, baik dari segi navigasi peta maupun diagram yang mudah dibaca. Dapat dilihat sebaran alumni di seluruh Indonesia yang ditandai dengan warna yang diarsir yaitu tersebar di wilayah Republik Indonesia Bagian Tengah dan Barat. Dari segi gender, data alumni menyajikan bahwa tingkat kelulusan setiap tahunnya sebagian besar berjenis kelamin laki-laki dan data tertinggi pada tahun 2017 yaitu 2.960 alumni.
Keywords: alumni data, business intelligence, tableau, visualization
Abstrak : Data alumni merupakan salah satu data penting yang dapat dijadikan acuan mutu pendidikan pada suatu perguruan tinggi. Universitas XYZ memelihara data alumni secara rutin, namun data alumni terus bertambah setiap semesternya. Penyampaian Laporan Data Alumni masih kurang optimal dan tidak memuat informasi untuk membantu universitas menilai kualitas luar biasa dari individu alumni. Tujuan penelitian yang dilakukan disini adalah untuk menganalisis penerapan sistem intelijen bisnis dalam pengelolaan data alumni Universitas XYZ dalam rangka penilaian dan pengelolaan mutu Universitas XYZ. Fokus penelitian ini adalah pada analisis kebutuhan fungsional dan informasional. Proses analisis penelitian ini didasarkan pada metodologi Business Intelligence Roadmap yang meliputi tahap inferensi atau pembenaran bisnis, perencanaan, dan analisis. Studi ini menganalisis rencana penerapan sistem intelijen bisnis untuk mengelola data alumni sedemikian rupa sehingga memenuhi kebutuhan informasi para pengambil keputusan. Dashboard menjelaskannya secara visual, baik dari bidang navigasi peta maupun diagram yang mudah dibaca. Dapat dilihat sebaran alumni di seluruh Indonesia yang ditandai dengan warna yang diarsir yaitu tersebar di wilayah Republik Indonesia Bagian Tengah dan Barat. Dari segi gender, data alumni menyajikan bahwa tingkat kelulusan setiap tahunnya sebagian besar berjenis kelamin laki-laki dan data tertinggi pada tahun 2017 yaitu 2.960 alumni.
Kata Kunci: business intelligence, data alumni, tableau, visualisasi
Abstract:Abstract: Paskibra selection is an annual agenda held by schools, district disporas, provincial disporas, and the Ministry of Youth and Youth. This activity aim select the best students who will serve as flag raisers at…
independence commemoration ceremonies and other holidays. Paskibra participants have to choose. This reliable, formidable and attractive students are choosen. So the flag raising can be carried out solemnly and well. This school has a large number of students. Paskibra extracurricular enthusiasts also have many enthusiasts. This school Paskibra is a favourite extracurricular and quite prestigious among students. The selection of Paskibra has been running so well, but the decisions taken are sometimes not by the standards procedures. Therefore, a system that will be a reference for objective decision-making need to created . The decision-making system using the data mining algorithm C4.5. This study aim to create a system that makes it easier for the selection committee to select eligible Paskibra members. The method used is a qualitative method in the form of the results of interviews with data from participants in the last three years of the Pakskibra selection. As a result, there are three main criteria and five rules of the selection system.
Keywords: C4.5 algorithm; data mining; paskibra
Abstrak: Seleksi paskibra merupakan agenda tahunan yang diadakan oleh sekolah, dispora kabupaten, dispora provinsi, dan kemenpora untuk memilih siswa-siswi terbaik yang akan bertugas sebagai pengibar bendera pada upacara peringatan kemerdekaan dan hari-hari besar lainnya. Peserta paskibra perlu diseleksi agar terpilih siswa-siswi yang handal, tangguh dan menarik sehingga pengiabaran bendera dapat dilaksanakan dengan khidmad dan baik. Sekolah ini adalah salah satu sekolah menengah atas yang menjadi favorit para lulusan SMP. Oleh karena itu sekolah ini mempunyai siswa yang sangat banyak. Dengan banyaknya siswa yang masuk, maka peminat ekskul paskibra juga memiliki peminat yang banyak, selain itu di sekolah ini paskibra merupakan ekskul favorit dan cukup bergengsi di kalangan siswa. Seleksi paskibra yang berjalan selama ini sudah dilakukan dengan baik, akan tetapi keputusan yang diambil terkadang tidak sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Oleh karena itu perlu dibuatkan sebuah sistem yang akan menjadi acuan untuk pengambilan keputusan yang objektif. Sistem pengambilan keputusan akan dibuat menggunakan data mining algoritma C4.5. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem yang memudahkan panitia penyeleksi untuk memilih anggota paskibra yang layak. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif berupa hasil wawancara data peserta seleksi pakskibra tiga tahun terakhir. Hasilnya berupa tiga kriteria utama dan lima aturan sistem seleksi.
