Pengaruh Teknik Resampling Pada Stacked Generalization Dalam Memprediksi Status Cum laude Mahasiswa
Penulis Utama
:
Aldo Attallah Duta Hardeandra
NIM / NIP
:
M0520009
×<p class="MsoNormal" xss=removed><a name="_Hlk182452391">Pendidikan tinggi berperan

strategis dalam mencetak sumber daya manusia berkualitas. Predikat <i>Cum laude</i>

mencerminkan keberhasilan akademik tingkat tinggi dan berpotensi memperluas

peluang kerja bagi lulusan. Universitas Sebelas Maret masih menghadapi

tantangan signifikan dalam aspek kelulusan dengan predikat <i>Cum laude</i>. Data

SMARTIN UNS mencatat bahwa pada Februari 2024, hanya 12% lulusan Sarjana meraih

predikat <i>Cum laude</i>. Pendekatan berbasis data diperlukan untuk

mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi status <i>Cum laude</i>

mahasiswa. Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) UNS menyimpan data komprehensif

terkait aktivitas akademik dan administratif mahasiswa. Dengan EDM, pola - pola

dalam data tersebut dapat diungkap untuk mendukung pengambilan keputusan

strategis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model <i>Stacked

Generalization </i>dengan berbagai teknik <i>resampling </i>seperti <i>Random

Over Sampler </i>(<i>ROS</i>)<i>, Synthetic Minority Over-sampling Technique </i>(<i>SMOTE</i>)<i>,

Borderline SMOTE, Random Under Sampler </i>(<i>RUS</i>)<i>, Near Miss, </i>dan <i>Edited

Nearest Neighbour </i>(<i>ENN</i>). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model <i>Stacked

Generalization </i>dengan teknik <i>resampling Borderline SMOTE </i>memberikan

hasil terbaik dengan perolehan nilai <i>Accuracy </i>88,09%<i>, Precision </i>57,32%<i>,

Recall </i>67,14%<i>, F1-score </i>61,84%<i>, </i>dan <i>AUROC </i>87,99%. Analisis lebih lanjut juga dilakukan terhadap

atribut – atribut yang ada untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi status

<i>Cum laude</i> mahasiswa. Hasil analisis menunjukkan bahwa atribut akademik

berupa Indeks Prestasi Semester (IPS) 2, IPS 3, IPS 4, IPS 1, jenis kelamin

mahasiswa, total kredit semester 4 memiliki pengaruh terbesar dalam prediksi

status <i>Cum laude</i> mahasiswa disusul jenis beasiswa, program studi

mahasiswa, sumber biaya kuliah, jalur masuk kuliah, dan penguasaan teks asing. Dengan

adanya hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perguruan

tinggi dalam menyusun strategi untuk meningkatkan jumlah lulusan mahasiswa

dengan status <i>Cum laude</i>. </a><span xss=removed> </span><o></o></p>
×
Penulis Utama
:
Aldo Attallah Duta Hardeandra
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0520009
Tahun
:
2025
Judul
:
Pengaruh Teknik Resampling Pada Stacked Generalization Dalam Memprediksi Status Cum laude Mahasiswa
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data - 2025
Program Studi
:
S-1 Informatika
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Status Cum laude; Educational Data Mining; Stacked Generalization; Resampling