Model Klasifikasi Pada Seleksi Mahasiswa Baru Penerima KIP Kuliah Menggunakan Regresi Logistik Biner

Seleksi mahasiswa baru penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP Kuliah) dilakukan oleh setiap institusi untuk memilih yang benar-benar memiliki potensi akademik baik dan keterbatasan ekonomi. Pada penelitian ini menggunakan regresi logistik biner sebagai model klasifikasi. Data hasil preprocessing dibagi menjadi data training testing. Beberapa dibandingkan kinerjanya, asli, normalisasi, undersampling, oversampling, serta kombinasi oversampling undersampling. Evaluasi berdasarkan signifikansi parameter di dalam kinerja klasifikasi dari matriks konfusi. Dari perbandingkan tujuh logistik, terbaik adalah asli dengan rerata F1 Score 92,40%, recall sebesar 87,93%, accuracy 88,01%, precision 97,92%, AUC 84,6%.