PREDIKSI NILAI AKHIR MAHASISWA DENGAN METODE REGRESI (STUDI KASUS MATA KULIAH PEMROGRAMAN DASAR)

Main Article Content

Anita Qoiriah
Yuni Yamasari

Abstract

Evaluasi merupakan salah satu cara untuk mengetahui hasil pembelajaran seorang mahasiswa dan membantu mahasiswa dalam mengetahui kinerja pembelajarannya. Untuk membantu  mahasiswa dan dosen dalam melacak kemajuan pembelajaran, diperlukan adanya prediksi kinerja mahasiswa sebelum pembelajaran berakhir. Tujuan dari prediksi adalah untuk memperkirakan nilai variabel yang tidak diketahui yang menggambarkan kinerja mahasiswa. Dalam Pendidikan, nilai-nilai yang biasanya diprediksi adalah kinerja, pengetahuan, skor atau tandai. Nilai ini dapat berupa nilai numerik / kontinu atau nilai kategori / diskrit. Analisis regresi menemukan hubungan antara variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas. Penelitian ini dimaksudkan untuk memprediksi nilai akhir mahasiswa peserta matakuliah Pemrograman Dasar menggunakan algoritma regresi. Variabel terikat adalah nilai akhir dan variabel bebas bervariasi dari 1 nilai tugas teori, 2 nilai tugas praktikum dan 1 nilai UTS. Data merupakan hasil pembelajaran sejumlah 105 mahasiswa. Data akan dibagi 2 secara acak. 75% data digunakan sebagai data training dan 25% data sebagai data testing. Dari 4 model yang dibuat, model 3 mempunyai nilai RMSE yang terbaik yaitu 1.949. Pada model 3 ini menggunakan prediktor nilai tugas,  2 nilai praktikum serta nilai UTS. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa ketiga jenis nilai tersebut sangat berpengaruh terhadap kinerja mahasiswa pada pembelajaran matakuliah Pemrograman Dasar.

Article Details

Section
Articles

References

P. Ajay Kumar, aurabh Pal œData Mining Techniques in EDM for Predicting the Performance of Students International Journal of Computer and Information Technology, Vol.2(06), November 2013.

Y. Surjeet Kumar & Saurabh Pal, œData Mining: A Prediction for Performance Improvement of Engineering Students using Classification, World of Computer Science and Information Technology Journal , Vol. 2, No. 2, hal. 51-56, March 2012

R.R.Rajalaxmi, P.Natesan, N.Krishnamoorthy, S.Ponni, œRegression Model for Predicting Engineering Students Academic Performance, International Journal of Recent Technology and Engineering, Vol.7 Issue-6S3, April, 2019.

F. Devine Grace D., œPredicting Student Academic Performancein Computer Organization Course: Using J48 Algorithm, Indian Journal of Science and Technology, Vol 11(47), hal. 1-8, December 2018.

1G.Sujatha, Sindhu.S & Savaridassan P, œPredicting Students Performance Using Personalized Analytics. International Journal of Pure and Applied Mathematics, Vol. 119 No. 12, hal. 229-238, 2018.

C. Huanyi and Paul A.S. Ward. œPredicting student performance using data from an Auto-grading system, prod. CASCON 19. ACM, 2019.

D. Oyerinde O., Chia P., œPredicting Students Academic Performances A Learning Analytics Approach using Multiple Linear Regression, International Journal of Computer Applications, Vol 57 No 4, January 2017.

A. Ouafae El, Yasser El Alami El Madani, Lahcen Oughdir, Ahmed Dakkak, and Youssouf El Allioui, œA Multiple Linear Regression-Based Approach to Predict Student Performance, proc. AI2SD 2019, hal.923.