## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821

## Metode MICE Support Vector Machine (MICE-SVM) untuk Klasifikasi Performance Mahasiswa Merdeka Belajar Kampus Merdeka
Angga Apriano Hermawan * , Galuh Wilujeng Saraswati, Etika Kartikadarma
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202012417@mhs.dinus.ac.id, 2 Galuhwilujengs@dsn.dinus.ac.id, 3 Etika.kartikadarma@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111202012417@mhs.dinus.ac.id
Abstrak− Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  membentuk  suatu  program  MerdekaBelajarKampusMerdeka  (MBKM) dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kompetensi  lulusan  mahasiswa  baik  soft  skills  maupun  hard  skills,  agar  lebih  siap  dan relevan dengan kebutuhan zaman, menyiapkan lulusan sebagai pemimpin masa depan bangsa yang unggul dan berkepribadian. Namun,  program  MBKM  tidak  selalu  efektif  dalam  meningkatkan  mutu  seorang  mahasiswa,  karena  masih  ada  beberapa kekurangan di dalamnya. Beberapa mahasiswa juga dirasa belum mendapatkan hasil yang maksimal saat mengikuti program MBKM.  Bahkan  tidak  semua  program  yang  ditawarkan  oleh  mitra  MBKM  mendapatkan  penilaian  berupa  nilai  Softskill. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi apakah program MBKM berpengaruh terhadap performance mahasiswa program MBKM dengan menerapkan metode Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE) dalam mengatasi missing value  pada  klasifikasi  performance  mahasiswa  MBKM  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Dian  Nuswantoro.  Kualifikasi terhadap performance mahasiswa MBKM sangat penting karena kita perlu mengetahui apakah program tersebut memang dirasa efektif atau belum untuk diteruskan kedepannya. Pada penelitian ini peneliti menggunakan dataset yang berasal dari laporan MBKM Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro. Peneliti memperoleh data dengan melakukan data collection dari sertifikat dan hasil laporan Mahasiswa MBKM. Data yang diambil adalah sejumlah 277 buah untuk training dan 69 buah untuk testing. Selanjutnya peneliti menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk proses klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan penanganan missing value  MICE  memiliki  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  nilai  akurasi  sebesar  98.07%  dibanding  dengan  menggunakan metode imputasi Mean yang hanya memperoleh akurasi sebesar 97.34%.
Kata Kunci: MICE; Support Vector Machine; Data Mining; Klasifikasi; Missing value; MBKM; Pendidikan;
Abstract− The Ministry of Education and Culture established a Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) program with the aim of improving the competency of student graduates, both soft skills and hard skills, so that they are better prepared and relevant to the needs of the times, preparing graduates as future leaders of the nation who are superior and have personality. However,  the  MBKM  program  is  not  always  effective  in  improving  the  quality  of  a  student  because  there  are  still  several shortcomings. It is also felt that some students have not received maximum results when participating in the MBKM program. In fact, not all programs offered by MBKM partners receive an assessment in the form of soft skills scores. The aim of this research is to classify whether the MBKM program influences the performance of MBKM program students by applying the Multivariate  Imputation  by  Chained  Equation  (MICE)  method  to  overcome  missing  values  in  the  classification  of  MBKM student performance at the Faculty of Computer Science, Dian Nuswantoro University. The qualification of MBKM student performance is very important because we need to know whether the program is deemed effective or not to be continued in the future. In this study, researchers used a dataset originating from the MBKM report from students at the Faculty of Computer Science,  Dian  Nuswantoro  University.  Researchers  obtained  data  by  collecting  data  from  MBKM  student  certificates  and reporting the results. The data taken was 277 pieces for training and 69 pieces for testing. Next, the researchers used the Support Vector Machine (SVM) algorithm for the classification process. The research results show that the performance of the Support Vector Machine (SVM) algorithm model with MICE missing value handling has better accuracy results, with an accuracy value of 98.07% compared to using the Mean Imputation method, which only obtains an accuracy of 97.34%.
Keywords : MICE; Support Vector Machine; Data Mining; Classification; Missing value; MBKM; Education;

## 1. PENDAHULUAN
Keberhasilan seorang mahasiswa yang telah meyelesaikan program sarjana selama 4 tahun merupakan dambaan dari para orang tua karena diharapkan mahasiswa memiliki kompetensi yang mumpuni sehingga dapat langsung mendapatkan pekerjaan sehingga mampu membantu kondisi perekonomian keluarga. Untuk meraih kompetensi dan skill yang baik, seorang mahasiswa harus mempunyai dorongan untuk mengikuti pembelajaran dengan baik. Dorongan yang dimiliki seorang mahasiswa dapat membantunya untuk memperoleh hasil yang baik dalam setiap proses pembelajaran [1], sehingga mahasiswa tersebut lebih mudah dalam memperoleh pekerjaan yang diimpikan.
Selain  kompetensi,  motivasi  serta  skill  yang  dimiliki  oleh  seorang  mahasiswa,  pengalaman  belajar merupakan  faktor  pendukung  keberhasilan  mahasiswa  [2].  Pengalaman  Belajar  akan  membantu  mahasiswa menambah  ilmu  pengetahuan  dan  menjadi  faktor  utama  dalam  pengingkatan  kompetensi  yang  dimilikinya. Pengaturan  pengalaman  belajar  dapat  memberikan  kontribusi  maksimal  pula  kepada  mahasiswa  untuk meningkatkan  kompetensi-kompetansi  yang  sebelumnya  tidak  dimiliki  oleh  mahasiswa  selama  proses pembelajaran dikelas maupun di luar kelas[3].
Untuk meningkatkan pengalaman belajar, Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan dengan tujuan untuk peningkatan  mutu  Pendidikan  di  Indonesia  membentuk  suatu  program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka (MBKM)[4]. Program MBKM memiliki tujuan untuk memberikan  pembelajaran di perguruan tinggi yang bersifat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
fleksible dengan harapan mampu menghadirkan budaya yang kreatif, inovatif, tidak mengekang dan menghasilkan lulusan yang berkualitas sesuai dengan kebutuhan abad 21 dan era industry 4.0 [5]. Selain itu dengan program MBKM, mahasiswa diharapkan dapat mengembangkan  Softskill dan hardskill agar siap menghadapi tantangan zaman [6]. Proses belajar mengajar di Kampus Merdeka merupakan salah satu wujud pembelajaran yang berpusat pada  mahasiswa.  Terdapat  Delapan  bentuk  KPI  (Key  Performance  Indikator)  Program  MBKM  antara  lain: pertukaran  pelajar,  magang/kerja  praktik,  pendampingan  pengajaran,  penelitian  mandiri,  proyek  kemanusiaan, kewirausahaan, Studi Independen dan membangun desa/Kuliah Kerja Tematik [7].
Seiring perbaikan kualitas yang dilakukan oleh lembaga Pendidikan, kebijakan MBKM ini dapat menjadi salah  satu  faktor  pendorong  peningkatan  kompetensi  Sumber  Daya  Manusia,  lulusan  dan  institusi  Pendidikan sehingga mampu mengantarkan Perguruan Tinggi di Indonesia masuk kedalam ranking terbaik dunia [8]. Seperti pada  penelitian  [9]  yang  menjelaskan  bahwa  program  MBKM  memberikan  dampak  positif  terhadap  kualitas mahasiswa. Merdeka Belajar dapat menjadi platform yang kontributif dalam meningkatkan pengalaman sehingga dapat  meningkatkan  kompetensi  mahasiswa  yang  akan  membantu  mahasiswa  dalam  memperoleh  pekerjaanya. Namun,  tidak  semua  mitra  pada  MBKM  memberikan  nilai  Softskill  terhadap  mahasiswanya,  sehingga  dapat berdampak pada proses  konversi nilai  yang nantinya  akan didapatkan mahasiswa pada kampus masing-masing karena  nilai  Softskill  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menjadi  pertimbangan  penguji  dalam  memberikan kompetensi  mahasiswa. Dalam  analisis  data,  data  yang  hilang  merupakan  faktor  yang  menurunkan  kinerja. Imputasi yang salah atas nilai yang hilang dapat menyebabkan prediksi yang salah.
Ada banyak jenis algoritma Machine Learning untuk proses klasifikasi, seperti Decision Tree, Naive Bayes, dan  Support  Vector  Machine.  Pada  penelitian  [10],  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  berhasil mendapatkan  akurasi  terbaik  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Pada  penelitian  tersebut,  SVM  berhasil mendapatkan akurasi sebesar 94.77 % , dibanding dengan akurasi metode lain yaitu metode Decission Tree yaitu 87,91 % dan juga tingkat akurasi metode Naive Bayes  70,12%. Support Vector Machine (SVM) adalah teknik yang dapat digunakan untuk mendapatkan hyperplane yang dapat memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda  [11].  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  mampu  melakukan  kinerja  yang  baik  dalam  data  yang terbatas dan mampu dalam menangani data non linier, maka dari itu Support Vector Machine (SVM) kurang efisien dalam  menangani  dataset  yang  besar,  karena  SVM  dapat  menjadi  sangat  lamban  dalam  pelatihannya.  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  kemudian  akan  digabungkan  dengan  metode  penanganan  missing  value Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE).  Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) adalah sebuah teknik MI yang membutuhkan lebih sedikit asumsi tentang hilangnya dan juga menangani hubungan antar variabel [12].
Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE), juga disebut spesifikasi bersyarat penuh, biasanya digunakan untuk mengimplementasikan MI. Pada setiap langkah, nilai yang diperhitungkan untuk satu variabel diambil dari model prediktif yang bergantung pada semua variabel lainnya. Proses ini berputar melalui imputasi setiap  variabel  hingga  imputasi  menyatu.  Keuntungan  utama  MICE  adalah  tidak  perlu  menentukan  distribusi gabungan  seluruh  variabel.  Secara  default,  perangkat  lunak  untuk  mengimplementasikan  MICE  menyertakan setiap variabel sebagai prediktor linier dalam model imputasi tanpa mempertimbangkan interaksi atau nonlinier [13].
Pada penelitian [10] mengklasifikasi data dari siswa Sekolah Menengah Kejuruan yang memiliki potensi putus sekolah menggunakan model Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, dan Decision  Tree. Metode Support Vector Machine (SVM) memiliki hasil yang baik dalam proses klasifikasi, akurasi yang didapatkan oleh Support  Vector Machine  (SVM) adalah sebesar  94.77 % , dibanding dengan  akurasi metode lain  yaitu metode Decission Tree yaitu 87,91 % dan juga tingkat akurasi metode Naive Bayes  70,12%. Penelitian ini membuktikan bahwa  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  digunakan  dengan  baik  untuk  klasifikasi  data  siswa berpotensi  putus  sekolah. Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat digunakan dengan baik untuk klasifikasi data siswa berpotensi putus sekolah.
M Riski Qisthiano dalam penelitiannya [14] juga membahas tentang memanfaatkan metode Support Vector Machine  (SVM).  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  SVM  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa. Algorotma SVM dapat menghasilkan akurasi sebesar 86.06% dengan pembagian data training sejumlah 50% dan data testing sejumlah 50%. Dari 3 jenis kernel yang digunakan yaitu Polynomial Degree Gaussian RBF, dan Linier Pengaruh  penggunaan  Kernel  pada  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  paling  baik  yaitu menggunakan kernel Gaussian RBF karena kernel dengan ratarata akurasi tertinggi adalah kernel Gaussian RBF yaitu 80,55% .
Pada  penelitian [12] membahas tentang pemilihan model untuk meningkatkan multiple Imputation untuk menangani  missing  data  pada  kualitas  air  mengujikan  beberapa  algoritma  yang  digabungkan  dengan  MICE. Beberapa  algoritma  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  Random  Forest  (RF),  Boosted  Regression  Trees (BRT), K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Regression (SVR). Hasilnya menunjukan MICE-SVR adalah  yang  terbaik  karena  konvergennya  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  ketiga  lainnya,  dan  memberikan kinerja terbaik (terutama dalam hal kesalahan rata-rata prediksi).
Pada  penelitian  [15]    melakukan  pemeringkat  pada  kontributor  kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan  raya pegunungan  dari  kumpulan  data  yang  tidak  lengkap.  Pendekatan  MICE-RF  diterapkan  untuk  mempelajari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
hubungan antara faktor risiko dan tingkat keparahan cedera akibat kecelakaan di jalan raya pegunungan dengan menggunakan  dataset  mentah.  Dataset  ini  berisi  variabel  kontinu,  biner,  dan  kategorikal  yang  memerlukan imputasi melalui regresi logistik linier, logistik, dan multinomial untuk mendapatkan dataset yang diperhitungkan.
Kathiravan  Srinivasan  dalam  penelitian  [16]  juga  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk augmented recognition depresi unipolar. Pada penelitian kali ini metode MICE digunakan untuk menangani nilai yang hilang, kemudian mengimplementasikan SVM. Hasil membuktikan bahwa metodologi yang diusulkan telah meningkatkan  akurasi  prediksi  UD  jika  dibandingkan  dengan  model  klasifikasi  lainnya.  Dapat  diamati  bahwa model yang diusulkan adalah yang terbaik dari semuanya pendekatan lain yang dibandingkan dalam hal kinerja dan juga menawarkan akurasi yang lebih besar.
Berdasarkan permasalahan dan beberapa penelitian terdahulu yang telah diuraikan di atas, maka penelitian ini  dilakukan  untuk  menggabungkan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  metode  Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). Penggunaan metode MICE bertujuan untuk mengatasi missing valude pada data  Softskill  mahasiswa Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka  Universitas Dian Nuswantoro.  Dataset  yang sudah komplit selanjutnya digunakan untuk mengetahui kontribusi program Merdeka Belajar Kampus Merdeka terhadap analisa performance mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  terdapat  delapan  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  kali  ini,  dimulai  dari pengumpulan  data,  pre-processing  data,  Imputation  data  yang  terdiri  dari  2  metode  yaitu  mice  dan  Mean,  lalu labeling  data,  klasifikasi  model,  evaluasi  performa,  dan  membandingkan  hasil  performa  dari  kedua  metode Imputation yang digunakan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti mengambil data private yang berasal dari laporan MBKM Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Dian  Nuswantoro.  Peneliti  memperoleh  data  dengan  melakukan  data  collection  dari sertifikat dan hasil laporan Mahasiswa MBKM. Data yang diambil adalah sejumlah 277 buah untuk training dan 69 buah untuk testing. Diharapkan data yang didapat, dapat menghasilkan data hasil evaluasi yang lebih akurat dan juga lebih bagus.

