## SISTEM PREDIKSI LULUS TEPAT WAKTU TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Yogi Isro’ Mukti 1
1 Program Studi Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam e-mail: * 1 yogie.isro.mukti@sttpagaralam.ac.id,

## Abstrak
Tugas  Akhir  mahasiswa  yang  diselenggarakan  merupakan  proses  akademik  yang  dilaksanakan oleh perguruan tinggi sebagai pengamalan terhadap tri dharma. Proses yang dilaksanakan mulai dari pendataan hingga proses bimbingan dilakukan dapat secara cepat dan efesien. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem pengelolaan tugas akhir yang memudahkan proses mulai  dari  pendaftaran,  proses  pemilihan  pembimbing,  penentuan  judul,  pembuatan  lembar konsultasi  hingga  proses  penilaian  saat  sidang,  selain  itu  juga  sistem  yang  mampu  melakukan prediksi  terhadap  mahasiswa  yang  mengambil  tugas  akhir.  Metode  yang  digunakan  untuk melakukan  prediksi  yaitu support  vector  machine  (SVM), sedangkan  metode  pengembangan sistem  yang  digunakan  adalah  Scrum  metode  ini  dipilih  karena  proses  pengembangan  yang ringkas dalam menghasilkan perangkat lunak yang berkualitas dengan pembiayaan yang rendah. Penelitian ini menghasilkan sistem informasi tugas akhir yang dapat memudahkan dalam proses administrasi pengelolaan tugas akhir berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan katalon studio menyatakan dengan status lulus, sehingga sistem yang dibuat dapat digunakan, dan sistem  yang  digunakan  mampu  melakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tugas  akhir.  prediksi yang dilakukan menggunakan support vector machine (SVM) , didapatkan bahwa parameter yang berpengaruh terhadap kelulusan tepat waktu pada mahasiswa adalah jumlah  pertemuan <=50% tidak lulus tugas akhir tepat waktu, dan untuk bimbingan >=51% maka diprediksi Lulus Tugas Akhir tepat waktu.
Kata kunci : Sistem Prediksi; Tugas Akhir;  Support Vector Machine

## Abstract
The student's final project which is held is an academic process carried out by universities as an practice of the tri dharma. The process carried out starting from data collection to the guidance process can be carried out quickly and efficiently. This research aims to produce a final project management system that facilitates the process starting from registration, the process of selecting supervisors, determining the title, making consultation sheets to the assessment process during the trial, besides that it is also a system that is able to predict students who take the final project. The  method  used  to  make  predictions  is  the  support  vector  machine  (SVM),  while  the  system development method used is Scrum. This method was chosen because of the short development process  in  producing  quality  software  with  low  funding.  This  research  produces  a  final assignment  information  system  that  can  facilitate  the  administrative  process  of  final  project management based on the results of tests carried out using a catalon studio stating that with a pass status, so that the system created can be used, and the system used is able to predict the final project student graduation. predictions made using a support vector machine (SVM), it was found that the parameters that affect the on-time graduation of students were the number of meetings <= 50% did not pass the final project on time, and for guidance> = 51%, it was predicted that the final assignment would pass on time .
Keywords : prediction system;  final project; Support Vector Machine

