I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   14 ,   No .   4 A u g u s t   2025 ,   p p .   3 0 8 9 ~ 3 0 9 8   I SS N:  2 2 5 2 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 14 .i 4 . p p 3 0 8 9 - 3 0 9 8          3089     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Interpre table  m a chine learni ng  f o r  aca de m i c ris k  an a ly sis  in  univ ersity s tud en ts       M uk t i R a t na   Dew i,  M o cha m m a d Re za   H a bib i,  B a s s a m   B a bg ei,   L o v ink i F it ra   Ana nd a ,     B ro djo l Sutij o   Su prih Ula ma   D e p a r t me n t   o f   B u si n e ss St a t i s t i c s,   F a c u l t y   o f   V o c a t i o n a l   S t u d i e s,  I n st i t u t   T e k n o l o g i   S e p u l u h   N o p e mb e r ,   S u r a b a y a ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 2 ,   2 0 2 4   R ev i s ed   J u n   1 1 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   J u l 1 0 ,   2 0 2 5       Hig h e e d u c a ti o n   in stit u ti o n o f ten   g ra p p le  w it h   issu e re late d   to   a c a d e m ic   risk   a m o n g   th e ir  stu d e n ts.  T h e se   a c a d e m ic  risk e n c o m p a s lo w   a c a d e m ic   p e rf o r m a n c e ,   stu d y   d e la y s,  a n d   d ro p o u ts.  On e   a p p ro a c h   to   a d d r e ss   th e se   c h a ll e n g e is  to   p re d ict  stu d e n ts ’  a c a d e m ic   p e rf o r m a n c e   a s   a c c u ra tely   a s   p o ss ib le  b y   le v e ra g in g   a d v a n c e d   c o m p u tatio n a tec h n iq u e a n d   u ti li z in g   a c a d e m ic  a n d   n o n - a c a d e m ic  stu d e n d a ta.  T h is  re se a rc h   a i m to   d e v e lo p   a   m o d e th a a c c u ra tely   id e n ti f ies   stu d e n ts   w it h   h ig h   p o ten t ial  f o a c a d e m ic   risk   w h il e   e x p lain in g   th e   c o n tri b u ti n g   f a c to rs  to   th is  p h e n o m e n o n   in   th e   F a c u lt y   o f   V o c a ti o n a S tu d ies ,   In stit u T e k n o lo g S e p u lu h   No p e m b e (IT S ).   T h e   p re d ictio n   m o d e is  c o n stru c ted   u sin g   th e   li g h g ra d ien t   b o o sti n g   m a c h in e   (L ig h tG BM m e th o d   a n d   is  su b se q u e n t ly   in terp re ted   u sin g   th e   S h a p ley   a d d it iv e   e x p lan a ti o n (S HA P v a lu e .   A d d it io n a ll y ,   a n   o v e rsa m p li n g   m e th o d ,   b a se d   o n   sy n th e ti c   m in o rit y   o v e rs a m p li n g   tec h n iq u e   (S M OT E),   is  im p le m e n ted   to   a d d re ss   im b a lan c e in   th e   d a tas e t.   T h e   p ro p o se d   a p p ro a c h   a c h iev e s   9 6 %   a n d   9 7 %   a c c u ra c y   a n d   sp e c if icit y   ra tes ,   r e sp e c ti v e l y .   A n a l y sis   b a se d   o n   S HA P   v a lu e re v e a ls   th a e x tra c u rricu lar  a c ti v it ies ,   c h o ice   o m a jo r,   sm o k in g   h a b it ,   g e n d e r,   a n d   f rien d sh i p   c ircle   a re   a m o n g   th e   to p   f iv e   f a c to rs i m p a c ti n g   stu d e n ts’  a c a d e m ic ri s k .   K ey w o r d s :   A ca d e m ic  r is k   I n ter p r etab le  m ac h i n lear n i n g   L i g h tGB M   Sh ap le y   ad d iti v ex p la n atio ns   SMOT E   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu k ti R at n De w i   Dep ar t m en t o f   B u s i n es s   Stati s tics ,   Facu lt y   o f   Vo ca tio n al  St u d ies,  I n s tit u t T e k n o lo g Sep u l u h   No p e m b er   T ek n ik   Ki m ia  S tr ee t,  Kep u ti h ,   Su k o lilo ,   Su r ab a y 6 0 1 1 1 ,   I n d o n esia   E m ail:  m u k ti_ r at n a@ its . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e   a ca d em ic  r is k   o f   a   u n i v er s ity   s tu d en t   r ef e r s   t o   th e   r is k   o f   ex p e r i en cin g   d el ay s   in   o n e ed u c ati o n al   jo u r n ey   o r   p o s t p o n in g   o r   f a ilin g   t o   o b tain   d eg r e e,   u l tim ately   r esu ltin g   in   an   in co m p let d eg r e [ 1 ] .   De lay s   in   s tu d i es  m ay   o cc u r   w h en   s tu d en ts   n ee d   ad d i ti o n al  tim to   co m p le te  co u r s e w o r k   d u t o   f ac to r s   lik r e p e atin g   co u r s es ,   ch an g i n g   m aj o r s ,   o r   tak in g   s em ester s   o f f   f o r   p e r s o n al  r ea s o n s .   B esi d es ,   d r o p p in g   o u o f   u n iv er s ity   ca n   s t em   f r o m   m an y   f ac to r s   [ 2 ] ,   [ 3 ] ,   in clu d in g   a c ad em ic  d if f icu lt ies ,   f in an cia c o n s tr ain ts ,   o r   a   s h if in   p e r s o n al  p r i o r ities .   T h o s is s u es  ca n   s ig n if ic an tly   im p ac s tu d en ts ’  ed u c ati o n a an d   f u tu r ca r e er   p r o s p ec ts .   Fro m   an   in s titu t io n al   p er s p ec t i v e,   s tu d en d r o p o u t   an d   d elay ed   c o m p leti o n   p o t en tia lly   d am ag th e   u n iv e r s ity im ag e,   th u s   n eg ativ ely   im p ac tin g   ac c r ed itat io n   ass ess m en ts .   T h is   s itu ati o n   em p h asiz es  th im p o r tan c o f   id en t if y in g   an d   m itig atin g   ac a d em ic  r is k   ea r ly   t o   p r o v id s tu d en ts   w ith   th s u p p o r t   an d   r es o u r ce s   th ey   n ee d   t o   s u cc ee d   an d   ac h i ev e   th ei r   ed u c ati o n al   g o als .   A d d r ess i n g   th ese   r is k s   b en ef its   in d iv id u al   s tu d en ts   an d   co n t r i b u tes   t o   e d u ca t i o n al   in s ti tu tio n s ’  ef f e ctiv en ess   an d   s u cc ess .   Mo n it o r in g   s tu d en t   p er f o r m an ce   is   a   ch al len g in g   t ask   f o r   s ev er al   r ea s o n s ,   s u ch   as   th e   d i f f icu lty   o f   id en t if y in g   s tu d en ts   at  ac ad em ic  r is k   [ 4 ] ,   lim ite d   ac c ess   to   c e r ta in   p a r ts   o f   th e   cu r r i cu lu m   [ 5 ] ,   an d   th ch all en g e   o f   o b ta in in g   in f o r m atio n   r el ate d   t o   te ac h in g   m eth o d s ,   i n ter v en t io n s ,   an d   ac a d em ic  s u p p o r t   f r o m   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  14,   No .   4 ,   A u g u s t   2025:   3 0 8 9 - 3098   3090   ed u c ati o n al   in s ti tu ti o n   in   q u e s tio n .   On e   a p p r o a ch   th a c an   b u s ed   is   u t iliz in g   ac a d em ic  an d   n o n - ac ad em ic  in f o r m atio n   f r o m   s tu d en ts ,   s u c h   as  h ig h   s ch o o ac ad em ic  t r ac k   r e co r d s ,   p e r f o r m an ce   d u r in g   u n iv er s i ty   s tu d ies ,   s tu d y   h ab its ,   l if esty le  b eh a v io r s ,   s o c ial   an d   en v i r o n m en tal  c o n d i ti o n s ,   t o   an aly ze   s tu d en t   a ca d em ic  p e r f o r m an ce .   T h is   ap p r o ac h   is   b ased   o n   r esear ch   i n itiated   b y   [ 6 ] ,   w h ic h   as s er ts   t h at  s tu d en ts ’  b ac k g r o u n d s   an d   f u n d a m e n tal  ab il ities   in   th eir   ac ad e m ic  j o u r n e y   ca n   b u s ed   to   p r ed ict  t h eir   ac ad e m ic  p er f o r m an ce .   Fu r t h er m o r e,   Y an g   [ 1 ]   s u g g est s   th at  f ac to r s   o u t s id o f   ac ad em ics al s o   in f l u en ce   s tu d e n t p er f o r m an ce .   I n   r e ce n t   y ea r s ,   r ese ar ch   o n   i n ter p r et ab le   m ac h in le ar n in g   t ec h n i q u es   w ith in   th ed u ca t i o n al   s e ct o r   h as  in cr ea s ed   r a p i d ly   [ 1 ] ,   [ 7 ] [ 1 2 ] .   I t   ca n n o t   o n ly   p r e d i ct   s t u d en t   p e r f o r m an ce   b u t   als o   r e v ea l   th e   k ey   f ac t o r s   in f l u en cin g   in d iv id u al   p r e d i ct io n s .   I n   th is   s tu d y ,   w co n s tr u ct  p r ed ictiv m o d el  u s in g   th lig h g r ad ien t   b o o s tin g   m ac h i n ( L ig h tGB M )   m et h o d ,   w h ic h   o f f er s   h ig h   a cc u r ac y   an d   f a s ter ,   m o r ef f ic ien co m p u tatio n al   ti m e s   [ 1 3 ] .   T h is   m et h o d s   p r ed ictio n   r esu lts   ar th e n   ex p o u n d ed   an d   in ter p r eted   u s in g   Sh ap le y   a d d itiv e   ex p lan atio n s   ( SH A P )   [ 1 4 ] .   T h ese  i n ter p r etatio n   r es u lts   w i ll  s er v as  th f o u n d atio n   f o r   s tak eh o ld er s   to   f o r m u late  s tr ate g ie s   to   i m p r o v th p er f o r m a n ce   o f   s t u d en t s   at  r is k .   T h p r im ar y   o b j e ctiv es   o f   th is   w o r k   ca n   b e   s u m m ar ize d   as   f o llo w s :   i)   u s in g   L ig h tGB M   t o   p r e d i ct  th e   s tu d en t s   ac ad em ic  p er f o r m an ce   ( n o - r is k   o r   at - r is k )   an d   ii)  u tili zin g   SHA P   t o   id en tif y   k ey   f ac to r s   a f f ec t in g   ac a d em ic  p e r f o r m an ce .   I n   e d u ca ti o n al   in s titu t io n s ,   r el ev an d ata   g en e r al ly   h av th ch a r a cte r is t ics  o f   h ig h   d im en s io n s ,   s m all  s am p les ,   an d   im b alan c e d   class if i ca t i o n .   R e ce n t   s tu d ies   s u g g est  th at  class   im b al an ce   n eg ativ ely   im p ac ts   th e   in te r p r eta b il ity   o f   m ac h in lea r n in g   m o d els  [ 1 5 ] [ 1 9 ] .   T h u s ,   w f ir s p e r f o r m   s p ec ial   tr e atm en t o   a d d r ess   d at im b alan c b ef o r e   an a ly z in g   an d   ev alu at in g   p e r f o r m an ce   u s in g   s y n t h etic  m i n o r it y   o v er s a m p li n g   tech n iq u ( SMO T E ) .       2.   M E T H O D   2 . 1 .     B a ck g ro un d o n In do ne s ia   hig her  educa t io n a nd   v o ca t io na l pro g ra m s   in I T S   T h is   s t u d y   i s   b ased   o n   d ata  f r o m   u n d er g r ad u ate  s tu d e n ts   a th Facu lt y   o f   Vo ca tio n al   S tu d ies  i n   I n s tit u T ek n o lo g Sep u l u h   No p em b er   ( I T S).   W f ir s p r esen b r ief l y   t h cu r r ic u lu m   o f   th Fac u lt y   o f   Vo ca tio n al  S tu d ies   i n   I T an d   I n d o n esia s   h ig h er   ed u ca tio n   s y s te m   i n   g e n er al  to   m a k th p ap er   ea s ier   to   f o llo w .   Gen er all y ,   s tu d e n ts   i n   I n d o n esia  u n d er g o   1 2 - y ea r   ed u ca tio n al  j o u r n e y   f r o m   ele m en tar y   s c h o o to   s en io r   h i g h   s c h o o l.  T h o s w h o   w is h   to   p u r s u h i g h er   ed u ca tio n   at  p u b lic  u n i v er s itie s   ca n   ch o o s o n o f   t h r ee   m ai n   p ath w a y s ,   i.e . ,   j o in n atio n al  s elec tio n   o f   s ta te  u n iv er s itie s   ( SNMP T N) ,   co m p u ter - b ased   w r iti n g   ex a m in at io n   o f   te s t - b ased   n atio n al  s elec tio n   ( UT B K - SNB T ) ,   an d   co lleg en tr a n ce   ex a m i n atio n   o r g an ized   b y   ea ch   s tate  u n i v er s it y   ( M A ND I R I ) .   A ll  g r ad u ates  o f   s e n io r   h ig h   s c h o o ls   ar allo w ed   to   p ar ticip ate  in   ea ch   s elec tio n .   SNMP T in v o l v e s   in v it in g   eli g ib le  s tu d e n ts   w h o   h av d e m o n s tr ated :   i)   ac ad e m ic  ex ce l len ce   at   th eir   r esp ec tiv s c h o o ls ,   ii)  h a v b ee n   n o m in a ted   b y   t h eir   s ch o o ls ,   an d   iii)  f all  w it h i n   th e   allo ca ted   q u o ta  as  d eter m in ed   b y   th e   u n i v er s it y .   T h o th er   s elec tio n   p ath w a y s ,   UT B K   an d   MA NDI R I ,   co n s i s o f   a least   th r e e   s u b j ec ts   b ein g   e x a m i n ed : sch o last ic  ap tit u d e,   E n g li s h ,   a n d   ac ad em ic  ab ilit y ,   w h ich   v ar y   b y   d is cip lin [ 2 0 ] .   I T S   is   o n o f   th h ig h er   ed u c atio n   in s t itu tio n s   i n   I n d o n esia   th at  ap p lies   th s a m s tu d e n t   ad m is s io n   s elec tio n   p r o ce s s .   T h er ar t w o   k i n d s   o f   p r o g r a m s   i n   I T S:  v o ca tio n al  an d   n o n - v o ca tio n al  p r o g r a m s   t h a t   d if f er   in   ac ad e m ic  r e g u la tio n s .   T h ac ad em ic  r eg u latio n s   g o v er n i n g   v o ca tio n al  p r o g r a m s   d iv er g f r o m   t h o s e   ap p licab le  to   n o n - v o ca tio n al  p r o g r a m s ,   r es u lti n g   i n   d is tin c a ca d em ic  r is k s   b et w ee n   th e s p r o g r a m   t y p e s .   T h e   m o s s i g n i f ica n d is ti n ctio n   ar is es  f r o m   i m p le m e n ti n g   b lo ck   p r o g r a m   an d   t h m a n d ato r y   leav o f   ab s en ce   ( n o g o i n g   u p   s e m e s ter   o r   T NS)   p o licy   as   s tated   i n   I T C h an ce llo r   R e g u la tio n   Nu m b er   1 3   o f   2 0 1 9   co n ce r n i n g   ac ad e m ic  r eg u latio n s   f o r   I T S   V o ca tio n al  P r o g r am .   I n   d etail,   co u r s e v al u atio n   f o r   s tu d en ts   i n   t h Fac u lt y   o f   V o ca tio n al  St u d ies  i n   I T is   r e g u la ted   in   ar ticle  1 0   p ar ag r ap h   ( 1 1 ) .   A r ti cle  1 0   p ar ag r ap h   ( 1 2 )   s tates  t h at  s t u d en ts   ar d ec lar ed   to   h av p ass ed   co u r s e   if   t h e y   h av e   m i n i m u m   g r ad e   o f   C .   I f   s tu d e n h as   g r ad o f   o r   E ,   t h s t u d en t   is   d ec la r ed   T NS  an d   m u s t   tak T NS  leav f o r   o n s e m e s ter .   T h e   im p lica tio n s   o f   t h is   T NS  p o lic y   w il ce r tain l y   i m p a ct  o v er all  ac ad e m ic   p er f o r m a n ce ,   s u c h   as  s t u d y   d ela y s   an d   f ai lu r e.   Stu d y   d ela y s   if   th e   ap p lied   u n d er g r ad u ate  s t u d y   p er io d   is   m o r e   th an   ei g h t   s e m ester s ,   w h ile  s t u d en t s   ar d ec lar ed   to   h a v f ailed   o r   f ailed   t h eir   s t u d ies  i f   th s tu d y   p er io d   is   m o r t h an   1 4   s e m e s ter s   ( ar ticl 1 4   p ar ag r ap h   6 ) .   B ased   o n   t h is   d escr ip tio n ,   s t u d en i s   s ai d   to   b e   at  ac ad em ic   r is k   i f   t h e y   h av o n o r   m o r o f   th f o llo w in g   cr iter ia:  i)   c u r r en tl y   o r   f o r m er l y   h ad   T NS  s tatu s ;   ii)  h a v e   GP A   2 . 7 5 ;   an d   iii)  tak m o r th an   8   s e m ester s .     2 . 2 .     Da t a   c o llect io n a nd   da t a   des cr iptio n   T h is   s t u d y   co llected   d ata  b y   s u r v e y ,   w it h   t h tar g eted   r esp o n d en t s   b ein g   all   s t u d en t s   i n   t h Facu lt y   o f   Vo ca tio n al   St u d ies,  I T S,  w h o   e n r o lled   b et w ee n   2 0 1 7   an d   2 0 2 1   an d   ar s til ac ti v e   in   th e   2 0 2 2 /2 0 2 3   ac ad em ic  y ea r .   