## 2.3 Pre-Processing
Pre-Processing  merupakan  tahapan  awal  untuk  mempersiapkan  dokumen  agar  lebih  mudah  diakses  [17]. Preprocessing  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  mengolah  data  yang  sudah  diperoleh  dan  kemudian dibersihkan dari fitur-fitur yang tidak diperlukan. Data yang masih mentah kemudian akan dilakukan pengecekan apakah masih ada nilai yang kosong atau tidak. Jika terdapat nilai yang kosong, maka akan masuk ke dalam proses Imputation data.

## 2.3 Imputasi Data
Imputatsi  data  merupakan  proses  untuk  mengatasi  missing  value  pada  dataset  yang  telah  dimiliki  [18].  Pada penelitian  ini  digunakan  2  metode  untuk  mengatasi  missing  value,  yaitu  metode  Multivariate  Imputation  by Chained Equations (MICE) dan metode Mean (rata-rata).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821

## 2.3.1 Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE)
Multivariate  Imputation  by  Chained  Equations  (MICE),  juga  disebut  spesifikasi  bersyarat  penuh,  biasanya digunakan  untuk  mengimplementasikan  MI  [13].  Pada  setiap  langkah,  nilai  yang  diperhitungkan  untuk  satu variabel diambil dari model prediktif yang bergantung pada semua variabel lainnya. Proses ini berputar melalui imputasi  setiap  variabel  hingga  imputasi  menyatu.  Keuntungan  utama  MICE  adalah  tidak  perlu  menentukan distribusi  gabungan  seluruh  variabel  dan  MICE  juga  dapat  menangani  berbagai  jenis  data.  Secara  default, perangkat lunak untuk mengimplementasikan MICE menyertakan setiap variabel sebagai prediktor linier dalam model imputasi tanpa mempertimbangkan interaksi atau non linier.

## 2.3.2 Mean Imputation (rata-rata)
Mean Imputation (rata-rata) adalah metode imputasi yang sudah umum digunakan [19]. Imputasi dengan metode Mean  mengisi  missing  data  dalam  suatu  variabel  dengan  rata-rata  dari  semua  nilai  yang  diketahui  pada  suatu variabel. Cara perhitungannya adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Perhitungan Mean Imputation
Objek Data yang mengandung nilai missing value  Data yang sudah diimputasi Nilai Softskill Nilai Softskill 0 89 89 1 85 85 2 85 3 90 90 4 82 82 5 85 6 85 7 78 78 8 87 87 9 84 84
Missing value di objek 2, 5, dan 6 pada kolom Nilai Softskill diisi dengan rata-rata dari semua nilai yang diketahui  di  Nilai  Softskill  yaitu 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑖 = 89+85+90+82+78+87+84 7 = 85 .  Dari  Tabel  1  dapat dilihat bahwa nilai yang diisikan untuk setiap missing data di suatu variabel adalah sama yaitu 85. Oleh karena itu semakin banyak persentase missing data pada suatu variabel maka akan semakin mengurangi varians dalam suatu variabel data.

## 2.4 Data Labeling
Data  yang  sudah  lengkap  setelah  melewati  proses  imputasi  selanjutnya  akan  masuk  ke  proses  labeling.  Data labeling merupakan proses pemberian informasi terhadap dataset yang kita miliki [20]. Pada tahap ini, data akan diberi label sesuai dengan indeks yang telah ditentukan oleh peneliti. Ada 2 kriteria yang ditentukan pada tahap ini, yaitu dilihat dari Indeks Prestasi Semester (IPS) pada saat mengikuti program MBKM apakah naik atau turun dari Indek Prestasi Kumulatif (IPK) dan uji kelayakan final apakah Nilai Softskill dan Nilai Non Softskill sudah mencapai target yang diberikan atau belum.