Kata kunci: Algoritma C4.; data mining; paskibra;
Abstract:Abstract: An application can assist organizations in achieving the goals to be achieved by facilitating ongoing work processes. This happened in the Information Systems Study Program at one of the best private universities,…
es, namely Telkom University, where the SI Study Program has a website called PIPE and has one feature to be able to predict student graduation. However, this feature is currently being developed with an easy flow, so it requires development in the implementation of graduation achievements. Researchers solve these problems by building an assessment model based on academic data on the effect of choosing a specialization. Data mining is needed in this study to form predictive patterns, then one of the data mining groups is based on classification and using machine learning to perform automated assessments so that they can be sustainably performed. In determining the time and delay, using the decision tree method based on the C4.5 algorithm. The accuracy results obtained using the C4.5 algorithm are 94.11%, then the factor that becomes the root node is Jumlah SKS Lulus and the results have an influence on the selection of specialization. So that the results of this graduation model can be applied to the PIPE application.
Keyword: C4.5 algorithm; classification; decision tree; graduation prediction
Abstrak: Sebuah aplikasi dapat membantu organisasi dalam mencapai tujuan yang ingin dicapai dengan memudahkan proses kerja yang sedang berlangsung. Seperti yang terjadi pada Prodi Sistem Informasi yang ada pada salah satu Perguruan Tinggi Swasta terbaik yaitu Universitas Telkom, dimana pada Prodi SI memiliki website bernama PIPE dan memiliki salah satu fitur untuk dapat melakukan prediksi kelulusan mahasiswa. Namun fitur tersebut saat ini dikembangkan dengan alur penentuan sederhana, sehingga memerlukan pengembangan dalam hal implementasi algoritma prediksi kelulusan. Peneliti melakukan penyelesaian masalah tersebut dengan membangun model prediksi kelulusan berdasarkan rekam data akademik terhadap pengaruh pemilihan peminatan. Data mining dibutuhkan dalam penelitian ini untuk membentuk pola penyelesaian prediksi, kemudian salah satu pengelompokan data mining berdasarkan tugasnya adalah klasifikasi dan menggunakan machine learning untuk melakukan prediksi kelulusan secara otomatis terhadap data baru agar dapat dilakukan secara berkelanjutan. Dalam melakukan klasifikasi prediksi kelulusan tepat waktu dan terlambat, menggunakan metode decision tree berdasarkan algoritma C4.5. Hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebesar 94,11%, kemudian faktor yang menjadi root node adalah Jumlah SKS Lulus dan hasil memiliki pengaruh terhadap pemilihan peminatan. Sehingga hasil model prediksi kelulusan ini dapat diterapkan pada aplikasi PIPE.
Kata kunci: algoritma C4.5; decision tree; klasifikasi; prediksi kelulusan.
Abstract:Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it is included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal is one of the universities experiencing problems with…
student graduation. To achieve the quality of these graduates, a graduation diagnosis with the standards that have been set for students who are still carrying out studies is very necessary so that anticipatory steps can be taken from the beginning to overcome the occurrence of graduation problems in the academic field. This research aims to diagnose fast-track student graduation by using a data mining model with a classification function. The technique used for the classification data mining model is the Naïve Bayes Algorithm. The dataset used as training and testing data is data from the 2021 STMIK Royal fast track students. The criteria used to determine student graduation are Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, and the KKL Report. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 83%.
Keywords: data mining; graduation; naïve Bayes
Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi. STMIK Royal adalah salah satu perguruan tinggi yang mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, diagnosis kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal untuk menanggulangi terjadinya permasalahan kelulusan dalam bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini untuk untuk mendiagnosis kelulusan mahasiswa fast track dengan menggunakan model data mining dengan fungsi klasifikasi. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data mahasiswa fast track STMIK Royal tahun 2021. Kriteria yang digunakan untuk diganosis kelulusan mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, dan Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%.
Kata kunci: data mining; kelulusan; naïve bayes
Abstract:Abstract: The purpose of education and teaching activities in higher education is to produce quality and effective graduates. Among the graduates there are of the best graduates for each study program each year. This study…
dy aims to find the best graduates who are able to compete in the world of work in accordance with stakeholder needs. The data processed in this study were sourced from the 2018 Royal Computer Information Management College graduates. The method used in this study is the Weighted Product method. The results of this study can determine the best graduates quickly and accurately. research can help in terms of decision makers for determining the best graduates in each college.
