Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta

Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan SVM Berbasis PSO Suhardjono S; Ganda Wijaya; Abdul Hamid
Bianglala Informatika Vol 7, No 2 (2019): Bianglala Informatika 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (783.749 KB) | DOI: 10.31294/bi.v7i2.6654

Abstract

Waktu kelulusan dengan tepat waktu bagi mahasiswa sangatlah penting untuk menentukan pekerjaan dalam perkuliahan, maka dari itu perlu di prediksi kelulusan mahasiswa sebelum akhir semester dengan menggunakan model support vector machine yang memiliki keuntungan dalam membuat data menjadi optimal tetapi support vector machine memiliki kekurangan dalam pengoptimal parameter. Particle swarm optimization dapat memperbaiki kekurangan yang terdapat pada support vector machine dalam hal mengoptimalkan parameter. Dari hasil yang didapat dengan menggunakan model support vector machine berbasis particle swarm optimization dapat meningkatkan akurasi prediksi dari sebesar 85.81% menjadi 86.43%. dengan kenaikan sebesar 00.62%. Sehingga dalam memprediksi kelulusan mahasiswa dapat akurat dan secara optimal dalam mengukur parameter yang diperlukan