Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Keaktifan Organisasi dan Pengembangan Diri Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - Rangga Saputra; Hasbi Firmansyah (Jurnal Intelek Insan Cendikia, 2026)
Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan indikator vital dalam penilaian akreditasi perguruan tinggi. Seringkali, keterlibatan mahasiswa dalam kegiatan non-akademik seperti organisasi dan forum komunikasi dianggap sebagai faktor penghambat kelulusan, padahal aspek tersebut juga berkontribusi pada pengembangan soft skill. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status kelulusan mahasiswa (lulus cepat atau terlambat) dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan terdiri dari 50 sampel mahasiswa dengan atribut meliputi IPK, intensitas pelatihan pengembangan diri, prestasi, keaktifan dalam forum komunikasi, dan kegiatan organisasi. Pengolahan data dilakukan menggunakan tools RapidMiner dengan metode validasi Cross Validation. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 66,00%, dengan nilai Recall untuk kelas "Lulus Cepat" mencapai 100%. Namun, model menunjukkan kecenderungan bias terhadap kelas mayoritas, yang mengindikasikan perlunya penanganan ketidakseimbangan data (imbalanced data) pada penelitian selanjutnya.