<![CDATA[Di MAN Karo, pencatatan capaian hafalan masih dilakukan secara manual sehingga data yang tersedia belum dimanfaatkan secara optimal untuk membantu klasifikasi keberhasilan hafalan. Penelitian ini bertujuan menerapkan Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan keberhasilan hafalan Al-Qur’an berdasarkan media hafalan dan karakteristik siswa serta mengintegrasikannya ke dalam sistem berbasis web. Dataset terdiri atas 35 siswa kelas XII IPA MAN Karo. Variabel yang digunakan meliputi usia, jenis kelamin, media cetak, media digital/aplikasi, lama hafalan, jumlah surah yang dihafal, dan target hafalan. Tahapan pengolahan data meliputi pemeriksaan data, transformasi label, normalisasi Min-Max Scaling, pembagian data, pelatihan SVM, pengujian, dan evaluasi. Rancangan penelitian menggunakan Train-Test Split 80:20, yaitu 28 data training dan 7 data testing, dengan kernel linear. Berdasarkan confusion matrix yang tercantum pada hasil penelitian, diperoleh TP=25, FN=2, FP=1, dan TN=7, dengan accuracy 91,43%, precision 96,15%, recall 92,59%, dan F1-score 94,34% untuk kelas Lulus. Hasil menunjukkan SVM berpotensi menjadi alat bantu klasifikasi dan pemantauan hafalan, tetapi hasil evaluasi perlu diverifikasi kembali karena jumlah observasi confusion matrix tidak sama dengan jumlah data testing yang direncanakan.]]>
Copyrights © 2026
