Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."