Show simple item record

dc.contributor.advisorSilvianti, Pika
dc.contributor.advisorAbdurrahman, La Ode
dc.contributor.authorItmamurohman, M
dc.date.accessioned2022-02-07T07:33:28Z
dc.date.available2022-02-07T07:33:28Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/111059
dc.description.abstractTingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Angka putus sekolah jenjang SMA di Indonesia sebesar 0.67%. Jawa Barat merupakan provinsi dengan angka putus sekolah jenjang SMA tertinggi pada tahun ajaran 2017/2018. Tahun ajaran selanjutnya, angka putus sekolah jenjang SMA di jawa Barat menurun. Siswa yang mengalami putus sekolah disebabkan oleh berbagai macam faktor. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh random forest. Jumlah siswa putus sekolah yang sangat sedikit dibandingkan jumlah siswa aktif sekolah menyebabkan ketidakseimbangan pada data. Ketidakseimbangan pada data ditangani menggunakan teknik SMOTE. Random forest dengan SMOTE dinilai mampu memprediksi kelas data dengan lebih baik karena mampu meningkatkan nilai sensitivitas dan menurunkan kesalahan dalam mengklasifikasikan siswa putus sekolah sebagai siswa aktif sekolah. Penghasilan ayah, jumlah saudara, kelas, jenjang pendidikan ayah, dan jenis pekerjaan ayah merupakan peubah-peubah penting yang memberikan pengaruh besar dalam menentukan status keaktifan siswa SMA di Jawa Barat.id
dc.description.abstractThe dropout rate in Indonesia has a higher percentage as education levels grow. The high school dropout rate in Indonesia is at 0.67%. West Java is the province with the highest high school dropout rate in the academic year 2017/2018. In the next academic year, the high school dropout rate in West Java decreased. The student who drop out of school was caused by various factors. This study examines important variables and classification performance that are generated by random forest. The number of dropout students is very small compared to the number of active students. The imbalance data is handled using SMOTE. Random forest with SMOTE is considered able to predict data classes better because it can increase sensitivity values and reduce errors in classifying dropout students as active students. Father's income, number of siblings, class, father's education level, and father's type of work are important variables that have a major influence in determining the active status of high school students in West Java.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleKlasifikasi Status Keaktifan Siswa SMA di Jawa Barat Menggunakan Random Forest dengan SMOTEid
dc.typeUndergraduate Thesisid
dc.subject.keywordClassificationid
dc.subject.keywordImportant variableid
dc.subject.keywordDrop out of schoolid
dc.subject.keywordRandom forestid
dc.subject.keywordSMOTEid


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record