Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mahasiswa drop out memiliki dampak negatif untuk mahasiswa serta perguruan tinggi. Mahasiswa dikatakan drop out apabila mahasiswa tersebut belumdapat menyelesaikan masa studinya dalam rentang waktu yang telah ditentukan. Data mengenai status penyelesaian serta data akademis mahasiswa terekappada 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 masastudi. 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 empatmodel pembelajaran mesin untuk memprediksi drop out dimana model CatBoost dengan teknik undersampling edited nearest neighbors merupakan classifierterbaik 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."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."