ABSTRAKSI: Salah satu variabel indikator yang dapat digunakan untuk mengukur performansi studi mahasiswa adalah informasi mengenai lama studi yang berkaitan erat dengan kelulusan tepat waktu. Prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dapat berperan sebagai early warning, baik bagi dosen wali, ketua program studi maupun mahasiswa yang bersangkutan. Prediksi kelulusan yang dilakukan tepat setelah menyelesaikan Tahun Pembelajaran Bersama (TPB) akan berdampak positif dalam proses perbaikan performansi studi mahasiswa dan memperbesar peluang kelulusan tepat waktu.
Penelitian ini menggunakan model Neuro Fuzzy Classification (NEFCLASS) untuk memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa. Hasil prediksi diklasifikasikan ke dalam 2 kelas yaitu kelas tepat waktu dan kelas tidak tepat waktu. NEFCLASS merupakan salah satu model penggabungan antara ANN dan fuzzy. NEFCLASS dapat membangun sebuah pemodelan sistem fuzzy yang memiliki kemampuan belajar sebagaimana kemampuan yang dimiliki oleh ANN. Kemampuan belajar tersebut digunakan NEFCLASS untuk menemukan fuzzy rules dan fungsi keanggotaan yang tepat bagi permasalahan yang diberikan. Metode ini memiliki keunggulan ANN dan fuzzy system secara bersamaan yaitu mampu belajar, dapat beradaptasi, dan mampu mengekstrak pengetahuan.
Prediktor yang digunakan untuk memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa pada penelitian ini adalah IPK TPB, lama masa TPB yang ditempuh, jumlah mata kuliah mengulang, dan jumlah pengambilan mata kuliah tertentu di masa TPB. Analisis dilakukan terhadap pengaruh prediktor dan pengaruh parameter learning rate serta epoch terhadap performansi sistem. Hasil yang diperoleh dari penelitian menunjukkan performansi optimal yang dapat diperoleh adalah sebesar 77.725%.
Kata Kunci : prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa, NEFCLASS.ABSTRACT: One of the indicator variables that can be used to measure of student performance is the information about period of studies which is closely related to the graduation. Prediction of study period can be an early warning both for faculty trustee, chairman of faculty and student. Prediction of study period which is done after the first year of college has positive impact for student performance , it can increase the chance for student to graduate ontime.
This research use the Neuro Fuzzy Classification (NEFCLASS) model to predict the study period of students. The prediction result is clasified into two classes, ontime class and not ontime class. NEFCLASS is the combination model of ANN and fuzzy. It can build a fuzzy system model that can be able to learn as same as ANN to find fuzzy rules and appropriate membership functions for the problems. It has the capabilities both of ANN and fuzzy system which are able to learn, adaptable, and able to extract knowledge.
Predictors are used to predict the study period of student are GPA of TPB, period of TPB, the total number of repeated courses, and the number of particular repeated courses in the period of TPB. Analyzes were performed on the influence of predictors, learning rate and the epoch of the system performance. The results showed that optimal performance that can be obtained is 77.725%.
Keyword: predict study period of student, NEFCLASS