## 2.5 Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode klasifikasi untuk mencari hyperplane yang memiliki margin terbesar. Hyperplane merupakan suatu garis yang memisahkan data antar kelas. Margin merupakan jarak antara  hyperplane  dan  data  terdekat  yang  berada  pada  masing-masing  kelas.  Data  yang  paling  dekat  dengan hyperplane disebut support vector [21].
Dapat dilihat bahwa memiliki dua kelas data yang disebut klasifikasi, kemudian tugas SVM adalah membagi dua kelas  ini  dengan  menentukan  hyperplane  terbaik,  pembagian  dimana  garis  batasnya  dapat  memisahkan  dua

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
kelompok dengan jarak jauh antara titik terluar di masing-masing kelas dengan garis hyperplane itu sendiri [22]. Permasalahan  non  linear  dapat  diatasi  dengan  memodifikasi  trick  kernel  ke  dalam  SVM  yang  akan  menjadi pemisah  kelas  atau  hyperplane  menjadi  dua  kelas  di  dalam  ruang  vector.  Dalam  penelitian  ini  kernel  yang digunakan adalah kernel linear. Tabel 2 merupakan rumus kernel pada SVM.
Tabel 2. Rumus Kernel SVM Jenis Kernel Model Linear 𝐾(𝑥. 𝑥 1 ) = 𝑥. 𝑥 1 Polynomial 𝐾(𝑥. 𝑥 1 ) = (𝑥. 𝑥 1 + 𝑐) 1
RBF Gaussian 𝐾(𝑥. 𝑥 1 ) = 𝑒𝑥𝑝(−𝛾||𝑥 − 𝑥 1 || 2 ) Sigmoid 𝐾(𝑥. 𝑥 1 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝛼𝑥. 𝑥 1 + 𝛽)

## 2.6 Evaluasi Performa
Evaluasi  performa  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  kebenaran  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  terhadap nilai data yang sebenarnya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan fungsi cross_val_score dari library sklearn. Dalam penelitian ini dilakukan sebanyak 7 kali lalu diambil rata-ratanya. Hal ini dilakukan untuk melihat seberapa baik dan konsisten hasil akurasi yang diperoleh. Evaluasi performa dapat dilakukan dengan membentuk Confusion Matrix yang selanjutnya dapat dihitung untuk memperoleh nilai akurasi [23]. Model metriks akurasi digunakan jika  false  positif  maupun  false  negatif  tidak  beresiko  tinggi,  model  metriks  recall  digunakan  jika  false  positif beresiko tinggi, dan model metriks recall digunakan jika false negatif beresiko tinggi. Karena pada penelitian ini masuk ke dalam klasifikasi, dimana jika false positif dan false negatif tidak beresiko tinggi maka digunakan model metriks  akurasi.  Persamaan  (1)  merupakan  bentuk  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi. Persamaan (2) merupakan bentuk persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai recall. Sedangkan Persamaan (3) merupakan bentuk persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai presisi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)/(𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (3)

## 2.7 Perbandingan Performa
Setelah mendapatkan nilai akurasi dari kedua metode, selanjutnya peneliti dapat membandingkan hasil akurasi. Nilai akurasi yang dibandingkan adalah hasil klasifikasi menggunakan metode imputasi MICE dan hasil klasifikasi menggunakan metode Mean.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Data penelitian yang digunakan adalah data private yang berasal dari laporan MBKM Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro. Mahasiswa yang mengikuti program MBKM memperoleh sertifikat dan juga daftar nilai dari mitra mereka masing-masing. Peneliti kemudian memperoleh data dengan melakukan data collection dari sertifikat dan hasil laporan Mahasiswa MBKM. Peneliti juga melakukan data collection dari data mahasiswa di kampus, seperti Nomor Induk Mahasiswa, Indeks Prestasi Semester pada saat mengikuti program MBKM, dan juga Indeks Prestasi Kumulatif. Beberapa variabel yang akan menjadi pertimbangan dalam klasifikasi data pada penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Variabel IPK dapat digunakan untuk membandingkan apakah variabel IPS naik atau turun.
b. Variabel IPS dapat digunakan untuk melihat apakah Indeks Prestasi Semester naik atau turun pada semester tersebut.
c. Variabel Nilai Non Softskill dapat digunakan untuk menentukan apakah mahasiswa tersebut kompeten atau tidak pada saat mengikuti program MBKM.
d. Variabel Nilai Softskill dapat digunakan untuk menentukan apakah mahasiswa tersebut kompeten atau tidak pada saat mengikuti program MBKM.
Pada  penelitian  ini  variabel  yang  digunakan  memiliki  type  data  dalam  mengklasifikasi  performance mahasiswa MBKM. Tabel 3 menunjukkan type data yang terdapat pada dataset yang digunakan dalam penelitian klasifikasi performance mahasiswa MBKM.
Tabel 3. Rumus Kernel SVM
No Nama Variabel Type Data 1 NIM Object 2 Nama Object

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
No Nama Variabel Type Data 3 IPS Float 4 IPK Float 5 Mitra MBKM Object 6 Skema MBKM Object 7 Nilai Non Softskill Float 8 Nilai Softskill Float 9 Hasil_ips Integer 10 Kelayakan Integer
Dapat dilihat bahwa terdapat 3 jenis tipe data pada Tabel 2. Tipa data yang digunakan yaitu Object, Float, dan Integer.
a. Variabe NIM berisikan Nomor Induk Mahasiswa bertipe data Object dengan contoh anggota variabel nya yaitu “A11.2020.12417”
b. Variabel Nama berisikan nama dari mahasiswa yang mengikut program MBKM bertipe data Object dengan contoh anggota variabelnya yaitu “Angga Apriano Hermawan”
c. Variabel IPS berisikan Indeks Prestasi Mahasiswa selama mahasiswa mengikuti program MBKM bertipe data Float dengan rentan 0.0 sampai dengan 4.0 dengan contoh anggota variabelnya yaitu “3.90”
d. Variabel IPK berisikan Indeks Prestasi Kumulatif setelah mahasiswa mengikuti program MBKM bertipe data Float dengan rentan 0.0 sampai dengan 4.0 dengan contoh anggota variabelnya yaitu “3.65”
e. Variabel Mitra MBKM berisikan nama mitra pada program MBKM bertipe data Object dengan contoh anggota variabelnya yaitu “Orbit Future Academy”
f. Variabel Skema MBKM berisikan jenis skema MBKM yang diikuti oleh mahasiswa bertipe data Object dengan contoh anggota variabelnya yaitu “Magang Studi Independen Bersertifikat”
g. Variabel  Nilai  Non  Softskill  berisikan  daftar  nilai  Non  Softskill  atau  bisa  disebut  nilai  Hardskill  yang didapatkan mahasiswa dari program MBKM yang diikuti bertipe data Float dengan contoh anggota variabelnya yaitu “87.5”
h. Variabel Nilai Softskill berisikan daftar nilai softskill yang didapatkan mahasiswa dari program MBKM yang diikuti bertipe data Float dengan contoh anggota variabelnya yaitu “85.7”
i. Variabel  Hasil_ips  berisikan  hasil  labeling  data  dengan  faktor  penentu  yaitu  jika  IPS  pada  saat  mahasiswa mengikuti program MBKM mengalami kenaikan atau sama dengan IPK maka akan bernilai 1, namun jika IPS pada saat  mahasiswa mengikuti  program  MBKM mengalami  penurunan  maka akan bernilai 0.  Variabel  ini bertipe data integer.
j. Variabel Kelayakan berisikan hasil labeling data dengan faktor penentu yaitu jika variabel Hasil_ips bernilai 1 dan Variabel Nilai Non Softskill dan Nilai Softskill lebih besar dari 78 maka variabel Kelayakan akan bernilai 1. Namun, jika salah satu daktor tersebut tidak terpenuhi maka variabel Kelayakan akan bernilai 0. Variabel ini bertipe data integer.

## 3.2 Pre-Processing
Berhasil  atau  tidaknya  tahap  preprocessing  dapat  mempengaruhi  performa  Algoritma.  Preprocessing  pada penelitian ini meliputi proses data imputasi, data labeling, penyeimbangan data, dan normalisasi data. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis atau pemodelan data, perlu dilakukan tahap  preprocessing data  yang tepat dan terstruktur  untuk  memastikan  kualitas  data  yang  baik  dan  hasil  analisis  yang  akurat.  Pada  tahap  ini  dilakukan beberapa proses untuk mengolah data mentah menjadi data siap uji seperti imputasi data, labeling data, split data, penyeimbangan  data,  dan  normalisasi  data.  Tahap  imputasi  merupakan  tahap  untuk  mengisi  kekosongan  data (missing value) pada data mentah yang akan dipakai dalam proses kualifikasi. Pada penelitian ini digunakan dua metode untuk mengatasi kekosongan data, yaitu metode Multivariate Imputation by Chained Eqiations (MICE) dan juga metode Imputasi Mean (rata-rata). Setelah data yang masih mentah lengkap, kemudian masuk ke tahap labeling data. Dataset yang tadinya Unsupervised pada tahap ini diolah dengan pemberian label berdasarkan faktor yang ditentukan oleh peneliti sehingga menjadi data Supervised. Tahap selanjutnya yaitu pemisahan data menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20, 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Kemudian masuk ke  tahap  penyeimbangan  data,  proses  ini  dilakukan  untuk  menyeimbangkan  data  karena  masih  terdapat ketidakseimbangan data yang masih cukup mencolok. Algoritma yang digunakan dalam proses penyeimbangan data pada penelitian kali ini adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Proses terakhir dalam pre processing adalah proses normalisasi data. Proses ini dilakukan karena dalam dataset yang dimiliki terdapat fitur yang memiliki nilai outlier. Pada tahapan ini peneliti menggunakan fungsi standar scaller.

## 3.3 Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE)
Multivariate  Imputation  by  Chained  Equations  (MICE),  juga  disebut  spesifikasi  bersyarat  penuh,  biasanya digunakan  untuk  mengimplementasikan  Multivariate  Imputation  (MI).  Pada  setiap  langkah,  nilai  yang diperhitungkan untuk satu variabel diambil dari model prediktif  yang bergantung pada semua variabel lainnya. Proses ini berputar melalui imputasi setiap variabel hingga imputasi menyatu. Keuntungan utama MICE adalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
tidak  perlu  menentukan  distribusi  gabungan  seluruh  variabel.  Secara  default,  perangkat  lunak  untuk mengimplementasikan  MICE  menyertakan setiap variabel  sebagai  prediktor linier dalam model  imputasi tanpa mempertimbangkan interaksi atau nonlinier [13].
Gambar 3. Dataset sebelum proses imputasi
Gambar 4. Dataset hasil proses imputasi MICE

## 3.4 Imputasi Mean (rata-rata)
Mean Imputation (rata-rata) adalah metode imputasi yang sudah umum digunakan. Imputasi dengan metode Mean mengisi missing data dalam suatu variabel dengan rata-rata dari semua nilai yang diketahui pada suatu variabel.
Gambar 5. Dataset sebelum proses imputasi
Gambar 6. Dataset hasil proses imputasi Mean
Missing value  pada kolom Nilai Softskill diisi dengan rata-rata dari semua nilai  yang diketahui  di  Nilai Softskill yaitu 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑖 . Dari Gambar 5 dan Gambar 6 dapat dilihat bahwa nilai yang diisikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
untuk  setiap  missing  data  di  suatu  variabel  adalah  sama  yaitu  85.512014.  Oleh  karena  itu  semakin  banyak persentase missing data pada suatu variabel maka akan semakin mengurangi varians dalam suatu variabel data.

