p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Prediksi Performansi Mahasiswa dengan Mempertimbangkan Motivasi Intrinsik Menggunakan Machine Learning

## Andi Muhammad Fiqri Achmad
Program Studi Teknik Industri Agro, Politeknik ATI Makassar, Makassar Indonesia * Koresponden email : am_fiqri@atim.ac.id Diterima: 13 September 2023 Disetujui: 19 September 2023

## Abstract
One of the factors that influence the success of an undergraduate student is learning motivation. Students are required to learn and develop themselves independently and actively find the source of knowledge, not just getting knowledge from the lecturers alone. One type of motivation is intrinsic motivation. Intrinsic motivation can be in the form of satisfaction in undergoing learning and gaining knowledge, the existence of  appreciation  of  the  achievements  achieved,  and  the  existence  of  life  goals  to  be  achieved.  Thus  it  is necessary to do research to predict student learning performance by considering the intrinsic motivation of students. Primary data was obtained from the motivational questionnaire of 100 students, while secondary data includes attendance data, quiz data, assignments, mid-term exam, and final exam. Furthermore, the two types of data are combined. The first stage uses the Logistics Regression Algorithm, Support Vector Classifier, Decision Tree, Random Forest, Gaussian Naïve Bayes, and K-Nearest Neighbors. The quality of the algorithm is measured using the level of accuracy. Cross validation test with 5 K-Fold was carried out, and the Decision Tree algorithm was obtained with the highest yield of 0.898051. The second stage is to do a tuning hyperparameter using a Grid Search and obtained a value of 0.927206. The third stage is to predict data test as much as 21 data and obtained accuracy of 0.904761.

## Keywords: machine learning classification, intrinsic motivation, student performance

## Abstrak
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  seorang  mahasiswa  dalam  menempuh  perkuliahan adalah  motivasi  belajar.  Mahasiswa  dituntut  untuk  belajar  dan  mengembangkan  diri  secara  mandiri  dan aktif  mencari  sumber  ilmu,  bukan  hanya  sekadar  mendapatkan  ilmu dari  dosen  semata.  Salah  satu  jenis motivasi  adalah  motivasi  intrinsik.  Motivasi  intrinsik  dapat  berupa  adanya  kepuasan  dalam  menjalani pembelajaran dan memperoleh pengetahuan, adanya apresiasi terhadap prestasi yang dicapai, dan adanya tujuan  hidup  yang  ingin  dicapai.  Dengan  demikian  perlu  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi performansi  belajar  mahasiswa  dengan  mempertimbangkan  motivasi  intrinsik  mahasiswa.  Data  primer diperoleh dari kuesioner motivasi 100 mahasiswa, sedangkan data sekunder meliputi data kehadiran, data hasil  Kuis,  Tugas,  UTS,  dan  UAS.  Selanjutnya  kedua  jenis  data  tersebut  digabungkan.  Tahap  pertama menggunakan  algoritma Logistic  Regression,  Support  Vector  Classifier,  Decision  Tree,  Random  Forest, Gaussian Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbors . Kualitas algoritma diukur menggunakan tingkat akurasi. Dilakukan uji cross validation dengan K-Fold sebanyak 5, dan didapatkan algoritma Decision Tree dengan hasil  tertinggi  yaitu  0,898051.  Tahapan  kedua  adalah  melakukan hyperparameter  tuning menggunakan Grid Search dan diperoleh nilai 0,927206. Tahap ketiga yaitu melakukan prediksi data test sebanyak 21 data dan diperoleh akurasi sebesar 0,904761.
Kata Kunci: machine learning classification, motivasi intrinsik, performansi mahasiswa

