SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Vol 3 No 1 (2017): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi

Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasus di SMKN 1 Sutera)

Ryci Rahmatil Fiska (Unknown)



Article Info

Publish Date
22 Jun 2017

Abstract

Drop out adalah suatu keadaan di mana siswa diberhentikan dari sekolah karena beberapa alasan yang mengharuskan siswa untuk di drop out . faktor drop out seperti absen yang telah melebihi batas maksimal, nilai yang kurang dari batas bawah yang telah ditentukan pihak sekolah dan prilaku siswa yang sudah melanggar nilai attitude yang telah diterapkan oleh pihak sekolah. Dalam penelitian ini penulis ingin memprediksi siswa yang berpeluang drop out dengan menggunakan metode SVM dan diharapkan mampu memprediksi masalah drop out apakah siswa akan lanjut ke semester selanjutnya atau di drop out karena beberapa alasan. Dan hasil yang disimpulkan adalah metode SVM mampu memprediksi siswa yang berpeluang drop out.Kata kunci : Support Vector Machine, Kernel Trick, Drop Out.

Copyrights © 2017






Journal Info

Abbrev

satin

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Fokus dan Ruang Lingkup Jurnal ini menerbitkan hasil penelitian dalam bentuk artikel penelitian, studi literatur dan artikel dalam bentuk konsep dan kebijakan dalam bidang komputer pada umumnya : Security and Networking Computing Theory and Computational Model E-Learning, E-Business, E-Government, ...