Model Matematis Prediksi IP Mahasiswa

Pengaruh Fitur terhadap GPA:

• Entrance_Exam_Score memiliki koefisien negatif (-0.0169), menunjukkan bahwa peningkatan nilai ujian masuk sedikit menurunkan GPA, yang mungkin kontra-intuitif dan bisa jadi akibat dari data dummy yang kecil.
• Study_Hours_Per_Week memiliki pengaruh positif (0.0733) yang berarti lebih banyak jam belajar per minggu cenderung meningkatkan GPA.
• Attendance_Percentage juga memiliki pengaruh negatif (-0.0181), yang juga sedikit tidak biasa.
• Extracurricular_Participation memiliki koefisien positif yang signifikan (0.2665), menunjukkan bahwa partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler berkorelasi dengan peningkatan GPA.
• Midterm_Score memiliki pengaruh positif (0.1485), menunjukkan bahwa nilai ujian tengah semester yang lebih tinggi berkontribusi pada peningkatan GPA.
• Final_Score memiliki koefisien negatif (-0.1352), yang mungkin menunjukkan adanya korelasi yang tidak biasa atau hubungan non-linier dalam data dummy ini.

Intercept Model:

• Intercept sebesar 4.3642 menunjukkan nilai dasar GPA saat semua variabel independen bernilai nol.

Dengan penjelasan ini, apakah Anda tertarik untuk memeriksa data-data mahasiswa Anda?