Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSalah satu komponen penting dalam Sistem Monitoring Keamanan Jaringan adalah Intrusion Detection System IDS yang berfungsi untuk mendeteksi setiap potensi serangan yang mengancam keamanan jaringan. Keunggulan sebuah IDS ditentukan oleh kemampuannya untuk mendeteksi serangan siber secara akurat dan mudah beradaptasi terhadap perubahan lingkungan sistem yang terus berkembang. Sebuah IDS yang akurat mampu mendeteksi berbagai jenis serangan secara tepat dengan sedikit kesalahan deteksi false alarm .Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan metode machine learning ke dalam IDS yang digunakan untuk mendeteksi serangan dalam jaringan sebenarnya secara akurat dan cepat. Dalam pengembangan model machine learning untuk IDS ini digunakan dataset KDDCUP rsquo;99 dan NSL-KDD. Dengan melakukan analisis pemilihan fitur diperoleh subset 28 fitur dari total 41 fitur dataset KDD yang paling relevan dan dapat diimplementasikan dalam jaringan sebenarnya. Dalam pengembangan model machine learning diperoleh hasil bahwa metode terbaik adalah menggunakan SVM.Pada tahap implementasi digunakan metode multi-stage detection yang memberikan hasil deteksi serangan yang lebih cepat dan akurat. Hasil ujicoba model IDS yang telah dikembangkan menggunakan metode machine learning dengan implementasi multi-stage detection mampu mendeteksi serangan dengan tingkat akurasi sampai 99,37 . Lebih jauh lagi, kecepatan proses deteksi meningkat dengan rata-rata 24 pada data testing dan rata-rata 10 pada lingkungan jaringan sebenarnya.

---

ABSTRACTAn important component in Network Security Monitoring System is Intrusion Detection System IDS . IDS serves to detect any potential attacks that threaten network security. The reliability of an IDS is determined by its ability to detect cyber attacks accurately, and to dynamically adapt to ever-evolving system environment changes. An accurate IDS is able to detect different types of attacks appropriately with minimum false alarm.This research designs and implements machine learning method into IDS to detect actual network attacks accurately and quickly. In the development of machine learning model for IDS, KDDCUP 39;99 and NSL-KDD dataset are used. By performing feature selection analysis, a subset of 28 most relevant features of a total of 41 features of KDD dataset is obtained and can be implemented in the actual network. In the development of machine learning model it is found that the best method for our approach is by using SVM.In the implementation phase the proposed multi-stage detection method provides faster and more accurate attack detection. The experiments also show that combining machine learning method with multi-stage detection implementation improves detection accuracy up to 99.37 . Further, the proposed method increases the average speed of detection process up to 24 in data testing and up to 10 average in the real network environment."

"Dalam beberapa tahun terakhir, keamanan data pada sistem informasi organisasi telah menjadi perhatian serius. Banyak serangan menjadi kurang terdeteksi oleh firewall dan perangkat lunak antivirus. Untuk meningkatkan keamanan, intrusion detection systems (IDS) digunakan untuk mendeteksi serangan dalam lalu lintas jaringan. Saat ini, teknologi IDS memiliki masalah kinerja mengenai akurasi deteksi, waktu deteksi, pemberitahuan alarm palsu, dan deteksi jenis serangan baru atau belum diketahui. Beberapa studi telah menerapkan pendekatan pembelajaran mesin (machine learning) sebagai solusi, dan mendapat beberapa peningkatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran ensemble (ensemble learning) yang dapat mengintegrasikan manfaat dari setiap algoritma pengklasifikasi tunggal. Pada penelitian ini, dibandingkan tujuh pengklasifikasi tunggal untuk mengidentifikasi pengklasifikasi dasar yang digunakan untuk model ensemble learning. Kemudian dataset IDS terbaru dari Canadian Institute for Cybersecurity yaitu CSE-CIC-IDS2018 digunakan untuk mengevaluasi model ensemble learning. Hasil percobaan menujukan bahwa implementasi metode ensemble learning khususnya majority voting dengan tiga algoritma dasar (gradient boosting, decision tree dan logistic regression) dapat meningkatkan nilai akurasi lebih baik dibandingkan implementasi algoritma klasifikasi tunggal, yaitu 0,988. Selanjutnya, implementasi teknik pemilihan fitur spearman-rank order correlation pada dataset CSE-CIC-IDS2018 menghasilkan 23 dari 80 fitur, dan dapat meningkatkan waktu pelatihan model, yaitu menjadi 11 menit 4 detik dibanding sebelumnya 34 menit 2 detik.

