Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dengan Regresi Logistik dan Neural Network - Wijdani Anindya Hadi; Suhartono Suhartono (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2012)
Aspek yang secara langsung dapat dilihat ketika mahasiswa yang baru saja lulus adalah lama studi yang ditempuh mahasiswa tersebut apakah tepat waktu atau melebihi waktu yang ditentukan juga Indeks Pres-tasi atau yang lebih dikenal dengan IP. Metode yang digunakan untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi mahasiswa Pasca Sarjana ITS dengan respon kategorik adalah regresi logistik dan  Neural Network. Regresi logistik pada variabel respon IPK faktor yang mempengaruhi adalah TOEFL, Usia, IPK saat S1, Lama Tunggu, Status Perkawinan, dan Asal perguruan Tinggi saat S1. Sedangkan untuk variabel respon lama tempuh studi yaitu skor TPA, kesesuaian bidang, IPK S1, status perkawinan dan asal perguruan tinggi S1. Pada metode Neural Network neuron pada hidden layer dengan seluruh variabel untuk kategori IPK dan lama tempuh studi masing-masing jum-lahnya sebanyak 8 dan 10 neuron. Sedangkan dengan menggunakan variabel yang signifikan baik IPK maupun lama tempuh studi hidden layer yang terbentuk sebanyak 8 neuron. Ketepatan klasifikasi yang tertinggi dengan menggunakan metode Neural Network.