Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Virginnia Atlantic
Universitas Tanjungpura
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
GRADIENT BOOSTING MACHINE PADA KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA Virginnia Atlantic; Evy Sulistianingsih; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 2 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i2.76955

Abstract

Prodi Statistika UNTAN perlu mengetahui klasifikasi kelulusan mahasiswa, maka dari itu perlu dibuat suatu model yang dapat memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Hal ini dilakukan dengan membuat model prediksi klasifikasi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan pendekatan Pohon Keputusan. Metode ensemble dikembangkan untuk menghasilkan model prediksi yang lebih akurat dari metode Pohon Keputusan yaitu CART. Data yang digunakan adalah data kelulusan mahasiswa Prodi Statistika UNTAN Periode 1 Tahun Ajaran 2017/2018 hingga Periode II Tahun Ajaran 2022/2023, dengan populasi 181 dan sampel 128 data. Setelah menggunakan nilai akurasi dalam mengevaluasi model prediksi yang diperoleh dari model GBM. Kemudian dibandingkan nilai akurasi dari model GBM dan model CART. Berdasarkan penelitian, didapat nilai akurasi model GBM yaitu 71,09% yang lebih besar dibanding model CART yaitu 67,97%. Dengan demikian disimpulkan bahwa GBM mampu meningkatkan prediksi model dalam klasifikasi kelulusan mahasiswa Prodi Statistika UNTAN.  Kata Kunci : Kelulusan Mahasiswa, Gradient Boosting Machine, Nilai Akurasi
Co-Authors Evy Sulistianingsih Hendra Perdana