SISTEM PREDIKSI LULUS TEPAT WAKTU TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Yogi Isro Mukti (JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas), 2020)
Tugas Akhir mahasiswa yang diselenggarakan merupakan proses akademik yang dilaksanakan oleh perguruan tinggi sebagai pengamalan terhadap tri dharma. Proses yang dilaksanakan mulai dari pendataan hingga proses bimbingan dilakukan dapat secara cepat dan efesien. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem pengelolaan tugas akhir yang memudahkan proses mulai dari pendaftaran, proses pemilihan pembimbing, penentuan judul, pembuatan lembar konsultasi hingga proses penilaian saat sidang, selain itu juga sistem yang mampu melakukan prediksi terhadap mahasiswa yang mengambil tugas akhir. Metode yang digunakan untuk melakukan prediksi yaitu support vector machine (SVM), sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Scrum metode ini dipilih karena proses pengembangan yang ringkas dalam menghasilkan perangkat lunak yang berkualitas dengan pembiayaan yang rendah. Penelitian ini menghasilkan sistem informasi tugas akhir yang dapat memudahkan dalam proses administrasi pengelolaan tugas akhir berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan katalon studio menyatakan dengan status lulus, sehingga sistem yang dibuat dapat digunakan, dan sistem yang digunakan mampu melakukan prediksi kelulusan mahasiswa tugas akhir. prediksi yang dilakukan menggunakan support vector machine (SVM), didapatkan bahwa parameter yang berpengaruh terhadap kelulusan tepat waktu pada mahasiswa adalah jumlah pertemuan <=50% tidak lulus tugas akhir tepat waktu, dan untuk bimbingan >=51% maka diprediksi Lulus Tugas Akhir tepat waktu.