---

In recent years, data security in organizational information systems has become a serious concern. Many attacks are becoming less detectable by firewall and antivirus software. To improve security, intrusion detection systems (IDSs) are used to detect anomalies in network traffic. Currently, IDS technology has performance issues regarding detection accuracy, detection times, false alarm notifications, and unknown attack detection. Several studies have applied machine learning approaches as solutions. This study used an ensemble learning approach that integrates the benefits of each single classifier algorithms. We made comparisons with seven single classifiers to identify the most appropriate basic classifiers for ensemble learning. Then the latest IDS dataset from the Canadian Institute for Cybersecurity, CSE-CIC-IDS2018, was used to evaluate the ensemble learning model. The experimental results show that the implementation of the ensemble learning method, especially majority voting with three basic algorithms (gradient boosting, decision tree and logistic regression) can increase the accuracy rate better than the implementation of a single classification algorithm, which is 0.988. Furthermore, the implementation of the spearman-rank order correlation feature selection technique in the CSE-CIC-IDS2018 dataset produced 23 of the 80 features, and could increase the model training time, which was 11 minutes 4 seconds compared to 34 minutes 2 seconds before."

"Dalam pelaksanaan distribusi listrik yang dilakukan PT.”X” terhadap pelanggan PT. “X”, terdapat susut energi listrik yang terjadi baik secara teknis maupun non teknis. Susut energi listrik ini mengakibatkan kerugian yang cukup besar bagi PT.”X” setiap tahunnya. Dalam upaya untuk mengatasi dan mengurangi susut energi non teknis, PT.”X” mengadakan kegiatan P2TL dimana pada kegiatan ini, petugas P2TL akan melakukan pengecekan pada pelanggan PT.”X” yang terindikasi melakukan susut energi non teknis. Namun, dalam pelaksanaan kegiatan P2TL, PT.”X” masih melakukan proses penentuan target operasi P2TL secara manual. Untuk membantu kinerja PT.”X” dalam melakukan kegiatan P2TL, diperlukan pendekatan lain dalam melakukan penentuan target operasi P2TL. Penelitian ini akan melakukan pendekatan berbasis machine learning dengan metode supervised learning untuk melakukan deteksi pencurian tenaga listrik. Terdapat tiga algoritma yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu: Naïve bayes, Naïve bayes dengan AdaBoost, dan logistic regression. Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan adalah dataset pemakaian bulanan 423.216 pengguna listrik PT.”X” pascabayar selama 49 bulan yaitu sejak bulan Agustus tahun 2018 hingga bulan Agustus tahun 2022. Hasil penelitian ini menunjukkan rata-rata akurasi model yaitu Naïve bayes sebesar 53%, Naïve bayes dengan AdaBoost sebesar 64%, dan logistic regression sebesar 75%. Algoritma logistic regression menunjukkan performa paling baik dibandingkan dengan kedua algoritma lainnya yaitu rata-rata precision score 74%, rata-rata F1 score 59% dan rata-rata recall score adalah 60%.

---

In the implementation of electricity distribution carried out by PT. “X”-to-PT.”X” customers, there are losses in electrical energy that occur both technically and non-technically. This loss of electrical energy results in substantial losses for PT.”X” every year. To overcome and reduce non-technical energy losses, PT.”X” holds P2TL activities where in this activity, P2TL officers will check PT.”X” customers who are suspected of carrying out non-technical energy losses. However, in carrying out P2TL activities, PT.”X” is still carrying out the process of determining P2TL operational targets manually. To assist PT. “X”'s performance in carrying out P2TL activities, another approach is needed in determining P2TL operational targets. This research will use a machine learning-based approach using supervised learning method to detect electricity theft. There are three algorithms that will be used in this study, namely: naïve bayes, naïve bayes with AdaBoost, and logistic regression. In this study, the dataset used is the monthly usage dataset of 423,216 postpaid PT.”X” electricity users for 49 months, from August 2018 to August 2022. The results of this study show that the average accuracy of the model by naïve bayes is 53%, naïve bayes with AdaBoost is 64%, and logistic regression is 75%. The logistic regression algorithm shows the best performance compared to the other two algorithms, where the average precision score is 74%, the average F1 score is 59% and the average recall score is 60%."

