Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta
Vol 7, No 2 (2019): Bianglala Informatika 2019

Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan SVM Berbasis PSO

Suhardjono S (Universitas Bina Sarana Informatika)
Ganda Wijaya (STMIK Nusa Mandiri)
Abdul Hamid (Universitas Bina Sarana Informatika)



Article Info

Publish Date
30 Sep 2019

Abstract

Waktu kelulusan dengan tepat waktu bagi mahasiswa sangatlah penting untuk menentukan pekerjaan dalam perkuliahan, maka dari itu perlu di prediksi kelulusan mahasiswa sebelum akhir semester dengan menggunakan model support vector machine yang memiliki keuntungan dalam membuat data menjadi optimal tetapi support vector machine memiliki kekurangan dalam pengoptimal parameter. Particle swarm optimization dapat memperbaiki kekurangan yang terdapat pada support vector machine dalam hal mengoptimalkan parameter. Dari hasil yang didapat dengan menggunakan model support vector machine berbasis particle swarm optimization dapat meningkatkan akurasi prediksi dari sebesar 85.81% menjadi 86.43%. dengan kenaikan sebesar 00.62%. Sehingga dalam memprediksi kelulusan mahasiswa dapat akurat dan secara optimal dalam mengukur parameter yang diperlukan

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

Bianglala

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JURNAL BIANGLALA INFORMATIKA telah memiliki ISSN baik versi cetak maupun online. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang bertemakan: Sistem Pakar, Sistem Informasi, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang ...