Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Public Health Science (IJPHS) Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Digit : Digital of Information Technology
Putri Rizqiyah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

 1 
PENERAPAN XGBOOST DALAM PREDIKSI PENDAFTARAN SISWA BARU BIMBINGAN BELAJAR QSC DI KOTA CIREBON Syahadah, Fia Hamasyatus; Subagio, Ridho Taufiq; Rizqiyah, Putri
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.7998

Abstract

Pandemi COVID-19 berdampak pada dunia pendidikan, termasuk menurunnya jumlah pendaftar di Bimbingan Belajar Quick & Smart Course (QSC) Kota Cirebon. Kesulitan dalam memprediksi jumlah siswa baru menyebabkan kendala dalam alokasi pengajar, ruang kelas, dan strategi pemasaran yang masih dilakukan secara manual tanpa analisis data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi berbasis web untuk memperkirakan jumlah siswa baru menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data yang digunakan merupakan data historis QSC dari Januari 2021 hingga April 2025. Sistem dikembangkan dengan Python untuk back-end, HTML untuk front-end, dan MySQL sebagai basis data, sedangkan analisis dan perancangan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost dengan konfigurasi terbaik (n_estimators = 100, max_depth = 3) menghasilkan Koefisien Determinasi (R2) sebesar 0,9779, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 6,83 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 5,96. Sistem berbasis web ini memudahkan pemilik QSC memantau tren historis, melakukan forecasting, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk strategi pengelolaan yang lebih optimal.
Co-Authors Evi Yulianti Hamidah, Anisya Harison ' Jayawarsa, A.A. Ketut Kusnadi Majidin, Rouf Marsani Asfi Meganingrum Arista Jiwanggi Petrus Sokibi, Petrus Reno, Muhammad Ridho Taufiq Subagio Sigit Sugiarto Syahadah, Fia Hamasyatus