Teknik Forward Selection untuk Memilih Fitur Terbaik pada Prediksi Prestasi Mahasiswa Berbasis Naïve Bayes
Keywords:
Teknik Forward Selection untuk Memilih Fitur Terbaik pada Prediksi Prestasi Mahasiswa Berbasis Naïve BayesAbstract
Prediksi prestasi mahasiswa merupakan aspek penting dalam dunia pendidikan yang memungkinkan untuk mengambil tindakan lanjutan dalam meningkatkan kualitas pembelajaran. Namun, penggunaan pengklasifikasi tunggal dalam prediksi belum memberikan kinerja yang optimal. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penerapan metode Ensemble Learning untuk meningkatkan kinerja prediksi prestasi mahasiswa berbasis Naïve Bayes. Namun, hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan belum berhasil meningkatkan kinerja model prediksi secara signifikan.
References
Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2016). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.
Tang, J., Alelyani, S., & Liu, H. (2014). Feature selection for classification: A review. Data Classification: Algorithms and Applications, 37(1), 37-64.
Devi, G. A., & Rao, M. S. (2016). A Review on Naïve Bayes Classifier.
Ardianto, F., & Wibisono, S. (2020). Predicting Student Achievement Using Naïve Bayes Classifier: A Case Study in Indonesian Higher Education. International Conference on Information and Communication Technology for the Muslim World.
Safira Nury Safitri., Haryono Setiadi., & Esti Suryani. (2022). Educational Data Mining Using Cluster Analysis Methods and Decision Trees based on Log Mining
