Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik
Vol. 8 No. 2 (2025): JIRE November 2025

PERBANDINGAN KINERJA MACHINE LEARNING DALAM KLASIFIKASI MINAT MBKM MAHASISWA UNRI

Erda, Gustriza (Unknown)
Siti Farika Sari (Unknown)
Syaftiani Dwi Astuti (Unknown)
Thearas, Lia (Unknown)
Yolanda, Anne Mudya (Unknown)



Article Info

Publish Date
03 Nov 2025

Abstract

Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) merupakan program yang bertujuan meningkatkan potensi dan keterampilan mahasiswa untuk menghadapi tantangan dunia kerja. Namun, minat mahasiswa Universitas Riau (UNRI) dalam mengikuti program ini masih rendah sehingga perlu penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan minat mahasiswa UNRI dalam mengikuti MBKM. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja bebrapa algoritma machine learning seperti Random Forest, Logistic Regression, Decision Tree, dan Gradient Boost Machine (GBM), serta mengidentifikasi faktor penting yang memengaruhi minat mahasiswa UNRI terhadap MBKM. Data dikumpulkan melalui kuisioner yang disebarkan kepada 396 mahasiswa aktif S1-UNRI angkatan 2019-2023 yang dipilih menggunakan teknik stratified random sampling. Dengan 12 variabel independen yang digunakan, diperoleh bahwa model GBM memiliki kinerja terbaik dengan akurasi uji 91,25% dan recall 98,63%, mengungguli model lainnya. Faktor yang paling berpengaruh terhadap minat mahasiswa adalah keyakinan diri dan dukungan keluarga. Temuan ini menunjukkan bahwa faktor-faktor tersebut dapat menjadi fokus dalam evaluasi dan pengembangan program MBKM di masa depan.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

jire

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JIRE (Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik) (eISSN: 2620-6900) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Networks, Internet and Mobile ...