## I PENDAHULUAN
Proses  masa  tuggas  akhir  merupakan masa  dimana  banyak  mahasiswa  terfokus dengan  penyelsaian  tugas  akhir,  agar  dapat segera  diselsaikan.  Tugas  akhir  menjadi momen yang ditunggu-tunggu bagi mahasiswa  namun  juga  menjadi  sebuah momok menakutkan, bagi sebagian mahasiswa, yang bisa berakibat
terlambatnya  masa  studi  bagi  mahasiswa. Salah  satu  momen  yang  dihadapi  adalah proses  administrasi,  yang  tidak  kalah membuat  stress  bagi  mahasiswa,  karena banyaknya  persyaratan  yang  diberikan  oleh pihak kampus.
Banyak  sistem  tugas  akhir  yang dikembangkan  [1],  [2],  [3],  namun  belum
menerapkan sistem yang mampu memprediksi  mahasiswa  bisa  lulus  tepat waktu  dalam  mengerjakan  tugas  akhir, sistem  yang  ada  hanya  sebatas  pada  proses pemantauan,  administrasi  saja,  belum menerapkan algoritma prediksi untuk melakukan predik terhadap mahasiswa yang melaksanakan  tugas  akhir.  Padahal  ini sangat  penting,  agar  menjadi  warning  bagi mahasiswa  agar  bisa  selesai  tepat  pada waktunya, yang tentu saja ini mempengaruhi terhadap  poin  dalam  akreditasi  program studi  dimana  salah  satu  poin    penting berkaitan dengan lama studi mahasiswa.
Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi yang  banyak  digunakan  yang  mamapu mangatasi  regresi  linear  maupun  non  linear [4].  SVM  juga  banyak  digunkan  untuk melakukan  prediksi,  seperti  pemasaran langsung  [5].  Oleh  karena  itu  penelitian  ini menggunakan  SVM  untuk  melakukan prediksi  mahasiswa  yang  mengambil  tugas akhir.
II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Informasi Menurut John Ward dan Joe Peppard[6], menyebarkan informasi, menggunakan,  mengumpulkan  merupkan sistam  informasi.  Sedangkan  menurut Ferdinan Magalin [7], kemampuan melakukan  manajeerial  untuk  mengelola perusahaan  dalam  transaksi  harian  sebagai strategi  dalam  mengambil  keputusan  dan dapat  memberikan  informasi  kepada  pihak yang  berkepentingan.  Jadi  bisa  dikatakan bahwa  sistem  informasi  merupakan  sistem yang menyediakan [8] informasi bagi semua tingkatan  dalam  perusahaan,  kapan  saja diperlukan.
Sistem  ini  menyimpan,  mengambil, mengubah, mengelola dan mengkomunikasikan informasi yang diterima  menggunakan  sistem  informasi atau  peralatan  lainnya.  Dari  definisi  di  atas berarti sistem informasi sebagai sarana yang memungkinkan orang dan organisasi, memanfaatkan  teknologi,  mengumpulkan, memproses, menyimpan, menggunakan dan menyebarkan  informasi  sehingga  hal  ini bersangkutan  dengan  tujuan  pemanfaatan teknologi informasi pada suatu organisasi.

## 2.2 Penelitian Terdahulu
Sistem  informasi  tugas  akhir  yang dibuat mustianti [1] dapat membantu dalam melakukan pemantauan mahasiswa bimbingan  dan  dapat  membantu  staf program  studi  dalam  melakukan  proses administrasi, dan telah dilakukan pengujian dengan black  box  testing berjalan  dengan sesuai  kebutuhan,  selanjutnya  dilakukan pengujian  dengan  MOS  dari  3  pengguna mahasiswa,  dosen  dan  admin  dengan  nilai rata-rata 98,22, namun memiliki kekurangan yaitu belum adanya menu berita acara untuk dosen  memberikan  penilaian,  dan  juga belum  ada alert untuk  informasi  lama mahasiswa mengerjakan tugas akhir.
Penelitian yang dilakukan oleh Suwita
[2],  melakukan  pengembangan  sistem informasi tugas akhir dengan menambahkan konsep content management system (CMS) , sehingga proses menjadi lebih mudah dalam mengatur sistem yang dibuat, namun sistem yang  dibuat  belum  memiliki  sistem  yang mampu melakukan prediksi terhadap kapan mahasiswa menyelsaikan tugas akhir.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh  Dwi  [3]  tentang  perancangan,  analisis dan  implementasi  sistem  informasi  tugas akhir  dengan  tingkat  kepuasan  pengguna 70,5  %  dari  70  responden.  Sistem  yang dibuat  juga  belum  bisa  melakukan  prediksi kapan mahasiswa dapat menyelsaikan tugas akhir tepat pada waktunya.
Berdasarkan penelitian terdahulu peneliti membuat sistem tugas akhir dengan menambahkan sistem prediksi yang mampu melakukan  prediksi  terhadap  mahasiswa yang sedang melakukan tugas akhir, dengan menggunakan  algoritma  data  mining  yaitu Support Vector Machine (SVM).

