KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR

Pramnesti, Adisty Regina (2027) KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, UPN "Veteran" Jawa Timur.

	Text (Cover) png2pdf-1_merged.pdf Download (4MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (299kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only until 20 June 2027. Download (649kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only until 20 June 2027. Download (1MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only until 20 June 2027. Download (3MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (261kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf Download (597kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only until 20 June 2027. Download (927kB)

Abstract

Tingkat drop-out di pendidikan tinggi menjadi masalah kritis akibat pemborosan sumber daya dan hambatan perkembangan individu-masyarakat. Identifikasi dini mahasiswa berisiko diperlukan, tetapi metode seperti K-Nearest Neighbor (KNN) konvensional rentan terhadap outlier dan data berdimensi tinggi. Penelitian ini mengusulkan kombinasi Principal Component Analysis (PCA) dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk meningkatkan akurasi prediksi drop-out. PCA digunakan mereduksi 14 variabel menjadi 2 variabel. MKNN memodifikasi KNN dengan weight voting berbasis jarak dan validasi data latih untuk mengurangi sensitivitas outlier. Model diimplementasikan dengan pembagian data 60:40 (latih:uji) dan parameter optimal k=9. Hasil menunjukkan PCA+MKNN mencapai akurasi 99,31% (lebih tinggi 0,93% dari KNN standar), mengklasifikasikan 429 dari 432 data uji dengan presisi, recall, dan F1-Score konsisten (99,3%). Integrasi reduksi dimensi dan weight voting terbukti meningkatkan kinerja klasifikasi. Model ini berpotensi menjadi alat pencegahan drop-out berbasis data di institusi pendidikan.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
UNSPECIFIED	Rahajoe, Ani Dijah	NIP19730512 200501 2003	anidijah.if@upnjatim.ac.id.
UNSPECIFIED	Mumpuni, Retno	NIP172198 70 716054	retnomumpuni.if@upnjatim.ac.id

Subjects:

Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming

Divisions:

Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics

Depositing User:

Adisty Pramnesti

Date Deposited:

20 Jun 2025 09:05

Last Modified:

20 Jun 2025 09:05

URI:

https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/38856