Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/111059
Title: Klasifikasi Status Keaktifan Siswa SMA di Jawa Barat Menggunakan Random Forest dengan SMOTE
Authors: Silvianti, Pika
Abdurrahman, La Ode
Itmamurohman, M
Issue Date: 2022
Publisher: IPB University
Abstract: Tingkat 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.
The 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.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/111059
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Cover, Lembar Pengesahan, Prakata, Daftar Isi.pdf
  Restricted Access
Cover4.88 MBAdobe PDFView/Open
G14150015_M Itmamurohman.pdf
  Restricted Access
Fullteks4.9 MBAdobe PDFView/Open
Lampiran.pdf
  Restricted Access
Lampiran2.22 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.