Utami, Mita (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN PADA UPT PUSKOM UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MAGELANG. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Magelang.

	PDF (Skripsi) 18.0504.0030_COVER_BAB I_BAB II_BAB III_BAB V_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (1MB)
	PDF (Skripsi) 18.0504.0030_COVER-BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (841kB) | Request a copy
	PDF (Skripsi) 18.0504.0030_COVER_LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	PDF (Skripsi) 18.0504.0030_FULLTEXT.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (25MB) | Request a copy
	PDF (Skripsi) 18.0504.0030_COVER_PERNYATAAN UNGGAH.pdf - Published Version Download (785kB)

Abstract

Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) berhasil digunakan untuk memprediksi tingkat kelulusan peserta pelatihan di UPT Puskom UNIMMA. Melalui tahapan preprocessing, pelatihan model dengan kernel linier, dan evaluasi menggunakan confusion matrix, diperoleh hasil akurasi sebesar 98%, presisi 99%, recall 97%, dan f1-score 98%. Dari 50 data uji, hanya satu data yang salah klasifikasi, menunjukkan efektivitas metode ini. Sebanyak 67,3% peserta dinyatakan lulus dan 32,7% tidak lulus, menunjukkan perlunya evaluasi terhadap pelatihan. Faktor asal sekolah juga berpengaruh terhadap kelulusan, sehingga perlu penelitian lebih lanjut. Penelitian ini menyarankan pengembangan sistem prediksi dalam bentuk antarmuka pengguna (UI) agar mudah diakses oleh pengajar, serta perluasan variabel data agar hasil prediksi lebih akurat. Hasil prediksi juga dapat dimanfaatkan untuk pendampingan peserta dan penyesuaian strategi pelatihan agar tingkat kelulusan dapat meningkat.

Item Type:	Karya Ilmiah (S1)
Pembimbing:	Endah Ratna Arumi, M.Cs. dan Pristi Sukmasetya, S.Komp., M.Kom.
Uncontrolled Keywords:	Support Vector Machine, Prediksi Kelulusan, UPT Puskom UNIMMA
Subjects:	T Technology > T2 Information Technology
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S-1)
Depositing User:	FT 18.0504.0030
Date Deposited:	23 Sep 2025 06:56
Last Modified:	23 Sep 2025 06:56
URI:	https://repositori.unimma.ac.id/id/eprint/5881

Actions (login required)

View Item