IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA (STUDI KASUS: SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA)

Nabila, Nur Alifa (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA (STUDI KASUS: SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

[img] Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf
Download (860kB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf
Download (182kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (844kB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (401kB)
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (997kB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf
Download (124kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (136kB)
[img] Archive (SOURCE CODE)
Source Code - Nur Alifa Nabila.zip
Restricted to Repository staff only
Download (5kB)
[img] Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (581kB)

Abstract

Masalah kelulusan mahasiswa tepat waktu merupakan isu penting yang dihadapi oleh perguruan tinggi di seluruh dunia, termasuk di Universitas AMIKOM Yogyakarta. Kelulusan tepat waktu tidak hanya mempengaruhi reputasi universitas, tetapi juga berdampak pada masa depan akademik dan profesional mahasiswa. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah algoritma Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan teknik pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi dengan membangun model dari data yang diberikan.Tujuan utama dari SVM adalah mencari sebuah hyperplane (bidang pemisah) yang optimal untuk memisahkan dua kelas data dengan margin maksimum. Dalam penelitian ini, akan dilakukan implementasi algoritma SVM untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu di Universitas AMIKOM Yogyakarta. Data yang digunakan akan meliputi informasi akademik mahasiswa, seperti nilai mata kuliah, jumlah SKS yang diambil, dan masa studi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan kelulusan mahasiswa tepat waktu di Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Item Type: Thesis (S1 - Sarjana)
Contributor:
Pembimbing
Pristyanto, Yoga
Uncontrolled Keywords: Support Vector Machine, Prediksi Kelulusan, Mahasiswa, Data Mining
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User: RC Universitas AMIKOM Yogyakarta
Date Deposited: 07 Sep 2023 07:41
Last Modified: 07 Sep 2023 07:41
URI: http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/21307

Actions (login required)

View Item View Item