## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p): 2460-0741
No. 2 Desember 2018

## Perbandingan Akurasi Regresi Logistik dengan Regresi Multinomial untuk Prediksi Kategori IP Mahasiswa Jalur Prestasi
R. Gunawan Santosa #1 , Antonius Rachmat Chrismanto #2
# Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Informatika, Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta Jl. Dr. Wahidin Sudirohusodo No. 5-25 Yogyakarta
1 gunawan@staff.ukdw.ac.id
2 anton@ti.ukdw.ac.id
Abstrak —  Penelitian  ini  membandingkan  akurasi  prediksi antara  model  regresi  logistik  dengan  model  regresi multinomial  terhadap  kategori  Indeks  Prestasi  semester pertama  (IPS1)  mahasiswa  jalur  prestasi  di  Fakultas Teknologi  Informasi  (FTI)  UKDW  untuk  mengetahui akurasi  yang  terbaik.  Pada  kedua  model  tersebut  yang digunakan sebagai  variabel dependen adalah indeks prestasi semester  pertama  (IPS1)  dan  sebagai  variabel  independen yang  digunakan    adalah  lokasi,  kategori,  dan  status  SMA serta    level    kemampuan  bahasa  Inggris.  Dataset  untuk membuat model regresi logistik maupun regresi multinomial digunakan  data  mahasiswa  FTI  angkatan  2008  sampai dengan  angkatan  2015  secara  kumulatif,  sedangkan  data ujinya  menggunakan  data  IPS1  mahasiswa  angkatan  2016. Akurasi  kedua  model  diukur    dengan    menggunakan  tabel Crosstab.  Tabel Crosstab menunjukkan  nilai  akurasi  antara kategori  data  hasil  prediksi  dengan  kategori  data  IPS1 mahasiswa  FTI  angkatan  2016  yang  sebenarnya.  Rata-rata akurasi  prediksi  kategori  IPS1  Mahasiswa  Angkatan    2016 melalui Jalur Prestasi dengan  dengan model regresi logistik adalah  67,80125%,  sedangkan  rata-rata  akurasi  hasil prediksi  dengan  model  regresi  Multinomial  adalah  67,175 %.    Selisih  akurasi  dari  kedua  metode  tersebut  ternyata tidak jauh berbeda.
Kata kunci — Regresi logistik, Regresi multinomial, Prediksi, Tabel crosstab

## I. P ENDAHULUAN
Indeks prestasi mahasiswa merupakan evaluasi keberhasilan    belajar  di  perguruan  tinggi.  Ada  beberapa mahasiswa yang mendapat Indeks Prestasi tinggi,   namun ada  pula  mahasiswa-mahasiswa  yang  memperoleh  indeks prestasi  yang  sangat  rendah.  Pada  pengamatan  yang terjadi  di  Universitas  Kristen  Duta  Wacana  (UKDW) terutama  di  Fakultas  Teknologi  Informasi  (FTI),  ternyata di  tahun pertama ada beberapa mahasiswa yang pindah ke fakultas  lain.  Selain  itu  ada  beberapa  mahasiswa  yang sudah  tidak  melakukan  registrasi  pada  semester-semester berikutnya yaitu sudah tidak aktif dalam perkuliahan atau mengundurkan diri sebagai mahasiswa FTI UKDW.
Ada  banyak  faktor  internal  yang    mempengaruhi  nilai indeks  prestasi  mahasiswa,  misalnya  minat,  bakat, kemampuan,  kerajinan,  motivasi  diri  dalam  mahasiswa. Selain  faktor  internal,  terdapat  juga  faktor  eksternal  yang akan  menjadi  perhatian:  1)  lokasi  sekolah  menengah  atas (SMA),  yang  dapat dikategorikan  menjadi SMA di Jawa dan SMA di luar Jawa, 2) kategori sekolah menengah atas yaitu SMA dan SMK, 3) status SMA, yaitu SMA dengan Negeri atau Swasta, dan 4) level bahasa Inggris dari calon mahasiswa (level dasar, menengah, dan tinggi).
Pada penelitian [1] telah diselidiki tentang faktor-faktor yang  mempengaruhi  IPK  mahasiswa  secara  signifikan, namun belum melihat hubungan yang jelas antara IPK dan faktor-faktor  tersebut.  Ternyata  terdapat  korelasi  antara Indeks Prestasi Semester 1 (IPS1) dengan Indeks Prestasi kumulatif  mahasiswa.  Terbukti  bahwa  IPS1  paling berpengaruh  pada  Indeks  Prestasi  semester  semester sesudahnya.
Pada  penelitian  [2]  telah  didapatkan  hasil  prediksi kategori  IPS1  dengan  model  regresi  Logistik  untuk mahasiswa  angkatan  2015  yang  melalui  jalur  prestasi dengan rata-rata hasil akurasinya adalah 67,857%.
Pada  penelitian  [3],  Santosa  &  Chrismanto  telah menyelidiki  tentang  prediksi  kategori  IP  semester  1 dengan menggunakan model regresi logistik. Dan hasilnya ternyata  rata-rata  akurasi  prediksi  kategori  IP  semester  1 mahasiswa  angkatan  tahun  2016  jalur  prestasi  adalah 67,8013%.  Hasil  ini  tidak  terlalu  berbeda  dengan penelitian sebelumnya [2].
