Impelementasi Data Mining menggunakan Metode Regresi Linear untuk Memprediksi Nilai Hasil Ujian Akhir

Abstract

Prediksi merupakan sebagian dari metode dalam data mining. Model yang digunakan dalam prediksi yaitu menggunakan model regresi linear. Regresi linear digunakan untuk memprediksi pada data yang disediakan. Dalam penelitian ini, model regresi linear dengan datasheet berisi data-data yang mempengaruhi prestasi siswa dalam meraih nilai ujian akhir. Model regresi linear yang dikembangkan dengan data digunakan untuk memprediksi hasil ujian siswa. Datasheet yang digunakan dalam pengujian menggunakan datasheet public yaitu student_performance.csv. Datasheet tersebut terdiri 395 data dan 33 atribut. Atribut yang digunakan dipilih yang memiliki pengaruh pada label. Pemilihan atribut berdasarkan hasil dari pembobotan pada proses memeriksa korelasi matriks. Berdasarkan bobot, atribut yang digunakan adalah tujuh atribut yang menjadi label. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah CRISP-DM yang terdiri dari business understanding, data understanding, data preparation, pembuatan model, evaluasi dan deploying. Proses data mining menggunakan tools RapidMiner. Dari penelitian ini memberikan hasil model regresi linear y = 0,729 – (0,024 x medu) – (0,020 x Fedu) + (0,053 x failures) – (0,077 x gout) – (0,012 x absences) + (0,126 x G1) + (0,862 x G2). Evaluasi performance nilai RMSE menghasilkan 0,675. Berdasarkan hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model yang dihasilkan dapat direkomendasikan untuk memprediksi nilai ujian siswa