Skripsi

Prediksi akademik siswa berdasarkan tingkat konsumsi alkohol menggunakan algoritma random forest / Galih Carlos Putra Siregar

Abstrak
Konsumsi alkohol menjadi masalah sosial yang serius terutama di kalangan pelajar akibat akses yang mudah dan kurangnya pengawasan dari orang tua dan tenaga didik. Alkohol secara langsung maupun tidak langsung membawa pengaruh buruk terutama pada pelajar. Berdasarkan studi pada tahun 2015 112 (66%) dari 170 pelajar tidak menghadiri kelas atau gagal dalam ujian akibat mabuk dari konsumsi alkohol. Hal ini membuktikan bahwa tingkat konsumsi alkohol berdampak pada performa akademik mereka. Oleh karena itu diperlukan prediksi akademik siswa untuk menekan pengaruh buruk konsumsi alkohol pada prestasi akademiknya. Salah satu teknik untuk memprediksi akademik tersebut adalah menggunakan metode data mining. Berdasarkan masalah ini maka penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kinerja akademik siswa dengan menerapkan teknik prediksi dalam data mining. Penelitian ini dibagi menjadi 5 tahapan meliputi kajian pustaka pengumpulan data data pre-processing data processing dan evaluasi hasil. Data diperoleh dari dataset publik ldquo Student Alcohol Consumption rdquo yang mencakup variabel-variabel seperti nilai pada semester pertama kedua dan ketiga aspek demografis aspek akademik aspek keluarga aspek sosial siswa konsumsi alkohol siswa pada hari kerja dan akhir pekan. Tahap data pre-processing melibatkan beberapa proses mencakup mencakup proses discretize set role dan SMOTE upsampling. Model prediksi yang digunakan untuk mendiagnosa hasil pemeriksaan pasien adalah Random Forest. Evaluasi hasil prediksi menggunakan metrik accuracy precision dan recall. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Random Forest menghasilkan hasil terbaik pada dataset bahasa Portugis menggunakan SMOTE dan label dua kelasm dengan akurasi 95.54% presisi 98.08% dan recall 92.90%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan algoritma Random Forest bagus digunakan memprediksi performa siswa berdasarkan tingkat konsumsi alkohol menggunakan label dua kelas dan data yang seimbang.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2024.

Deskripsi Fisik

xi, 35 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

3178/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. ALGORITMA RUNDOM FOREST - TINGKAT KONSUMSI ALKOHOL - AKADEMIK SISWA
2. RUNDOM FOREST ALGORITHM - ALCOHOL CONSUMPTION LEVEL - STUDENTS' ACADEMICS

Pembimbing

1. Triyanna Widiyaningtyas, M.t.

Lampiran Berkas