Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Machine Learning dengan Sequential Minimal Optimization untuk Pengelola Program Studi
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Kinerja akademik mahasiswa menjadi salah satu tolok ukur keberhasilan pengelolaan program studi.Kinerja akademik mahasiswa dapat dilihat pada nilai indek kumulatif (IPK) dan kelulusan tepat waktu. Maka dari itu, peneliti melakukan penelitian untuk membuat pemodelan Prediksi Kinerja Mahasiswa untuk Pengelola Program Studi di Perguruan Tinggi (Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi UNESA). Penelitian ini menggunakan data akademik berupa sampel data mahasiswa Jurusan Teknik Informatika UNESA sejumlah 330 data. Metode yang digunakan adalah metode Support Vector Machine (SVM) dengan SMO. Pelatihan dan pengujian sistem dilakukan dengan metode Percentage split 80% dengan mengukur hasil akurasi, presisi dan recall. Pelatihan dan pengujian dilakukan dengan mengukur hasil akurasi, presisi, waktu pemrosesan, dan recall. Berdasarkan uji coba yang dilakukan, penerapan SVM memiliki hasil perhitungan akurasi=93,94%, presisi=94,7% dan recall=94,7%
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Submission of an original manuscript to the journal will be taken to mean that it represents originality work not previously published. Please see JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred IEEE style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Thurnitin software for checking the originality of submissions received.