Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Neuro-Fuzzy Classification (NEFClass) (Studi Kasus: Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Telkom) - Rita Rismala; Serli Fatriandini; Retno Novi Dayawati (Indonesia Symposium on Computing, 2015)
Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengukur performansi studi mahasiswa adalah informasi mengenai lama studi yang berkaitan erat dengan kelulusan tepat waktu. Prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dapat berperan sebagai early warning, baik bagi dosen wali, ketua program studi, orang tua, maupun mahasiswa itu sendiri. Prediksi kelulusan tepat waktu yang dilakukan secara dini setelah selesai masa Tahap Persiapan Bersama (TPB) akan berdampak positif dalam proses perbaikan performansi studi mahasiswa dan memperbesar peluang kelulusan tepat waktu. Penelitian ini menggunakan model Neuro Fuzzy Classification (NEFCLASS) untuk memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa. Prediktor yang digunakan untuk memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa pada penelitian ini adalah IPK TPB, lama masa TPB yang ditempuh, jumlah mata kuliah TPB yang diulang, dan jumlah pengambilan mata kuliah tertentu di masa TPB. Hasil prediksi diklasifikasikan ke dalam 2 kelas yaitu kelas tepat waktu dan kelas tidak tepat waktu. Analisis dilakukan terhadap pengaruh prediktor dan pengaruh parameter learning rate serta epoch terhadap performansi sistem. Hasil yang diperoleh dari penelitian menunjukkan performansi optimal yang dapat diperoleh adalah sebesar 77.725%. Â