T h er ar s ix   d ep ar tm e n ts   i n   th Fac u lt y   o f   Vo ca tio n al  Stu d ies,  I T S:  i)   C iv il  I n f r astru ct u r e   E n g i n ee r i n g ,   ii)  I n d u s tr ial  M ec h an ica E n g i n ee r in g ,   iii )   Au to m at io n   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   iv )   I n d u s tr ial   C h e m ical  E n g in ee r i n g ,   v )   I n s tr u m e n tat io n   E n g i n ee r in g ,   an d   vi )   B u s in e s s   S tatis t ics.  Ho w e v er ,   w o n l y   u s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell     I SS N:   2252 - 8938       I n terp r eta b le  ma ch in lea r n i n g   fo r   a ca d emic   r is a n a lysi s   in   u n ivers ity  s tu d en ts   ( Mu kti  R a tn a   Dewi)   3091   f o u r   o u o f   s ix   d ep ar t m e n ts   f o r   an al y s is   d u to   in s u f f icie n r esp o n d e n ts   f r o m   t h e   o th e r   t w o   d ep ar t m en ts   ( Dep ar tm e n t o f   E lectr ical  Au t o m a tio n   E n g i n ee r i n g   a n d   Dep ar t m en t o f   I n s tr u m e n tatio n   E n g in ee r i n g ) .   Af ter   p r ep r o ce s s in g   d ata,   d ataset  co n tai n i n g   4 6   v ar iab les   an d   5 3 9   ef f ec ti v i n d iv id u al   b eh av io r s   an d   g r o u p   b eh a v io r s   r ec o r d s   w a s   o b tain ed .   W also   in c lu d e   in f o r m atio n   ab o u t st u d en ts   a ca d em ic  i n ter ac tio n ,   lear n in g   b e h av io r s ,   an d   s o ci al  in ter ac tio n .   T h d ep en d en v ar iab le  i s   a   b in ar y   v ar iab le  w it h   o r   w it h o u t   ac ad em ic  r is k   ( 0 : n o - r is k ,   1 : a t - r is k ) ,   w h er ea s   t h i n d ep en d en t v ar iab les ar s u m m ar ized   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   I n d ep en d en t v ar iab les   F e a t u r e   c a t e g o r y   V a r i a b l e   n a me   D e scri p t i o n   Ty p e   D e mo g r a p h y   X1   S e x   B i n a r y   X2   D e p a r t me n t   N o mi n a l   X3   H o me t o w n   B i n a r y   X4   R e si d e n c e   N o mi n a l   H i g h   sc h o o l   a n d   e n r o l l me n t   i n f o r mat i o n   X5   T E F L   s c o r e   R e a l   X6   Ty p e   o f   h i g h   sc h o ol   N o mi n a l   X7   A c a d e mi c   a c h i e v e me n t s i n   h i g h   sc h o o l   B i n a r y   X8   N o n - a c a d e mi c   a c h i e v e me n t s i n   h i g h   s c h o o l   B i n a r y   X9   G a p   y e a r   B i n a r y   A c a d e mi c   i n f o   X 1 0   A d mi ssi o n   t y p e   N o mi n a l   X 1 1   A w a r d e e   o f   e d u c a t i o n   sc h o l a r sh i p   B i n a r y   X 1 2   T u i t i o n   c a t e g o r y   O r d i n a l   X 13   En r o l me n t   a g e   R e a l   X 1 4   I n t e n t i o n   t o   s t u d y   a t   t h e   c u r r e n t   d e p a r t me n t   B i n a r y   X 1 5   I n t e r e st   i n   g e t t i n g   a c c e p t e d   i n t o   t h e   c u r r e n t   d e p a r t me n t   L i k e r t   X 1 6   S a t i sf a c t i o n   w i t h   maj o r   c h o i c e s   L i k e r t   X 1 7   A c a d e mi c   l e a v e   B i n a r y   X 1 8   A p p l i e d   ma t h e ma t i c s sc o r e   O r d i n a l   X 1 9   A p p l i e d   c h e mi st r y   sco r e   O r d i n a l   X 2 0   A p p l i e d   p h y si c s sc o r e   O r d i n a l   B e h a v i o r   a n d   a c a d e mi c   e x p e r i e n c e   X 2 1   S t u d y   h o u r s o u t si d e   c l a ss  i n   a   w e e k   R e a l   X 2 2   S e a t i n g   p o si t i o n   i n   t h e   c l a ssr o o m   N o mi n a l   X 2 3   T r u a n t   l e v e l   O r d i n a l   X 2 4   T r o u b l e   w i t h   t h e   l e c t u r e r   B i n a r y   X 2 5   S t u d y   h a b i t s   w i t h   f r i e n d s   B i n a r y   X 2 6   I n v o l v e d   i n   n o n - a c a d e m i c   a c t i v i t i e s   B i n a r y   X 2 7   N u mb e r   o f   i n t e r n a t i o n a l   a c h i e v e me n t s d u r i n g   c o l l e g e   R e a l   X 2 8   N u mb e r   o f   n a t i o n a l   a c h i e v e me n t s d u r i n g   c o l l e g e   R e a l   X 2 9   N u mb e r   o f   l o c a l   a c h i e v e me n t d u r i n g   c o l l e g e   R e a l   X 3 0   Ex t r a c u r r i c u l a r   c r e d i t   s c o r e   R e a l   N o n - a c a d e mi c   a n d   so c i a l   l i f e   X 3 1   L e g a l   g u a r d i a n   N o mi n a l   X 3 2   R e l a t i o n s h i p   w i t h   p a r e n t s/ g u a r d i a n s   L i k e r t   X 3 3   P a r t - t i me   j o b   B i n a r y   X 3 4   F r i e n d sh i p   c i r c l e   B i n a r y   X 3 5   N u mb e r   o f   c l o se   f r i e nds   R e a l   X 3 6   R o man t i c   r e l a t i o n sh i p   B i n a r y   X 3 7   S mo k i n g   h a b i t   O r d i n a l   X 3 8   El e c t r i c   smo k e   h a b i t   O r d i n a l   X 3 9   A d d i c t e d   t o   a l c o h o l   O r d i n a l   X 4 0   H o u r s o f   p l a y i n g   g a me s   R e a l   X 4 1   N u mb e r   o f   h a n g o u t s e a c h   w e e k   R e a l   X 4 2   P h y si c a l   h e a l t h   i ss u e   B i n a r y   X 4 3   M e n t a l   i ss u e   B i n a r y   X 4 4   C o n s u l t e d   t o   p sy c h o l o g i st   B i n a r y   X 4 5   V i c t i m o f   b u l l y   B i n a r y   X 4 6   S u i c i d a l   t h o u g h t s   B i n a r y       2 . 3 .     Resea rc h desi g n a nd   met ho do lo g y   T h p r o p o s ed   m eth o d   f o r   ac ad em ic  r is k   a n al y s i s   i n   u n iv e r s it y   s t u d en t s   i s   ill u s tr ated   in   Fig u r 1 T h er is   an   i n itia p r ep r o ce s s in g   p h ase   th a i n v o l v es  co lle ctin g   an d   p r o ce s s i n g   t h d ata   to   cr ea te  p r o p er   d ataset,   in c lu d i n g   b alan ci n g   t h d ata.   T h p r ep r o ce s s ed   d ata  ar th e n   f ed   i n to   ea c h   o f   t h e   o b j ec tiv es  o u tli n ed   ea r lier .   W f ir s p er f o r m ed   SMOT E   to   a d d r ess   d ata  im b ala n ce   b ef o r m o d elin g .   SMOT E   is   an   o v er s a m p li n g   tech n iq u th a b o o s ts   th m i n o r it y   clas s   b y   g e n er atin g   “s y n t h etic”   s a m p les,  r ath er   th an   b y   d u p licatin g   ex is t in g   o n es  t h r o u g h   r ep lace m en [ 2 1 ] .   T h m i n o r it y   cla s s   is   o v er s a m p led   b y   s elec ti n g   ea ch   s a m p le  f r o m   t h e   m i n o r it y   cla s s   a n d   g en er ati n g   s y n t h etic  s a m p le s   alo n g   t h li n s e g m en ts   co n n ec ti n g   it  to   o n o r   m o r o f   i ts   k - n ea r est  m in o r it y   clas s   n ei g h b o r s .   T h n u m b er   o f   s y n t h etic  ex a m p le s   cr ea ted   d ep en d s   o n   th d esire d   lev el  o f   o v er s a m p li n g ,   an d   n ei g h b o r s   ar r an d o m l y   ch o s en   f r o m   t h k - n ea r e s t n ei g h b o r s   [ 2 2 ] [ 2 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  14,   No .   4 ,   A u g u s t   2025:   3 0 8 9 - 3098   3092   T o   ad d r ess   o b j ec tiv 1 ,   w e   ap p lied   L ig h tGB to   b u ild   p r ed ictiv m o d el   f o r   th s tu d en t s   p er f o r m a n ce ,   as  w el as  m o d el  ev alu atio n .   L i g h t GB en h a n ce s   th tr ad itio n al  g r ad ien b o o s tin g   d ec is io n   tr ee   ( GB DT )   alg o r ith m   b y   in co r p o r atin g   t w o   n o v el  tec h n iq u es g r ad ien t - b ased   o n e - s id s a m p lin g   ( G OSS)  a n d   ex clu s i v f ea t u r b u n d li n g   ( E FB )   [ 2 4 ] .   T h ese  tech n iq u es  ar d esig n ed   to   g r ea tl y   i m p r o v e   th ef f icie n c y   a n d   s ca lab ilit y   o f   GB DT   [ 1 3 ] .   Fo r   o b j ec tiv 2 ,   w u s ed   SH A P   to   in ter p r et  th p r ed ictio n   r esu lt s   an d   f in d   t h s tu d e n p er f o r m a n ce s   co n tr ib u tio n   k e y s .   SH A P   i s   g a m e - th eo r etic  m eth o d   t h at  e x p lai n s   t h o u tp u o f   a n y   m ac h in lear n i n g   m o d el  b y   l in k in g   o p ti m al  cr ed it  allo ca ti o n   w it h   lo ca e x p lan atio n s   th r o u g h   th e   clas s ical   Sh ap le y   v a lu e   f r o m   g a m e   th eo r y   a n d   it s   e x te n s io n s .   I a s s ig n s   an   in d i v id u a l’ s   i m p o r tan ce   v alu e   to   ea c h   f ea t u r f o r   s p ec if ic  p r ed ictio n .   I ts   in n o v ati v asp ec ts   in cl u d i)   th in tr o d u ctio n   o f   n e w   clas s   o f   ad d itiv e   f ea t u r i m p o r ta n ce   m ea s u r es   an d   ii)  th eo r etica l   r esu lts   d em o n s tr atin g   th a t h er i s   a   u n iq u s o l u tio n   w i th i n   th is   cla s s   t h at  p o s s e s s es a   s e t o f   d esira b le  p r o p er ties   [ 1 4 ] .           Fig u r 1 .   T h w o r k f lo w   o f   t h i s   p r o j e ct       3.   RE S U L T S AN D I SCU SS I O N   3 . 1 .    I m ba la nced  da t a   ha nd li ng   a nd   m o delin g   T o   b etter   u n d er s tan d   th d i s tr ib u tio n   o f   ac ad e m ic  r is k ,   w p r esen Fi g u r 2 ,   w h ic h   co n s i s ts   o f   t w o   p ar ts .     Fig u r 2 ( a)   v is u alize s   th p r o p o r tio n   b etw ee n   s t u d en t s   w i th   an d   w it h o u ac ad e m ic  r i s k ,   in   w h ic h   o n l y   3 8   o u t o f   5 3 9   s tu d en t s   ( 7 . 1 %)  h av ac ad e m ic  r i s k .     Fig u r 2 ( b )   b r ea k s   d o w n   th ch ar ac ter is tic s   o f   at - r is k   s t u d e n ts   i n   th Fac u lt y   o f   Vo ca tio n al  Stu d ies  b y   d ep ar t m e n t.  Mo s r esp o n d en ts   ar f r o m   t h I n d u s tr ial  Me ch an ical  E n g in ee r i n g   an d   B u s i n ess   Sta tis tic s   Dep ar t m en t s .   Ho w e v er ,   t h m o s a t - r i s k   s t u d en t s   ar f r o m   t h Dep ar t m e n o f   Au to m atio n   a n d   E lectr ical   E n g i n ee r i n g   a n d   th Dep ar t m e n t o f   B u s in e s s   S tatis tics .           ( a)   ( b )     Fig u r 2 .   T h r atio   o f   s tu d e n ts   ac ad e m ic  r is k   ( a)   in   g en er al  an d   ( b )   b y   d ep ar tm e n t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell     I SS N:   2252 - 8938       I n terp r eta b le  ma ch in lea r n i n g   fo r   a ca d emic   r is a n a lysi s   in   u n ivers ity  s tu d en ts   ( Mu kti  R a tn a   Dewi)   3093   T h d ataset  u s ed   in   th i s   r esear ch   is   i m b ala n ce d ,   w h ic h   ca n   r ed u ce   m o d el  p er f o r m a n ce .   T h is   r esear ch   ai m s   to   u n d er s ta n d   f ac to r s   co n tr i b u ti n g   to   ac ad e m ic  r i s k   u s i n g   SH A P ,   w h ic h   r eq u ir es  g o o d   m o d el   p er f o r m a n ce .   T h er ef o r e,   m a n ag in g   i m b ala n ce d   class e s   i s   n ec ess ar y .   W u s t h S MO T E   to   r esa m p le  t h ese   ca teg o r ies.  Af ter   SMOT E ,   th e   class   p r o p o r tio n   is   b alan ce d   t o   5 0 - 5 0 ,   w i th   t h to tal  n u m b e r   o f   at - r is k   s tu d e n ts   b ec o m i n g   5 0 1 .   W th en   ap p ly   m ac h i n lear n i n g   m o d el  u s i n g   L ig h t GB to   p r o v id p r ed ictio n s   o n   ac ad em ic  r is k   s tat u s .   T ab le  2   a n d   Fig u r 3   co m p ar th m o d e l’ s   p er f o r m an ce   b ef o r an d   a f t er   SMOT E .       T ab le  2 .   Me tr ic  co m p ar is o n   M e t r i c   B e f o r e   S M O T E   A f t e r   S M O T E   A c c u r a c y   0 . 9 5 4   0 . 9 6 0   S e n si t i v i t y   0 . 9 9 0   0 . 9 4 8   S p e c i f i c i t y   0 . 2 0 0   0 . 9 7 1   A U C - R O C   0 . 5 9 5   0 . 9 6 0           Fig u r 3 .   P er f o r m a n ce   m etr ic s   o f   th m o d el  b ef o r an d   af ter   SMOT E       B ef o r SMOT E ,   th m o d el  o n l y   m a n ag ed   to   co r r ec tl y   c lass i f y   o n e - f if th   o f   t h s t u d en ts   w ith   ac ad em ic  r is k .   W h er ea s   a f ter   SMOT E ,   9 7 . 1 o f   s tu d e n ts   at   r is k   ar co r r ec tl y   cla s s i f ied .   I n   ad d itio n ,   th e   ar ea  u n d er   t h c u r v e - r ec eiv er - o p er atin g   ch ar ac ter i s tic  c u r v ( AUC - R O C )   s co r b ef o r SMO T E   is   5 9 . 5 %,  w h ic h   m ea n s   t h at  th e   m o d el  b ar el y   d if f er e n tiate s   t h t w o   cla s s e s .   Ho w e v er ,   a f ter   SMOT E ,   th e   AUC - R OC   s co r in cr ea s es  s ig n i f ica n tl y   to   9 6 %,  w h ich   m ea n s   it  ca n   n o w   d is tin g u i s h   th t w o   clas s es  al m o s p er f ec tl y .   T h ese   m etr ics  s h o w   t h at  h a n d li n g   i m b alan ce d   d ata  u s i n g   SM OT E   c an   i m p r o v t h m o d el s   p er f o r m an ce .     3 . 2 .     Dis cus s io ba s ed  o n f ea t ure  co ntr ibu t io n   A f t e r   o b t a i n in g   a   p r e d i c ti v e   m o d e l ,   w e   a im   t o   in v es tig a t e   th e   e f f e c ts   o f   th e   f e a tu r es   t h at   s ig n if i ca n t ly   im p a ct   s tu d en ts   a c a d em ic   p e r f o r m an c e .   T h 1 0   m o s t   im p o r ta n f e a tu r es   b as e d   o n   S HA g l o b a l   f e a tu r v a lu a r e   s h o w n   in   T a b l e   3 .   T h e   S HA v a lu e   f o r   th e   j th   f e atu r e   i n d ic a t e s   h o w   m u ch   th e   v a l u o f   th a t   f e at u r e   i n f lu en ce d   th e   p r e d ic t i o n   f o r   p a r t i cu l a r   in s t an c e ,   i n   c o m p a r i s o n   t o   th e   av e r ag p r e d i c t i o n   a c r o s s   th e   d a ta s et .   F o r   in s t an c e ,   th ex t r a cu r r i cu l a r   c r e d i t   s c o r e   h as   m e an   a b s o lu t e   S HA v al u e   o f   2 . 1 8 .   I t   m ea n s   t h a e x t r a c u r r i cu l a r   c r e d it   s c o r es   c o n t r i b u te   2 . 1 8   t o   t h e   p r e d i c t i o n   co m p a r e d   t o   th e   av e r ag e   p r e d ic ti o n   f o r   th is   d a t as e t .       T ab le  3 .   T h 1 0   m o s t i m p o r ta n t f ea tu r es a cc o r d in g   to   th m ea n   ab s o lu te  S H A P   v alu e   V a r i a b l e   D e scri p t i o n     S H A P   v a l u e   X3 0   Ex t r a c u r r i c u l a r   c r e d i t   s c o r e   2 . 1 8   X2   D e p a r t me n t   0 . 7 7   X 3 7   S mo k i n g   h a b i t   0 . 7 7   X1   S e x   0 . 7 6   X 3 4   F r i e n d sh i p   C i r c l e   0 . 7 4   X8   N o n - a c a d e mi c   a c h i e v e me n t s d u r i n g   h i g h   s c h o o l   0 . 5 4   X 1 6   S a t i sf a c t i o n   w i t h   maj o r   c h o i c e s   0 . 5 0   X 2 1   S t u d y   h o u r s o u t si d e   c l a ss  i n   a   w e e k   0 . 4 9   X 2 6   I n v o l v e d   i n   n o n - a c a d e m i c   a c t i v i t i e s   0 . 4 7   X 4 1   T h e   n u m b e r   o f   h o u r t o   h a n g   o u t   e a c h   w e e k   0 . 