Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence

Aplikasi Ujian Masuk Berbasis CBT dengan Kecerdasan Buatan Studi Kasus STT Payakumbuh Irsa, Ranti; Budiarni, Rini; Rizki Marza, Arif
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 4 No 1 (2024): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v4i1.782

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi penerapan sistem ujian masuk berbasis CBT yang terintegrasi dengan kecerdasan buatan (AI) di Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan ujian dengan fitur seperti penilaian otomatis untuk soal esai, deteksi kecurangan, dan personalisasi soal. AI berperan dalam menganalisis jawaban, memantau perilaku peserta, dan memberikan umpan balik kustom. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan dalam kecepatan penilaian, pengurangan kecurangan, dan pengalaman peserta yang lebih baik. Studi ini menegaskan potensi besar AI dalam meningkatkan kualitas sistem ujian di institusi pendidikan.
Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Prediksi Pendaftaran Ulang Mahasiswa Baru Di STT Payakumbuh Budiarni, Rini; Irsa, Ranti; Eka Putri, Lusiana
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1154

Abstract

Proses pendaftaran ulang merupakan tahapan pelaporan diri yang wajib dilaksanakan oleh calon mahasiswa baru yang telah dinyatakan lolos seleksi, guna memperolah status resmi sebagai mahasiswa di perguruan tinggi. Proses ini merupakan tahapan penting karena berpengaruh langsung terhadap keberlangsungan institusi. Namun, tidak semua calon mahasiswa yang dinyatakan lolos seleksi melanjutkan proses ini, sehingga diperlukan strategi prediktif untuk memperkirakan jumlah mahasiswa yang akan melakukan pendaftaran ulang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi pendaftaran ulang calon mahasiswa baru di STT Payakumbuh dengan menerapkan teknik data mining menggunakan algoritma C4.5. Variabel yang digunakan dalam proses pengolahan data mencakup jenis kelamin, umur, nilai rata-rata, jenis sekolah dan letak sekolah. Hasil penerapan algoritma C4.5 dalam pengolahan data menghasilkan model pohon keputusan dengan struktur 19 cabang dan 33 daun, di mana variabel ”Letak Sekolah” menjadi akar dari pohon keputusan. Evaluasi model pohon keputusan dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dengan yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81,26 %, nilai precision sebesar 82,82% dan nilai recall sebesar 97,75%. Hasil ini menunjukan bahwa model yang dibangun efektif digunakan sebagai alat bantu prediktif dalam mendukung proses pendaftaran ulang mahasiswa baru.