## 1. Pendahuluan
Pendidikan adalah salah satu faktor yang paling berpengaruh terhadap kesuksesan seseorang. Dengan mengenyam pendidikan seseorang diharapkan memiliki pengetahuan yang lebih baik, karakter dan etika yang  makin  terbentuk,  serta  lebih  mudah  mendapatkan  pekerjaan.  Mahasiswa  pada  khususnya  dituntut untuk memiliki skill sesuai dengan bidang keahliannya [1].
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  seorang  mahasiswa  dalam  menempuh perkuliahan  adalah  motivasi  belajar  [2].  Saat  seseorang  menyandang  status  sebagai  mahasiswa,  maka  ia dituntut untuk belajar dan mengembangkan diri secara mandiri dan aktif mencari sumber ilmu, bukan hanya sekadar  mendapatkan  ilmu  dari  dosen  semata  [3].  Menjalani  kemandirian  sebagai  mahasiswa  tentunya bukanlah hal yang mudah apabila mahasiswa tersebut tidak memiliki motivasi untuk meraih tujuan yang
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
ingin dicapai dalam perkuliahan [4]. Motivasi yang mendorong mahasiswa dalam belajar terbagi dalam dua jenis, yaitu motivasi intrinsik dan motivasi ekstrinsik [5].
Salah satu jenis motivasi adalah motivasi intrinsik. Dalam hal pembelajaran, motivasi intrinsik dapat berupa  adanya kepuasan  dalam  menjalani  pembelajaran  dan  memperoleh pengetahuan,  adanya  apresiasi terhadap  prestasi  yang dicapai,  dan  adanya  tujuan hidup  yang  ingin  dicapai  [6].  Dengan demikian  perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi performansi belajar mahasiswa dengan melihat setiap hasil pada proses perkuliahan serta mempertimbangkan motivasi intrinsik mahasiswa.
Penelitian  untuk  memprediksi  performansi  belajar  telah  beberapa  kali  dilakukan.  [7]  melakukan prediksi untuk nilai ujian akhir mahasiswa dengan ujian tengah semester sebagai sumber data. Data tersebut kemudian  dimodelkan  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi.  [8]  memprediksi  performansi akademik  siswa  sekolah  menengah dengan mempertimbangkan  aspek  sosio-demografi,  kondisi  sekolah, dan kondisi siswa. Ref [9] memprediksi mahasiswa dropout dari kampus dengan algoritma Stacked . [10] memprediksi performansi akademik siswa menggunakan Decision Tree dan Fuzzy Genetic Algorithm . [11] memprediksi  performansi  instruktur  /  dosen  terhadap  hasil  yang  dirasakan  mahasiswa  menggunakan beberapa algoritma. Sedangkan penelitian yang mempertimbangkan motivasi intrinsik sebagai salah satu faktor dalam mengukur performansi mahasiswa belum pernah dibahas.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Alur Penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dengan  melakukan  studi  kasus  empiris.  Selanjutnya  dilakukan  studi literatur terhadap masalah dan metode yang digunakan. Kemudian dihasilkan formulasi masalah dari studi kasus  dan  literatur  yang  telah  dilakukan.  Setelah  formulasi  masalah  telah  jelas,  selanjutnya  dilakukan analisis data untuk masalah prediksi. Dan tahap terakhir adalah membuat kesimpulan dan saran.
Gambar 1 . Alur penelitian

## 2.2 Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Politeknik ATI Makassar Jurusan Teknik Industri Agro, Jalan Sunu no. 220 Kota Makassar.

## 2.3 Objek Penelitian
Objek dalam penelitian ini adalah mahasiswa Jurusan Teknik Industri Agro angkatan 2022, dengan jumlah total mahasiswa sebanyak 118 orang. Dari jumlah total mahasiswa tersebut, hanya 100 mahasiswa saja yang mengisi kuesioner motivasi intrinsik.
2.4 Alat
Adapun alat yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Google Form
2. Microsoft Excel
3. Python 3.7.11
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 2.5 Studi Kasus Empiris
Studi kasus empiris dilakukan untuk mengetahui gejala masalah empiris yang terjadi, yaitu masih banyaknya mahasiswa yang merasa kesulitan dalam belajar secara mandiri. Akar masalah tersebut ternyata berasal  dari  motivasi  mahasiswa  yang  kurang  sehingga  menyebabkan  nilai  yang  mereka  dapatkan  juga menurun.  Dengan  demikian  diperoleh  definisi  masalah  yaitu  prediksi  performansi  mahasiswa  dengan mempertimbangkan motivasi intrinsik.

## 2.6 Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan tentang hubungan motivasi dan hasil belajar mahasiswa. Studi literatur juga dilakukan untuk mengetahui algoritma machine learning yang digunakan dalam masalah prediksi.

