Journal of Theoretical and Applied

Journal of Theoretical and Applied Information Tech
nology
31
st
January 2015. Vol.71 No.3
© 2005 - 2015 JATIT & LLS. All rights reserved
.
ISSN:
1992-8645
www.jatit.org
E-ISSN:
1817-3195
377
MINIMIZING STUDENT ATTRITION IN HIGHER LEARNING
INSTITUTIONS IN MALAYSIA USING SUPPORT VECTOR
MACHINE
1
ANBUSELVAN SANGODIAH,
2
PRASHANTH BELEYA,
3
MANORANJITHAM MUNIANDY,
4
LIM EAN HENG,
5
CHARLES RAMENDRAN SPR
1,4
Department of Information System, Faculty of Information and Communic
ation Technology, University
Tunku Abdul Rahman
2
Department of Department of Physical and Mathematical Science,
Faculty of Science, University Tunku
Abdul Rahman
3
Department of Computer Science, Faculty of Information and Commu
nication Technology, University
Tunku Abdul Rahman
5
Department of Business, Faculty of Business and Finance, Univer
sity Tunku Abdul Rahman
E-mail:
1
[e-mail]
,
2
[e-mail],
3
[e-mail],
4
[e-mail],
5
[e-mail]
ABSTRACT
Attrition or better known as student dismissal or drop out from
completing courses in higher learning
institutions is prevalent in higher learning institutions
in Malaysia and abroad. There are several reasons
attributed to the attrition in the context of student in hi
gher learning institutions. The degree of attrition
varies from one institution to another and it is cause for conce
rn as there will be a lot of wastage of
resources of academic and administrative besides the adverse e
ffect on the social aspect. In view of this,
minimizing the attrition rate is of paramount importance in ins
titutions. There have been numerous non-
technical approaches to address the issue, but they have not bee
n effective to predict at early stage the
likelihood of students dropping out from higher learning institut
ions. Technical approach such as data
mining has been used in predicting student attrition by some resea
rchers in their past research work.
However, not all prediction data mining techniques and othe
r relevant and significant factors attributed to
student attrition have been fully explored to address the issue.
As of result this, this study will focus on
using support vector machine model to predict probation status of st
udent in which in most cases will lead
to student’s dismissal. It will also examine relevant and othe
r factors that contribute to the attrition among
students in Malaysia. The result of the study is appealing as t
he support vector machine model achieves a
decent accuracy in prediction despite working on small size of
data set. With all this in place, higher
learning institutions in Malaysia can deploy the model in predict
ing probation status of student to minimize
student attrition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วารสารทางทฤษฎีและการประยุกต์ใช้ข้อมูลเทค
nology
31
เซนต์มกราคม 2015 Vol.71 ฉบับที่ 3 © 2005-2015 JATIT และ LLS สงวนลิขสิทธิ์. ISSN: 1992-8645 www.jatit.org E-ISSN: 1817-3195 377 ลดนักเรียนบดสูงเรียนสถาบันในประเทศมาเลเซียใช้สนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง1 ANBUSELVAN SANGODIAH, 2 Prashanth BELEYA, 3 MANORANJITHAM MUNIANDY, 4 LIM EAN เฮง, 5 CHARLES RAMENDRAN SPR 1,4 ภาควิชาระบบสารสนเทศคณะสารสนเทศและการ Communic ation เทคโนโลยีมหาวิทยาลัยTunku Abdul Rahman 2 กรมกรมพลศึกษาและคณิตศาสตร์, คณะวิทยาศาสตร์มหาวิทยาลัย Tunku Abdul Rahman 3 ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะสารสนเทศและการ Commu เทคโนโลยี nication มหาวิทยาลัยTunku Abdul Rahman 5 กรมธุรกิจ, คณะบริหารธุรกิจและการเงิน Univer Sity Tunku Abdul หรือที่รู้จักกันดีในฐานะเลิกจ้างนักเรียนหรือเลื่อนออกจากจบหลักสูตรในการเรียนรู้ที่สูงขึ้นสถาบันเป็นที่แพร่หลายในสถาบันการศึกษาระดับสูงในประเทศมาเลเซียและต่างประเทศ มีหลายเหตุผลที่มาประกอบกับการขัดสีในบริบทของนักเรียนไฮสถาบันการเรียนรู้gher ระดับของการขัดสีแตกต่างกันไปจากที่หนึ่งไปยังอีกที่สถาบันการศึกษาและเป็นสาเหตุสำหรับ conce rn ที่จะมีจำนวนมากของการสูญเสียทรัพยากรของวิชาการและการบริหารที่ไม่พึงประสงค์นอกเหนือจากอีffect ในด้านสังคม ในมุมมองนี้การลดอัตราการขัดสีมีความสำคัญยิ่งในอินtitutions ได้รับมีหลายไม่ใช่วิธีการทางเทคนิคในการแก้ไขปัญหาแต่พวกเขาไม่ได้ผึ้งมีประสิทธิภาพn ที่จะคาดการณ์ในระยะแรกน่าจะเป็นของนักเรียนออกจากสถาบันการศึกษาระดับสูงไอออน วิธีการทางเทคนิคเช่นข้อมูลการทำเหมืองแร่ได้ถูกนำมาใช้ในการทำนายการขัดสีของนักเรียนโดยบาง resea rchers ในงานวิจัยที่ผ่านมาของพวกเขา. แต่ไม่ทั้งหมดทำนายเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและ othe อาปัจจัยที่เกี่ยวข้องและที่สำคัญประกอบกับการขัดสีของนักเรียนที่ได้รับการสำรวจอย่างเต็มที่เพื่อแก้ไขปัญหา. ขณะที่ผลการศึกษาครั้งนี้จะมุ่งเน้นไปที่การใช้การสนับสนุนรูปแบบเวกเตอร์เครื่องที่จะคาดการณ์สถานะการทดลองของเซนต์udent ซึ่งในกรณีส่วนใหญ่จะนำไปสู่การเลิกจ้างของนักเรียน นอกจากนี้ยังจะตรวจสอบความเกี่ยวข้องและ othe ปัจจัยอาร์ที่นำไปสู่การขัดสีในหมู่นักเรียนในประเทศมาเลเซีย ผลของการศึกษาเป็นที่น่าสนใจเป็นเสื้อที่เขาสนับสนุนเวกเตอร์รูปแบบเครื่องประสบความสำเร็จในความถูกต้องดีแม้จะมีการคาดการณ์ในการทำงานในขนาดที่เล็กของชุดข้อมูล ทั้งหมดนี้ในสถานที่ที่สูงกว่าสถาบันการเรียนรู้ในประเทศมาเลเซียสามารถปรับรูปแบบในการคาดการณ์ไอเอ็นจีสถานะการคุมประพฤติของนักเรียนเพื่อลดการขัดสีของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วารสารทฤษฎีและการประยุกต์เทคโนโลยีสารสนเทศ