## . III METODOLOGI PENELITIAN

## Penelitian  ini  menggunakan  Metode
Support  Vectot  Machine  (SVM) untuk melakukan prediksi. Support vector machine (SVM) mengalami  perkembangan  yang sangat  pesat  [4], support  vector  machine (SVM) dapat mengatasi masalah klasifikasi dan  regresi  dengan  linier  ataupun  nonlinier kernel yang dapat menjadi satu kemampuan algoritma  pembelajaran  untuk  klasifikasi [9].  Selain  memiliki  banyak  kemampuan yang  telah  disebutkan  diatas,  metode  SVM juga  memiliki  kelemahan  pada  sulitnya pemilihan  parameter  SVM  yang  optimal, keakuratan klasifikasi
atau
regresi ditentukan oleh sekelompok parameter yang sesuai [10]
Gambar 1 Klasifikasi data Support Vector Machine
Kinerja SVM sangat tergantung pada pilihan  yang  memadai  dari  nilai-nilai parameter,  termasuk  misalnya,  kernel  dan parameter regularisasi. Pemilihan parameter SVM umumnya sebagai masalah optimasi di mana  teknik  pencarian  digunakan  untuk menemukan  konfigurasi  parameter  yang memaksimalkan kinerja SVM [11]
Untuk  metode  pengembangan  sistem sendiri  digunakan  scrum  karena  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  dan memelihara  produk  yang  kompleks.  Scrum adalah  [12]  sebuah  kerangka  kerja  untuk mengembangkan, menghantarkan dan
mengelola produk yang kompleks. Panduan ini  berisi  definisi  Scrum  yang  terdiri  dari peran-peran, acara-acara, artefakartefak, dan aturan-aturan yang menyatukan kesemuanya.  Ken  Schwaber  dan  Jeff Sutherland mengembangkan
Scrum;
Panduan  Scrum  ditulis  dan  disebarluaskan oleh  mereka.  Mereka  berdua  yang  tetap mempertahankan Panduan Scrum.
Tiga  peran  yang  ditentukan  oleh kerangka  Scrum.  Peran-peran  inilah  yang membuka kekuatan Scrum dan memungkinkan  nilai  untuk  disampaikan kepada pelanggan dan pemangku
kepentingan dengan cepat [13].
Gambar 2 Kerangka Kerja Scrum Teknik  pengumpulan  data  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  melalui wawancara  mendalam/indepth  interview
kepada informan terpilih. Untuk menganalisis  hasil  penelitian  ini,  maka
dilakukan  langkah-langkah  sebagai  berikut:
Pengumpulan informasi,
wawancara mendalam  maupun  obsevasi  langsung;
Reduksi data, memilih informasi mana yang sesuai  dan  tidak  sesuai  dengan  masalah penelitian;  Penyajian,  data  disajikan  bisa dalam bentuk tabel, ataupun uraian penjelasan;  dan  tahap  akhir  adalah  menarik kesimpulan.
Sistem Informasi Tugas Akhir SISTA Pekerjaan Lapangan Pengumpulan Dokumen Kompilasi Data Pralapangan Penjajakan Pengujian Keabsahan Data Memasuki Lokasi Wawancara Menganalisa Temuan Observasi Objek Dokumentasi Komparasi Data Verifikasi Simpulan Reduksi dan Klasifikasi Pengurusan Izin Penentuan Lokasi Rancangan Penelitian Persiapan Kelengkapan Penentuan Informan Crosschek Check, Recheck Triangulasi Gambar 3 Diagram Fishbone Alur Penelitian