4 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  14,   No .   4 ,   A u g u s t   2025:   3 0 8 9 - 3098   3094   Fig u r 4   s h o w s   h o w   t h f ea tu r es  a f f ec t h s t u d en t s   p er f o r m a n ce .   Sp ec i f icall y ,   it   d is p lay s   t h e   d is tr ib u tio n   o f   SH A P   v alu e s   f o r   ea ch   f ea tu r ac r o s s   all   t h s tu d e n ts .   I n   Fig u r 4 ,   ea c h   s tu d en is   r ep r esen ted   b y   d o i n   ea ch   r o w .   T h   c o o r d in ate  o f   t h d o r e f lect s   t h i m p ac o f   t h at   f ea tu r e   o n   t h p r ed ictio n ,   w h i le  its   co lo r   in d icate s   t h v al u o f   th at  f ea tu r f o r   th s t u d en t.           Fig u r 4 .   I m p ac t o f   t h f ea tu r e s   o n   s t u d en t s   ac ad e m ic  p er f o r m an ce       T o   b etter   u n d er s tan d   h o w   ea ch   f ac to r   co n tr ib u tes  to   ac ad em ic  p er f o r m a n ce ,   w b r ea k   t h e m   d o w n   in to   SH A P   d ep en d e n ce   co n tr ib u tio n   p l o ts ,   a s   s h o w n   i n   Fi g u r 5 Fi g u r 5 ( a)   s h o w s   th at   h ig h er   ex tr ac u r r ic u lar   cr ed it  s co r le ad s   to   b etter   ac a d em ic  p er f o r m an ce .   T h ex tr ac u r r ic u lar   s c o r h as  s ca le  o f     0   to   4 .   Stu d e n ts   w it h   e x tr ac u r r icu la r   cr ed it  s co r es   b elo w   3 . 0   ar m o r li k el y   to   h av e   ac ad e m ic  r i s k s   t h a n   t h o s ab o v 3 . 0 .   T h er ef o r e,   ac ad e m ic  p o lic y m a k er s   n ee d   to   p r o v id m o r s u p p o r in   f u n d i n g ,   m e n to r in g ,   a n d   r e w ar d s   to   m o t iv ate   s t u d en t s   to   b m o r in v o lv ed   i n   ex tr ac u r r icu lar   ac ti v itie s .   An o th e r   f in d i n g ,   b ased   o n   Fig u r 5 ( i) ,   s h o w s   t h at  s tu d e n ts   p ar ticip atin g   i n   n o n - ac ad e m ic  ac t iv i ties ,   s u c h   a s   s tu d e n t   o r g an izatio n s ,   a ls o   h ad   lo w er   c h an ce   o f   ac ad e m ic  r is k .   R e s ea r ch   b y   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ]   s u p p o r ts   t h ese   f in d i n g s ,   s tati n g   t h at  t h s t u d en t s   p ar ticip atin g   i n   e x tr ac u r r ic u l ar   an d   n o n - ac ad e m ic  ac ti v iti es  h a v t h b en e f it s   o f   a tte n d in g   s c h o o m o r e   r eg u lar l y ,   lead in g   to   b etter   g r ad es a n d   h i g h er   s ta n d ar d ized   test   s co r es.   Fig u r 5 ( b )   s h o w s   t h at  t h s t u d en ts   o f   t h I n d u s tr ial  Me c h an ical  E n g in ee r i n g   Dep ar t m en t a n d   th C iv i I n f r as tr u ct u r E n g in ee r i n g   De p ar tm e n h av lo w er   ch a n ce   o f   h a v in g   ac ad e m ic  r is k .   O n   t h o th er   h a n d ,   th B u s i n ess   Statis tics   a n d   Au to m atio n   E lectr ical  E n g i n ee r in g   D ep ar tm e n t s tu d e n ts   h av h i g h er   ch a n ce   o f   h av i n g   ac ad e m ic  r is k s .   C h ar ac ter is tics   o f   s u r v e y   d ata  m i g h ca u s t h r esu lt th a t th B u s i n ess   Stati s tic s   an d   Au to m a tio n   E lectr ical  E n g i n e er in g   Dep ar t m en h as  m o r s t u d en t s   w it h   ac ad e m ic  r is k ,   as   s h o w n   in     Fig u r 2 ( b ) .   A lth o u g h   s e v er a s tu d ies  s u g g e s th a s ex   d o es  n o s ig n i f ica n tl y   in f l u e n ce   ac ad em ic   p er f o r m a n ce ,   Fig u r 5 ( d )   in d i ca tes  t h at  m ale   s t u d en t s   m a y   b m o r s u s ce p tib le  to   ac ad em ic  r i s k .   I is   li k el y   b ec au s s ig n i f ica n p r o p o r ti o n   o f   t h s tu d e n ts   e n r o lled   in   th v o ca tio n al  f ac u lt y   o f   I T ar m ale.   O n   t h e   o th er   h a n d ,   4 9 o f   m ale   s t u d en ts   ar s m o k er s ,   w h ile   o n l y   5 o f   f e m ale   s t u d en t s   ar e   s m o k er s .   Fi g u r 5 ( c)   s h o w s   th at  a c tiv s m o k er s ,   d esp ite  th eir   s m o k i n g   f r eq u e n c y ,   h a v h ig h er   ch a n ce   o f   ac ad em ic  r is k   th a n     n o n - s m o k in g   s t u d en t s .   T h er ef o r e,   th u n i v er s it y   s h o u ld   e n f o r ce   n o n - s m o k i n g   zo n es o n   ca m p u s .   Fig u r 5 ( e)   s h o w s   t h e f f ec t   o f   t h f r ie n d s h ip   cir cle  o n   ac ad em ic  r is k .   f r ien d s h ip   cir cle  m a y   p r o v id s u p p o r to   s tu d en t s ,   th u s   lo w er i n g   th eir   ac ad e m ic  r is k .   I is   s u p p o r ted   b y   r esear c h   co n d u cted   b y   [ 2 7 ] T h eir   s tu d y   f o u n d   t h at  s o cial  s u p p o r w as   n e g ati v el y   as s o ciat ed   w it h   lo n eli n es s   an d   p o s iti v el y   as s o ciate d   w it h   ac ad em ic  p er s is te n ce   d ec is io n s .   Fig u r 5 ( j)   also   s h o w s   t h at   th s tu d e n ts   w it h   m o r h a n g o u ts   p er f o r m   b etter   ac ad em icall y .   B ased   o n   th e   r esear ch   b y   [ 2 8 ] ,   it  is   n o ted   t h at  s t u d en t s   w i th   h i g h er   le v els   o f   s elf - e s tee m   a n d   g r ea ter   p ee r   s u p p o r ten d ed   to   h av e   b etter   s o cial  ad j u s t m en a n d   ac ad e m ic  p er f o r m an ce ,   w h ich   in   t u r n   f o s ter ed   s tr o n g er   co m m i t m e n t to   th eir   s t u d ies.   Fig u r 5 ( f )   s h o w s   a n   i n ter es tin g   r es u lt   w h er t h ac ad e m ic  r i s k   is   lo w er   f o r   s t u d en ts   w i th o u t     n o n - ac ad e m ic  ac h ie v e m en ts   d u r in g   h i g h   s ch o o l.  We   p r esu m s tu d e n ts   w h o   e x ce i n   n o n - ac ad e m ic  ac tiv ities   ten d   to   n e g lect  t h eir   ac ad e m ic  p er f o r m a n ce .   So m co lle g es,  i n clu d i n g   I T S,  co n s id er   n o n - ac ad e m ic   h ig h   s ch o o l a ch i ev e m e n t i n   ad m is s i o n s .   W h e n   t h ese   s t u d en t s   ar ac ce p ted   in to   co lleg w it h o u s u f f icie n t a ca d e m ic   ab ilit y ,   th e y   h av lo w er   r eten t i o n   r ates a n d   ar m o r lik el y   to   f ac ac ad e m ic  r is k .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell     I SS N:   2252 - 8938       I n terp r eta b le  ma ch in lea r n i n g   fo r   a ca d emic   r is a n a lysi s   in   u n ivers ity  s tu d en ts   ( Mu kti  R a tn a   Dewi)   3095   Satis f ac tio n   w i th   m aj o r   ch o ice s   also   af f ec ts   ac ad e m ic  r is k .   S tu d en t s   s ati s f ied   w it h   th e ir   m a j o r   ch o ice  ar less   li k el y   to   h a v ac ad e m ic  r is k   t h a n   t h o s w h o   ar e   n o t,   ac co r d in g   to   Fi g u r 5 ( g ) .   An o th er   f in d i n g   t h at  i s   lik el y   r elate d   to   it,  b ased   o n   Fig u r 5 ( h ) ,   is   t h at  s t u d en ts   w it h   h i g h er   s t u d y   h o u r s   o u t s id class   te n d   to   h av a   lo w er   c h an ce   o f   h av i n g   ac ad e m ic  r is k .   W p r esu m th at   s tu d en t s   w h o   ar m o r s at is f ie d   w it h   t h eir   m aj o r   ch o ices a r m o r lik el y   to   h a v h ig h er   s t u d y   h o u r s   o u ts id o f   clas s ,   lead in g   to   lo w er   ac ad em ic  r is k .         ( a)     ( b )     ( c)           ( d )     ( e)     ( f )           (g )     ( h )     ( i)           ( j )     Fig u r 5 SHA P   d ep en d en ce   p lo ts   o f   th to p   1 0   co n tr ib u tin g   f ac to r s   to   s tu d e n ts   ac ad e m ic  r is k :     ( a)   ex tr ac u r r icu lar   cr ed it sco r e,   ( b )   d ep ar tm en t,  ( c)   s m o k i n g   h ab it,  ( d )   s ex ,   ( e)   f r ien d s h ip   cir cle,     ( f )   n o n - ac ad e m ic  ac h ie v e m en t ,   ( g )   s atis f ac tio n   w i th   m aj o r   ch o ices,  ( h )   s tu d y   h o u r s   o u ts id class   p er   w ee k ,     ( i)   in v o lv e m e n t i n   n o n - ac ad e m ic  ac ti v itie s ,   an d   ( j )   n u m b er   o f   h a n g o u ts   ea c h   w ee k     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  14,   No .   4 ,   A u g u s t   2025:   3 0 8 9 - 3098   3096   4.   CO NCLU SI O N   A ca d e m ic  r is k   ca n   i m p ac s t u d en ts   ed u ca t io n al  a n d   f u tu r e   ca r ee r   p r o s p ec ts ,   s p ec if icall y   in   h i g h er   ed u ca tio n .   T h er ef o r e,   p r o v id in g   m ec h a n is m   to   f o r ese s tu d e n ts   w i th   ac ad e m ic  r is k   i s   n ec ess ar y .     T h is   r esear ch   u s es  L ig h tG B m o d el  to   co n s tr u ct  p r ed ictiv m o d el  o n   an   i m b al an ce d   d ataset.   A n   u p s a m p l in g   tec h n iq u b as ed   o n   SMOT E   h as  b ee n   ap p lied   to   h an d le  i m b a lan ce   p r o b le m s .   A   m o d el  o b tain ed   f r o m   t h L i g h tGB alg o r it h m   ac h iev ed   d ec e n ac c u r ac y   an d   s p ec if ic it y   o f   9 6 a n d   9 7 %,  r esp ec tiv el y .   B ased   o n   th r e s u l ts ,   s tu d e n t s   f r o m   t h Dep ar t m e n o f   B u s in e s s   Stati s tics   h a v t h h i g h est  ac ad e m ic  r i s k   co m p ar ed   to   o th er   d ep ar tm e n ts   in   t h Fac u lt y   o f   Vo ca tio n al  Stu d ies.  Facto r s   af f ec ti n g   s tu d e n ts   ac ad e m ic   p er f o r m a n ce   co m f r o m   ac a d em ic,   p er s o n al,   a n d   s o cial  asp ec ts .   Sta k eh o ld er s   f r o m   t h d ep ar t m e n a n d   f ac u lt y   m e m b er s   ca n   u s t h e   in f o r m a tio n   to   f o r m u late  p o licies  to   m iti g ate  ac ad e m ic  r is k   a m o n g   s t u d en t s ,   esp ec iall y   f ac to r s   o f   ac ad e m ic   p ar ts .   T h ad m i s s io n   tea m   s h o u ld   g i v m o r atte n tio n   to   p r o s p ec tiv s tu d e n ts   h ig h   s c h o o n o n - ac ad e m ic  ac h iev e m e n t s .   Gi v en   h o w   ex tr ac u r r icu lar   cr ed it  s co r es  a f f ec t   ac ad e m ic  r i s k   i n   s tu d e n ts ,   p r o v id in g   m o r s u p p o r in   f u n d i n g ,   m e n to r in g ,   a n d   r e w ar d s   is   cr u cial.   I n   ad d itio n ,   s ati s f ac tio n   w i th   m aj o r   ch o ices  also   p la y s   a n   ess e n tial  r o le  i n   r ed u ci n g   s t u d en ts   ac ad e m ic   r is k .   T h er ef o r e,   th d ep ar t m en ts   s h o u ld   i m p r o v th eir   s er v ice s   to   s tu d e n ts ,   s u ch   a s   teac h i n g   q u alit y ,   ad m i n i s tr ativ e   p r o ce s s es,  a n d   teac h in g   an d   lear n in g   f ac ilit ie s .   Stu d e n ts   ar also   en co u r a g ed   to   s tu d y   o u t s id class   w it h   f r ien d s ,   b m o r ac tiv i n   n o n - ac ad e m ic   ac tiv ities ,   a n d   av o id   cig ar ett e s .   T h u n i v er s i t y   ca n   s u p p o r th is   b y   p r o v id i n g   p u b lic  ar ea s   t h at   s u p p o r lear n in g   ac tiv ities   f o r   s tu d en t s ,   en f o r cin g   n o n - s m o k in g   zo n e s   in s id ca m p u s   ar ea s ,   an d   en co u r ag i n g   s tu d e n ts   to   b in v o lv ed   in   n o n - ac ad e m ic  ac ti v it ies.       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   T h is   r es ea r ch   w as  f i n a n ciall y   s u p p o r ted   b y   I n s tit u T ek n o lo g Sep u l u h   No p e m b er   t h r o u g h   t h e   I n s tit u tio n al  Dev e lo p m en t Res ea r ch   Gr an t p r o g r a m   u n d er   co n tr ac t n u m b er   1 7 9 9 /P KS/I T S/2 0 2 3 .       AUTHO CO NT RIB UT I O ST A T E M E NT   T h is   jo u r n al  u s e s   th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   t o   r ec o g n ize  in d i v id u al  au t h o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Mu k ti R at n De w i                               Mo ch a m m ad   R ez Hab ib i                               B as s a m   B ab g ei                               L o v i n k i Fitra   An an d a                               B r o d j o l   Su tij o   Su p r ih   Ula m a                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y si s   I     I n v e st i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i si o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au t h o r s   s tate  n o   co n f lic t o f   i n t er est       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  s u p p o r tin g   th f i n d in g s   o f   t h i s   s t u d y   ar n o t p u b licl y   av ailab le  d u to   co n f id en tial it y   r estrictio n s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   Y a n g ,   W h o   w i l l   d r o p o u t   f r o u n i v e r si t y ?   a c a d e mi c   r i sk   p r e d i c t i o n   b a se d   o n   i n t e r p r e t a b l e   mac h i n e   l e a r n i n g ,   a rXi v - C o m p u t e r   S c i e n c e ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r x i v . 2 1 1 2 . 0 1 0 7 9 .   [ 2 ]   N .   N u r mal i t a sar i ,   Z .   A .   L o n g ,   a n d   M .   F .   M .   N o o r ,   F a c t o r i n f l u e n c i n g   d r o p o u t   s t u d e n t i n   h i g h e r   e d u c a t i o n ,   Ed u c a t i o n   Re se a rc h   I n t e rn a t i o n a l ,   v o l .   2 0 2 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 3 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 7 7 0 4 1 4 2 .   [ 3 ]   O .   L o r e n z o - Q u i l e s,  S .   G a l d ó n - L ó p e z ,   a n d   A .   L e n d í n e z - T u r ó n ,   C o r r i g e n d u m:   f a c t o r c o n t r i b u t i n g   t o   u n i v e r si t y   d r o p o u t :   a   r e v i e w ,   Fro n t i e rs  i n   E d u c a t i o n ,   v o l .   8 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e d u c . 2 0 2 3 . 1 1 9 1 7 0 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell     I SS N:   2252 - 8938       I n terp r eta b le  ma ch in lea r n i n g   fo r   a ca d emic   r is a n a lysi s   in   u n ivers ity  s tu d en ts   ( Mu kti  R a tn a   Dewi)   3097   [ 4 ]   Y .   B e n g i o ,   Y .   L e c u n ,   a n d   G .   H i n t o n ,   D e e p   l e a r n i n g   f o r   A I ,   C o m m u n i c a t i o n s   o f   t h e   AC M ,   v o l .   6 4 ,   n o .   7 ,   p p .   5 8 6 5 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 4 8 2 5 0 .   [ 5 ]   I .   K o p r i n sk a ,   J.  S t r e t t o n ,   a n d   K .   Y a c e f ,   S t u d e n t a t   r i s k :   d e t e c t i o n   a n d   r e me d i a t i o n ,   Pro c e e d i n g   o f   t h e   8 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E d u c a t i o n a l   D a t a   Mi n i n g ,   ED M 1 5 ,   p p .   5 1 2 5 1 5 ,   2 0 1 5 .   [ 6 ]   N .   