เซนต์ nology 31 มกราคม 2015 vol.71 3
© 2005 - 2015 jatit &น่ะหรช. สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด

ชื่อ :



1992-8645 www.jatit.org e-issn :


ลด 1817-3195 377 การนักเรียนในสถาบันการเรียนรู้ที่สูงขึ้น

สนับสนุนในประเทศมาเลเซียโดยใช้เครื่องเวกเตอร์ anbuselvan sangodiah
1

2
,
3
beleya prashanth , manoranjitham muniandy
4
,
เฮงลิม EAN ,5
ชาร์ลส์ ramendran สุพรรณบุรี
1 , 4
ภาควิชาระบบสารสนเทศ คณะสารสนเทศและการสื่อสารมหาวิทยาลัยเทคโนโลยี ation

ตนกู อับดุล ราห์มาน
2
ภาควิชาวิทยาศาสตร์กายภาพและคณิตศาสตร์
คณะวิทยาศาสตร์ ภาควิชาคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยตนกูอับดุลราห์มาน

3
, คณะสารสนเทศและการสื่อสารเทคโนโลยี nication
.
ตนกู อับดุล ราห์มาน

5ภาควิชาบริหารธุรกิจ คณะธุรกิจและการเงิน , sity ตนกู อับดุล ราห์มาน ม

-
1
anbuselvan @ utar . edu . ของฉัน
,
2
prashanthb @ utar . edu . ,
3
manoranm @ utar . edu . ,
4
[e-mail]
5
, @ utar charlesr . edu . ของฉัน

หรือดีกว่าที่รู้จักกันเป็นนามธรรม การเลิกจ้าง หรือลาออกจากนักศึกษาหลักสูตรในการเรียนรู้ที่สูงขึ้น

จบสถาบันที่เป็นที่แพร่หลายในสถาบันอุดมศึกษา
in เกี่ยวข้อง ( บวก . มีหลายเหตุผล
เกิดจากการขัดสีในบริบทของนักเรียนสวัสดี
gher การเรียนรู้สถาบัน ระดับของการขัดสี
แตกต่างกันจากสถาบันหนึ่งไปยังอีกและมันทำให้เกิดแนวคิด
Rn เป็นจะมีมากของการสูญเสียของทรัพยากรทางวิชาการและการบริหาร
e
ffect นอกจากทางด้านสังคม ในมุมมองของนี้
ลดอัตราการสำคัญยิ่งในมือตก
titutions . มีหลายวิธีที่ไม่
เทคนิคเพื่อแก้ไขปัญหา แต่พวกเขาไม่ได้ผึ้ง
n ผลทำนายที่ช่วงแรก
โอกาสของนักเรียนลาออกจากสถาบันการเรียนรู้ที่สูงขึ้น
ไอออน technical approach such as mining data
has โดยจะอะไร in predicting attrition student ใบเริ่ม resea
rchers ในการวิจัยของพวกเขาผ่านงาน
แต่ไม่ทั้งหมดใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลและ othe
R ที่เกี่ยวข้องและปัจจัยที่เกิดจากการได้

นักเรียนสำรวจเพื่อแก้ไขปัญหา
จากผลการศึกษาครั้งนี้ จะมุ่งเน้นการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
ทำนายภาวะคุมประพฤติของนักเรียนเซนต์
ซึ่งในกรณีส่วนใหญ่จะนำ
ถูกนักเรียนนอกจากนี้ยังจะตรวจสอบที่เกี่ยวข้องและ othe
r ปัจจัยที่นำไปสู่การขัดสีระหว่าง
นักเรียนในมาเลเซีย ผลการศึกษาที่น่าสนใจเป็น T
เขาสนับสนุนรูปแบบเครื่องเวกเตอร์บรรลุความถูกต้องเหมาะสมในการทำนายแม้จะทำงาน

ขนาดเล็กของชุดข้อมูล ด้วยทั้งหมดนี้ในสถานที่สูง
สถาบันการเรียนรู้ในมาเลเซีย สามารถปรับใช้โมเดลทำนาย
ประพฤติของนักเรียนเพื่อลดสถานะไอเอ็นจี
การนักเรียน