"Artificial Intelligence (AI) model Machine Learning (ML) merupakan perkembangan teknologi yang memiliki potensi untuk berperan sebagai pengambil keputusan dalam kehidupan manusia. Teknolgi harus dijaga agar memberikan dampak positif dalam kehidupan masyarakat sesuai amanat dalamPasal 28C UUD 1945. Pemerintah yang memiliki kewajiban untuk memenuhi hal tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaturan terkait AI model ML terkait penggunaan dan pemanfaatan di Indonesia. Penelitian ini juga akan menganlisa peraturan hukum Indonesia dalam melingkupi prinsip Ethical and trustworty AI dalam penyelenggaraan AI model ML. Kemudian penelitian inijuga mengalisa bentuk pertanggunjawaban hukum terkait AI di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian yuridis normatif dengan pendekatan kualitif yang bersifat exploratoris. Hasil dari penelitian ini menunjukan Indonesia memiliki sisnas IPTEK untuk mencapai tujuan Pasal 28C UUD 1945. AI yang tergolong dalam sistem elektronik, menjadikan tunduk padaaturan terkait penyelenggaraan sistem elektronik dalam UU ITE. Utilitarian purposes yang melekat pada teknologi AI membuat perlindungan kekayaan intelektual berada dalam perlindungan Paten. Ethical dan trustworthy pada AIdapat dikrucutkan kedalam 5 prinsip utama dalam penggunaan dan pemanfaatan AI dalam industri. Prinsip tersebut adalah Keaman dan Keselamatan, Privasi, Keadilan, Transparansi serta Akuntabilitas. Prinsip ini telah tertanggulangi dalam prinsip dalam strategi nasional kecerdasan Artifisial. Pemenuhan standar produk AI dan Kode Etik yang mengadopsi prinsip ethical and trustworthy AI diperlukan dalam peraturan hukum di Indonesia saat ini. Berdasarkan peraturan yang ada, pertanggungjawaban dalam penyelenggaraan Sistem Elektronik, termasuk AI, menerapkan prinsip praduga bersalah. Besarnya risiko pada AI membuatnya termasuk kedalam dengerous activities, sehingga perlu diterapkan strict liability.

---

Artificial Intelligence (AI) Machine Learning (ML) model is a technologicaldevelopment that has the potential to be a decision maker in human life. According to the article 28C of the UUD 1945, technology must be maintained to has a positive impact on people's lives. Government has the obligation to fulfill this. The purpose of this research is to analyze regulations related to AI model ML about its use and utilization in Indonesia. This research will also analyze Indonesian regulations covering principles of Ethical and trustworthiness of AI in implementation of AI model ML. Then this reasearch also analyzes forms of legal liabiility related to AI in Indonesia. Analysis method used a normative juridical research with a qualitative approach. The results show that Indonesia has Sisnas IPTEK to achieve a possitive impact. AI is classified as an electronic system, making it subject to rules related to the implementation of electronic systems in UU ITE. AI being protect by Paten, because of utilitarian purposes attached to it.

Ethical and trustworthy of AI can be narrowed down into 5 main principles. These are Security and Safety, Privacy, Fairness, Transparency and Accountability. They have been addressed in Stragtegi Nasional Kecerdasan Artifisial. Current regulations require product standard and Code of Ethics that adopts ethical and trustworthy principles of AI. Based on existing regulations, legal liability in operation of Electronic Systems, including AI, applies the presumption of guilt.

Big risk in AI makes it included in dengerous activities, so it is necessary to applystrict liability."