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  komputer  dengan  spesifikasi
AMD Ryzen 5, RAM 8 GB, Sistem Operasi
Windows  10  64  bit.  Aplikasi  yang digunakan adalah Rapid Miner 9.7. Pengujian  dilakukan  menggunakan  dataset mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Teknologi
Pagaralam,  dengan  parameter  IPK,  jumlah bimbingan  1  dan  jumlah  bimbingan  2. Seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar  4.
Dengan  minimum  bimbingan  6  dan maksimul  19  dengan  rata-rata  bimbingan 12,895.  Pada  gambar 5 minimal  bimbingan 1,  maksimum  18  dan  rata-rata  didapatkan 11,211

## Gambar 4
Persentase Pertemuan dengan Pembimbing 1 Gambar 5 Persentase Pertemuan dengan
Pembimbing 2
Selanjutnya didapatkan 2 nilai yang berbeda, yakni lulus dan tidak lulus dari data yang dihitung dengan nilai persentase 68, 42 % Lulus, dan 31,58% Tidak Lulus.
Gambar 6 Persentase Kelulusan Tugas
Akhir
Berdasarkan  nilai  korelasi Support Vector  Machine  (SVM) .  Didapatkan  nilai bimbingan  1  sebesar  0,717,  dan  pada bimbingan 2 didapatkan nilai 0,691 dan IPK 0,902. Seperti yang nampak pada tabel 1.
Vol 05 No 02 Desember 2020
Tabel 1. Bobot berdasarkan korelasi Attribut Bobot IPK 0,902 Jumlah Bimbingan 1 0,717 Jumlah Bimbingan 2 0,691 Berdasarkan  sistem  prediksi  yang dilakukan  menggunakan support  vector machine (SVM) , didapatkan bahwa parameter  yang  berpengaruh  terhadap kelulusan  tepat  waktu  pada  mahasiswa adalah jumlah pertemuan <=50% tidak lulus tugas  akhir  tepat  waktu,  dan  untuk bimbingan  >=51%  maka  diprediksi  Lulus Tugas Akhir tepat waktu.

## Tabel 2. Korelasi SVM
Attribut IPK Jumlah Bimbingan 1 Jumlah Bimbingan 2 Status = Lulus IPK 1 0,708 0,35 0,717 Jumlah Bimbingan 1 0,708 1 0,756 0,902 Jumlah Bimbingan 2 0,35 0,756 1 0,691 Status = Lulus 0,717 0,902 0,691 1 Setelah didpatkan nilai SVM, langkah
selanjutnya adalah menerapkan SVM
kedalam  sistem  tugas  akhir,  yang  dibangun berbasis  aplikasi  web,  dan  selanjutnya dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  tugas akhir.
Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada sistem  informasi  tugas  akhir  menggunakan katalon studio didapatkan hasil passed/ lulus tes  aplikasi,  seperti  yang  terlihat  pada gambar 1. Sehingga sistem dapat digunakan dan  dijalankan  dalam  melakukan  efesiensi proses administrasi tugas akhir.
Gambar 7 Hasil Pengujian katalon studio
Gambar  8.  merupakan  tampilan  halaman login pada  aplikasi  sistem  tugas  akhir, dengan memasukan username dan password yang terenskripsi.
Gambar 8 Halaman login sista
Pada gambar 9 merupakan dashboard sistem kontrol sistem tugas akhir.
Gambar 9 Dashboard sista
Pada  gambar  10  merupakan  halaman bagi  mahasiswa  dengan  menampilkan  form ajuan  judul,  yang  sekaligus  menampilkan prediksi  terhadap  mahasiswa  apakah  akan lulus  tugas  akhir  tepat  pada  waktunya  atau tidak.
Gambar 10 Halaman sista bagi mahasiswa

