Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekursif: Jurnal Informatika
Muhammad Naufal Faruqhy
Universitas Bengkulu
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiswa Berdasarkan Jalur Masuk Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Multiple Linear Regression (Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu) Muhammad Naufal Faruqhy; Desi Andreswari; Julia Purnama Sari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (53.052 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.17108

Abstract

Penelitian ini bertujuann untuk memprediksi prestasi nilai akademik mahasiswa berdasarkan jalur masuk perguruan tinggi supaya mahasiswa memiliki gambaran Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Analisis ini menggunakan variabel independen yaitu Indeks Prestasi Semester dan jalur masuk. Variabel dependennya adalah Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Sampel penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Penelitian ini menggunakan metode multiple linear regression. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara terhadap dosen Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Hasil dari proses prediksi Indeks Prestasi Semester mahasiswa pada semester berikutnya dapat ditampilkan dalam bentuk website. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall. Pengujian simpangan error menggunakan metode Mean Error (ME), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE). Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan tingkat error dari aplikasi ini yaitu tingkat error ME sebesar 0,12, tingkat error MAD sebesar 0,15, tingkat error MSE sebesar 1,53, tingkat error RMSE sebesar 1,24, dan tingkat error MAPE sebesar 4,05%.Kata Kunci: Prediksi, Indeks Prestasi Semester, Multiple Linear Regression
Co-Authors Desi Andreswari Julia Purnama Sari