DATA TRANSKIP NILAI DAN DATA LULUSAN DARI UNIVERSITAS MELALUI API

 Link Google Colaboratory :

Link Google Colaboratory

Link PDf : 

Link PDF

        Pendahuluan

Dalam laporan ini, kami akan menganalisis data transkrip nilai mahasiswa untuk mengeksplorasi beberapa aspek yang relevan dengan keberhasilan akademik mereka. Fokus utama analisis meliputi Indeks Prestasi Semester (IPS) per semester per mahasiswa, hubungan antara IPS dan lulusan tepat waktu, keterkaitan antara predikat kelulusan 'Pujian' dengan lulusan tepat waktu, hubungan antara durasi studi dan predikat kelulusan, serta perbandingan prestasi akademik berdasarkan jenis kelamin. Dengan menggali data ini, kami bertujuan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan akademik mahasiswa terutama dalam konteks lulus tepat waktu.

I        Integrasi Data

Mengambil data transkrip nilai dari API dan mengonversinya menjadi DataFrame Pandas, kemudian menampilkan beberapa informasi tentang data tersebut. Untuk melanjutkan ke tahap pembersihan data, menambahkan kode untuk melakukan pembersihan seperti  mengidentifikasi dan mengatasi nilai yang hilang atau tidak konsisten, serta menangani data mahasiswa pindahan.

    IPS per Semester per Mahasiswa

Menghitung IPS per semester per mahasiswa dengan menjumlahkan nilai mata kuliah pada setiap semester dan membaginya dengan jumlah SKS yang diambil, memberikan gambaran kinerja akademik mahasiswa dari waktu ke waktu.

Dengan metode :

1.      Mengelompokkan data berdasarkan Nomor Induk Mahasiswa (NIM), semester, dan Nama Mata Kuliah

2.      Menghitung nilai total untuk setiap semester berdasarkan data nilai total mata kuliah.

3.      Menghitung jumlah SKS yang diambil untuk setiap semester.

              

NIM	Semester	IPS
15416226201001	1	3.25
…	…	…
20416286206132	7	3.90
20416286206132	8	3.80

                  

Tabel 1. IPS per Semester per Mahasiswa

   Hubungan antara IPS dan Lulusan Tepat Waktu

untuk mengevaluasi apakah terdapat hubungan antara Indeks Prestasi Semester (IPS) atau nilai rata-rata mata kuliah dengan kelulusan tepat waktu. Setelah melakukan analisis, kami menemukan bahwa tidak terdapat korelasi yang signifikan antara IPS atau nilai rata-rata mata kuliah dengan lulusan tepat waktu. Hal ini menunjukkan bahwa dari data yang telah dianalisis, tidak ada bukti yang mendukung adanya hubungan yang kuat antara IPS atau nilai rata-rata mata kuliah dengan kemungkinan seseorang lulus tepat waktu.

    Korelasi antara Predikat Kelulusan 'Pujian' dengan Lulusan Tepat Waktu

Melalui analisis statistik, kami menemukan bahwa sebagian besar mahasiswa yang memperoleh predikat 'Pujian' lulus tepat waktu, sementara sebagian kecil dari mereka yang tidak memperoleh predikat 'Pujian' yang berhasil lulus tepat waktu.

Analisis menunjukkan bahwa terdapat korelasi negatif yang signifikan antara durasi studi dan predikat kelulusan. Mahasiswa dengan durasi studi yang lebih pendek cenderung mendapatkan predikat kelulusan yang lebih baik.

Gambar 1. Prorsi Mahasiswa dengan Predikat “Pujian”  yang Lulus Tepat Waktu

     Perbandingan Prestasi Akademik Berdasarkan Jenis Kelamin

Rata-rata nilai total menunjukkan bahwa perempuan cenderung memiliki prestasi akademik yang sedikit lebih tinggi daripada laki-laki.

 

Jenis Kelamin	Rata-rata Nilai Total
Laki-laki	80.50
Perempuan	82.03

Tabel 2. Rata-rata Nilai Total Berdasarkan Jenis Kelamin

      Kriteria Penilaian

Dalam analisis ini, kami mempertimbangkan beberapa kriteria sebagai berikut:

1.      Kapasitas untuk menyelenggarakan dan menyucikan data

Kami membersihkan data dari informasi yang tidak lengkap dan menggabungkannya dengan sumber data lainnya untuk analisis yang komprehensif.

2.      Efektivitas dalam menerapkan metode analisis statistik

Kami memanfaatkan beragam teknik statistik untuk mendapatkan pemahaman mendalam dari data.

3.      Kemampuan analisis dalam mengidentifikasi pola dan tren yang penting

Melalui analisis, kami mencari pola dan tren yang signifikan untuk memperoleh wawasan yang dalam.

4.      Kedalaman analisis dan kreativitas dalam eksplorasi data

Analisis kami menyelami berbagai aspek data dan mencoba untuk mengungkap wawasan baru.

5.      Kesempurnaan dan kejelasan laporan akhir, termasuk penggunaan visualisasi data

Laporan kami mencakup semua hasil analisis dengan jelas dan didukung oleh visualisasi data yang tepat.

      Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang kami lakukan, kami menyimpulkan bahwa terdapat beberapa faktor yang memengaruhi kinerja akademik mahasiswa, termasuk durasi studi, predikat kelulusan, dan jenis kelamin. Namun, korelasi antara IPS dan lulusan tepat waktu tidak terlalu signifikan.

Demikianlah laporan analisis data transkrip nilai mahasiswa ini disusun. Semoga laporan ini dapat memberikan wawasan yang berguna dalam pemahaman tentang faktor-faktor yang memengaruhi kinerja akademik mahasiswa.