"ABSTRAKKlasifikasi emosi manusia merupakan salah satu topik hangat yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, baik medis maupun militer. Emosi manusia sendiri dapat diklasifikasi dengan berbagai metode, salah satunya adalah Machine Learning (ML). Machine learning merupakan proses pembelajaran computer untuk menyelesaikan task tertentu, dengan menggunakan metode ini hasil yang didapatkan akan lebih akurat dan konstan. Dalam tesis ini akan dikembangkan sistem klasifikasi emosi manusia berdasarkan sinyal EEG dari DEAP yang berbasis ML dengan berbagai studi metode ML, seperti Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) hingga Random Forest (RF). Sistem klasifikasi kemudian akan dikembangkan kembali menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dari penelitian ini didapatkan bahwa nilai recognition rate yang dihasilkan hanya berkisar 50% dengan nilai maksimal 62%. Sistem juga diberikan feature selection layer untuk memaksimalkan recognition rate, namun penambahan ini tidak memberikan hasil yang signifikan. Dengan demikian recognition rate pada sistem klasifikasi menggunakan sinyal EEG sangat bergantung pada pemrosesan sinyal raw.

---

ABSTRACTThe classification of human emotions is a hot topic that can be utilized in various fields, both medical and military. Human emotions themselves can be classified by various methods, one of which is Machine Learning (ML). Machine learning is a process of learning computers to complete certain tasks, using this method the results obtained will be more accurate and constant. In this thesis a human emotion classification system will be developed based on EEG signals from DEAP dataset using various ML method studies, such as Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) to Random Forest (RF). The classification system will be developed again using the Convolutional Neural Network (CNN) method. From this study it was found that the value of the recognition rate produced is only around 50% with a maximum value of 62%. The system is also given a feature selection layer to maximize recognition rate, but this addition does not provide significant results. Thus the recognition rate in the classification system using EEG signals is very dependent on raw signal processing."

"Sistem penilai otomatis SIMPLE-O untuk bahasa Jepang telah diteliti selama beberapa tahun belakangan. Namun, penilaian yang dilakukan belum mencakup nilai morfologis, padahal morfologi merupakan hal yang penting dalam ujian sastra. Penelitian ini melakukan clustering pada 215 jawaban mahasiswa dan mengelompokkannya ke 6 cluster berdasarkan topiknya. Berdasarkan hasil, didapatkan bahwa K-means clustering mengelompokkan dengan lebih baik dibanding hierarchical agglomerative clustering (HAC), terutama dengan penambahan Romanisasi. K-means clustering dengan Romansasi menunjukkan 96.5% precision dan 96% recall, sementara HAC memiliki 95% precision dan 93.7% recall. Pada proses penilaian, jawaban dinilai pertopik atau nomor soal dan dicari rasio antara nilai yang didapat dari LSA dengan nilai morfologi dengan akurasi tertinggi. LSA memiliki rata-rata akurasi 79.92%. Penambahan analisis morfologi pada nilai akhir mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 78.77% dengan bobot 10% nilai morfologi dan 90% nilai LSA.

---

The research on automated grading system SIMPLE-O for Japanese language has been done for a few years. However, in the grading system, there is still no means to grade the morphological component even though it is an important part of language test. This research groups 215 student answers to 6 cluster according to the topics. According to the results, K-means clustering performs better than hierarchical agglomerative clustering (HAC) especially with Romanization. K-means clustering with Romanization shows 96.5% precision and 96% recall while HAC has 95% precision and 93.7% recall. For the grading prosess, the answers will be scored by its topic or question number and the ratio between similarity measurement score and morphological score with the highest accuracy will be selected. LSA has the average accuracy of 79.92%. With the addition of morphological analysis on the final score, the highest average accuracy of 78.77% is selected with the ratio of 10% morphological score and 90% LSA score."

"Korpus relasi semantik dapat menunjang berbagai penelitian di bidang pengolahan bahasa manusia. Untuk Bahasa Indonesia, korpus relasi semantik yang berukuran besar dan berkualitas baik masih belum tersedia. Korpus relasi semantik dapat dibuat secara manual dengan melibatkan anotator dan juga dapat dihasilkan secara otomatis menggunakan algoritma rule-based atau machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasiseberapa baik kualitas korpus relasi semantik Bahasa Indonesia, khususnya relasi hiponim-hipernim, apabila dibangun dengan pendekatan machine learning dan metode crowdsourcing yang menerapkan gamifikasi. Algoritma pattern-based yang sebelumnya pernah diteliti untuk Bahasa Indonesia akan digunakan untuk menghasilkan data training algoritma machine learning dan kandidat entri korpus untuk dianotasi dengan metode crowdsourcing. Kualitas korpus hasil metode crowdsourcing diukur berdasarkan tingkat persetujuan antar anotator dan diperoleh hasil yang cukup baik walaupun belum sempurna. Untuk pendekatan machine learning, beberapa modelmachine learning yang diterapkan masih belum memberikan hasil optimal karenaketerbatasan resource.Kata kunci: relasi semantik, hiponim-hipernim, crowdsourcing, gamifikasi, machinelearning, pattern-based

---

Semantic relations corpus is vital to support research in the field of Natural Language

Processing. Currently, there is no existing corpus of semantic relations in Indonesian

language which is enormous and high-quality. The corpus can be constructed manually

by employing human annotators or built automatically using rule-based or machine

learning algorithms. This research aims to evaluate the quality of Indonesian hyponym-

hypernym semantic relations corpus that is produced by crowdsourcing mechanism with

gamification, and to test the model for semantic relations prediction using machine

learning algorithms. The pattern-based method is applied to obtain the training data for

machine learning experiments and corpus entry candidates to be annotated using the

crowdsourcing method. The quality of the crowdsourced corpus is measured using inter-

annotator agreement. The experimental result shows that the gamification-based

crowdsourcing method is promising to produce the corpus. On the other hand, machine

learning models tested in this research have not given optimal results yet due to the

limitations of the lexical resources in Indonesian language."

"Paduan super merupakan jenis paduan yang dapat mempertahankan kekuatan mekanis dan kestabilan permukaannya pada temperatur yang sangat tinggi sehingga cocok diaplikasikan pada bidang kedirgantaraan, khususnya turbin gas. Jenis paduan super yang paling banyak digunakan adalah paduan super berbasis nikel karena memiliki struktur kristal FCC yang stabil di segala temperatur. Agar dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama, kegagalan pada paduan super berbasis nikel dapat dicegah dengan mengetahui kekuatan tarik dari paduannya. Selain itu untuk mencegah terjadinya keausan pada komponen mesin, kekerasan pada paduan super berbasis nikel juga harus diketahui. Adapun titik leleh dari paduan super berbasis nikel juga harus dapat diketahui untuk mencegah terjadinya pelunakan paduan super pada temperatur yang sangat tinggi. Biaya produksi paduan super berbasis nikel tergolong mahal, karena dibuat berdasarkan pendekatan trial and error yang memakan waktu. Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan sebuah program yang dapat memprediksi sifat mekanis paduan super berbasis nikel menggunakan pembelajaran mesin dengan metode deep learning. Melalui pembelajaran mesin, biaya produksi paduan super berbasis nikel dapat ditekan serta mempersingkat siklus perkembangan material. Penelitian ini menghasilkan suatu program deep learning dengan jenis model regresi yang dapat memprediksi kekuatan tarik, kekerasan, dan titik leleh paduan super berbasis nikel dengan keakurasian model menurut metrik R2 sebesar 98,77% berdasarkan variasi hyperparameter yang ditetapkan sebanyak tiga hidden layer dengan dense 256, 128, 64, test size sebesar 25%, random state dengan nilai 75, batch size sebesar 32, epoch sebanyak 300, dan learning rate sebesar 0,001.

---

A superalloy is a type of alloy that can maintain its mechanical strength and surface stability at very high temperatures so that it is suitable for application in the aerospace field, especially in gas turbines. The most widely used type of superalloy is Ni-based superalloy because it has a stable FCC crystal structure at all temperatures. The failure of Ni-based superalloys can be prevented by knowing the tensile strength of the alloy for a longer-term used. In addition, to prevent wear on the engine components, the hardness of Ni-based superalloys must also be known. The melting point of Ni-based superalloys must also be known to prevent softening of the superalloy at very high temperatures. The production cost of Ni-based superalloys is quite expensive because they are made based on a time-consuming trial and error approach. In this research, a program is developed that can predict the mechanical properties of Ni-based superalloys using machine learning with deep learning methods. Through machine learning, the production cost of Ni-based superalloys can be reduced, and the material development cycle can be shortened. The result of this research is a deep learning program with a regression model which can predict the tensile strength, hardness, and melting point of Ni-based superalloys with a model accuracy of 98.77% according to the R2 metric based on the hyperparameter variations set as three hidden layers wi"

"

