<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . . "PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI PERFORMA \r\nAKADEMIK CALON MAHASISWA MENGGUNAKAN\r\nPENDEKATAN STACKING ENSEMBLE LEARNING \r\n(Studi Kasus: Universitas Slamet Riyadi)"^^ . "Penelitian ini berjudul Pengembangan Model Prediksi Performa Akademik\r\nCalon Mahasiswa Menggunakan Pendekatan Stacking Ensemble Learning.\r\nPenelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi performa akademik calon\r\nmahasiswa sejak tahap penerimaan dengan memanfaatkan data historis\r\npendaftaran. Variabel penelitian dibatasi pada fitur akademik, meta-features,\r\nsosioekonomi, dan demografi yang bersumber dari data Penerimaan Mahasiswa\r\nBaru (PMB) dan PDDikti Universitas Slamet Riyadi. Metode yang digunakan\r\nadalah pembelajaran mesin dengan pendekatan stacking ensemble learning,\r\nmenggunakan Random Forest, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors\r\nsebagai model dasar, serta XGBoost sebagai meta-model. Untuk mengatasi\r\nketidakseimbangan kelas pada klasifikasi multikelas, diterapkan teknik Synthetic\r\nMinority Over-sampling Technique (SMOTE).\r\nHasil penelitian menunjukkan bahwa model stacking ensemble memberikan\r\nperforma prediksi yang lebih stabil dan unggul dibandingkan model tunggal\r\nmaupun kombinasi dua model dasar. Kombinasi tiga model dasar menghasilkan\r\nkinerja terbaik berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUCROC.\r\n\r\nBerdasarkan analisis feature importance pada meta-model, fitur akademik\r\nmenjadi kontributor dominan dengan persentase antara 47-50%, diikuti oleh metafeatures\r\nsebesar\r\n17-21%,\r\nfitur\r\nsosioekonomi\r\nsebesar\r\n18-20%,\r\ndan\r\nfitur\r\ndemografi\r\n\r\nsebesar\r\n12-14%.\r\nTemuan\r\nini\r\nmenunjukkan\r\nbahwa\r\n\r\nindikator akademik awal dan\r\nkeluaran prediktif dari model dasar memiliki peran utama dalam memetakan\r\nperforma akademik mahasiswa sejak tahap pendaftaran.\r\nBerdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa pendekatan stacking\r\nensemble learning efektif dalam membangun model prediksi performa akademik\r\ncalon mahasiswa secara multikelas. Model yang dikembangkan mampu melakukan\r\ngeneralisasi dengan baik serta merepresentasikan kondisi kelulusan aktual\r\nmahasiswa, sehingga berpotensi digunakan sebagai sistem pendukung keputusan\r\ndalam seleksi penerimaan mahasiswa baru dan perencanaan pembinaan akademik\r\nberbasis data."^^ . "2025-12-11" . . . "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . "Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . . . . . . <> . . "CLAUDIA"^^ . "SWASTIKAWATI"^^ . "CLAUDIA SWASTIKAWATI"^^ . . "Ema"^^ . "Utami"^^ . "Ema Utami"^^ . . "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . . . . . "PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI PERFORMA \r\nAKADEMIK CALON MAHASISWA MENGGUNAKAN\r\nPENDEKATAN STACKING ENSEMBLE LEARNING \r\n(Studi Kasus: Universitas Slamet Riyadi) (Text)"^^ . . . . . "23.55.2506 CLAUDIA SWASTIKAWATI.pdf"^^ . . "HTML Summary of #31738 \n\nPENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI PERFORMA \nAKADEMIK CALON MAHASISWA MENGGUNAKAN \nPENDEKATAN STACKING ENSEMBLE LEARNING \n(Studi Kasus: Universitas Slamet Riyadi)\n\n" . "text/html" . . . "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum"@en . .