ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) BINA MULIA PALU MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Fitriyanti Andi Masse; I Wayan Sudarmawan (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STIMIK) Bina Mulia Palu, 2017)
Perguruan Tinggi memiliki berbagai jenis data dan jumlah data-data tersebut setiap tahun akademik semakin bertambah karena proses kontinue kalender akademik. Dengan banyaknya data-data yang ada, seringkali terdapat informasi tersembunyi yang seharusnya diketahui oleh Pengelola bagi upaya pengembangan Perguruan Tinggi. Karena itu dibutuhkan teknologi informasi sebagai alat bantu pengolahan data yang dapat menghasilkan banyak informasi dalam waktu yang singkat. Hal ini penting untuk dilakukan karena melalui pengolahan data dapat diperoleh berbagai informasi penting berupa pengetahuan baru yang dapat membantu Pengelola dalam merumuskan berbagai strategi Perguruan Tinggi di masa depan. Untuk itu penelitian ini mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa STMIK BMP (T.A. 2014-2015) dengan Algoritma Support Vector Machine sehingga menjadi hasilnya dapat menjadi bahan evaluasi dan pertimbangan dalam perumusan kebijakan Pengelola dalam meningkatkan jumlah lulusan. Jenis penelitian ini adalah kualitatif dengan pendekatan eksperimen. Pengumpulan data dengan teknik observasi, wawancara, dokumentasi, dan kepustakaan. Analisis menggunakan metode Data Mining dan hasilnya menunjukkan bahwa tingkat kelulusan mahasiswa cukup baik dengan 87,86% lulus tepat waktu dan 12,19% lulus terlambat. Juga diperoleh informasi bahwa tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa Jurusan SI lebih tinggi daripada Jurusan TI. Untuk itu Ketua Jurusan TI perlu memotivasi mahasiswa TI dalam proses perkuliahan. Penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan dengan metode lain, membuat sistem prediksi kelulusan mengunakan data Indeks Prestasi (IP) per semester, dan melakukan perbandingan tingkat kelulusan per tahun akademik.