Kemacetan merupakan salah satu masalah yang belum bisa terselesaikan di kota-kota besar di Indonesia. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini, yaitu dengan memanfaatkan teknologi yang dapat memantau lalu lintas secara otomatis, agar dapat dimonitor dan dianalisis untuk pengembangan fasilitas serta kebijakan guna menyelesaikan masalah ini. Teknologi yang dapat diterapkan untuk masalah ini, yaitu teknologi image processing yang dikolaborasikan dengan machine learning dan dengan bantuan library OpenCV. Pendeteksian objek menggunakan MobileNet-SSD dan Caffe model, objek yang dideteksi merupakan kendaraan yang melintas di jalan, pengambilan input menggunakan kamera CCTV yang diakses oleh publik. Kecepatan, performa, akurasi, dan kepadatan jalanan merupakan variabel yang dianalisis pada penulisan ini. Hasil dari pendeteksian memiliki akurasi yang tidak cukup baik sekitar 43% untuk keseluruhan, dan 68% untuk pendeteksian mobil. Terdapat penambahan fitur pada penelitian ini, yaitu pendeteksian motor yang memiliki akurasi 51%

---

Traffic jam is one of many problems that cannot be solved in various cities in Indonesia. One way to overcome this problem is to use technology that can monitor traffic automatically, so that traffic conditions can be monitored, and analyzed for the development of facilities and policies to solve this problem. One of the technologies that can be applied to this problem is image processing technology in collaboration with machine learning, and OpenCV. This research use Mobilenet-SSD and Caffe models for objects detection, objects detected are vehicles that cross the road, input is taken from CCTV cameras that can accessed by public. Speed, performance, accuracy, and road density are the variables analyzed in this paper. The results of the detection have an accuracy that is not good enough only about 43% for the whole detection, and 68% for the detection of the car, and 51% for the detection of the motorcycle

"

"Mahasiswa drop out memiliki dampak negatif untuk mahasiswa serta perguruan tinggi. Mahasiswa dikatakan drop out apabila mahasiswa tersebut belum dapat menyelesaikan masa studinya dalam rentang waktu yang telah ditentukan. Data mengenai status penyelesaian serta data akademis mahasiswa terekap pada Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti). Berdasarkan data tersebut, mahasiswa drop out pada tahun 2019 mencapai 602.208 mahasiswa atau 7% dari total mahasiswa. Penelitian menggunakan data PDDikti untuk memprediksi drop out telah dilakukan untuk mahasiswa yang telah mencapai tujuh tahun masa studi. Namun, belum terdapat sistem berbasis web yang dapat memprediksi mahasiswa drop out menggunakan data semester yang lebih sedikit dan visualisasi yang menggambarkan mahasiswa drop out berdasarkan data yang diperoleh dari PDDikti melalui API tertentu. Penelitian ini membandingkan empat model pembelajaran mesin untuk memprediksi drop out dimana model CatBoost dengan teknik undersampling edited nearest neighbors merupakan classifier terbaik untuk memprediksi drop out dengan f1-score sebesar 64.23%. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat digunakan untuk melakukan visualisasi data berdasarkan API yang digunakan untuk memperoleh data dari PDDikti dan juga prediksi mahasiswa yang berpotensi drop out berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi mahasiswa drop out berhasil divisualisasi dengan menggunakan diagram sankey, diagram geo, dan diagram bar. Perolehan data dapat dilakukan menggunakan query data dengan API yang dibuat menggunakan Express.js dan Flask.

---

Dropped out student giving negative impact to the student itself and also university. A student is said to have dropped out if they can’t complete their studies within the specified timeframe. Data regarding completion status as well as student academic data are recorded in Higher Education Database (PDDikti). Based on these data, the drop out students in 2019 reached 602,208 students or 7% of the total student. Research using PDDikti data to predict drop out has been conducted for students who have reached seven years of study. However, there is no web-based system that could predict drop out student using data with fewer semesters and visualizations portraying dropout students based on PDDikti data through particular API. This study compares four machine learning models to predict drop outs where CatBoost model with undersampling edited nearest neighbors technique is the best classifier to predict drop outs with an f1-score of 64.23%. Other than that, this study succeeded to implement web-based system that could visualize PDDikti data through API and to predict potential students dropping out based on PDDikti data. The visualization of drop out students was successfully visualized using Sankey diagrams, geo diagrams, and bar charts. Data retrieval can be done using data queries with APIs created using Express.js and Flask"