…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING

PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING
type: Thesis
type: Article
abstract: Masa sekolah menengah merupakan periode penting untuk perkembangan kinerja akademik dan sosial siswa. Educational data mining (EDM) menjadi salah satu metode strategis yang mampu mengeksplorasi pola dalam data pendidikan untuk memprediksi kinerja akademik berdasarkan berbagai faktor, termasuk kepribadian siswa. Namun, ketidakseimbangan data pendidikan masih menjadi masalah yang dapat menyebabkan bias pada model prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap kinerja akademik matematika siswa sekolah menengah pertama, seperti faktor akademik, demografis, dan kepribadian model Big Five. Metode Random Forest dan teknik oversampling SMOTE digunakan untuk mengidentifikasi komponen yang berkontribusi terhadap kinerja akademik siswa, serta meningkatkan performa model prediksi. Penelitian ini menunjukkan bahwa faktor akademik menjadi faktor penting, sementara faktor sosial-ekonomi dan kepribadian kurang signifikan terhadap kinerja akademik. Selain itu, penerapan teknik SMOTE terbukti efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan data, serta model Random Forest memiliki performa optimal dengan tuning yang tepat. Kombinasi antara Random Forest,hyperparameter tuning GridSearchCV dan SMOTE berhasil mengembangkan model dengan tingkat akurasi mencapai 99%.
date: 2025-09-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING (Text)
has version: PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING (Text)
has published: PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING (Text)
type: Document
has file: 23.55.2465 - Annisa Nurul Pratiwi.pdf
has part: 23.55.2465 - Annisa Nurul Pratiwi.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

Annisa Nurul Pratiwi
type: Person
given name: Annisa Nurul
family name: Pratiwi

HTML Summary of #31751 PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING
format: text/html
primary topic: PREDIKSI KINERJA AKADEMIK MATEMATIKA SISWA BERDASARKAN KEPRIBADIAN BIG FIVE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN TEKNIK SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept