APLIKASI CHI-SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION DALAM KLASIFIKASI LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS MATARAM

ISMAWATI, ISMAWATI (2022) APLIKASI CHI-SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION DALAM KLASIFIKASI LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS MATARAM. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
Skripsi Ismawati.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Program studi Matematika FMIPA Universitas Mataram menjadikan penyusunan skripsi sebagai salah satu syarat kelulusan mahasiswanya. Dalam penyusunannya, tidak semua mahasiswa dapat menyelesaikannya dengan cepat. Waktu penyelesaian skripsi mahasiswa dibagi menjadi dua kategori yakni cepat (≤ 12 bulan) dan lambat (> 12 bulan). Lama penyelesaian skripsi tersebut dipengaruhi oleh berbagai macam faktor, antara lain IPK mahasiswa, Jenis Kelamin Mahasiswa, Topik Skripsi, Jenis Data Penelitian, Jenis Penelitian, Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama, dan Kelompok Bidang Ilmu Dosen Pembimbing Utama. Oleh karena tidak semua mahasiswa dapat menyelesaikan skripsinya dengan cepat, maka akan dianalisis faktor yang mempengaruhi dan menentukan klasifikasi mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan metode klasifikasi Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Berdasarkan hasil analisis data menggunakan CHAID, variabel yang berpengaruh signifikan dalam penyelesaian skripsi yakni Topik Skripsi, Jenis Penelitian dan Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama, adapun klasifikasi mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi dibagi menjadi empat, yakni Mahasiswa dengan Topik Skripsi Statistika ataupun terapan yang dibimbing oleh dosen pembimbing utama perempuan, Mahasiswa dengan Topik Skripsi Statistika ataupun terapan yang dibimbing oleh dosen pembimbing utama lakilaki, Mahasiswa dengan Topik Skripsi matematika Murni dengan jenis penelitian dasar, dan Mahasiswa dengan Topik Skripsi matematika Murni dengan jenis penelitian terapan. Hasil ketepatan klasifikasi yakni sebesar 69%, hasil yang diperoleh relatif kecil karena data pada peubah respon tidak seimbang. Hasil ketepatan dapat ditingkatkan dengan cara melakukan resampling data dan menerapkan metode Bagging pada data tersebut.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Kata Kunci : Skripsi, Klasifikasi, CHAID, data tidak seimbang, resampling.
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions: Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User: Rini Trisnawati
Date Deposited: 01 Apr 2022 07:13
Last Modified: 01 Apr 2022 07:13
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/28576

Actions (login required)

View Item View Item