Penerapan SMOTE pada Regresi Logistik Ordinal untuk Klasifikasi Waktu Kelulusan Mahasiswa Statistika

Abstract

Jumlah mahasiswa Statistika IPB yang waktu kelulusannya melebihi 8 semester pada angkatan 2014 mengalami penurunan pada angkatan 2015, namun hingga April 2020 masih terdapat mahasiswa angkatan 2014 dan 2015 yang belum lulus. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor yang memengaruhi perbedaan waktu kelulusan tersebut menggunakan regresi logistik ordinal. Terdapat ketidakseimbangan data pada ketiga kategori peubah respon sehingga diterapkan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan tersebut. Penelitian ini juga dilakukan untuk membuat model regresi logistik ordinal dengan SMOTE dan tanpa SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi logistik ordinal dengan SMOTE merupakan model yang lebih baik dibandingkan tanpa SMOTE karena memiliki nilai R2 Nagelkerke, ketepatan klasifikasi, dan nilai MAUC yang lebih besar. Nilai R2 Nagelkerke yang dihasilkan sebesar 42.39%, ketepataan klasifikasi secara keseluruhan sebesar 59.70%, dan nilai MAUC sebesar 0.7554. Peubah-peubah penjelas yang berpengaruh terhadap waktu kelulusan mahasiswa Departemen Statistika IPB angkatan 2013 sampai 2015 yakni jenis kelamin, beasiswa, minor, riwayat penyakit berat, permasalahan pribadi, dan IPK semester 6.