## 3.5 Data Labeling
Data yang sudah lengkap setelah melewati proses imputasi selanjutnya akan masuk ke proses labeling. Pada tahap ini, data akan diberi label sesuai dengan indeks yang telah ditentukan oleh peneliti. Ada 2 kriteria yang ditentukan pada tahap ini, yaitu dilihat dari Indeks Prestasi Semester (IPS) pada saat mengikuti program MBKM apakah naik atau  turun  dari  Indek  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dan  uji  kelayakan  final  apakah  Nilai  Softskill  dan  Nilai  Non Softskill sudah mencapai target yang diberikan atau belum. Hasil IPS akan diberikan nilai 1 apabila IPS pada saat mengikuti program MBKM mengalami kenaikan atau tetap, sebaliknya jika IPS mengalami penurunan maka akan diberikan  nilai  0.  Nilai  kelayakan  akan  diberikan  1  jika  Hasil  IPS  bernilai  1  dan  Nilai  Non  Softskill  dan  Nilai Softskill diatas 78.
Tabel 5. Perhitungan Hasil IPS Objek  IPK IPS Hasil IPS 0 3.45  3.54 1 1 3.20  3.88 1 2 3.65  3.61 0 3 3.58  4.00 1 4 3.33  3.33 1 5 3.73  4.00 1 6 3.21  3.55 1
Dapat dilihat pada Tabel 5. Pada objek 2 mandapatkan nilai 0 pada Hasil IPS dikarenakan IPS mahasiswa tersebut mengalami penurunan setelah menikuti program MBKM dari 3.65 menjadi 3.61. Sedangkan pada objek 4, IPK dan IPS mahasiswa tersebut sama atau tidak mengalami penurunan, oleh karena itu mahasiswa tersebut mendapatkan Hasil IPS 1.

## Tabel 6. Perhitungan Nilai Kelayakan
Objek  IPK IPS Hasil IPS  Nilai Non Softskill  Nilai Softskill  Kelayakan 0 3.45  3.54 1 78.08 83.55 1 1 3.20  3.88 1 84.4 80 1 2 3.65  3.61 0 97.9 100 0 3 3.58  4.00 1 84.54 78.55 1 4 3.33  3.33 1 67 55.53 0 5 3.73  4.00 1 96.66 100 1 6 3.21  3.55 1 80 79 1
Dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Pada  objek  2  mendapatkan  Nilai  Kelayakan  0  karena  Hasil  IPS  bernilai  0 meskipun  Nilai  Non  Softskill  dan  Nilai  Softskill  melebihi  78.  Pada  objek  4  Nilai  Kelayakan  juga  bernilai  0 dikarenakan Nilai Non Softskill dan Nilai Softskill belum melebihi 78 meskipun Hasil IPS bernilai 1.
Gambar 6. Perbandingan kelas Kompeten dan Belum Kompeten MICE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
Gambar 7. Perbandingan kelas Kompeten dan Belum Kompeten Mean
Dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7. Hasil Data Labeling menggunakan metode Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE) dan juga metode Imputasi Mean (rata-rata) berhasil memperoleh nilai yang sama, yaitu 275 untuk kelas 1 atau Kompeten dan 89 untuk kelas 0 atau Belum Kompeten.

## 3.6 Spliting Data
Proporsi pembagian data dapat dilakukan secara random sesuai dengan peneliti masing-masing. Pembagian data juga  dapat  mempengaruhi  presentasi  akhir  dikarenakan  jumlah  atau  banyaknya  data  yang  dilatih  dapat mempengaruhi kinerja algoritma. Semakin banyak data yang dilatih maka semakin banyak juga algoritma tersebut dilatih untuk menangani kasus yang sedang dikerjakan. Pada penelitian ini digunakan data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20% dari total data 346 mahasiswa program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.
Gambar 8. Proporsi data latih dan data uji
Dapat dilihat dari Gambar 8 menunjukan proporsi data latih dan data uji. Didapatkan data latih sebesar 276 data, dan data uji sebesar 70 data.

## 3.7 Penyeimbangan Data
Ada banyak sekali cara untuk mengatasi ketidak seimbangan data. Dikarenakan pada penelitian ini terjadi ketidak seimbangan data yang cukup mencolok, maka peneliti melakukan Undersampling untuk mengatasinya [24]. Proses penyeimbangan data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode SMOTE. Synthetic Minority Over- sampling  Technique  (SMOTE)  merupakan  salah  satu  metode  Undersampling  yang  sering  digunakan  untuk mengatasi kasus penyeimbangan data [24].
Gambar 9. Jumlah kelas sebelum oversampling
Gambar 10. Jumlah kelas sebelum oversampling

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
Dapat dilihat pada Gambar 9 dan Gambar 10, terdapat perbandingan yang cukup signifikan setelah data latih mengalami proses penyeimbangan data oversampling menggunakan SMOTE.

## 3.8 Normalisasi Data
Pada  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  terdapat  fitur  yang  memiliki  nilai  outlier.  Dimana  nilai  outlier  ini  akan menyebabkan  rusaknya  hasil  perhitungan  Mean,  karena  rata-rata  yang  muncul  tidak  dapat  mewakili  data keseluruhan. Dan juga nilai outlier ini akan merusak hasil pemodelan karena nilainya tidak wajar [25]. Sehingga harus dilakukan penanganan terhadap nilai outlier tersebut. Salah satu cara yang dapat menangani masalah tersebut adalah  dengan  melakukan  salah  satu  teknik  dari  normalisasi  data  yaitu  dengan  standarisasi  data.  Dalam  tahap normalisasi data ini, penulis menggunakan salah satu library yaitu  StandarScaler dalam melakukan standarisasi data.

## Gambar 11. Sampel hasil normalisasi

## 3.9 Performa Algoritma
Performa dari algoritma Support Vector Machine selanjutnya dapat diukur dengan menggunakan metrik akurasi. Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  fungsi  cross_val_score  dari  library  sklearn.  Dalam  penelitian  ini dilakukan sebanyak 7 kali lalu diambil rata-ratanya. Hal ini dilakukan untuk melihat seberapa baik dan konsisten hasil akurasi yang diperoleh. Hasil dari kedua metode imputasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengukuran akurasi menggunakan cross validation untuk setiap metode imputasi
No Metode Imputasi Hasil akurasi untuk 7 kali percobaan Akurasi rata-rata 1 Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE) [0.96666667 1.         1.         0.98305085 0.96610169 0.96610169 0.98305085] 0.980710 2 Mean (rata-rata) [0.96666667 0.98305085 1.         0.98305085 0.94915254 0.94915254 0.98305085] 0.973446
Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa metode Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) memiliki hasil  perhitungan  rata-rata  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  imputasi  Mean  (rata-rata) menggunakan  fungsi  cross  validation  dengan  7  kali  percobaan.  Metode  Multivariate  Imputation  by  Chained Equations (MICE) mendapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 98.07%, sedangkan metode imputasi Mean (rata- rata) berhasil mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 97.34%.
Gambar 12. Hasil perhitungan hyperplane
Gambar  12  merupakan  hasil  perhitungan  dari  hyperplane  menggunakan  kernel  rbf  klasifikasi  performance mahasiswa program MBKM Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro setelah melewati serangkaian pemrosesan dataset hingga mendapatkan hasil akhir yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  menentukan  performance  mahasiswa  program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro menggunakan metode imputasi Multivariate Imputation by Chained  Equations  (MICE)  dan  metode  imputasi  Mean  (rata-rata)  menggunakan  algoritma  Support  Vector

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
Machine (SVM). Proses imputasi data dilakukan dengan tujuan untuk melengkapi data yang akan diproses agar performa  model  dapat  lebih  maksimal  pada  saat  proses  evaluasi.  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) terbukti cukup efektif dalam menangani dataset pada penelitian kali ini. Metode imputasi Multivariate Imputation by  Chained  Equations  (MICE)  terbukti  lebih  efektif  untuk  proses  klasifikasi  berdasarkan  nilai  akurasi dibandingkan  dengan  metode  imputasi  Mean  (rata-rata).  Metode  imputasi  Multivariate  Imputation  by  Chained Equations (MICE) mendapatkan rata-rata hasil akurasi sebesar 98.07%, sedangkan metode imputasi Mean (rata- rata) berhasil mendapatkan rata-rata hasil akurasi sebesar 97.34%. Metode imputasi Multivariate Imputation by Chained  Equations  (MICE)  dinilai  dapat  lebih  efektif  dikarenakan  mendapatkan  hasil  imputasi  yang  lebih bervariatif dibandingkan dengan metode imputasi Mean (rata-rata) yang hanya memiliki 1 varian imputasi pada saat proses imputasi data kosong berlangsung yaitu berisikan rata rata dari variabel Nilai Softskill. Oleh karena itu berdasarkan penelitian  yang telah dilakukan maka dapat  disimpulkan bahwa,  penggabungan algoritma Support Vector Machine  (SVM) dengan metode imputasi Multivariate  Imputation  by Chained Equation terbukti efektif dalam  menangani  imputasi  missing  value  karena  keberagaman  dataset  dapat  sangat  berpengaruh  terhadap performa algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi terhadap dataset.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT. Tuhan Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang yang telah  melimpahkan  segala  rahmat,  hidayah  dan  inayah-Nya  kepada  peneliti  sehingga  penelitian  tugas  akhir  ini dapat peneliti selesaikan sesuai dengan rencana karena dukungan dari berbagai pihak yang tidak ternilai besarnya. Oleh karena itu peneliti menyampaikan terima kasih kepada: a. Prof. Dr. Ir. Edi Noersasongko, M.Kom, selaku Rektor Universitas Dian Nuswantoro.
b. Dr. Drs. Abdul Syukur, M.M, selaku Dekan Fasilkom.
c. Sri Winarno, Ph.D, selaku Ka. Progdi Teknik Informatika.
d. Galuh Wilujeng Saraswati, M.CS, selaku pembimbing penelitian yang memberikan ide penelitian, memberikan informasi  referensi  yang  peneliti  butuhkan,  bimbingan  yang  berkaitan  dengan  penelitian  peneliti  dan memberikan dukungan moril yang membangun untuk menyelesaikan penelitian ini dengan tepat waktu.
e. Etika Kartikadarma, M.Kom, selaku dosen yang terlibat dalam penelitian ini.
f. Dosen  –  dosen  pengampu  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Teknik  Informatika  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang  yang  telah  memberikan  ilmu  dengan  pengalamannya  masing-masing,  sehingga  peneliti  dapat mengimplementasikan ilmu yang telah disampaikan.
g. Kedua orang tua yang saya cintai, Bapak Soni Hartono dan Ibu Kuntini, yang telah membantu memberikan semangat terus menerus, doa yang tiada hentinya, serta dorongan moral dan spiritual kepada peneliti dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
h. Adik saya, Muhammad Ilham Arrasyid, terima kasih banyak atas dukungan dan doanya selalu untuk peneliti untuk mencapai impian.
i. Nafisa  Az-Zahra,  seseorang  yang  selalu  mendukung  dan  menemani  peneliti  dari  awal  penelitian  dilakukan sampai dengan selesai.
j. Dan yang terakhir, terimakasih kepada diri peneliti pribadi yang sudah menyelesaikan penelitian ini. Semoga  Tuhan  yang  Maha  Esa  memberikan  balasan  yang  lebih  besar  kepada  beliau-beliau,  dan  pada akhirnya  peneliti  berharap  bahwa  peneliti  laporan  tugas  akhir  ini  dapat  bermanfaat  dan  berguna  sebagaimana fungsinya.

## REFERENCES
[1] N. P. K. Maheni, “Pengaruh Gaya Belajar Dan Lingkungan Teman Sebaya Terhadap Hasil Belajar Mahasiswa Di Jurusan Pendidikan Ekonomi Universitas Pendidikan Ganesha,” J. Pendidik. Ekon. Undiksha, vol. 11, no. 1, p. 85, 2019, doi: 10.23887/jjpe.v11i1.20077.
[2] D. A. Astuti, S. Haryanto, and Y. Prihatni, “Evaluasi implementasi kurikulum 2013,”  Wiyata Dharma J. Penelit. dan Eval. Pendidik., vol. 6, no. 1, p. 7, 2018, doi: 10.30738/wd.v6i1.3353.
[3] D. Andrian, P. Titisari, F. Hidayat, and A. Septiawan, “Efektivitas Program MBKM dalam Meningkatkan Kompetensi Mahasiswa  Pasca  Kampus,”  Edukatif    J.  Ilmu  Pendidik.,  vol.  4,  no.  6,  pp.  7403–7414,  2022,  doi: 10.31004/edukatif.v4i6.4097.
[4] N. Nurhasanah et al., “Identifikasi Pengetahuan Mahasiswa Teknik  Industri Terhadap  Implementasi Program  MBKM dengan Pendekatan Analytical Network Process,” J. Al-AZHAR Indones. SERI SAINS DAN Teknol., vol. 7, no. 2, p. 72, 2022, doi: 10.36722/sst.v7i2.1016.
[5] S. Jurnalis Pipin and H. Kurniawan, “Analisis Sentimen Kebijakan MBKM Berdasarkan Opini Masyarakat di Twitter Menggunakan LSTM,” J. SIFO Mikroskil, vol. 23, no. 2, pp. 197–208, 2022, doi: 10.55601/jsm.v23i2.900.
[6] B.  H.  B,  H.  Yustisia,  L.  Asnur,  and  U.  Verawardina,  Proceedings  of  the  Unima  International  Conference  on  Social Sciences and Humanities (UNICSSH 2022). Atlantis Press SARL, 2023. doi: 10.2991/978-2-494069-35-0.
[7] M. Universitas, “ISSN 2798-3641 (Online),” vol. 2, no. 2, 2022.
[8] D. Wulandari, N. Febry, A. K. Januvido Hartatmaja, I. Sartika Mangula, and O. Ayu Sabrina, “Evaluasi Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Mbkm) Di Tingkat Program Studi: Studi Di Universitas Paramadina,” Inq. J. Ilm. Psikol., vol. 13, no. 01, 2022, doi: 10.51353/inquiry.v13i01.576.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6821
[9] S. Amalia, M. Panji, and T. Santoso, “Fenomena Sosial Kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka Pada Mahasiswa,” vol. 7, pp. 16435–16440, 2023.
[10]  N.  Nurajijah,  D.  A.  Ningtyas,  and  M.  Wahyudi,  “Klasifikasi  Siswa  Smk  Berpotensi  Putus  Sekolah  Menggunakan Algoritma Decision Tree, Support Vector Machine Dan Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 7, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i2.6839.
[11]  D. A. Pisner and D. M. Schnyer, Support vector machine. Elsevier Inc., 2019. doi: 10.1016/B978-0-12-815739-8.00006- 7.
[12]  R.  Ratolojanahary,  R.  Houé  Ngouna,  K.  Medjaher,  J.  Junca-Bourié,  F.  Dauriac,  and  M.  Sebilo,  “Model  selection  to improve multiple imputation for handling high rate missingness in a water quality dataset,” Expert Syst. Appl., vol. 131, pp. 299–307, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.04.049.
[13]  E. Slade and M. G. Naylor, “A fair comparison of tree-based and parametric methods in multiple imputation by chained equations,” Stat. Med., vol. 39, no. 8, pp. 1156–1166, 2020, doi: 10.1002/sim.8468.
[14]  M Riski Qisthiano, “Klasifikasi Terhadap Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine  (Svm),”  Semin.  Nas.  Teknol.  dan  Multidisiplin  Ilmu,  vol.  2,  no.  1,  pp.  204–208,  2022,  doi: 10.51903/semnastekmu.v2i1.170.
[15]  L. Li, C. G. Prato, and Y. Wang, “Ranking contributors to traffic crashes on mountainous freeways from an incomplete dataset:  A  sequential  approach  of  multivariate  imputation  by  chained  equations  and  random  forest  classifier,”  Accid. Anal. Prev., vol. 146, no. January, p. 105744, 2020, doi: 10.1016/j.aap.2020.105744.
[16]  K.  Srinivasan,  N.  Mahendran,  D.  R.  Vincent,  C.  Y.  Chang,  and  S.  Syed-Abdul,  “Realizing  an  integrated  multistage support vector machine model for augmented recognition of unipolar depression,” Electron., vol. 9, no. 4, 2020, doi: 10.3390/electronics9040647.
[17]  A. Amalia, M. S. Lydia, S. D. Fadilla, and M. Huda, “Perbandingan Metode Klaster dan Preprocessing Untuk Dokumen Berbahasa Indonesia,” J. Rekayasa Elektr., vol. 14, no. 1, pp. 35–42, 2018, doi: 10.17529/jre.v14i1.9027.
[18]  D. F. Irnawan, I. Hidayah, and L. E. Nugroho, “Metode imputasi pada data debit daerah aliran sungai opak, provinsi di yogyakarta (imputation method on opak watershed data, special region of yogyakarta),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. |, vol. 10, no. 4, pp. 301–310, 2021.
[19]  R.  S.  Utami  and  D.  Danardono,  “Metode  Multiple  Imputation  Untuk  Mengatasi  Kovariat  Tak  Lengkap  Pada  Data Kejadian Berulang,” J. Fundam. Math. Appl., vol. 2, no. 2, p. 47, 2019, doi: 10.14710/jfma.v2i2.36.
[20]  K. Khairunnas, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61622.
[21]  H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector  Machines  (SVM),”  J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[22]  A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Svm,”  J.  Data  Min.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[23]  M. R. Faisal and D. T. Nugrahadi, Belajar Data Science Klasifikasi dengan Bahasa Pemrograman R, 1st ed. Banjarbaru: Scripta Cendekia, 2017. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=svXUDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Belajar+Data+Science+Kl asifikasi+dengan+Bahasa+Pemrograman+R&ots=0VB7Dta6W8&sig=WE3XGqMD7auj235vmYx- LRXsG40&redir_esc=y#v=onepage&q=Belajar Data Science Klasifikasi dengan Bahasa
[24]  L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  and  M.  Megasari,  “Oversampling,  Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada Klasifikasi Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 386–391, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
[25]  M. H. Setiono, “a Komparasi Algoritma Decision Tree, Random Forest, Svm Dan K-Nn Dalam Klasifikasi Kepuasan Penumpang Maskapai Penerbangan,” INTI Nusa Mandiri, vol. 17, no. 1, pp. 32–39, 2022, doi: 10.33480/inti.v17i1.3420.