Implementasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Prediksi Kesiapan Siswa Smk Memasuki Dunia Kerja: Studi Kasus Smk Swasta Rahmat Islamiyah Medan - Ika Puspita; Nova Mayasari (Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi kesiapan siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Swasta Rahmat Islamiyah Medan dalam memasuki dunia kerja. Latar belakang penelitian ini didasari oleh permasalahan umum di SMK, yaitu ketidaksesuaian antara kompetensi siswa dan kebutuhan industri serta belum adanya sistem evaluasi berbasis data untuk mengukur kesiapan siswa secara akurat. Data yang digunakan meliputi nilai akademik, nilai praktik kerja lapangan (PKL), hasil uji kompetensi, keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler, dan kepemilikan sertifikat keahlian. Penelitian dilakukan menggunakan RapidMiner sebagai alat bantu analisis dan pemodelan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa metode SVM mampu memprediksi kesiapan siswa dengan tingkat akurasi yang tinggi. Temuan ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem pendukung keputusan di lingkungan SMK, khususnya dalam proses penilaian kesiapan siswa untuk memasuki dunia kerja secara objektif dan terukur.