Penelitian  ini  merupakan  kelanjutan  dari  penelitian sebelumnya yang pada hakikatnya mencoba membandingkan    akurasi  model  regresi  multinomial dengan model regresi logistik untuk memprediksi kategori IPS  1  mahasiswa  FTI  UKDW.  Penelitian  ini  diharapkan dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  terhadap  kategori IPS1 mahasiswa angkatan 2016.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Educational Data Mining
Penelitian  ini  pada  hakikatnya  termasuk  dalam  bidang data  mining.  Data  mining  mempunyai    akar  pada  ilmu pembelajaran  mesin  ( machine  learning ),  kecerdasan buatan  (a rtificial  intelligence ),  ilmu  komputer  (c omputer science ),  dan  statistik  [4].    Berbagai  pendekatan  metode dalam
data mining yang berbeda adalah  pengelompokan,  klasifikasi,  dan  pembangunan aturan  asosiasi.    Masing-masing    pendekatan  ini  dapat digunakan untuk menganalisis secara kuantitatif sekumpulan  data besar untuk mendapatkan  makna (pola) tersembunyi  pada  suatu  sistem.    Data  mining  biasanya adalah  proses  eksplorasi,  tetapi  ia  dapat  juga  digunakan untuk penyelidikan konfirmasi [5] [6] [7] [8].
Pada penelitian [9] data mining adalah suatu ilmu yang sedang  berkembang  pesat  sebagai  bagian  dari  ilmu komputer  dan  teknik  Informatika.  Data  mining  yang diterapkan dalam pendidikan atau pengajaran adalah suatu penelitian  yang  menyangkut  berbagai  bidang  ilmu interdisipliner  yang  saat  ini  berkembang  sangat  pesat. Bagian  data  mining  ini,  juga  dikenal  dengan  istilah Educational  Data  Mining  (EDM).    Hal  ini  berkaitan dengan pengembangan berbagai metode untuk mengeksploitasi  jenis  data  unik  yang  berasal  dari lingkungan pendidikan. Tujuannya adalah untuk memahami lebih baik bagaimana proses belajar dari siswa dan mengidentifikasi keadaan atau kondisi dimana mereka dapat  meningkatkan  hasil  pendidikan  serta  untuk mendapatkan  wawasan  dan  mendapatkan  kejelasan  pada fenomena pendidikan yang sedang terjadi.
Menurut  penelitian  [9],  ada  beberapa  metode  populer yang  ada  dalam  EDM,  yaitu:  prediksi, clustering (pengelompokan),  deteksi outlier , relationship  mining, Social Network Analysis (analisis jaringan sosial), process mining ,  dan text  mining. Pada  penelitian  [10]  dilakukan penelitian  yang  berhubungan  dengan  data  mining  dalam konteks  pendidikan  dengan  menawarkan  model  untuk sistem  pendidikan  tinggi  di  universitas.  Dalam  penelitian ini,  metode  klasifikasi  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  siswa  dan  karena  ada  banyak  pendekatan  yang digunakan untuk klasifikasi data, metode pohon keputusan ( decision  tree )  digunakan  pada  penelitian  ini.  Dengan menggunakan  klasifikasi  data  maka  dapat  mengekstrak pengetahuan  yang  menggambarkan  kinerja  siswa  dalam ujian  akhir  semester.  Hal  ini  membantu  dalam mengidentifikasi  siswa  putus  sekolah  dan  siswa  yang membutuhkan  perhatian  khusus  serta  memungkinkan pengajar  untuk  memberikan  bimbingan  atau  konseling yang sesuai.
Raheela  Asif,  Agathe  Merceron,  Syed  Abbas  Ali,  dan Najmi  Ghani  Haider  [11]  mengadakan  penelitian menggunakan metode data mining untuk mempelajari dan mengamati  kinerja  mahasiswa.  Ada  dua  aspek  kinerja siswa  telah  diamati  dan  dipelajari.  Pertama,  adalah memprediksi  pencapaian  akademik  siswa  pada  akhir empat  tahun  program  studi.  Kedua,  mempelajari perkembangan  khusus  dan  menggabungkannya  dengan
hasil  prediksi  tersebut.    Dua  kelompok  siswa  telah diidentifikasi  yaitu:  siswa  berprestasi  tinggi  dan  rendah. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  berfokus  pada sejumlah  mata  kuliah  khusus  yang  merupakan  indikator kinerja  yang  sangat  baik  atau  buruk,  maka  adalah mungkin  untuk  menyediakan  peringatan  atau  pesan  yang tepat  waktu  bagi  siswa.    Dengan  adanya  pesan  tersebut, maka  dapat  diberikan  peringatan  DO  ( Drop  Out )  dan dukungan untuk siswa berprestasi rendah sedangkan untuk siswa yang berprestasi tinggi dapat diberikan peluang dan nasehat lebih lanjut yang berguna untuk karir mereka.
Terakhir,  institusi  pendidikan  mulai  menggunakan teknik  data  mining  untuk  meningkatkan  layanan  yang mereka  sediakan  dan  untuk  meningkatkan  nilai  dan pengetahuan siswa, oleh karena itu S. Lakshmi Prabha dan A.R. Mohamed Shanavas [12] melakukan penelitian yang membahas  tentang  aplikasi Educational  Data  Mining (EDM)  yang  dapat  membuat  prediksi  dan  rekomendasi tindakan  berdasarkan  peningkatan  pengetahuan  ke  dalam tindakan  siswa.  Pengajar  mendapatkan  pemahaman  dan pandangan  terhadap  kinerja  siswa  yang  akan  membantu mereka  dalam  menyesuaikan  pengajaran,  tutorial  dan tugas  yang  akan  diberikan  kepada  siswa.  Dengan menggunakan  data  yang  ada,  maka  institusi  dapat membuat kebijakan, melaksanakan program, dan menyesuaikan  kebijakan  dan  program  untuk  kemajuan pengajaran dan pembelajaran.

## B. Regresi Logistik dan Multinomial
Regresi logistik mulai digunakan pada riset epidemiologi.  Regresi  ini  membuat  atau  membentuk hubungan  antara  satu  atau  lebih  variabel  independen ( eksposure )  terhadap  kondisi  penyakit  yang  diderita. Dalam  hal  ini  penyakit  yang  diderita  merupakan  variabel dependen yang bernilai dikotomi (biner) yaitu 0 mewakili “tidak sakit” dan 1 mewakili “sakit”.
Bentuk  regresi  logistik  sederhana  dan  regresi multinomial  sederhana  (regresi  linier)  dapat  digambarkan secara  mudah pada keterangan berikut ini.  Untuk bentuk regresi logistik (2 variabel x dan y): y = 1 1+e−(α+βx) atau y = e(α+βx) 1+e(α+βx) .    Data  yang  mempunyai  titik cut  off yang tajam  antara  nilai  y=0  dan  y=1  akan  mempunyai  nilai  yang  cenderung  besar,  seperti  pada  Gambar  1  (a).    Data yang mempunyai transisi yang panjang dari y=0  dan y=1 akan  mempunyai  nilai  yang  cenderung  kecil,  seperti pada  Gambar  1  (b)  [13].    Untuk  melakukan  proses klasifikasi  data,  secara  umum  Gambar  1  (a)  lebih  baik karena lebih tegas.
Gambar 1. Grafik Regresi Logistik
Untuk bentuk regresi multinomial (2 variabel x dan y): y  =  +  x.    Data  yang  mempunyai  gradien  atau kemiringan yang besar (mendekati tegak) akan mempunyai  nilai  yang  cenderung  besar,  seperti  pada Gambar  2  (a).    Data  yang  mempunyai  gradien  atau kemiringan yang kecil (mendekati datar) akan mempunyai nilai  yang  cenderung  kecil,  seperti  pada  Gambar  2  (b). Untuk  melakukan  proses  klasifikasi  data,  secara  umum Gambar 2 (a) lebih baik karena jarak antara titik tertinggi dan terendah lebih terdeteksi.

## Gambar 2. Grafik Regresi Multiinomial
Penelitian  yang  dilakukan  pada  tulisan  ini  difokuskan pada  analisis  mengenai  prediksi    data.    Prediksi  indeks prestasi  (IP)  mahasiswa  semester  satu  di  suatu  perguruan tinggi  perlu  dilakukan  secara  dini  untuk  menanggulangi masalah-masalah  yang  mungkin  akan  ditimbulkan  oleh mahasiswa  di  kemudian  hari.    Penelitian  yang berhubungan  dengan      prediksi  IP  semester  satu mahasiswa telah dilakukan, diantaranya adalah:
1. Telah dilakukan  penelitian perbandingan akurasi algoritma  C4.5  dan  CART  dalam  memprediksi kategori IP  mahasiswa, hasilnya Algoritma C4.5 dan  CART  memiliki  akurasi  yang  sama  untuk memprediksi  kategori  IP  mahasiswa  baru angkatan  2016  pada  jalur  prestasi  (data  non- numerik), yaitu sebesar 86,86%. Untuk memprediksi  kategori  IP  mahasiswa  baru angkatan  2016  pada  jalur  non-prestasi  (data numerik),  algoritma  CART  memberikan  akurasi lebih  baik  daripada  C4.5,  yaitu  63,16% berbanding 61,54% [14].
2. Telah  dilakukan penelitian tentang perbandingan akurasi  model  regresi    logistik    untuk  prediksi kategori    IP  mahasiswa    jalur  prestasi    dengan non jalur prestasi, hasilnya hasil rata-rata akurasi model  prediksi kategori  IPS1  mahasiswa angkatan  2016  jalur  prestasi  setelah  uji signifikansi  adalah  70,94%  sedangkan    hasil akurasi  rata-rata  model  prediksi  kategori  IPS1 mahasiswa  angkatan  2016  non  jalur  prestasi setelah uji signifikansi adalah 65,8%.   Jadi rata- rata  persentase  akurasi  model  regresi  logistik dalam  memprediksi  kategori  IPS1  mahasiswa baru  angkatan  2016  melalui  jalur  prestasi  lebih tinggi  daripada  persentase  akurasi  model  regresi Logistik  dalam  memprediksi  kategori  IPS1 mahasiswa baru melalui non jalur prestasi [15]. Pada  penelitian  ini  dibuat  model  regresi  logistik  dan model  regresi  multinomial  untuk  memprediksi  kategori IPS1 mahasiswa FTI UKDW. Pada model regresi logistik variabel  independennya  adalah  status  SMA  (x 1 ),  lokasi
SMA  (x 2 ),  kategori  SMA  (x 3 ),  level  bahasa  Inggris  (x 4 ). Sedangkan  variabel  dependennya  adalah  kategori  IPS1 yaitu  variabel  dikotomi  yang  berupa  status  subjek  yang diklasifikasikan sebagai 0 (“IPS1 dibawah rata-rata”) dan 1  (“IPS1  diatas  rata-rata”).    Gambar  3  menggambarkan skema model regresi logistik pada penelitian ini.

## Gambar 3. Skema model regresi logistik
Gambar  4  menggambarkan  skema  model  regresi multinomial pada penelitian ini.

## Gambar 4. Skema model regresi multinomial
Regresi  logistik  adalah  pendekatan  model  yang  dapat digunakan untuk menggambarkan relasi beberapa variabel independen X terhadap variabel dependen D yang bernilai dikotomi.  Regresi logistik didasarkan pada fungsi logistik yang dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑓(𝑧) = 1 1+𝑒 𝑧 dengan   -  < z <  …(1)
Bentuk  grafik  fungsi  logistik  dengan  variabel independen z adalah seperti pada Gambar 3.