## 2.7 Formulasi Masalah
Formulasi  masalah  menjelaskan  rumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian.  Rumusan  masalah  dari penelitian  ini  adalah  bagaimana  model  prediksi  performansi  mahasiswa  dengan  mempertimbangkan motivasi intrinsik menggunakan algoritma machine learning. Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengembangkan  model  prediksi  performansi  mahasiswa  dengan  mempertimbangkan  motivasi intrinsik mahasiswa.

## 2.8 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  dilakukan  dengan menyebarkan kuesioner kepada 118 mahasiswa aktif untuk memperoleh data motivasi setiap mahasiswa, dan  diperoleh  respon  dari  100  mahasiswa.  Daftar  pertanyaan  motivasi  intrinsik  sendiri  diperoleh  dalam penelitian [6], dengan hanya mengambil daftar pertanyaan yang telah valid.
Data  sekunder  sendiri  dikumpulkan  dari  hasil  proses  perkuliahan  pada  mata  kuliah  Menggambar Teknik. Data tersebut meliputi data kehadiran, data hasil Kuis, Tugas, UTS, dan UAS. Selanjutnya kedua jenis data tersebut digabungkan agar dapat dimodelkan menggunakan algoritma machine learning .

## 2.9 Penerapan Algoritma
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya dibagi 2 bagian, yaitu data train sebanyak 80% dari total jumlah  data, dan data  test sebanyak 20% dari  total  jumlah data. Data  train adalah  data  yang  digunakan sebagai  input  untuk  membentuk  model  prediksi,  sedangkan data  test adalah  data  yang  digunakan  untuk mengetahui kualitas solusi dari model prediksi yang telah dibuat sebelumnya menggunakan data train . Tahapan  penerapan  algoritma  terbagi  kedalam  tiga  bagian,  yaitu  pertama  adalah  pemodelan menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi,  seperti Logistic  Regression,  Support  Vector  Classifier, Decision Tree, Random Forest, Gaussian Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbors . Pada seluruh algoritma tersebut dilakukan uji cross validation dengan K-Fold sebanyak 5. Cross validation adalah sebuah metode untuk  menguji  kualitas  prediksi  sebuah  model  dan  menghindari  terjadinya overfitting berdasarkan pembagian data yang disebut K-Fold [12]. Uji cross validation dilakukan sebanyak 20 kali kemudian dirata- ratakan untuk melihat algoritma dengan hasil uji tertinggi.
Tahapan  kedua  adalah  melakukan hyperparameter  tuning atau  optimasi  parameter  terhadap algoritma  yang  terpilih  dari  tahap  pertama  sebelumnya. Hyperparameter  tuning ini  dilakukan  untuk meningkatkan  kualitas  solusi  yang  telah  diperoleh  dengan  parameter  default  dari  algoritma  terpilih. Optimasi  parameter  dilakukan  menggunakan  algoritma Grid  Search .  Setelah  hasil  optimasi  didapatkan, selanjutnya hasil optimasi tersebut dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dari parameter default dengan menggunakan uji cross validation sebanyak 20 kali dan dirata – ratakan. Tahapan ketiga adalah melakukan prediksi menggunakan feature data test berdasarkan model yang telah  diperoleh  pada  tahap  kedua.  Hasil  prediksi  kemudian  dibandingkan  dengan target  data  test untuk melihat  kemampuan  prediksi  dari  model  yang  telah  dibuat  terhadap  kasus  nyata.  Seluruh  hasil  yang diperoleh, baik saat uji cross validation hingga tahap prediksi menggunakan kriteria akurasi atau accuracy score sesuai dengan yang dijelaskan dalam [13].

