Deteksi Bias dalam Model Machine Learning untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Aktivitas Virtual Learning Environment - Deva Putra Setya` Pratama; Setio Basuki (Universitas Muhammadiyah Malang, 2025)
Revolusi digital yang cepat dalam pendidikan telah menempatkan Virtual Learning Environment (VLE) sebagai elemen penting dalam mengembangkan paradigma pembelajaran, yang sangat terlihat selama pandemi COVID-19. Penelitian ini menyelidiki dampak aktivitas siswa berbasis VLE dalam memprediksi keberhasilan akademik dan mengatasi bias dalam model machine learning yang digunakan untuk prediksi ini. Menggunakan Open University Learning Analytics Dataset (OULAD), penelitian ini mengintegrasikan teknik prapemrosesan data, pemilihan fitur, dan transformasi data untuk mengembangkan dataset yang komprehensif. Model Random Forest digunakan untuk memprediksi hasil kelulusan siswa, yang dikategorikan menjadi kelas