## Gambar 5. Grafik fungsi logistik
Dari Gambar 5 terlihat sifat-sifat fungsi logistik sebagai berikut:
1. Range  nilai  f(z)  terletak  di  antara  0  sampai dengan 1 tanpa memandang nilai z.
2. Untuk  z  -  maka  f(-  )  =0  dan  untuk  z   maka f(  ) = 1 .
3. Alasan  lain  mengapa  model  logistik  menjadi populer adalah karena bentuk dari fungsi logistik. Bentuk  fungsi  ini  menggambarkan  bentuk  kurva S,  sehingga  sering  disebut  termasuk  fungsi sigmoid .  Seperti  dilihat  pada  Gambar  3,  jika
dimulai dari z = -  bergerak ke kanan maka nilai f(z) naik melengkung tajam mendekati z=0 untuk sementara,  kemudian  menaik  secara  dramatis mendekati  1  dan  akhirnya  akan  mendekati  di sekitar 1.
Karena nilai f(z) terletak di antara 0 sampai dengan 1 inilah  maka alasan regresi logistik adalah populer. Model ini  dirancang  untuk  menggambarkan  probabilitas  yang selalu  terletak  antara  0  sampai  dengan  1  [16].  Dalam istilah  epidemiologi  probabilitas  seperti  ini  memberikan nilai  resiko  dari  seorang  individu  untuk  mendapatkan penyakit tertentu .
Sedangkan dalam penelitian ini  model regresi logistik adalah  f  dan  sebagai  fokus  utama  adalah  z  yang  dapat dituliskan  sebagai  kombinasi  linier  dari  x 1 ,  x 2 ,  x 3 , …, x k , yang dapat dilihat pada persamaan (2) dan (3). z =  +  1 x 1 +  2 x 2 + … +  k x k …(2)
sehingga 𝑓̂(𝑧) = 1 1+𝑒−(𝛼+ ∑ 𝛽𝑖𝑥𝑖) …(3)
Nilai  dan  i  merupakan  parameter  yang  tidak diketahui  dan  akan  diestimasi  dari  dataset  yang  berupa sampel  dengan  menggunakan Maksimum  Likelihood Estimator (MLE).  Sehingga  parameter  dan  i  akan diestimasi oleh 𝛼̂ dan 𝛽 𝑖 ̂ . Sedangkan, regresi multinomial merupakan pengembangan  dari  regresi  linier  sederhana.  Regresi multinomial mempunyai bentuk model pada formula (4): y =  +  1 x 1 +  2 x 2 + … +  k x k …(4)
dengan y adalah variabel dependen dan x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , … x k adalah  variabel  independen.  Dengan  menggunakan estimasi  LSE  ( Least  Square  Estimation )  maka  akan didapat  nilai 𝛽̂ dalam  bentuk  persamaan  normal  pada persamaan 5:
𝛽̂ = (𝑥̅ ′ 𝑥̅) −1 (𝑥̅ ′ 𝑦̅ )
…(5)
Nilai  y  pada  formula  (4)  akan  berbentuk  skala  rasio sehingga perlu ditransformasikan menjadi bentuk nominal atau  ordinal  supaya  dapat  dibandingkan  dengan  regresi logistik  yang  outputnya  berbentuk  variabel  kategori (nominal atau ordinal).
Transformasi  untuk  mengubah  skala  rasio  menjadi skala  nominal  atau  ordinal  menggunakan  pengkodean ulang,  yaitu  bila 𝑦̂ <  rata-rata  IPS1  maka  dikodekan dengan  “0”  sedangkan  bila 𝑦̂  rata-rata  IPS1  akan dikodekan  dengan  “1”.  Sehingga  hasil  prediksi  dari regresi  logistik  dan  regresi  multinomial  ini  mempunyai tipe skala yang sama yaitu berskala nominal atau ordinal.
Pada  penelitian  ini,  untuk  mengukur  ketepatan  hasil prediksi  dengan  model  regresi  logistik  dan  regresi multinomial  dapat  digunakan  tabel  Crosstab  (tabulasi silang)  [17]  antara  data  hasil  prediksi  dan  nilai  data observasi sebenarnya seperti dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I C ROSSTAB ANTARA N ILAI D ATA O BSERVASI S EBENARNYA DAN N ILAI D ATA H ASIL P REDIKSI
Nilai Data Hasil Prediksi Total Baris Kategori 1 Kategori 2 Nilai Data Observasi Sebenarnya Kategori 1 n 11 n 12 b 1 Kategori 2 n 21 n 22 b 2 Total Kolom k 1 k 2 n
Ketepatan hasil prediksi diukur dengan persamaan 6. Presentasi Kecocokan = (n 11 + n 22 ) / n …(6)
Persamaan  6  tersebut  yang  merupakan  ukuran  akurasi untuk kedua model tersebut.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Peneliti mengambil data mahasiswa UKDW dari PUSPINDIKA  yang  meliputi  data  mahasiswa Fakultas  Teknologi  Informasi  yang  terdiri  dari Prodi  SI  dan  Prodi  TI.  Sebagai  batasan  hanya akan diambil data mahasiswa SI dan TI sebanyak 8  tahun  akademik  yang  berurutan  yaitu  dari angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan  2015. Data  yang  dari  Puspindika  ini  meliputi  kategori SMA,  status  SMA,  lokasi  SMA  dan  Indeks Prestasi semester 1.
