<![CDATA[ABSTRAKÂ Keterlambatan lulus dari program S1 menjadi salah satu permasalahan yang terjadi pada mahasiswa di sebagian besar perguruan tinggi, salah satunya terjadi di FPMIPA UPI. Salah satu upaya yang dapat dilakukan sebagai usaha meminimalisir banyaknya mahasiswa yang lulus terlambat adalah dengan cara menganalisis faktor yang mempengaruhi lama masa studi mahasiswa FPMIPA UPI.Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS), suatu kombinasi antara Recursive Partitioning Regression (RPR) dan metode Spline, mampu mengolah data berdimensi tinggi dan berukuran besar, serta mampu mengolah data dengan variabel respon berbentuk kontinu ataupun biner, sesuai dengan permasalahan klasifikasi alumni FPMIPA UPI. MARS akan membangun suatu model terbaik sebagai model klasifikasi yang melibatkan beberapa fungsi basis yang memuat variabel prediktor yang berpengaruh.Berdasarkan analisis klasifikasi yang dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa variabel prediktor yang paling berpengaruh terhadap masa studi mahasiswa FPMIPA UPI adalah jalur masuk. Sementara variabel prediktor yang berpengaruh lainnya yaitu IP semester pertama, jenis kelamin, dan program studi.Kata kunci : Masa Studi, MARS]]>
Copyrights © 2015