## 2.10 Analisis Hasil Komputasi
Bagian ini membahas tentang interpretasi hasil yang diperoleh dari pengolahan data menggunakan algoritma machine learning . 2.11 Kesimpulan
Bagian ini menjelaskan kesimpulan dari hasil penelitian yang dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebelum melakukan prediksi terkait performansi hasil belajar mahasiswa, dilakukan terlebih dahulu uji korelasi Pearson. Uji korelasi Pearson dilakukan untuk melihat seberapa besar hubungan antar variabel. Hasil uji korelasi Pearson dalam bentuk heatmap dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 2 . Korelasi antar variabel Sumber: Hasil olahan data
Dari Gambar 2 diatas,  diketahui  bahwa  total  nilai  memiliki  nilai  korelasi  terbesar  terhadap  Nilai Akhir, yaitu sebesar 0,81. Hal ini terjadi karena Nilai Akhir dalam bentuk huruf merupakan hasil konversi dari Total Nilai yang diperoleh sebelumnya, sehingga sangat wajar apabila kedua variabel tersebut memiliki nilai korelasi yang kuat. Selain itu, nilai UTS dan UAS juga memiliki nilai korelasi yang tinggi terhadap Total  Nilai  dan  Nilai  Akhir,  karena  nilai  UTS  berkontribusi  35%  terhadap  Total  Nilai  dan  UAS berkontribusi 40% terhadap Total Nilai. Selain itu masing – masing Tugas dan Quiz juga memiliki korelasi yang cukup tinggi terhadap Nilai Akhir, walaupun kontribusi seluruh Tugas hanya 25% dan seluruh Quiz hanya  10%  dari  Nilai  Akhir. Gambar  2 juga  menunjukkan  bahwa  kehadiran  berpengaruh  sangat  kecil bahkan bernilai negatif terhadap Nilai Akhir, dan tinggi rendahnya motivasi mahasiswa dalam menjalani perkuliahan ternyata tidak berdampak terlalu besar terhadap Nilai Akhir.
Setelah uji korelasi Pearson, selanjutnya dilakukan pemodelan tahap pertama menggunakan seluruh algoritma klasifikasi yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil pemodelan tahap pertama dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah:
Tabel 1 . Uji cross validation enam algoritma klasifikasi Percobaan Logistics SVC DT RF KNN GNB 1 0,520588  0,675735 0,903676 0,843382  0,433088 0,77 2 0,520588  0,675735 0,891176 0,818382  0,433088 0,77 3 0,520588  0,675735 0,891176 0,758824  0,433088 0,77 4 0,520588  0,675735 0,891176 0,831618  0,433088 0,77 5 0,520588  0,675735 0,903676 0,796324  0,433088 0,77 6 0,520588  0,675735 0,903676 0,818382  0,433088 0,77 7 0,520588  0,675735 0,903676 0,783088  0,433088 0,77 8 0,520588  0,675735 0,903676 0,808088  0,433088 0,77
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 Percobaan Logistics SVC DT RF KNN GNB 9 0,520588  0,675735 0,903676 0,807353  0,433088 0,77 10 0,520588  0,675735 0,891176 0,830147  0,433088 0,77 11 0,520588  0,675735 0,891176 0,830882  0,433088 0,77 12 0,520588  0,675735 0,903676 0,807353  0,433088 0,77 13 0,520588  0,675735 0,903676 0,843382  0,433088 0,77 14 0,520588  0,675735 0,903676 0,783088  0,433088 0,77 15 0,520588  0,675735 0,891176 0,819118  0,433088 0,77 16 0,520588  0,675735 0,891176 0,808088  0,433088 0,77 17 0,520588  0,675735 0,891176 0,783824  0,433088 0,77 18 0,520588  0,675735 0,891176 0,818382  0,433088 0,77 19 0,520588  0,675735 0,903676 0,830882  0,433088 0,77 20 0,520588  0,675735 0,903676 0,830882  0,433088 0,77 Rata - rata 0,520588  0,675735 0,898051 0,812574  0,433088 0,77