2. Setelah  itu  peneliti  juga  mengambil  data  level kemampuan bahasa Inggris calon mahasiswa FTI UKDW  dari  PUSPINDIKA  (dulu  dari  PPBA UKDW).
3. Setelah itu peneliti  memilih data  mahasiswa FTI tersebut  yang  diterima  melalui  jalur  prestasi. Kenyataan saat ini proses penerimaan mahasiswa baru di UKDW ada dua jalur  yaitu jalur prestasi dan non jalur prestasi (reguler). Perbedaan antara dua  jalur  ini  adalah  pada  proses  penerimaannya, pada jalur prestasi tidak mengikuti tes kemampuan akademik (tes kemampuan Numerik, Verbal,  Spasial  dan  Analogi)  sedangkan  pada non  jalur  prestasi  harus  mengikuti  empat  tes kemampuan akademik tersebut.
4. Kemudian  setelah  dibersihkan  data  tersebut diolah dengan menggunakan regresi logistik. Model  regresi  logistik  sebagai  fokus  utama adalah z yang dapat dituliskan sebagai kombinasi linier  dari  x 1 ,  x 2 ,  x 3 ,  …,  x k ,  yang  dapat  dilihat pada persamaan 2 dan 3, yaitu:
z =  +  1 x 1 +  2 x 2 + … +  k x k sehingga 𝑓̂(𝑧) =
1
1+𝑒−(𝛼+ ∑ 𝛽𝑖𝑥𝑖) Nilai  dan  i merupakan  parameter  yang  tidak diketahui  dan  akan  diestimasi  dari  data  sampel dengan  menggunakan Maksimum  Likelihood Estimator (MLE).  Sehingga  dan  i akan diestimasi oleh 𝛼̂ dan 𝛽 𝑖 ̂ .
5. Peneliti  kemudian  menggunakan  model  regresi multinomial  mempunyai  bentuk  model  pada persamaan 4.
y =  +  1 x 1 +  2 x 2 + … +  k x k dengan y adalah variabel dependen dan x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , … x k adalah variabel  independen.  Dengan  menggunakan estimasi  LSE  ( Least  Square  Estimation )  maka akan  didapat  nilai 𝛽̂ dalam  bentuk  persamaan normal pada persamaan 5.
6. Mencari  7  model  Regresi  Logistik  dan  7  model Regresi  Multinomial  untuk  kasus  penerimaan mahasiswa baru melalui jalur prestasi adalah:
 Model A adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan 2008
 Model B adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2009
 Model C adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2010
 Model D adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2011
 Model E adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2012
 Model F adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasisiwa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2013
 Model G adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2014
 Model H adalah model Regresi Logistik dengan  menggunakan  data  mahasiswa angkatan  2008  sampai  dengan  angkatan 2015
7. Menggunakan  8  model  Regresi  Logistik  untuk memprediksi  kategori  IPS  1  mahasiswa  baru angkatan 2016 yang penerimaannya melalui jalur prestasi.
8. Menggunakan  8  model  Regresi  Multinomial untuk  memprediksi  kategori  IPS  1  mahasiswa baru angkatan 2016 yang penerimaannya melalui jalur prestasi.
9. Mengukur  akurasi  hasil  prediksi  regresi  logistik dan  regresi  multinomial  dari  ke  tujuh  model tersebut  terhadap  data  observasi  sebenarnya dengan  menggunakan Crosstab (  tabulasi silang ) untuk penerimaan melalui jalur prestasi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  data  dilakukan  proses  data cleaning maka dapat  diperoleh  jumlah  kumulatif  mahasiswa  FTI  yang akan  digunakan  untuk  membuat  regresi  logistik  disajikan pada Tabel II dan III.
TABEL III J UMLAH M AHASISWA F AKULTAS T EKNOLOGI I NFORMASI DARI T AHUN 2008 SAMPAI DENGAN T AHUN 2016 No Angkatan Total Jalur Prestasi Non Jalur Prestasi 1 2008 368 63 305 2 2009 260 11 249 3 2010 264 55 209 4 2011 251 144 107 5 2012 244 125 119 6 2013 205 125 80 7 2014 171 90 81 8 2015 254 193 61 9 2016 210 99 111
TABEL IIIII J UMLAH K UMULATIF M AHASISWA F AKULTAS T EKNOLOGI I NFORMASI
DARI TAHUN 2008 SAMPAI DENGAN TAHUN 2015 No Angkatan Total Jalur Prestasi Non Jalur Prestasi 1 2008 368 63 305 2 2008 sampai dengan 2009 628 74 554 3 2008 sampai dengan 2010 892 129 763 4 2008 sampai dengan 2011 1143 273 870 5 2008 sampai dengan 2012 1387 398 989 6 2008 sampai dengan 2013 1592 523 1069 7 2008 sampai dengan 2014 1763 613 1150 8 2008 sampai dengan 2015 2017 806 1211 9 2016 210 99 111
Terdapat  sedikit  perubahan  data,  sehingga  data  yang digunakan  agak  berbeda  dengan  jumlah  data  pada  tulisan sebelumnya  [3] . Karena  data  variabel  dependen  harus data  dikotomi    D(0,1)  maka  Indeks  Prestasi  Semester  1 ( IPS1)  dijadikan data biner yaitu :
0  <    IPS1  <  rata-rata  IPS1    dikodekan  menjadi  “0”  dan (rata-rata  +0,0001)    <  IPS1  <  4,000  dikodekan  menjadi “1”,  dalam  hal  ini  rata-rata  diambil  berdasarkan  seluruh sampel. Jadi kode “0” berarti  IPS1 yang dibawah rata-rata dan kode “1” berarti IPS1 di atas rata-rata.