P u r w a n i n g si h   a n d   D .   R .   A r i e f ,   P r e d i c t i n g   s t u d e n t s’   p e r f o r man c e   i n   E n g l i sh   c l a ss,”   AI C o n f e re n c e   P ro c e e d i n g s ,   v o l .   1 9 7 7 ,   n o .   1 ,   J u n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 1 . 5 0 4 2 8 7 6 .   [ 7 ]   M .   B a r a n y i ,   M .   N a g y ,   a n d   R .   M o l o n t a y ,   I n t e r p r e t a b l e   d e e p   l e a r n i n g   f o r   u n i v e r si t y   d r o p o u t   p r e d i c t i o n ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   2 1 s t   A n n u a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   E d u c a t i o n ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 3 19 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 3 6 8 3 0 8 . 3 4 1 5 3 8 2 .   [ 8 ]   B .   A l b r e i k i ,   F r a mew o r k   f o r   a u t o ma t i c a l l y   su g g e st i n g   r e me d i a l   a c t i o n s t o   h e l p   st u d e n t s   a t   r i s k   b a se d   o n   e x p l a i n a b l e   M L   a n d   r u l e - b a se d   mo d e l s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ed u c a t i o n a l   T e c h n o l o g y   i n   H i g h e Ed u c a t i o n ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 6 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 1 2 3 9 - 0 2 2 - 0 0 3 5 4 - 6.   [ 9 ]   M .   K a t s u r a g i   a n d   K .   T a n a k a ,   D r o p o u t   p r e d i c t i o n   b y   i n t e r p r e t a b l e   mac h i n e   l e a r n i n g   mo d e l   t o w a r d p r e v e n t i n g   st u d e n t   d r o p o u t ,   i n   Ad v a n c e i n   T ra n s d i s c i p l i n a r y   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   2 8 ,   I O S   P r e ss,  2 0 2 2 ,   p p .   6 7 8 6 8 3 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / A T D E2 2 0 7 0 0 .   [ 1 0 ]   M .   N a g y   a n d   R .   M o l o n t a y ,   I n t e r p r e t a b l e   d r o p o u t   p r e d i c t i o n :   t o w a r d X A I - b a se d   p e r so n a l i z e d   i n t e r v e n t i o n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   E d u c a t i o n ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   2 7 4 3 0 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 0 5 9 3 - 0 2 3 - 0 0 3 3 1 - 8.   [ 1 1 ]   P .   P a d m a si r i   a n d   S .   K a st h u r i a r a c h c h i ,   I n t e r p r e t a b l e   p r e d i c t i o n   o f   st u d e n t   d r o p o u t   u s i n g   e x p l a i n a b l e   A I   mo d e l s,”   i n   2024  I n t e r n a t i o n a l   Re s e a r c h   C o n f e r e n c e   o n   S m a r t   C o m p u t i n g   a n d   S y s t e m En g i n e e ri n g   ( S C S E) ,   2 0 2 4 ,   v o l .   7 ,   p p .   1 7 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 / S C S E 6 1 8 7 2 . 2 0 2 4 . 1 0 5 5 0 5 2 5 .   [ 1 2 ]   T .   H .   N g u y e n ,   P .   L e ,   T .   T .   T .   N g u y e n ,   a n d   A .   K .   S u ,   A   mu l t i v a r i a t e   a n a l y si o f   t h e   e a r l y   d r o p o u t   u si n g   c l a ssi c a l   mac h i n e   l e a r n i n g   a n d   l o c a l   i n t e r p r e t a b l e   mo d e l - a g n o st i c   e x p l a n a t i o n s,   C T U   J o u r n a l   o f   I n n o v a t i o n   a n d   S u st a i n a b l e   D e v e l o p m e n t ,   v o l .   1 6 p p .   9 8 1 0 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 1 4 4 / c t u j o i sd . 2 0 2 4 . 3 2 7 .   [ 1 3 ]   G .   K e   e t   a l . ,   L i g h t G B M :   a   h i g h l y   e f f i c i e n t   g r a d i e n t   b o o st i n g   d e c i si o n   t r e e ,   Ad v a n c e s i n   N e u r a l   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ssi n g   S y s t e m s p p .   3 1 4 7 3 1 5 5 ,   2 0 1 7 .   [ 1 4 ]   S .   M .   L u n d b e r g   a n d   S .   I .   L e e ,   A   u n i f i e d   a p p r o a c h   t o   i n t e r p r e t i n g   m o d e l   p r e d i c t i o n s,   A d v a n c e i n   N e u ra l   I n f o rm a t i o n   Pro c e ssi n g   S y s t e m s ,   p p .   4 7 6 6 4 7 7 5 ,   M a y   2 0 1 7 .   [ 1 5 ]   T .   H a san i n ,   T .   M .   K h o sh g o f t a a r ,   J.  L .   L e e v y ,   a n d   R .   A .   B a u d e r ,   S e v e r e l y   i mb a l a n c e d   b i g   d a t a   c h a l l e n g e s:   i n v e st i g a t i n g   d a t a   samp l i n g   a p p r o a c h e s,”   J o u r n a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 0 5 3 7 - 0 1 9 - 0 2 7 4 - 4.   [ 1 6 ]   P .   K u mar,  R .   B h a t n a g a r ,   K .   G a u r ,   a n d   A .   B h a t n a g a r ,   C l a ss i f i c a t i o n   o f   i m b a l a n c e d   d a t a :   r e v i e w   o f   me t h o d a n d   a p p l i c a t i o n s,   i I O C o n f e re n c e   S e r i e s:   M a t e ri a l s   S c i e n c e   a n d   En g i n e e r i n g ,   2 0 2 1 ,   v o l .   1 0 9 9 ,   n o .   1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 x / 1 0 9 9 / 1 / 0 1 2 0 7 7 .   [ 1 7 ]   Y .   G a o ,   Y .   Z h u ,   a n d   Y .   Z h a o ,   D e a l i n g   w i t h   i mb a l a n c e d   d a t a   f o r   i n t e r p r e t a b l e   d e f e c t   p r e d i c t i o n ,   I n f o rm a t i o n   a n d   so f t w a re   t e c h n o l o g y ,   v o l .   1 5 1 ,   2 0 2 2 d o i 10 . 1 0 1 6 / j . i n f so f . 2 0 2 2 . 1 0 7 0 1 6 .   [ 1 8 ]   Y .   C h e n ,   R .   C a l a b r e se ,   a n d   B .   M a r t i n - B a r r a g a n ,   I n t e r p r e t a b l e   mac h i n e   l e a r n i n g   f o r   i mb a l a n c e d   c r e d i t   sc o r i n g   d a t a se t s,   Eu r o p e a n   J o u r n a l   o f   O p e ra t i o n a l   R e s e a r c h ,   v o l .   3 1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   3 5 7 3 7 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e j o r . 2 0 2 3 . 0 6 . 0 3 6 .   [ 1 9 ]   D .   D a b l a i n ,   C .   B e l l i n g e r ,   B .   K r a w c z y k ,   D .   W .   A h a ,   a n d   N .   C h a w l a ,   U n d e r st a n d i n g   i mb a l a n c e d   d a t a :   X A I   i n t e r p r e t a b l e   M L   f r a mew o r k ,   M a c h i n e   L e a rn i n g ,   v o l .   1 1 3 ,   n o .   6 ,   p p .   3 7 5 1 3 7 6 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 9 9 4 - 0 2 3 - 0 6 4 1 4 - w.   [ 2 0 ]   I .   P .   Y .   P r a d n y a n a ,   I .   G .   A .   S .   D a r may a n i ,   I .   G .   A .   H .   S u n d a r i y a t i ,   a n d   I .   B .   A .   P .   M a n u a b a ,   R e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   u n i v e r si t y   a d m i ssi o n   se l e c t i o n   a n d   a c a d e mi c   p r e d i c t i o n   i n   me d i c a l   st u d e n t s,   E - J u r n a l   Me d i k a   U d a y a n a ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 7 1 1 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 2 4 8 4 3 / m u . 2 0 2 5 . v 1 4 . i 3 . p 1 7 .   [ 2 1 ]   N .   V   C h a w l a ,   K .   B o w y e r ,   L .   O .   H a l l ,   a n d   W .   P .   K e g e l m e y e r ,   S M O T E:   s y n t h e t i c   mi n o r i t y   o v e r - samp l i n g   t e c h n i q u e ,   J o u r n a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   Re se a r c h ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 1 3 5 7 ,   2 0 0 2 .   [ 2 2 ]   D .   El r e e d y   a n d   A .   F .   