Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Abstract
Full Text:
PDFReferences
Wang T M. A., 2002, Using Neural Networks to Predict Student's Performance, Proceedings of the International Conference on Computers in Education (ICCE'02)
Arsad P. M., Buniyamin N., Manan J. l. A., 2013, Prediction of engineering students' academic performance using Artificial Neural Network and Linear Regression: A comparison, 2013 IEEE 5th Conference on Engineering Education (ICEED), Kuala Lumpur, pp. 43-48.
Pathak P.,Bansal N.,Singh S., 2015, Mulyankan: A prediction for student's performance using Neural Network, 2015 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), New Delhi, pp. 46-49.
Badieaha, Gernowo R., Surarso B., 2016, Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Performa Mahasiswa Pada Pembelajaran Berbasis Problem Based Learning (PBL), Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Universitas Diponegoro Semarang
Lesnussa Y. A., Latuconsina S., Persulessy E. R., 2015, Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon), Jurnal Matematika Integratif, ISSN 1412-6184
Romadhona A., Suprapedi, Himawan H., 2017, Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Berdasarkan Usia, Jenis Kelamin, Dan Indeks Prestasi Menggunakan Algoritma Decision Tree
Nurhayati, 2017, Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Indeks Prestasi Kumulatif Kelulusan Mahasiswa APIKES Citra Medika Surakarta, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi
Mustakim, Oktaviani G., 2016, Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 13, No.2, Juni 2016, pp.195 - 202 ISSN 1693-2390
Defiyanti S., 2013, Analisis dan Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining, Syntak Vol. 2 Ed. 2
Article Metrics
Abstract view : 449 timesPDF - 802 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
SEMNASTIK 2019 diselenggarakan oleh :Â
 Â