Tahap  berikutnya  adalah Data  Transformation (  data ditransformasikan atau diubah menjadi bentuk yang cocok untuk diolah atau dianalisis).
Data  kategori  SMA  (  “1”  untuk  SMA  dan  “2”  untuk SMK  )  ,  status  SMA  (  “1”  untuk  Negeri  dan  “2”  untuk
Swasta)  ,    lokasi  SMA  (  “1”  untuk  Jawa  dan  “2”  untuk Luar Jawa ) dan level bahasa Inggris ( level_1 dikodekan menjadi  “1”  ,  level_2  dikodekan  menjadi  “2”  ,  level_3 dikodekan menjadi “3” dan ESP dikodekan menjadi “4” ) ditransformasi  dari  data  alfa  numerik  menjadi  data numerik  karena    data  regresi  logistik  membutuhkan  data bertipe numerik.
Pada  penerimaan  mahasiswa  yang  jalur  prestasi melibatkan  variabel  status  SMA  (x 1 ),    lokasi  SMA  (x 2 )  , kategori  SMA  (x 3 ),  level  bahasa  Inggris  (x 4 ).  Sehingga model  jalur  prestasi  hanya  mempunyai  empat  variabel independen  x 1 ,  x 2 ,  x 3 dan  x 4 .    Seperti  pada  kasus  regresi biasa model regresi yang sudah ada dapat disederhanakan dengan  uji  signifikansi  koefisien  beta.  Berikut  ini merupakan  bentuk  model  regresi  logistik  dan  regresi multinomial  sebelum dan sesudah disederhanakan.
Model  A  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan data mahasiswa angkatan 2008 , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[-21,331-  0,126(x 1 )  –  0,583(x 2 )  + 20,219(x 3 ) +1,403(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[-2,113 + 1,438(x 4 )]}) untuk  model  Regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = -0,940 - 0,329(x 1 ) – 0,278(x 2 ) + 0,357(x 3 ) + 0,532(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 1,534 + 0,502(x 4 )
Model  B    adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2009  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[-22,137  +0,561(x 1 )  –  0,243(x 2 )  + 20,680(x 3 ) + 0,831(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[-0,700 – 0,760(x 4 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 1,116 + 0,386(x 1 ) – 0,469(x 2 ) + 0,480(x 3 ) + 0,389(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 1,663 + 0,370(x 4 )
Model  C    adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2010  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[-1,033  –  0,031(x 1 )  –  1,116(x 2 )  + 1,321(x 3 ) + 0,869(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[2,519 – 1,378(x 2 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 1,811 + 0,124(x 1 ) – 0,655(x 2 ) + 0,667(x 3 ) +0,328(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 2,703 - 0,639(x 2 ) + 0,314(x 4 )
Model  D  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2011  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[0,573  –  0,134(x 1 )  –  1,363(x 2 )  + 0,066(x 3 ) + 0,812(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[0,390 – 1,337(x 2 ) + 0,813(x 4 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 2,761 + 0,097(x 1 ) – 0,979(x 2 ) + 0,216(x 3 ) +0,277(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 3,181 - 0,993(x 2 ) + 0,269(x 4 )
Model  E  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2012  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[0,896  –  0,230(x 1 )  –  1,105(x 2 )  + 0,145(x 3 ) + 0,640(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[0,579 – 1,029(x 2 ) + 0,639(x 4 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 2,631 + 0,027(x 1 ) – 0,815(x 2 ) + 0,408(x 3 ) +0,255(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 2,689 - 0,821(x 2 ) + 0,403(x 3 ) - 0,254(x 4 )
Model  F  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2013  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[0,662  –  0,183(x 1 )  –  1,096(x 2 )  – 0,108(x 3 ) + 0,799(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[0,187 – 1,063(x 2 ) + 0,808(x 4 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 2,882 + 0,006(x 1 ) – 0,792(x 2 ) + 0,085(x 3 ) +0,290(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 2,972 - 0,776(x 2 ) + 0,286(x 4 )
Model  G  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2014  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[0,514  –  0,196(x 1 )  –  1,009(x 2 )  – 0,197(x 3 ) + 0,894(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : P( x ) = 1/(1+exp{-[-0,076 – 0,988(x 2 ) + 0,908(x 4 )]}) untuk  model  regresi  Multinomial  pada  jalur  prestasi adalah :
Y = 2,924 - 0,001(x 1 ) – 0,726(x 2 ) - 0,090(x 3 ) +0,329(x 4 ) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi : Y= 2,839 - 0,747(x 2 ) + 0,334(x 4 )
Model  H  adalah  model  Regresi  Logistik  dengan menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2008  –  2015  , untuk jalur prestasi adalah :
P( x )  =  1/(1+exp{-[-0,381  +  0,001(x 1 )  –  0,189(x 2 )  – 0,509(x 3 ) + 0,934(x 4 )]}) dan setelah disederhanakan modelnya menjadi :
P( x ) = 1/(1+exp{-[-0,581 – 0,593(x 3 ) + 0,954(x 4 )]}) untuk non  jalur prestasi adalah : Y = 2,426 - 0,069(x 1 ) – 0,239(x 2 ) - 0,231(x 3 ) +0,353(x 4 ) dan model regresi Multinomial pada jalur prestasi adalah : Y= 2,580 - 0,249(x 2 ) - 0,258(x 3 ) + 0,353(x 4 )
Hasil  rangkuman  koefisien  regresi  logistik  untuk  jalur prestasi setelah disederhanakan atau setelah uji signifikansi  dan  nilai  kecocokan  model  dengan  data sesungguhnya  dapat diringkas dalam Tabel IV dan Tabel V.