A t i y a ,   A   c o mp r e h e n si v e   a n a l y si o f   s y n t h e t i c   mi n o r i t y   o v e r samp l i n g   t e c h n i q u e   ( S M O T E)   f o r   h a n d l i n g   c l a ss i m b a l a n c e ,   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   5 0 5 ,   p p .   3 2 6 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 1 9 . 0 7 . 0 7 0 .   [ 2 3 ]   A .   P a t i l ,   A .   F r a mew a l a ,   a n d   F .   K a z i ,   Ex p l a i n a b i l i t y   o f   smo t e   b a se d   o v e r sa mp l i n g   f o r   i mb a l a n c e d   d a t a se t   p r o b l e ms,”   i n   2 0 2 0   3 r d   i n t e r n a t i o n a l   c o n f e re n c e   o n   i n f o rm a t i o n   a n d   c o m p u t e t e c h n o l o g i e ( I C I C T ) ,   2 0 2 0 ,   p p .   4 1 45 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 / I C I C T 5 0 5 2 1 . 2 0 2 0 . 0 0 0 1 5 .   [ 2 4 ]   T .   C h e n   a n d   C .   G u e st r i n ,   X G B o o s t :   A   sca l a b l e   t r e e   b o o st i n g   sy st e m,”   i Pr o c e e d i n g o f   t h e   AC S I G K D D   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   K n o w l e d g e   D i s c o v e r y   a n d   D a t a   Mi n i n g ,   2 0 1 6 ,   p p .   7 8 5 7 9 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 2 9 3 9 6 7 2 . 2 9 3 9 7 8 5 .   [ 2 5 ]   A .   P .   R a h a y u   a n d   Y .   D o n g ,   T h e   r e l a t i o n sh i p   o f   e x t r a c u r r i c u l a r   a c t i v i t i e w i t h   st u d e n t s’   c h a r a c t e r   e d u c a t i o n   a n d   i n f l u e n c i n g   f a c t o r s:   a   sy st e mat i c   l i t e r a t u r e   r e v i e w ,   AL - I S H L AH :   J u r n a l   Pe n d i d i k a n ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   4 5 9 4 7 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 5 4 4 5 / a l i s h l a h . v 1 5 i 1 . 2 9 6 8 .   [ 2 6 ]   A .   F .   Z a k i ,   I n v e st i g a t i n g   t h e   i m p a c t   o f   e x t r a c u r r i c u l a r   a c t i v i t i e o n   t h e   a c a d e mi c   a n d   s o c i a l   s k i l l o f   u n i v e r si t y   st u d e n t s   i n   p o s t - c o v i d - 1 9 :   a   c a se   st u d y ,   i n   F u t u r e   T ren d i n   E d u c a t i o n   P o st   C O VI D - 1 9 :   T e a c h i n g ,   L e a rn i n g   a n d   S k i l l D ri v e n   C u rr i c u l u m S i n g a p o r e :   S p r i n g e r   N a t u r e ,   2 0 2 4 ,   p p .   2 5 1 2 6 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 9 8 1 9 9 1 9 2 7 7 _ 2 0 .   [ 2 7 ]   I .   B a c k h a u e t   a l . ,   M e n t a l   h e a l t h ,   l o n e l i n e ss,  a n d   so c i a l   su p p o r t   a mo n g   u n d e r g r a d u a t e   st u d e n t s:   a   m u l t i n a t i o n a l   st u d y   i n   A si a ,   Asi a - Pa c i f i c   J o u rn a l   o f   P u b l i c   H e a l t h ,   v o l .   3 5 ,   n o .   4 ,   p p .   2 4 4 2 5 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 0 1 0 5 3 9 5 2 3 1 1 7 2 3 1 1 .   [ 2 8 ]   W .   R a h a r d j o ,   M .   H e r mi t a ,   N .   Q o mari y a h ,   a n d   I .   A .   A n d r i a n i ,   I s a c a d e mi c   a c h i e v e me n t   i n f l u e n c e d   b y   se l f - e st e e m,  l o n e l i n e ss,  a n d   i n t e r n e t   a d d i c t i o n ? ,   Ps y c h o p r e n e u r   J o u r n a l ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 7 7 1 5 / p sy . v 7 i 1 . 3 4 0 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       M u k ti  Ra t n a   De w i           is  a n   a ss istan p r o f e ss o in   th e   De p a rtme n o f   Bu sin e ss   S tatisti c s,  In stit u T e k n o lo g S e p u l u h   N o p e m b e (IT S ),   S u ra b a y a ,   In d o n e sia .   I n   2 0 1 8 ,   sh e   e a rn e d   a   M a ste o f   S tatisti c d e g r e e   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   Gla sg o w ,   U K,  f o ll o w in g   h e B. S c .   in   s tatisti c f ro m   I T S   in   2 0 1 5 .   S h e   is cu rre n tl y   p u rsu in g   a   P h . D .   a th e   Un iv e rsit y   o f   Ed in b u rg h   w it h   re se a r c h   in tere sts th a in c l u d e   m a c h in e   lea rn in g ,   c o m p u tatio n a sta ti stics ,   a n d   m u lt iv a riate   a n a ly sis.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m u k ti _ ra tn a @its. a c . id .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  14,   No .   4 ,   A u g u s t   2025:   3 0 8 9 - 3098   3098     M o c h a m m a d   R e z a   H a b i b         r e c e iv e d   h is  b a c h e lo r' a n d   m a st e o f   m a th e m a ti c s   d e g re e f ro m   In stit u T e k n o lo g i   S e p u l u h   N o p e m b e (IT S ),   In d o n e sia ,   in   2 0 1 8   a n d   2 0 2 1 ,   re sp e c ti v e l y .   He   sta rted   h is  c a re e r   a a   lec tu re i n   t h e   De p a rtm e n o f   Bu sin e ss   S tatisti c s,  IT S   i n   2 0 2 2 .   He   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   a   P h . D .   a Ku m a m o to   Un iv e rsit y   w it h   re se a rc h   in tere sts  th a in c lu d e   m a c h in e   lea rn in g   a n d   d a ta  m in in g .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   re z a . h a b ib i@it s.a c . i d .         B a ss a m   B a b g e         is a f in a stu d e n a th e   De p a rtm e n o f   Bu sin e ss   S tatisti c s,  F a c u lt y   o f   V o c a ti o n a S tu d ies ,   IT S .   His  fin a p ro jec is  a b o u t h e   d e v e lo p m e n o f   a n   a p p ra isa m o d e b a se d   o n   sa telli te  im a g e r y   d a ta   u sin g   a   d e e p   lea rn in g   m e th o d   f o p ro p e rty   a p p ra isa in   S u ra b a y a   Cit y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il 2041 2 2 1 0 6 6 @s t u d e n t. it s.a c . id .         Lo v i n k Fi tr a   Ana n d a           re c e i v e d   h is  b a c h e lo o f   sta ti stics   d e g re e   f ro m   In stit u T e k n o lo g S e p u l u h   No p e m b e (IT S ),   In d o n e sia   i n   2 0 2 4 .   His  f in a p ro jec is   a b o u th e   a c a d e m ic  ris k   p re d ictio n   o f   F a c u lt y   o f   V o c a ti o n a S tu d ies   IT S   stu d e n ts  u si n g   ra n d o m   f o re st H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il 2 0 4 3 2 0 1 1 1 2 @s t u d e n t. it s.a c . i d .         B r o d jo S u tij o   S u p r i h   Ula m a           h e ld   a   Do c to o f   S tatisti c d e g re e   f ro m   G a ja h   M a d a   Un iv e rsity ,   Yo g y a k a rta,  In d o n e sia ,   in   2 0 0 8 .   I n   2 0 1 1 ,   h e   re c e iv e d   h is  m a ste r ' d e g re e   in   S tatisti c f ro m   Bo g o A g ri c u lt u ra Un iv e rsit y   (IP B),   Bo g o r,   I n d o n e sia .   A f o th e   Ba c h e lo o f   S tatisti c p r o g ra m ,   h e   g o i f ro m   In stit u T e k n o lo g S e p u l u h   N o p e m b e (IT S ),   S u ra b a y a ,   In d o n e sia ,   in   1 9 8 9 .   He   is  c u rre n tl y   a n   As so c iate   P r o f e ss o in   t h e   De p a rtm e n o f   Bu sin e ss   S tatisti c s,  IT S ,   S u ra b a y a ,   In d o n e sia .   His  d o c to ra re se a rc h   is  a b o u ra d ial  b a sis  f u n c ti o n   f o r   ti m e   s e ries   d a ta  m o d e li n g .   M o st   o f   h is  re se a rc h   is  a b o u ti m e   se ri e a n d   n e u ra n e tw o rk f o r   d a ta an a ly sis.  H e   c a n   b e   c o n ta c te d   a e m a il b ro d j o l _ su @s tatisti k a . it s.a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.