## Sumber: Hasil olahan data
Berdasarkan Tabel  1 ,  rata  –  rata  tertinggi  dari  hasil  uji cross  validation diperoleh  dari  algoritma Decision  Tree dengan  nilai  sebesar  0,898051.  Nilai  ini  jauh  lebih  besar  dibanding  algoritma  lainnya. Dengan hasil tersebut maka algoritma Decision Tree yang akan digunakan dalam penelitian ini. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  optimasi  terhadap  hasil  yang  telah  diperoleh.  Optimasi dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  solusi  yang  telah  diperoleh  sebelumnya  menggunakan Decision Tree . Optimasi Hyperparameter dilakukan menggunakan Grid Search karena jumlah data dan feature yang diolah  tidak  terlalu  banyak  sehingga  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  tidak  terlalu  lama  pula,  dan algoritma Grid  Search juga  mampu  menghasilkan  solusi  optimal  berdasarkan  nilai  parameter  yang dimasukkan [14].
Berdasarkan  [15],  ada  empat  parameter  dari  algoritma Decision  Tree yang  paling  mempengaruhi hasil  prediksi,  yaitu max_depth,  min_samples_split,  min_samples_leaf,  dan  min_impurity_decrease . Keempat parameter ini yang akan diolah dengan nilai input adalah sebagai berikut:
Tabel 2 . Data untuk hyperparameter tuning Parameter Nilai Max_depth Range (0, 100, 1) Min_samples_split Range (2, 20, 1) Min_samples_leaf Range (1, 20, 1) Min_impurity_decrease [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01] Sumber: Hasil olahan data
Dari Hyperparameter Tuning , diperoleh nilai parameter optimal adalah:
Tabel 3 . Parameter terpilih Parameter Nilai Max_depth 97 Min_samples_split 8 Min_samples_leaf 2 Min_impurity_decrease 0.01 Sumber: Hasil olahan data
Perbandingan antara Decision Tree dengan menggunakan parameter di Tabel 3 dan tanpa parameter tersebut dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah:
Tabel 4 . Perbandingan hasil cross validation dengan dan tanpa tuning Percobaan DT DT_GS 1 0,903676 0,927206 2 0,891176 0,927206 3 0,891176 0,927206 4 0,891176 0,927206 5 0,903676 0,927206 6 0,903676 0,927206 7 0,903676 0,927206 8 0,903676 0,927206
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 Percobaan DT DT_GS 9 0,903676 0,927206 10 0,891176 0,927206 11 0,891176 0,927206 12 0,903676 0,927206 13 0,903676 0,927206 14 0,903676 0,927206 15 0,891176 0,927206 16 0,891176 0,927206 17 0,891176 0,927206 18 0,891176 0,927206 19 0,903676 0,927206 20 0,903676 0,927206 Rata - rata 0,898051 0,927206 Sumber: Hasil olahan data
Dari Tabel  4 diatas,  diketahui  bahwa dari  20  kali  percobaan  uji cross  validation yang  dilakukan, algoritma Decision Tree yang menggunakan parameter pada Tabel 3 mengungguli seluruh hasil sebelum parameter tersebut diterapkan, dengan nilai rata  – rata sebesar 0,927206. Selanjutnya dilakukan prediksi terhadap data test yang dipersiapkan sebelumnya. Hasil prediksi dapat dilihat dari Tabel 5 .
Tabel 5 . Perbandingan Data test dengan hasil prediksi No. Data Test Hasil Prediksi 1. 4 3 2. 4 3 3. 6 6 4. 5 5 5. 2 2 6. 3 3 7. 2 2 8. 5 5 9. 7 7 10. 3 3 11. 6 6 12. 5 5 13. 4 4 14. 6 6 15. 5 5 16. 3 3 17. 2 2 18. 3 3 19. 2 2 20. 3 3 21. 3 3

## Sumber: Hasil olahan data
Pada Tabel  5 diatas,  hanya  terdapat  2  hasil  prediksi  yang  tidak  sesuai  dengan data  test .  Tingkat akurasi yang diperoleh dari accuracy_score adalah sebesar 0,904761, atau hanya terdapat selisih sebesar 0,022445. Dengan kecilnya selisih nilai tersebut dan tingginya tingkat akurasi yang diperoleh maka model dapat digunakan untuk melakukan prediksi sesuai masalah yang dijelaskan.

## 4. Kesimpulan
Model  prediksi  performansi  mahasiswa  dengan  mempertimbangkan  motivasi  intrinsik  dapat dilakukan menggunakan algoritma Decision Tree dan optimasi parameter dengan Grid Search , sehingga diperoleh  tingkat  akurasi  terhadap data  test mencapai  0,904761.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi  tersebut
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
menjelaskan  bahwa  performansi  mahasiswa  sudah  dapat  diprediksi  berdasarkan  pengukuran  beberapa feature seperti quiz, tugas, UTS, UAS, kehadiran, dan motivasi intrinsik. Dengan adanya informasi tersebut, dosen  dapat  mengetahui  mahasiswa  mana  yang  akan  menghasilkan  performansi  bagus  dan  mana  yang kurang  bagus.  Mahasiswa  yang  telah  diprediksi  akan  memiliki  performansi  yang  kurang  bagus  dapat diberikan treatment khusus seperti perbaikan tugas atau ujian, pemberian motivasi, bimbingan mendalam terkait  materi,  dan  sebagainya.  Dengan  mengetahui  hasil  prediksi  performansi  mahasiswa,  diharapkan pihak dosen dan kampus dapat memperhatikan proses perkuliahan mahasiswa dan mampu mengantisipasi terjadinya penurunan kualitas mahasiswa.