Keywords: Best Graduate; Student; Weighted Product
Abstrak: Tujuan kegiatan pendidikan dan pengajaran di perguruan tinggi adalah untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas dan efektif. Di antara lulusan ada beberapa lulusan terbaik untuk setiap program studi tiap tahun. Penelitian ini bertujuan mencari lulusan terbaik yang mampu bersaing di dunia kerja sesuai dengan kebutuhan stakeholder. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari data lulusan Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer Royal tahun 2018 sebanyak 100 lulusan. Metode yang dipakai dipenelitian ini, metode Weighted Product. Hasil dari penelitian ini dapat menentukan lulusan terbaik secara cepat dan tepat. Penelitian dapat membantu dalam hal pengambil keputusan untuk penentuan lulusan terbaik disetiap perguruan tinggi.
Kata kunci: Lulusan Terbaik; mahasiswa;Weighted Product
Abstract:Abstract: The increasing number of students who graduated each year causes a lot of student data that need to be processed, causing difficulties in grouping the data. In this research apply Data Mining by using Clustering…
g method to classify the quality of graduate students of Faculty of Computer Science Dehasen University of Bengkulu based on GPA and Study Program. The algorithm used is K-Means Clustering, where the data are grouped based on the same characteristics will be entered into the same group and the data set entered into the group does not overlap. Information displayed in the form of group ?? a group of graduate students who dominate the Study Program, so it is known to the group that has the best graduate quality. The results of this study will assist the University in analyzing the quality of graduated students and the most potential study programs. Software used to help this grouping is Rapid Miner.
Keywords: K-Means Clustering, Study Program, Graduate Quality, Rapid Miner
Abstrak: Semakin meningkatnya jumlah mahasiswa yang diluluskan setiap tahunnya menyebabkan banyaknya data mahasiswa yang perlu diolah sehingga menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data tersebut. Pada penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk mengelompokkan kualitas lulusan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu berdasarkan IPK dan Program Studi. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok – kelompok lulusan mahasiswa yang mendominasi Program Studi, sehingga diketahui kelompok yang memiliki kualitas lulusan terbaik. Hasil penelitian ini akan membantu pihak Universitas dalam menganalisa kualitas mahasiswa yang diluluskan dan program studi yang paling berpotensi diminati. Software yang digunakan untuk membantu pengelompokan ini adalah Rapid Miner.
Keyword: K-Means Clustering, Program Studi, Kualitas Lulusan, Rapid Miner
Abstract:Rendahnya produktivitas lulusan, faktor-faktor terkait isu value for money, dan faktor akuntabilitas pendidikan merupakan isu-isu strategis dalam dunia pendidikan saat ini. Cara berperilaku hierarkis menggabungkan beragam…
m filosofi, gambaran, dan keyakinan mendasar yang rumit yang berlaku dalam suatu organisasi dan mempengaruhi cara organisasi tersebut mempertahankan tujuannya. Mengasah budaya hierarki adalah tugas utama dalam strategi penting yang kuat. Proses mewujudkan perubahan diawali dengan perubahan pola pikir (way of thought). Penelitian dengan pendekatan kualitatif, dan pengumpulan data dengan teknik research, maka pembahasan jurnal ini lebih mengarah kepada strategi dan perilaku organisasi dalam pendidikan. Menciptakan strategi adalah salah satu hal penting dalam organisasi, memperhatikan hal-hal kecil hingga besar akan mempengaruhi perilaku dalam berorganisasi seseorang.
Abstract:Manajemen peserta didik merupakan setiap usaha yang bertujuan untuk mengelola berbagai kebutuhan yang berhubungan dengan peserta didik mulai dari awal peserta didik masuk dan mengenal lingkungan sekolah hingga peserta didik…
dik menyelesaika masa study-nya dan dinyatakan lulus dari sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui konsep dasar dari manajemen peserta didik. Pendekatan dalam penelitian ini adalah kualitatif dengan metode telaah kepustakaan yang dilakukan dengan mendalami bebrbagai literatur yang membahas tentang manajemen peserta didik. Data yang diperoleh dari peneltian ini adalah 1) Pengertian manajemen. 2) Pengertian Manajemen Peserta didik. 3) Prinsip Manajemen Peserta didik. 4) Tujuan Manajemen Peserta didik. 5) Ruang ligkup Manajemen peserta didik. 6) Langkah-langkah Manajemen Peserta didik..