Analisis Kinerja Siswa: Pendekatan ANOVA dan Regresi Linear

Pendahuluan

Proyek ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja siswa. Analisis akan dilakukan menggunakan teknik statistik ANOVA (Analysis of Variance) dan regresi linear.

Tujuan

• Mengenalpasti variabel-variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen (kinerja siswa).
• Membangun model regresi linear untuk memprediksi kinerja siswa berdasarkan variabel-variabel independen yang signifikan.
• Memvisualisasikan hasil analisis untuk memudahkan interpretasi.

Data

• Sumber data: Dataset Kaggle
• Variabel:
  • Dependen: Nilai Ujian
  • Independen:
    • jenis kelamin,dan kelompok sosial ekonomi

Metodologi

1. Eksplorasi Data:
   • Membersihkan data: Menghapus data yang hilang, mendeteksi outlier.
   • Visualisasi: Membuat histogram, boxplot, scatter plot untuk memahami distribusi data.
2. ANOVA:
   • Membandingkan rata-rata kinerja siswa berdasarkan kelompok-kelompok yang berbeda (misal: jenis kelamin, kelompok umur).
3. Regresi Linear:
   • Membangun model regresi untuk memprediksi kinerja siswa berdasarkan variabel independen yang signifikan.
   • Evaluasi model: Menghitung nilai R-squared, MSE, dan melakukan uji signifikansi parameter.
4. Visualisasi Hasil:
   • Membuat plot residual untuk mengevaluasi asumsi regresi.
   • Membuat plot prediksi untuk memvisualisasikan hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon.

Hasil

• Ringkasan hasil ANOVA: Dalam Analisis saya menggunakan Anova ada perbedaan signifika nilai Laki-laki dan perempuan
• Model Anova:
  • Persamaan Anova: Berdasarkan hasil analisis ANOVA, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata nilai siswa laki-laki dan perempuan. Siswa perempuan memiliki rata-rata nilai yang lebih tinggi daripada siswa laki-laki
  • Evaluasi model: R-squared, F-Static
  • 
  • Model Regresi Linear
  • Persamaan Anova:Memprediksi nilai siswa berdasarkan nilai sebelumnya
  • Evaluasi model: R-squared, F-Static
  • 
• Visualisasi:
  • 

Kesimpulan

• Korelasi antara Jenis Kelamin dan Performa: Analisis ini mungkin menunjukkan adanya perbedaan rata-rata performa antara siswa pria dan wanita. Namun, penting untuk dicatat bahwa korelasi tidak sama dengan kausalitas. Faktor lain yang tidak dianalisis mungkin menyebabkan perbedaan ini. *Nilai sebelumnya dapat menjadi prediktor yang baik untuk nilai selanjutnya, namun ini bukan satu-satunya faktor yang mempengaruhinya. Analisis ini tidak memperhitungkan faktor-faktor lain seperti motivasi belajar, gaya belajar, dan kualitas pengajaran.
• Implikasi: Analisis ini dapat membantu mengidentifikasi pola-pola tertentu dalam kinerja siswa berdasarkan jenis kelamin dan riwayat akademik mereka

Batasan

• Keterbatasan Analisis: Penting untuk dicatat bahwa analisis ini hanya melihat sebagian kecil dari faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi kinerja siswa. Generalisasi dari temuan ini ke populasi yang lebih luas harus dilakukan dengan hati-hati.

Pustaka

• Kaggle

Alat

• Bahasa pemrograman: Phython
• Library: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Seaborn, dan scipy