## 5. Referensi
[1] Y. T. Pambudi, A. Widorotama, A. S. Fahri, dan M. M. Farkhan, “Korelasi Efikasi Diri dan Motivasi Belajar dengan Hasil Belajar Mahasiswa Pendidikan Jasmani," Jurnal Porkes , vol. 5, no. 1, hal. 158– 167, 2022.
[2] R. Lisiswanti, R. Sanusi, dan T. S. Prihatiningsih, “Hubungan Motivasi dan Hasil Belajar Mahasiswa Kedokteran,” J. Pendidik. Kedokt. Indones. Indones. J. Med. Educ. , vol. 4, no. 1, hal. 1, 2015.
[3] A. Fadillah dan A. Baist, “Hubungan Motivasi Dan Perilaku Terhadap Hasil Belajar Mata Kuliah Matematika Ekonomi,” Prima J. Pendidik. Mat. , vol. 1, no. 1, hal. 43, 2017.
[4] Nugraheni F, “Hubungan motivasi belajar terhadap hasil belajar mahasiswa,” Univ. Muria Kudus , hal. 1–12, 2008.
[5] R.  D.  Handayani,  “Analisis  Motivasi  Intrinsik  Dan Ekstrinsik  Mahasiswa  Calon  Guru  Fisika,” J. Kependidikan Penelit. Inov. Pembelajaran , vol. 1, 2017.
[6] E. Siallagan, “Deksripsi Motivasi Intrinsik Dalam Belajar Siswa Kelas III SMP Budi Mulia Padon, Sleman - Yogyakarta Tahun Ajaran 2009/2010 Dan Implikasinya Terhadap Usulan Topik  - Topik Bimbingan,” Universitas Sanata Dharma, 2010.
[7] M. Yağcı, “Educational data mining: prediction of students’ academic performance using machine learning algorithms,” Smart Learn. Environ. , vol. 9, no. 1, 2022.
[8] S. Rajendran, S. Chamundeswari, dan A. A. Sinha, “Predicting the academic performance of middle- and high-school students using machine learning algorithms,” Soc. Sci. Humanit. Open , vol. 6, no. 1, hal. 100357, 2022.
[9] J. Niyogisubizo, L. Liao, E. Nziyumva, E. Murwanashyaka, dan P. C. Nshimyumukiza, “Predicting student’s dropout in university classes using two-layer ensemble machine learning approach: A novel stacked generalization,” Comput. Educ. Artif. Intell. , vol. 3, no. March, hal. 100066, 2022.
[10]  H.  Hamsa,  S.  Indiradevi,  dan  J.  J.  Kizhakkethottam,  “Student  Academic  Performance  Prediction Model Using Decision Tree and Fuzzy Genetic Algorithm,” Procedia Technol. , vol. 25, hal. 326– 332, 2016.
[11]  M.  Agaoglu,  “Predicting  Instructor  Performance  Using  Data  Mining  Techniques  in  Higher Education,” IEEE Access , vol. 4, hal. 2379–2387, 2016.
[12]  D. Berrar, “Cross-validation,” Encycl. Bioinforma. Comput. Biol. ABC Bioinforma. , vol. 1–3, hal. 542–545, 2018.
[13]  M. Grandini, E. Bagli, dan G. Visani, “Metrics for Multi-Class Classification: an Overview,” hal. 1– 17, 2020.
[14]  B.  H.  Shekar  dan  G.  Dagnew,  “Grid  search-based  hyperparameter  tuning  and  classification  of microarray cancer data,” 2019 2nd Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Paradig. ICACCP 2019 , hal. 1–8, 2019.
[15]  W.  Alawad,  M.  Zohdy,  dan  D.  Debnath,  “Tuning  Hyperparameters  of  Decision  Tree  Classifiers Using Computationally Efficient Schemes,” Proc.  - 2018  1st  IEEE  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Knowl. Eng. AIKE 2018 , hal. 168–169, 2018.