Judul: Predicting Academic Performance of Students for Graduating with Cum Laude Honors using Machine Learning Approach
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada prediksi kelulusan mahasiswa dengan predikat cum laude melalui teknik data mining. Data mining menghasilkan pola dari data dalam skala besar, dan memiliki peran penting dalam penelitian ini. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan model prediktif yang akurat untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi kelulusan cum laude selama kegiatan akademik mahasiswa. Penelitian ini dilakukan dalam bidang ilmu komputer, dengan menggunakan algoritme yang paling akurat untuk klasifikasi data, sehingga memastikan kinerja optimal dan prediksi dengan akurasi tinggi dalam konteks penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi kelulusan cum laude dengan akurasi tinggi, memberikan kesempatan bagi universitas untuk meningkatkan kualitas lulusan secara keseluruhan dan mengatasi penurunan standar kelulusan yang mungkin terjadi. Penelitian ini menekankan pentingnya data mining dalam memprediksi kinerja akademik dan memberikan pendekatan praktis bagi universitas untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan teknik data mining, khususnya dalam ilmu komputer, institusi dapat mengantisipasi dan mendukung mahasiswa dalam mencapai predikat cum laude, sehingga meningkatkan kualitas lulusan secara keseluruhan. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis bagi universitas dalam bidang ilmu komputer, dengan mengoptimalkan sumber daya dan mendorong keberhasilan mahasiswa untuk mencapai hasil tertinggi dalam pendidikan., This study focuses on predicting graduation with cum laude honors through data mining techniques. Data mining extracts patterns from large-scale data, playing a vital role in this research. The main objective is to develop a robust predictive model that effectively identifies the key factors influencing cum laude graduation during a student's academic journey. Specifically conducted in the field of computer science, the study utilizes the most accurate algorithm for data classification, ensuring optimal performance and reliable predictions in this context. The findings of this research demonstrate the model's efficacy in accurately predicting cum laude graduation, offering universities the opportunity to enhance the overall quality of their graduates and proactively address any potential decline in graduation standards. This research emphasizes the importance of data mining in predicting academic performance and offers a practical approach for universities to improve decision-making processes. Leveraging data mining techniques, particularly in computer science, institutions can anticipate and support students in achieving cum laude honors, elevating overall graduate quality. The results have practical implications for computer science universities, optimizing resources and promoting student success for excellence in education.
Keyword: cum laude, machine learning, graduation, predictive model

Judul: Pembangkit Aturan pada Fuzzy Inference System menggunakan Fuzzy Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa (Studi Kasus : Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie)
Abstrak: Kualitas lulusan dari sebuah perguruan tinggi selain dapat dilihat dari rata-rata lama lulusannya mendapatkan pekerjaan juga dapat dilihat dari rata-rata lama studi dari mahasiswanya. Jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu merupakan salah satu aspek penting dalam penilaian akreditasi dari suatu perguruan tinggi. Namun permasalahan yang muncul adalah masih banyak mahasiswa yang lulus melampaui target waktu lulus yakni 4 tahun. Oleh sebab itu, model prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dapat berperan sebagai early warning terhadap manajemen perguruan tinggi untuk mempersiapkan strategi yang berkaitan dengan kebijakan preventif terkait pencegahan kasus Drop Out. Tujuan pada penelitian ini adalah membangun model dengan menggunakan metode fuzzy decision tree yaitu algoritme Fuzzy ID3 dalam membentuk aturan klasifikasi yang kemudian digunakan untuk memprediksi keberhasilan studi mahasiswa dengan menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani. Pada penelitian ini juga melakukan pengukuran tingkat akurasi dalam memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dari hasil model yang terbentuk. Selain itu, pada penelitian ini juga melakukan perbandingan performansi antara algoritme Fuzzy ID3 dan algoritme ID3 dalam membentuk aturan klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi keberhasilan studi mahasiswa. Hal ini bertujuan untuk mengetahui apakah dengan menggunakan pendekatan fuzzy dalam membentuk model pohon keputusan akan lebih baik jika dibandingkan dengan metode decision tree yang tidak menggunakan pendekatan fuzzy, dalam penelitian ini adalah algoritme ID3. Pada penelitian ini, model klasifikasi kelulusan tepat waktu mahasiswa dibangun berdasarkan 5 faktor yakni IPK Semester 1, IPK Semester 2, Kedisiplinan, Prilaku, dan Rapor. Hasil dari penelitian ini menghasilkan model klasifikasi kelulusan tepat waktu mahasiswa dengan jumlah aturan klasifikasi sebanyak 28 aturan pada saat nilai fuzziness control threshold (θr) sebesar 98% dan leaf decision threshold (θn) sebesar 3% dengan tingkat akurasi sebesar 95.85%. Jika semakin tinggi nilai θr dan semakin rendah nilai θn maka tingkat akurasi akan semakin tinggi. Berdasarkan dari aturan klasifikasi yang terbentuk, faktor yang paling menentukan mahasiswa akan lulus tepat waktu adalah IPK Semester 2. Model yang dihasilkan dengan menggunakan fuzzy decision tree yakni algoritme Fuzzy ID3 memiliki tingkat akurasi sebesar 95.85%, algoritma ini lebih baik dibandingkan dengan algoritme decision tree yakni ID3 dengan tingkat akurasi sebesar 93.42%, dalam hal memprediksi keberhasilan studi mahasiswa.
Keyword: Akurasi, Decision Tree, Fuzzy Decision Tree, Fuzzy Inference System

Judul: Koksidiosis pada Sapi Disebabkan Eimeria Zuernii (Rivolta,1887)
Abstrak: Koksidia merupakan parasit intraseluler yang menyerang traktus digestiyus terutama bagian USUS. Penyebab penyakit ini adalah dari genus Eimeria. Koksidia yang paling patogen terhadap ternak sapi adalah Eimeria Ziuernii (Rivolta, 1887 dalam Todd dan Ernst, 1977). Siklus hidup Eimeria zuernii terdiri dari fase eksogen yang disebut juga dengan tahap sporogoni dan fase endogen yang terdiri dari tahap skizogoni dan tahap gametogoni (Soulsby, 1982).
Keyword: