## 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.v6i4.4572

## Metode Algoritma Support Vector Machine (SVM) Linier Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
Oktaviana Bangun 1 , Herman Mawengkang 2,* , Syahril Efendi 1
1 Prodi S2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 oktavianabangun2@gmail.com, 2,* mawengkang@usu.ac.id, 3 syahril1@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: mawengkang@usu.ac.id
Abstrak− Penumpukan database mahasiswa dapat terjadi apabila mahasiswa tidak mampu untuk menyelesaikan studi yaitu lulus pada waktu yang sudah ditentukan. Teknik data mining sering digunakan untuk mengolah data mahasiswa sehingga dapat menghasilkan prediksi kelulusan mahasiswa agar lulus pada waktu yang sudah ditentukan. Salah satu teknik data mining yang sering  digunakan  adalah  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kinerja algoritma  SVM  untuk  menghasilkan  model  prediksi  kelulusan  mahasiswa  agar  lulus  pada waktu yang  sudah ditentukan di Program  Studi  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  Institut  Kesehatan  Deli  Husada.  Metode  yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma SVM linier dimulai dari pengambilan data dengan memilih atribut yang akan digunakan untuk tahapan selanjutnya, pengolahan data terdiri dari pembersihan data yang isinya tidak ada dan transformasi data yang merupakan penentuan kategori dari setiap data, permodelan dilakukan dengan algoritma SVM dari data training dan data testing dan evaluasi untuk memvalidasi dan mengukur keakuratan model. Hasil pengujian dengan jumlah  data training sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30% menunjukkan bahwa algoritma SVM linier memberikan nilai akurasi yaitu 90 %
Kata Kunci: Support Vector Machine Linier; Kelulusan; Mahasiswa
Abstract− The accumulation of student databases can occur if students are unable to complete their studies, namely graduating at a predetermined time. Data mining techniques are often used to process student data so that they can produce predictions of student graduation in order to graduate at a predetermined time. One of the data mining techniques that is often used is the Support Vector Machine (SVM) algorithm. This study aims to analyze the performance of the SVM algorithm to produce a predictive model of student graduation in order to graduate at a predetermined time in the Public Health Study Program, Faculty of Public Health, Deli Husada Health Institute. The method used in this study is a linear SVM algorithm starting from data retrieval by selecting the attributes that will be used for the next stage, data processing consists of cleaning data whose contents do not exist and data transformation which is the determination of the category of each data, modeling is done with the SVM algorithm. from training data and testing and evaluation data to validate and measure the accuracy of the model. The test results with the amount of training data as much as 70% and testing data as much as 30% shows that the linear SVM algorithm provides an accuracy value of 90%
Keywords : Support Vector Machine Linear; Graduation; Student

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan mahasiswa adalah hal yang sangat penting dari suatu perguruan tinggi. Dalam undang-undang Republik Indonesia nomor 12 tahun 2012 (2) tentang pendidikan tinggi yang dimaksud adalah jenjang pendidikan setelah pendidikan menengah yang mencakup program diploma, program sarjana, program magister, program doktor, dan program  profesi,  serta  program  spesialis,  yang  diselenggarakan  oleh  perguruan  tinggi  berdasarkan kebudayaan bangsa Indonesia [1]. Salah satu penilaian standar utama yang dilakukan BAN-PT [2] dilihat dari kesuksesan dan kualitas  perguruan  tinggi  menciptakan  ketepatan kelulusan  mahasiswa  yang  dikatakan  lulus  dengn  tepat  waktu jika  mampu  menyelesaikan  studi  kurun  waktu  2  tahun  atau  4  semester  untuk  jenjang  studi  S2.  Namun  pada praktiknya  mahasiswa  tidak  selalu  mampu  menyelesaikan  studinya  tersebut  dalam  waktu  normal.  Hal  ini ditunjukkan dengan dibagi masa studi menjadi dua kategori yaitu kurang dari sama dengan empat semester dan lebih besar dari  4 semester.  Semakin banyak mahasiswa yang mendaftar dan masuk sebagai  peserta didik pada perguruan tinggi maka jumlah mahasiswa yang lulus juga harus sama. Apabila banyak mahasiswa yang tidak lulus maka akan terjadi penumpukan jumlah data pribadi mahasiswa di database dan sistem neo feeder perguruan tinggi. Data dalam jumlah besar apabila diolah menggunakan beberapa metode tertentu akan memberikan informasi baru yang  dapat  membantu  pihak  perguruan  tinggi  dalam  mengambil  suatu  keputusan  atau  kebijakan.  Salah  satu kebijakan adalah memprediksi kelulusan mahasiswa lebih awal untuk meningkatkan jumlah kelulusan mahasiswa dan meminimalisir jumlah mahasiswa yang tidak lulus sesuai dengan masa studinya.
Salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat digunakan adalah dengan teknik data mining . Data mining adalah disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data  yang  besar  dimana  proses  yang  digunakan  yaitu  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan.  Adapun tujuan dari data mining yaitu untuk mengekstrak data yang besar dari suatu kumpulan data yang tersedia. Data mining merupakan  proses  yang  menggunakan  satu  atau  lebih  teknik  pada machine  learning untuk  melakukan analisis dan ekstrasi secara otomatis dari jumlah data yang besar. Data mining dapat digunakan secara luas dalam seluruh penyimpananin formasi [3]. Adapun faktor-faktor yang menentukan kriteria dari data mining yaitu proses pencarian nilai yang telah ditambahkan ke kumpulan data yang lampau, objek dari data mining merupakan data

## 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.v6i4.4572
dalam jumlah banyak dan komplek yang dapat mencari hubungan atau bentuk yang dapat memberikan indikasi yang berguna [4]. Data akademik pada perguruan tinggi bertambah setiap tahunnya sejalan dengan bertambahnya jumlah mahasiswa yang mendaftar di Perguruan Tinggi. Data yang  banyak  menyimpan informasi yang  banyak juga.  Memprediksi  kelulusan  mahasiswa  adalah  suatu  kegiatan  untuk  menentukan  suatu  kondisi  dimasa  depan berdasarkan  data  yang  telah  ada.  Penelitian  dibidang  data  akademik  telah  banyak  dilakukan  dengan  berbagai metode dan algoritma, namun penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik yang relatif baru pada tahun 1995 untuk melakukan prediksi, klasifikasi maupun regresi yang sangat populer di dekade belakangan ini.  Setiap perguruan tinggi  memiliki kumpulan data yang menyimpan informasi  sebagai  informasi biodata mahasiswa  [5]. Dengan melimpahnya database yang dimiliki  oleh perguruan tinggi tersebut, data yang tersimpan  dapat  diketahui  dengan menangani  informasi  mahasiswa  [6].  Kumpulan  data  dapat  digunakan  untuk berkonsentrasi pada contoh dan perilaku mahasiswa untuk membatasi penundaan kelulusan [7]. Salah satu strategi yang dapat digunakan untuk mengkaji basis informasi adalah teknik data mining .
Klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  memetakan  masukan  menjadi  keluaran diskrit yang dinamakan dengan label dan atribut. Atribut untuk suatu observasi diprediksi oleh pemetaan fungsi. Sebagai contoh performa dari suatu kumpulan mahasiswa dapat diklasifikasikan sebagai “lulus” atau “tidak lulus”. Teknik klasifikasi terdiri dari Support Vector Machine , Naïve Bayes , Discriminant Analysis , K-Nearest Neighbor , Neural Network [8]
Menurut  penelitian  oleh  Farbatul  Janan,  Sourav  Kumar  Ghosh,  2021  tentang Prediction  of  Student’s Performance Using Support Machine Classifier untuk memprediksi kinerja mahasiswa tahun kedua dalam ujian akhir. Hasil dari penelitian ini adalah model yang digunakan yaitu Fuzzy ANFIS diintegrasikan dengan SVM lebih efektif dan praktis untuk prediksi kemajuan siswa yang akurat dengan persentase 81.25 %, Students Performance Prediction Using SVM untuk ber konsentrasi pada tingkat kinerja mahasiswa Pasca Sarjana.  Untuk mengungkap keadaan nyata di studi yang lebih tinggi, data telah dikumpulkan hanya dari kumpulan siswa tersebut. Penelitian oleh Honakan, 2018 klasifikasi dengan proses dukungan vektor mesin memiliki akurasi tinggi dengan stopword, kombinasi tokenizing istilah frekuensi dan chi-square 47.43 %, sedangkan penelitian oleh Pratama, 2018 tentang Support  Vector Machine (SVM)  mengklasifikasikan  data menjadi  2  kelas  menggunakan  RBF  Kernel  Gaussian dengan kombinasi nilai parameter λ=0,5, konstan γ=0,01, dan ε (epsilon)=0,001 itermax = 100, c = 1 menggunakan data pelatihan untuk 170 dataset yang menghasilkan akurasi rata-rata 80.55%. Jadi persentase keakuratan, memori dan keakuratan dipengaruhi oleh penentuan data pelatihan [9]
Penelitian mengenai penerapan algoritma SVM untuk mendapatkan model prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu juga dilakukan oleh [10] tentang membandingkan algoritma machine learning dengan algoritma yang lainnya yaitu Naïve Bayes . Data yang digunakan dalam penelitian ini seperti GPA, data profil, asal sekolah SMA dan tempat tinggal. Berdasarkan hasil pengujian dengan data tersebut algoritma SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes yaitu 69,15%. Model prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu yang dihasilkan oleh algoritma SVM lebih baik untuk digunakan pada data tersebut. Penelitian [11] tentang  presentase  kesalahan  klasifikasi  yang  dihasilkan  dari  algoritma  dalam  menentukan  model  kelulusan mahasiswa tepat waktu di FMIPA UNTAD. Dua algoritma digunakan untuk membandingkan nilai kesalahan yang dihasilkan dari masing-masing algoritma yaitu SVM dan regresi logistik biner. Hasil pengujian didapatkan bahwa nilai kesalahan klasifikasi yang dihasilkan oleh SVM sebesar 16,84% sedangkan nilai kesalahan klasifikasi dari regresi  logistik  biner  sebesar  19,3%.  Algoritma  SVM  memiliki  nilai  kesalahan  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan regresi logistik biner sehingga SVM dapat digunakan pada proses klasifikasi kelulusan mahasiswa tepat waktu  FMIPA  UNTAD.  Penelitian  tentang  penggunaan  SVM  juga  dilakukan  oleh  [12]  pada  penelitian  ini menggunakan algoritma SVM dibandingkan dengan dua algoritma lainnya yaitu KNN  dan decision  tree dalam mendapatkan model terbaik untuk memprediksi mahasiswa agar lulus tepat waktu. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan  bahwa  SVM  memberikan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  95%  sedangkan  KNN memberikan akurasi sebesar 92% dan decision tree memberikan akurasi sebesar 93% berdasarkan dari data yang digunakan. Model yang dihasilkan oleh SVM dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa agar lulus tepat waktu. Penelitian yang dilakukan oleh [13] tentang perbandingan antara algoritma Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN) dan Decision Tree (DT) yang menghasilkan model yang dapat memprediksi waktu kelulusan  mahasiswa  pada  salah  satu  universitas  swasta  di  Indonesia.  Akurasi  yang  didapatkan  dari  ketiga algoritma  tersebut  menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma  SVM  memberikan  tingkat  akurasi  yang  paling tinggi yaitu 85,18%, sementara algoritma NN memiliki tingkat akurasi sebesar 84,68% dan akurasi dari DT sebesar 84,96%.  Berdasarkan  hasil  penggunaan  algoritma  SVM  tersebut  mampu  memberikan  model  yang  paling  baik dalam memprediksi waktu kelulusan mahasiswa karena SVM memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi.
Prediksi  kelulusan  merupakan  hasil  dari  kegiatan  memprediksi  kelulusan  apabila  mahasiswa  telah memenuhi  semua  persyaratan  yang  telah  di  tetapkan  oleh  perguruan  tinggi  yaitu  telah  memempuh  masa  studi selama 4 semester dan lulus dengan 46 sks, telah lulus mata kuliah wajib, tidak memiliki nilai C+, lulus ujian akhir semester,  seminar  proposal,  seminar  hasil,  kompre  dan  toefl  sebagai  persyaratan  wisuda,  IPK  >  3.00. Support Vector  Machines (SVM)  adalah  suatu  metode  yang  handal  dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  data. Penggunaan  model  SVM  mengolah  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji  [14].  Data  latih  digunakan  untuk membentuk model SVM, sementara nilai parameter bebasnya dipilih dari data awal. Selanjutnya model SVM yang dihasilkan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  uji.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data

## 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.v6i4.4572
Program Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat Program Magister Fakultas Kesehatan Masyarakat Institut Kesehatan Deli  Husada  Deli  Tua.  Artikel  ini  terdiri  dari  lima  bagian  yaitu  pendahuluan,  metode  penelitian,  hasil  dan pembahasan, kesimpulan dan saran

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Langkah-Langkah Penelitian
Metode penelitian menjelaskan tentang langkah-langkah dalam penelitian melakukan analisis klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM) Linier dengan tahapan sebagai berikut : 1. Mengambil data mahasiswa sesuai dengan format Excel yang telah dibuat
2. Membagi  data  training  dan  data  testing  dengan  jumlah  data  training  70%  (555  mahasiswa)  dari  jumlah mahasiswa 792 mahasiswa dan data testing 30 % (237 mahasiswa)
3. Data  training  dan  data  testing  adalah  data  lulusan  mahasiswa  tahun  2016  s.d.  2021,  sedangkan  data  untuk prediksi adalah data mahasiswa tahun akademik 2020
4. Memdapatkan nilai w dan b
5. Membentuk persamaan Support Vector Machine (SVM) Linier
6. Proses Prediksi Kelulusan mahasiswa dibagi menjadi dua yaitu data training 70 % dan data testing 30%. Untuk proses pembentukan persamaan ada nilai  w atau bobot, persamaan akan dibentuk yang dapat menghasilkan prediksi kelulusan mahasiswa yang lulus atau tidak. Karena ada 4 fitur (IPS1, IPS2, IPS3, IPS4), maka w juga akan memiliki 4 fitur (w1, w2, w3, w4).
7. Formulasi yang digunakan untuk meminimalkan Nilai Margin:
1/2 ‖w‖ 2 = 1/2 (w 1 2 + w 2 2 + w 3 2 + w 4 2 dengan Syarat y i (w.x i + b) > 1, i = 1,2,3,4,5, n y i (w 1 .x 1 + w 2 .x 2 + w 3 .x 3 + w 4 .x 4 ≥ +1 untuk kelas lulus y i (w 1 .x 1 + w 2 .x 2 + w 3 .x 3 + w 4 .x 4 ≥ -1 untuk kelas tidak lulus
8. Untuk tahapan membentuk persamaan memanfaatkan persamaan linear yaitu: substitusi dan eliminasi dimana: Persamaan 1, nilai w = - karena dalam datasetnya data training data pertama masuk dalam kategori tidak lulus dan Persamaan 2, nilai w = + karena dalam dataset data training data kedua masuk dalam kategori lulus. dst.
9. Setelah  didapat  hasil  dari  w1,  w2,  w3,  w4  dan  b,  maka  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  data mahasiswa yang belum lulus.
10. Selanjutnya melakukan prediksi atau klasifikasi di dataset pada testing, dimana data testing yang terdapat pada Institut  Kesehatan  Deli  Husada  Deli  Tua  Program  Magister  Kesmas  mahasiswa  yang  belum  lulus  dari Angkatan 2020 (Semester 3) dan 2021 (Semester 2) dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).
11. Mengetahui nilai akurasi lulus atau tidak
2.2 Sumber Data dan Variabel
Data yang digunakan dataset mahasiswa yang diperoleh dari sumber yang sudah ada yaitu salah satu  perguruan tinggi swasta Institut Kesehatan Deli Husada Deli Tua Jl. Besar No. 77 Deli Tua dengan data historis mahasiswa S2 Prodi IKM pada Neo Feeder yang diambil dari tahun 2016 – 2021 sejumlah 792 sample yang diperoleh dari administrasi bagian akademik dengan lima atribut sebagai prediktor dan satu atribut sebagai hasil yaitu lulus atau tidak. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan melalui administrasi Pendidikan dan wawancara dengan  pengelola  program  studi  sejumlah  792  data  mahasiswa.  Tabel  1  menjelaskan  atribut  data  yang diperoleh:[15]
Tabel 1. Atribut yang digunakan No Atribut Definisi Operasional 1 Nama/NIM  Dataset Tahun 2016 s.d. tahun 2021 2 IPS 1 Indeks Prestasi Semester Satu 3 IPS 2 Indeks Prestasi Semester dua 4 IPS 3 Indeks Prestasi Semester tiga 5 IPS 4 Indeks Prestasi Semester empat 6 Keterangan Ya/Tidak
Yang  diuji  mencoba  menggunakan  algoritma  SVM  Linear  untuk  mengatasi  masalah  nilai  yang  rendah terhadap  mahasiswa  dan  meningkatkan  kinerja  akademik  mahasiswa  dalam  dataset  besar  yang  mana  kinerja mahasiswa yang diperoleh pada saat ujian akhir semester dievaluasi oleh pihak program studi. Sebelum diperoleh IPS1, IPS2, IPS3 dan IPS4 dataset yang diperoleh dijabarkan nilainya per masing-masing mata kuliah dengan SKS mahasiswa dinamakan Daftar Peserta Nilai Akhir (DPNA) mahasiswa. Berikut salah satu  contoh  Tabel  DPNA mahasiswa semester ganjil

## 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.v6i4.4572
Tabel 2. Daftar Nilai Mata Kuliah
NPM Tugas UTS UAS ABSEN NA 19.15.001 65 65 70 75 61 19.15.002 75 75 75 90 77 19.15.003 70 70 70 80 71 19.15.005 70 65 70 80 70 19.15.006 75 80 80 85 80 19.15.007 75 75 80 80 78 19.15.008 82 75 75 75 77
Keterangan: TUGAS  = 20%   UAS      = 40% UTS       = 30%  ABSEN = 10% (Jika < 80 tidak dapat nilai tambahan atau 0) Setelah nilai dikumpulkan per mata kuliah maka nilai tersebut akan dipindahkan ke format Rekapitulasi Lembar Kompilasi Kerja Mahasiswa untuk mendapatkan hasil IPS per masing masing mahasiswa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan Pembahasan pada bab ini menjelaskan tentang penggunaan algoritma Support Vector Machine Linier dengan ditetapkannya atribut masukan, banyaknya dataset yang bisa mendapatkan hasil dalam penelitian dengan cara memprediksi  data. Data set  yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan dataset  Indeks Prestasi Semester 1 s.d.4 yang diperoleh dari mahasiswa Prodi Kesmas Program Magister yang belum lulus untuk di uji. Pelatihan dilakukan untuk mengetahui kinerja algoritma Support Vector Machine Linier untuk mengetahui kinerja algoritma tersebut sehingga mendapatkan hasil akurasi yang baik.

## 3.1 Perhitungan Nilai Rata-Rata
Sebelum masuk ke tahapan klasifikasi, dataset yang digunakan adalah nilai rata-rata per semester ganjil dan genap pada setiap semester satu kelas yang terdiri dari beberapa mata kuliah. Salah satu kumpulan nilai yang didapat dari Institut Kesehatan Deli Husada dapat dilihat pada bab 3 di tabel 3. Proses perhitungan rata-rata digunakan untuk mempermudah  klasifikasi  dengan  sedikit  atribut  yang  akan  digunakan.  Pada  klasifikasi  data  tersebut  hanya menggunakan IPS 1-IPS4. Berikut adalah daftar kumpulan nilai IPS 1 s.d. IPS 4 yang telah didapat:
Tabel 3. Sampel Indeks Prestasi Semester 1-4 Angkatan 2019
NPM IPS 1 IPS 2 IPS 3 1PS 4 LULUS 19.15.001 2.53 2.10 0.71 2.36 TIDAK 19.15.002 3.37 3.15 3.02 2.93 YA 19.15.004 2.37 2.17 2.17 2.19 TIDAK 19.15.005 2.37 2.72 2.12 1.98 TIDAK 19.15.007 3.53 3.72 3.90 3.80 YA 20.15.009 3.11 3,5 3.48 3.05 YA 20.15.010 2.47 2.60 2.10 2.00 TIDAK 21.15.143 3,06 3,06 3,06 3,06 YA
Perhitungan untuk mencari Nilai dari IPS adalah:
Mean = 𝑋𝐼+𝑋2+𝑋3,… 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝐾𝑆 (1)
Selanjutnya Variabel x dalam penelitian ini adalah mahasiswa sudah lulus sebagai data ataupun yang belum lulus, yang terdiri dari empat sub variable yaitu IPS1, IPS2, IPS3, IPS4.

## 3.2. Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Linier
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  Linier  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  paling  popular  [16]. Pelatihan yang dilakukan untuk mengetahui kinerja algoritma Support Vector Machine linear adalah: Adapun data yang dikumpulkan sebagai contoh dapat disajikan pada tabel berikut:
Tabel 4. Sampel Data dan Data Uji NPM IPS 1 IPS 2 IPS 3 1PS 4 LULUS 19.15.001 2.53 2.10 0.71 2.36 TIDAK 19.15.002 3.37 3.15 3.02 2.93 YA 19.15.004 2.37 2.17 2.17 2.19 TIDAK 19.15.005 2.37 2.72 2.12 1.98 TIDAK Data Training Data Testing (data uji)

## 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.v6i4.4572
NPM IPS 1 IPS 2 IPS 3 1PS 4 LULUS 19.15.007 3.53 3.72 3.90 3.80 YA 20.15.009 3.11 3,5 3.48 3.05 YA 20.15.010 2.47 2.60 2.10 2.00 TIDAK 21.15.143 3,06 3,06 3,06 3,06 YA
Proses Prediksi Kelulusan mahasiswa dibagi menjadi dua yaitu data training  70 % dan data testing 30%. Untuk proses pembentukan persamaan ada nilai w atau bobot, persamaan akan dibentuk yang dapat menghasilkan prediksi  kelulusan mahasiswa yang lulus  atau tidak. Karena ada 4 fitur (IPS1, IPS2, IPS3, IPS4), maka w juga akan memiliki 4 fitur (w1, w2, w3, w4). Formulasi yang digunakan adalah sebagai berikut: Untuk meminimalkan Nilai Margin [17] 1/2 ‖w‖2 = 1/2 (w12 + w22 + w32 + w42 dengan Syarat yi (w.xi + b) > 1, i = 1,2,3,4,5, n yi (w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 ≥ +1 untuk kelas lulus yi (w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 ≥ -1 untuk kelas tidak lulus