## V KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas disimpulkan bahwa sistem tugas akhir yang diberi  nama  SISTA Sekolah  Tinggi Teknologi Pagaralam, dapat berjalan dengan baik,  dengan  menerapkan  sistem  kontrol, dan  juga  menerapkan  algoritma support
vector  machine  (SVM) ,  yang  digunakan
untuk melakukan prediksi terhadap mahasiswa yang sedang melaksanakan tugas akhir apakah akan tepat waktu atau tidak.
1. Sistem  yang  dibuat  dapat  berjalan sesuai dengan yang diharapkan
2. Penerapan  algoritma Support  Vector Machine (SVM), dapat digunakan untuk membantu  memprediksi  lulus  tepat waktu tugas akhir.
3. Berdasarkan  pengujian  di  atas  tingkat akurasi  SVM  dapat  diterima  untuk melakukan prediksi
VI SARAN Penelitian ini menggunakan algoritama Support Vector Machine (SVM), dalam  membuat  prediksi  kelulusan  tepat waktu tugas akhir, agar dapat meningkatkan akurasi SVM kedepannya bisa ditambahkan algoritma genetika, atau yang lain. Dan juga bisa  menggunakan  algoritma  prediksi  yang lain  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi lulus tepat waktu tugas akhir.

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Mustianti, I. B. Ketut Widiartha, and M. A. Albar, “Sistem Informasi Tugas
Akhir  Program  Studi  Informatika,” J.
Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl.
(JTIKA ) , vol. 2, no. 1, pp. 19–29, 2020.
[2]  FERRY STEPHANUS SUWITA, “Pengembangan sistem informasi tugas akhir dan skripsi (simita) di universitas komputer  indonesia  (unikom)  artikel,” 2016.
[3]  D.  Indah  Lestari,  R.  Mardiani,  and  I. Wicaksana Siregar, “Analisis Perancangan  dan  Implementasi  Sistem Informasi  Tugas  Akhir  Berbasis  Web untuk Mendukung
Keunggulan
Bersaing,” in Prosiding Seminar Hasil Penelitian  &  Pengabdian  kepada Masyarakat  Unjani  Expo  (UNEX)  I , 2019, pp. 1–3.
[4]  D. R. Tobergte and S. Curtis, Learning with Kernels , vol. 53, no. 9. 2013.
[5]  R.  S.  Wahono,  “Penerapan  Algoritma
Genetika  untuk  Optimasi  Parameter pada  Support  Vector  Machine  untuk Meningkatkan Prediksi Pemasaran Langsung,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 115–119, 2015.
[6]  J.  Ward  and  J.  Peppard, Strategic Planning  for  Information  Systems . England, 2002.
[7]  H.  Saragih  and  Harisno, Renncana Strategis Teknologi Informasi (IT) dan Sistem  Informasi  (IS)  Pada  Proses Bisnis Perusahaan , 1st ed. Yogyakarga: Graha Ilmu, 2014. [8]  Y.  I.  Mukti,  “Sistem  Informasi Madrasah  Aliyah  Negeri  Pagar  Alam Berbasis  Web,” Indones.  J.  Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 192–205, 2018.
[9]  Y.  Kara,  M.  Acar  Boyacioglu,  and  Ö. K.  Baykan,  “Predicting  direction  of stock  price  index  movement  using artificial  neural  networks  and  support vector  machines:  The  sample  of  the Istanbul Stock Exchange,” Expert Syst.
Appl. ,  vol.  38,  no.  5,  pp.  5311–5319,
2011.
[10] C. Xiang, P. Qu, and X. Qu, “A chaotic time series forecasting model based on parameters  simultaneous  optimization algorithm,” J. Inf. Comput. Sci. , vol. 10, no. 15, pp. 4917–4930, 2013.
[11] T. A. F. Gomes, R. B. C. Prudĉncio, C. Soares,  A.  L.  D.  Rossi,  and  A. Carvalho,  “Combining  meta-learning and  search  techniques  to  select parameters for support vector machines,” Neurocomputing ,  vol.  75, no. 1, pp. 3–13, 2012.
[12] Sibarani,  et.al.,  “Metode  Scrum,” Imp. J.  Interdiscip.  Res. ,  vol.  2,  no.  12,  pp. 293–298, 2017.
[13] D.  McKenna, The  Art  of  Scrum . Pennsylvania, 2016.