Pengujian akurasi model regresi logistik multinomial untuk memprediksi keberhasilan mahasiswa di perguruan tinggi menggunakan r

Baskoro, Sentot Eko, Suhartono, Suhartono, Chamidy, Totok and Zaman, Syahiduz (2022) Pengujian akurasi model regresi logistik multinomial untuk memprediksi keberhasilan mahasiswa di perguruan tinggi menggunakan r. Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan, 5 (3). pp. 1551-1565. ISSN 26222205

Preview

Text 14632.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial. Download (743kB) | Preview

Abstract

Lembaga pendidikan tinggi harus bisa menjamin keberhasilan mahasiswa dalam bidang akademik. Maka lembaga pendidikan tinggi harus dapat membuat model untuk memprediksi keberhasilan mahasiswa sedini mungkin. Untuk mendapatkan model dalam memprediksi keberhasilan mahasiswa perlu untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh, dimana faktor-faktor tersebut berbentuk data kontinyu dan data kategori. Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah membangun model regresi logistik berdasarkan data campuran dari data kontinyu dan data kategori, kemudian melakukan pengujian akurasi model untuk memprediksi keberhasilan mahasiswa di perguruan tinggi. Data penelitian yang digunakan sebanyak 68 data dari mahasiswa. Enam tahapan penelitian yang telah dilakukan yaitu tahap pertama persiapan dan pengumpulan data, tahap kedua menganalisis data, tahap ketiga membangun model multinomial regresi logistik, tahap empat menguji koefisien model, tahap keempat pengujian dan validasi model, tahap ke lima mengukur akurasi model, tahap keenam menarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis yang diperoleh. Hasil analisis dan akurasi model prediksi menggunakan metode multinomial regresi logistik, didapatkan model yang terbaik dengan faktor yang signifikan mempengaruhi lama studi adalah jenis kelamin, jurusan, dan jalur masuk, sedangkan akurasi model prediksi untuk masing-masing variabel respon lama studi adalah 96,4%

Item Type:	Journal Article
Keywords:	kategorikal; multinomial regresi logistik; prediksi; akurasi; keberhasilan mahasiswa
Subjects:	08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing
Divisions:	Faculty of Technology > Department of Informatics Engineering
Depositing User:	Syahiduz Zaman
Date Deposited:	22 May 2023 13:08

Downloads

Origin of downloads

Actions (login required)

View Item