ANALISIS RAMALAN PRESTASI AKADEMIK PELAJAR MENGGUNAKAN APLIKASI MyCGPA

Abstract

Cabaran utama yang dihadapi oleh ahli akademik ialah mengenalpasti pelajar yang berprestasi lemah pada peringkat awal sebelum mereka bergraduat. Disebabkan masalah ini berlaku pada setiap semester, kajian ini mencadangkan penyelesaian dengan membangunkan satu aplikasi web yang menggunakan model ramalan bagi membantu penasihat akademik atau pihak pengurusan fakulti untuk mengenal pasti pelajar-pelajar yang diramalkan berprestasi lemah dalam bidang akademik pada peringkat lebih awal. Set data yang digunakan di dalam kajian ini diperolehi daripada (i) profil demografi pelajar tahun 3 sarjana muda sains komputer dan (ii) keputusan peperiksaan daripada Bahagian Pengurusan Akademik (BPA), UPNM. Algoritma Multiple Linear Regression (MLR) digunakan untuk membangunkan model ramalan PNGK pelajar berdasarkan tiga atribut utama: ‘Activity’, ‘Absence’ dan GPA. Kajian ini mengunakan metodologi CRISP-DM yang terdiri daripada enam fasa utama: pemahaman kajian, pemahaman data, penyediaan data, pemodelan, penilaian dan penyerahan. Hasil kajian ini boleh dimanafaatkan oleh pihak universiti untuk mengenalpasti pelajar-pelajar dari awal semester yang diramalkan berprestasi akademik lemah supaya pelbagai aktiviti pembelajaran dapat dilakukan untuk melonjakan prestasi akademik pelajar tersebut.