PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) STUDI KASUS STMIK CIKARANG - Tumini (Jurnal Informatika SIMANTIK, 2019)
Tujuan pendidikan nasional adalah untuk menghasilkan lulusan yang menguasai cabang Ilmu Pengetahuan dan/atau Teknologi untuk memenuhi kepentingan nasional dan peningkatan daya saing bangsa. Tolok ukur keberhasilan sebuah perguruan tinggi adalah tingkat kelulusan dari mahasiswa yang tinggi. Masalah yang banyak dihadapi oleh banyak perguruan tinggi saat ini adalah rendahnya tingkat kelulusan mahasiswa. Salah satunya adalah Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Cikarang. Prediksi kelulusan mahasiswa menjadi hal yang penting dilakukan oleh perguruan tinggi berdasarkan data lampau yang dimiliki oleh perguruan tinggi. Penelitian prediksi kelulusan mahasiswa di STMIK CIkarang ini menggunakan metode CRIPS-DM dalam pembuatan prototype Aplikasi Data Mining. Langkah-langkah CRIPS-DM adalah Fase Pemahaman Bisnis, Fase Pemahaman Data, Fase Pengolahan Data, Fase Pemodelan Fase Evaluasi. Dalam pemodelan data mining menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM) mencari hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space. Proses mining terdiri dari proses training dan proses testing menggunakan data dari sistem informasi akademik. Untuk evaluasi dan validasi hasil pemodelan data mining menggunakan metode Cross Validation dan Kurva Receiver Operationg Characterictic (ROC). Hasil dari penelitian ini adalah model datamining yang dibuat dengan rapidminer dan aplikasi datamining yang dibuat dengan bahasa pemrograman C#.