Ada 4 fitur dari IPS1 s.d. IPS 4 sehingga formulasi yang kita gunakan didapatkan persamaan berikut: (-w 1 .2.53) (-w 2 . 2.10) (-w 3 .0.71) (-w 4 .2.36) - b ≥ -1 (w 1 .3.37) (w 2 . 3.15) (w 3 .3.02) (w 4 .2.93) + b ≥ 1 (-w 1 .2.37) (-W2. 2.17) (-w 3 .2.17) (-w 4 .2.19) - b ≥ -1 (-w 1 .2.37) (-W2. 2.72) (-w 3 .2.12) (-w 4 .1.98) - b ≥ -1 (w 1 .3.53) (w 2 . 3.72) (w 3 .3.90) (w 4 .3.80) + b ≥ 1 (w 1 .3.11) (w 2 . 3.50) (w 3 .3.48) (w 4 .3.05) + b ≥ 1 (-w 1 .1.47) (-w 2 . 2.60) (-w 3 .1.78) (-w 4 .1.56) - b ≥ -1
Untuk tahapan membentuk persamaan memanfaatkan persamaan linear yaitu: substitusi dan eliminasi Keterangan:
Persamaan 1, nilai w = - karena dalam datasetnya data training data pertama masuk dalam kategori tidak lulus Persamaan 2, nilai w = + karena dalam dataset data training data kedua masuk dalam kategori lulus. dst. Data keenam dan data ketujuh tidak dilakukan training disebabkan data tersebut adalah mahasiswa yang belum lulus jadi hanya dipakai 5 dataset.
Tahapan Pertama menggunakan metode eliminasi, yang akan me-eliminasi persamaan 1 dan persamaan 2 untuk mendapatkan nilai dari masing-masing atribut dengan perhitungan linear, yaitu: Perhitungan eliminasi persamaan 1 dan persamaan 2; -2.53w1 – 2.10 w2 – 0.71 w3 – 2.36 w 4 – b = -1 3.37w1 + 3.15w2 + 3.02w3 + 2.93w4 + b = +1
-5.90w1 – 5.25w2 – 3.73w3 – 5.29w4 – 2b = -2 Perhitungan eliminasi persamaan 2 dan persamaan 3;
3.37w1 + 3.15 w2 + 3.02w3 + 2.93 w4 + b = +1
-2.37w1 – 2.17w2 – 2.17w3 – 2.19w4 – b = -1 5.74w1 + 5.32 w2 + 5.19w3 + 5.12w4 + 2b = 2
Perhitungan eliminasi persamaan 3 dan persamaan 4; -2.37w1 – 2.17w2 – 2.17w3 – 2.19w4 – b = -1
-2.37w1 – 2.72 w2 – 2.12 w3 – 1.98w4 – b = -1
0.55w2 – 0.05w3 – 0.21w4 = 0
Perhitungan eliminasi persamaan 4 dan persamaan 5 -2.37w1 – 2.72w2 – 2.12w3 – 1.98w4 – b = -1
3.53w1 + 3.72w2 + 3.90w3 + 3.80w4 + b = +1
