Penerapan Regresi Linear Ganda Untuk Memprediksi Hasil Nilai Kuesioner Mahasiswa Dengan Menggunakan Python - Muhammad Sholeh (Universitas PGRI Yogyakarta, 2022)
Salah satu aktivitas yang rutin diselenggarakan pada proses akademik adalah pengisian kuesioner yang dilakukan mahasiswa. Salah satu item dalam kuesioner adalah umpan balik untuk dosen dalam melaksanakan proses pembelajaran. Mahasiswa mengisi form yang sudah disediakan. Dan hasil kuesioner ini akan menghasilkan nilai kinerja dosen dari sisi kuesioner mahasiswa dengan rentang angka 0-4. Penelitian yang ini melakukan pemrosesan analisis prediksi dengan menggunakan regresi linear. Datasheet diolah sesuai dengan data-data yang diperlukan. Data yang digunakan merupakan data hasil kuesioner dari data tahun 2016-2020. Datasheet terdiri dari 7 kolom dan 800 baris. Dari datasheet akan dilakukan pemisahan data. Dari data yang ada, sebanyak 80% akan digunakan untuk data training dan data test sebanyak 20%. Metode penelitian menggunakan metode waterfall. Penelitian diawali dengan analisis sistem dengan melakukan pencarian dan pengumpulan datasheet, desain sistem dilakukan dengan pemisahan data-data yang tidak diperlukan serta koding dan implementasi. Implementasi dalam prediksi hasil kuesioner akan menggunakan Python dengan menggunakan berbagai library, diantaranya Pandas yang digunakan analisis data, Matplotlib digunakan visualisasi data dan Scikit-Learn digunakan dalam proses machine learning. Proses koding menggunakan Google Colab. Hasil penelitian menghasilkan rumus regresi linear y= 0.24743301702419157 X1+ 0.257319654680142 X2 +0.2662633268986068 X3+0.2332290731664389 X4 +9.697801443559612e-05 X5 -1.4522339706890541e-06 X6 dengan nilai koefisien adalah 0.997. Penggunaan Python dengan dukungan library memberikan kemudaham dalam implementasi machine learning khusus regresi linear.