TABEL IVV
T ABEL R ANGKUMAN K OEFISIEN R EGRESI L OGISTIK U NTUK J ALUR
P RESTASI S ETELAH U JI S IGNIFIKANSI Tahun   1  2  3  4 % cocok 2008 -2,113 0 0 0 1,438 73,0% 2008  sd 2009 -0,700 0 0 0 0,76 71,6% 2008  sd 2010 2,519 0 -1,378 0 0 70,5% 2008  sd 2011 0,90 0 -1,337 0 0,813 69,6% 2008  sd 2012 0,579 0 -1,029 0 0,639 69,1% 2008  sd 2013 0,187 0 -1,063 0 0,808 70,9% 2008  sd 2014 -0,076 0 -0,988 0 0,908 71,6% 2008  sd 2015 -0,581 0 0 -0,593 0,954 71,2% RATA-RATA 70,94%
Dari  Tabel  IV  terlihat  bahwa  rata-rata  presentase kecocokannya  adalah  70,94%.    Dari  Tabel  4    juga  dapat terlihat bahwa :
- Untuk  model  A  (dengan  menggunakan  angkatan 2008)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah  level bahasa Inggris.
- Untuk  model  B  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2009)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah variabel level bahasa Inggris.
- Untuk  model  C  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2010)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA.
- Untuk  model  D  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2011)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  E  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2012)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  F  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2013)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  G  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2014)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  H  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2015)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah kategori  SMA dan  level bahasa Inggris
TABEL V T ABEL R ANGKUMAN K OEFISIEN R EGRESI M ULTINOMIAL U NTUK J ALUR P RESTASI S ETELAH U JI S IGNIFIKANSI Tahun   1  2  3  4 % cocok 2008 1,534 0 0 0 0,502 61,9% 2008  sd 2009 1,663 0 0 0 0,370 56,8% 2008  sd 2010 2,703 0 -0,639 0 0,314 60,5% 2008  sd 2011 3,181 0 -0,993 0 0,269 68,1% 2008  sd 2012 2,689 0 -0,821 0,403 0,254 67,3% 2008  sd 2013 2,972 0 -0,776 0 0,286 70,0% 2008  sd 2014 2,839 0 -0,747 0 0,334 70,1% 2008  sd 2015 2,580 0 -0,249 - 0,258 0,353 67,0% RATA-RATA 65,21%
Dari  Tabel  V  terlihat  bahwa  rata-rata  presentase kecocokanya  adalah  65,21%.    Dari  Tabel  V  juga  dapat terlihat bahwa:
- Untuk  model  A  (dengan  menggunakan  angkatan 2008)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah  level bahasa Inggris.
- Untuk  model  B  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2009)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah variabel level bahasa Inggris.
- Untuk  model  C  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2010)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  D  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2011)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  E  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2012)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi  SMA,  kategori  SMA  dan  level  bahasa Inggris.
- Untuk  model  F  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2013)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  G  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2014)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi SMA dan level bahasa Inggris.
- Untuk  model  H  (dengan  menggunakan  angkatan 2008-2015)  ternyata  yang  berpengaruh  adalah lokasi  SMA,  kategori    SMA  dan    level  bahasa Inggris.
Sekarang terlebih dahulu akan digunakan  ke delapan model pada Tabel II tersebut untuk memprediksi kategori Indeks  Prestasi  Semester  1  mahasiswa  FTI  pada penerimaan  mahasiswa  angkatan  2016  melalui  jalur prestasi  dan  persentase  kebenarannya  dengan  tabel Crosstab pada Tabel VI.
TABEL VI
T ABEL C ROSSTAB P REDIKSI K ATEGORI I P S EMESTER 1 M AHASISWA A NGKATAN 2016 M ELALUI J ALUR P RESTASI D ENGAN M ENGGUNAKAN R EGRESI L OGISTIK M ODEL A S AMPAI M ODEL H
Kemudian digunakan ke delapan model pada Tabel III untuk  memprediksi  kategori  Indeks  Prestasi  Semester  1 mahasiswa  FTI  pada  penerimaan  mahasiswa  angkatan 2016  melalui  jalur  prestasi  dengan  model  Regresi Multinomial  dan  persentase  kebenarannya  dengan  tabel Crosstab Tabel VII .
TABEL VII
T ABEL C ROSSTAB P REDIKSI K ATEGORI I P S EMESTER 1 M AHASISWA A NGKATAN 2016 M ELALUI J ALUR P RESTASI D ENGAN M ENGGUNAKAN R EGRESI M ULTINOMIAL M ODEL A S AMPAI M ODEL H TABEL VIII T ABEL P ERSENTASE K EBENARAN P REDIKSI K ATEGORI I P S EMESTER 1 M AHASISWA A NGKATAN 2016 J ALUR P RESTASI D ENGAN M ENGGUNAKAN R EGRESI L OGISTIK M ODEL A S AMPAI D ENGAN M ODEL H.
Dari Tabel VIII terlihat bahwa rata-rata persentase kebenaran untuk  prediksi  Kategori  IP  Semester  1  Mahasiswa  Angkatan 2016  melalui  Jalur  Prestasi  dengan    Menggunakan  Model  A sampai dengan  Model H adalah 67,80125 %

## TABEL IX
T ABEL P ERSENTASE K EBENARAN P REDIKSI K ATEGORI I P S EMESTER 1 M AHASISWA A NGKATAN 2016 J ALUR P RESTASI D ENGAN M ENGGUNAKAN R EGRESI M ULTINOMIAL M ODEL A S AMPAI D ENGAN M ODEL H
Dari  Tabel  IX  terlihat  bahwa  rata-rata  persentase  kebenaran untuk prediksi kategori IP Semester 1 mahasiswa angkatan  2016 melalui  non    jalur  prestasi  dengan    menggunakan  Model  A sampai dengan  Model H adalah 67,175 %.

