dc.contributor.advisor | Khatizah, Elis | |
dc.contributor.advisor | Bukhari, Fahren | |
dc.contributor.author | Aini, Alfa Shinta Nurul | |
dc.date.accessioned | 2021-04-15T00:02:22Z | |
dc.date.available | 2021-04-15T00:02:22Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/106562 | |
dc.description.abstract | Tiap tahun mahasiswa baru yang mendaftar di Departemen Matematika IPB
meningkat, sehingga total mahasiswa aktif semakin bertambah jumlahnya. Padahal
tidak semua mahasiswa dapat lulus tepat waktu. Untuk meningkatkan jumlah
mahasiswa lulus tepat waktu, Departemen Matematika IPB mengambil kebijakan
untuk memberikan bantuan dan perhatian pada mahasiswa yang berpotensi lulus
tidak tepat waktu. Namun hal ini memerlukan mekanisme atau metode untuk
mengidentifikasi kemungkinan kelulusan tepat waktu setiap mahasiswa. Penelitian
ini menerapkan algoritma perceptron untuk memprediksi kemungkinan individu
mahasiswa akan lulus tepat waktu atau tidak. Algoritma ini mengklasifikasikan data
dengan proses learning ke dalam dua kelas yaitu lulus tepat waktu dan lulus tidak
tepat waktu. Selain itu, hasil proses testing dengan software Octave-4.4.1 memiliki
tingkat akurasi sebesar 86.87%. Algoritma ini dapat melakukan pembelajaran untuk
memperbaiki parameter secara periodik, sehingga memudahkan dalam
memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa Matematika IPB di tahun
mendatang tanpa melakukan prediksi ulang. | id |
dc.description.abstract | Every year the number of students enrolled in the Department of Mathematics
IPB University is increased, so that the total number of active students are
increasing. Meanwhile, some students graduate more than 4 years. To increase the
number of students graduates on time, the Department of Mathematics IPB
University take a policy to provide support and attention to students who have the
potential to graduate not on time. However, this requires a mechanism or method
to identify the likelihood of the timely graduation time of each student. This
research applies the perceptron algorithm to predict the likelihood that individual
students will graduate on time or not. In the learning stage of the algorithm, data
are classified into two classes, namely graduation on time and graduation not on
time. The result of the testing process by using the Octave-4.4.1 software has the
accuracy rate of 86.87%. The algorithm can improve the accuracy through its
learning process, making it easier to predict the timely graduation of IPB
undergraduate mathematics students in the coming year without recalculating. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Penerapan Algoritma Perceptron dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Matematika IPB | id |
dc.title.alternative | Application of the Perceptron Algorithm in Predicting the Timely Graduation of IPB Mathematics Students | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | graduation on time | id |
dc.subject.keyword | perceptron | id |
dc.subject.keyword | prediction | id |