Prediksi Keberhasilan Akademik Menggunakan Metode Regressi Logistik Dan Support Vector Machine - Triyasri, Novita; Safitri, Egi; Kurniawan, Hendra; Saputra, M Hardi; Syidada, Amran Rahman; Pratama, Raynaldo Syah (Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi keberhasilan akademik dengan menggunakan dua metode yaitu regresi logistik dan support vector machine (SVM). Keberhasilan akademik seringkali dipengaruhi oleh banyak faktor, antara lain motivasi siswa, keterampilan belajar, dan kondisi sosial ekonomi. Oleh karena itu penting untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi keberhasilan akademik dan menggunakan teknik analisis yang tepat untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Data yang digunakan di Penelitian ini mencakup variabel-variabel seperti nilai ujian, motivasi belajar dan tingkat kehadiran siswa. Metode regresi logistik digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel independen dan variabel dependen (hasil akademik), sedangkan SVM digunakan untuk mengklasifikasikan siswa berdasarkan prestasi akademiknya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut memberikan tingkat akurasi yang signifikan dalam memprediksi keberhasilan akademik siswa. Namun Regresi logistik menghasilkan model yang lebih sederhana, SVM menunjukkan keunggulan dalam hal akurasi dan kemampuan mengklasifikasikan siswa dengan prestasi akademik lebih tinggi. Penelitian ini memberikan informasi berharga bagi para pendidik dan manajer pendidikan untuk mengidentifikasi siswa yang memerlukan perhatian lebih dalam pembelajaran dan merancang intervensi yang lebih efektif untuk meningkatkan hasil akademik siswa.