## V. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  rata-rata  akurasi  pemodelan  kategori  IP semester  1  mahasiswa  jalur  prestasi  dengan menggunakan  Regresi  Logistik  adalah  70,94%, sedangkan  bila  menggunakan  Regresi  Multinomial adalah 65,21%.
2. Hasil rata-rata akurasi prediksi kategori IP semester 1 mahasiswa angkatan tahun 2016 jalur prestasi dengan menggunakan  Regresi  Logistik  adalah  67.80125%, sedangkan  bila  menggunakan  Regresi  Multinomial adalah 67,175%.
3. Dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  rata-rata  akurasi pemodelan  lebih  tinggi  menggunakan  Regresi Logistik.  Tetapi  untuk  kestabilan  model  prediksi terlihat bahwa model Regresi Multinomial lebih stabil daripada model Regresi Logistik, hal ini dapat dilihat dari  standar  deviasi  model  Regresi  Multinomial sebesar  3,93  yang  lebih  rendah  dari  standar  deviasi model Regresi Logistik yang sebesar 6,1373.
4. Dari  dua  model  regresi  tersebut  apabila  digunakan untuk memprediksi kategori IP semester 1 mahasiswa FTI  angkatan  2016  mempunyai  akurasi  hampir  sama yaitu sekitar 67%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Fakultas Teknologi  Informasi  Universitas  Kristen  Duta  Wacana Yogyakarta  atas  bantuan  dana  dan  infrastruktur  sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik dan lancar.

## R EFERENSI
[1]   R.  G.  Santosa  and  H.  Setiadi,  “Analisis  Faktorial  untuk  Uji Pengaruh  Beberapa  Faktor  Terhadap  Indeks  Prestasi  Mahasiswa Fakultas  Teknologi  Informasi  UKDW,”  Unpublished,  Yogyakarta, 2015.
[2]   R.  G.  Santosa  and  A.  R.  Chrismanto,  “Regresi  Logistik  untuk Prediksi  Kategori  IP  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi UKDW,” Unpublishes, Yogyakarta, 2016.
[3]   R.  G.  Santosa  and  A.  R.  Chrismanto,  “Logistic  Regression  Model for  Predicting  First  Semester  Students  GPA  category  Based  on High  School  Academic  Achievement,” Researchersworld  Journal of  Arts,  Science  &  Commerce  Volume-VIII  Issue-2(1)  April  2017, pp. 58-66, 2017.
[4]   M. H. Dunham, Data Mining :  Introductory and Advanced Topics, New York USA: Prentice Hall PTR Upper Saddle River , 2002.
[5]   A.  Berson,  S.  Smith  and  K.  Thearling,  Building  Data  Mining Applications for CRM, MacGraw Hill Company, 2000.
[6]   J.  Han,  M.  Kamber  and  J.  Pei,  Data  Mining  :  Concepts  and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2011.
[7]   M.  Kantardzic,  Data  Mining  Concepts,  Models,  Methods  and Algorithms, IEEE Press and Wiley-Interscience, 2003.
[8]   O. P. Rud, Data Mining Cook Book Modeling Data for Marketing, Risk  and  Customer  Relationship  Management,  John  Wiley  and Sons Inc., 2001.
[9]   C.  Romero  and  S.  Ventura,  “Data  Mining  in  Education,” WIREs Data Mining Knowledge Discovery 2013, 3, pp. 12-27, 2013.
[10]  B.  K.  Baradwaj  and  S.  Pal,  “Mining  Educational  Data  to  Analyze Students’  Performance,” International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), vol. 2, no. 6, pp. 63- 69, 2011.
[11]  R.  Asif,  A.  Merceron,  S.  A.  Ali  and  N.  G.  Haider,  “Analyzing Undergraduate  Students'  Performance  Using  Educational  Data Mining,” Elsevier Computers & Education, vol. 113, no. 2017, pp. 177-194, 2017.
[12]  S.  L.  Prabha  and  A.  Shanavas,  “Educational  Data  Mining Applications,” Operations  Research  and  Applications:  An International Journal (ORAJ), vol. 1, no. 1, pp. 23 - 29, 2014.
[13]  D.  G.  Kleinbaum  and  M.  Klein,  Logistic  regression  :  A  self- Learning  Text  Second  edition,  New  York:  Springer  Verlag  Inc., 2002.
[14]  D.  Alverina,  A.  R.  Chrismanto  and  R.  G.  Santosa,  “Perbandingan Akurasi  Algoritma  C4.5  dan  CART  dalam  Memprediksi  Kategori Indeks  Prestasi  Mahasiswa,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer Volume 6 , No. 2 April 2018, pp. 76-83, 2018.
[15]  R. G. Santosa and A. R. Chrismanto, “Perbandingan Akurasi Model Regresi  Logistik  untuk  Prediksi  Kategori  IP  Mahasiswa  Jalur Prestasi  dengan  Non  Jalur  Prestasi,” Jurnal  Teknik  dan  ilmu Komputer  Volume  07  No  25  Januari  -  Maret  2018, pp.  107-121, 2018.
[16]  D.  W.  Hosmer  and  S.  Lemeshow,  Applied  Logistic  Regression,
John Wiley and Sons, Inc., 2000.
[17]  G.  K.  Bhattachryya  and  R.  A.  Johnson,  Statistical  Principles  and
Methods 6th edition, John Wiley & Sons, Inc, 2010.