Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/114561
Title: Identifikasi Peubah yang Berpengaruh terhadap Ketidaklulusan Mahasiswa Program Sarjana BUD IPB dengan Regresi Logistik Biner
Authors: Alamudi, Aam
Soleh, Agus M
Riaesnianda, Mahdiyah
Issue Date: 2022
Publisher: IPB University
Abstract: Salah satu jalur masuk yang ada di Institut Pertanian Bogor (IPB) yaitu Beasiswa Utusan Daerah (BUD). Tidak semua mahasiswa BUD IPB dapat menyelesaikan studinya karena di Drop Out (DO) atau mengundurkan diri. Salah satu upaya yang dapat dilakukan IPB untuk menekan angka putus kuliah mahasiswa BUD IPB adalah dengan mengetahui peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB. Peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB dianalisis dengan regresi logistik biner. Terdapat ketidakseimbangan kelas data pada peubah respon sehingga metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Model klasifikasi dengan SMOTE menghasilkan rata-rata sensitivitas yang lebih tinggi dibandingkan model tanpa SMOTE dari 10,66% menjadi 61,91%. Hal tersebut memperkuat bahwa model dengan SMOTE lebih baik untuk memprediksi kelas minoritas (mahasiswa BUD IPB yang tidak lulus). Peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB adalah jenis kelamin, status sekolah asal, kelompok program studi, ada tidaknya Program Pra Universitas (PPU), jenis sponsor, rataan rapor, dan IPK Tahap Persiapan Bersama (TPB) atau Program Pendidikan Kompetensi Umum (PPKU).
One of the entrances available at the Bogor Agricultural University (IPB) is the Regional Representatives Scholarship (BUD). Not all BUD IPB students were able to complete their studies because they dropped out (DO) or resigned. One of the efforts that IPB can do to reduce the dropout rate for BUD IPB students is to find out the variables that affect the failure of BUD IPB students. The variables that influence the failure of BUD IPB students are analyzed by binary logistic regression. There is an imbalance of data classes in the response variables so that the method that can be used to overcome this is the Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). The classification model with SMOTE resulted in a higher average sensitivity than the model without SMOTE from 10,66% to 61,91%. This confirms that the model with SMOTE is better at predicting the minority class (BUD IPB students who do not pass). The variables that affect the failure of BUD IPB students are gender, school status of origin, study program groups, the presence or absence of Pre-University Programs (PPU), type of sponsor, average report cards, and GPA in the Joint Preparation Stage (TPB) or General Competency Education Program (PPKU).
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/114561
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Cover, Lembar Pengesahan, Prakata, Daftar Isi.pdf
  Restricted Access
Cover573.03 kBAdobe PDFView/Open
G14180062_Mahdiyah Riaesnianda.pdf
  Restricted Access
Fullteks2.09 MBAdobe PDFView/Open


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