-5.90w1 – 6.44w2 – 6.02w3 – 5.78w4 – 2b = -2 Melakukan eliminasi w4 dengan cara perkalian silang indeks w4: -5.90w1 – 5.25w2 – 3.73w3 – 5.29w4 – 2b = -2 5.74w1 + 5.32 w2 + 5.19w3 + 5.12w4 + 2b = 2 -30,208w1 – 26,88w2 – 19.098w3 – 27,08w4 – 10,24b = -10,24 -30.365w1-28,143w2 – 27,455w3 – 27,085w4 – 10,58b = 10,58 - 0.157w1 + 1,263w2 + 8,357w3 + 0.34b = 0.34 Perhitungan eliminasi persamaan 7 dan persamaan 8, disini w4 masih ada karena belum me-substitusi nilai atau mencari nilai masing masing: 5.74w1 + 5.32 w2 + 5.19w3 + 5.12w4 + 2b = 2 0.55w2 – 0.05w3 – 0.21w4 = 0 -1,2054w1 – 1.1172w2 – 1,0899w3 – 1,0752w4 – 0,42b = - 0,42 2.816w2 – 0.256w3 – 1.0752w4 = 0 -12054w1 – 3.9332w2 – 0.8339w3 – 0.42b = 0.42 0.55w2 – 0.05w3 – 0.21w4 = 0 -5.90w1 – 6.44w2 – 6.02w3 – 5.78w4 – 2b = -2

## 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.v6i4.4572
-3179w2 + 0,289w3 + 1.2138w4 = 0
1,239w1 + 1,352w2 + 1,2642w3 + 1,2138w4 + 0,42b = 0,42
-1239w1 – 4,5314 w2 – 0,9752 w3 – 0,42b = -0,42 Eliminasi w3 dengan mengoperasikan persamaan 10 dan 11 0.157w1 + 1,263w2 + 8,357w3 + 0.34b = 0.34 x (-0.8339) -12054w1 – 3.9332w2 – 0.8339w3 – 0.42b = 0.42 x (8.357) -0.131w1 – 1.052w2 – 6.969w3 – 0.283b = -0283 -10.074w1 – 32.870w2 – 6.969w3 – 3.51b = -3.51 - 9.943w1 + 31.817w2 + 3.227b = 3.227 Eliminasi w3 pada persamaan 11 dan persamaan 12 -12054w1 – 3.9332w2 – 0.8339w3 – 0.42b = 0.42 -1239w1 – 4,5314 w2 – 0,9752 w3 – 0,42b = -0,42 1.176w1 + 3.836w2 + 0.813w3 + 0.41b = 0.41
1.033w1 + 3.779w2 + 0.813w3 + 0.35b = 0.35 -
0.143w1 + 0.057w2 + 0.06b = 0.06 Eliminasi w2 pada persamaan 13 dan 14
9.943w1 + 31.817w2 + 3.227b = 3.227
0.143w1 + 0.057w2 + 0.06b = 0.06
0.567w1 + 1.814w2 + 0.184b = 0.184
4.53w1 + 1.814w2 + 1.910b = 1.910 – -3.963w1 + -1.726b = -1.726 -3.963w1 = -1.726 Mencari nilai w1: -3.963w1 = -1.726 W1 = -1.726/ - 3.963         W1    = 0.436 Mencari nilai w2 dengan menggunakan persamaan 14 subtitusi w1 : 0.143w1 + 0.057w2 + 0.06b = 0.06 Masukkan nilai w1 = 0.436 0.143(0.436) + 0.057w2 + 0.06b = 0.06
0.143(0.436) + 0.057w2 = 0.06
0.062348 + 0.057w2 =0.06       W2 = -0.035
Mencari nilai w3 dengan menggunakan persamaan 12 dengan mensubtitusi:
W1    = 0.436, W2 = -0.035
-1239w1 – 4,5314 w2 – 0,9752 w3 – 0,42b = -0,42 -1239 (0.436) – 4,5314 (-0.035) – 0,9752 w3 = -0.42 (-540.204) + (0.158599) – 0.9752w3 = -0.42 -540.045401– 0.9752w3 = -0.42       W3 = 0.039 Mencari nilai w4 dengan menggunakan persamaan 9 dengan mensubtitusi W1    = 0.436, W2 = -0.035, W3 = 0.039 -5.90w1 – 6.44w2 – 6.02w3 – 5.78w4 – 2b = -2 -5.90. (0.436) – 6.44 (-0.035) – 6.02 (0.039) – 5.78w4 – 2b = -2 -2.5724 + 0.2254 – 0.23478 – 5.78w4 = -2             W4 = -0.101 Nilai w1, w2, w3 dan w4 sudah dapat  maka mencari Bias (b) dengan menggunakan persamaan 5 mensubtitusi nilai W1    = 0.436, W2 = -0.035, W3 = 0.039, W4 = -0.101 3.53w1 + 3.72w2 + 3.90w3 + 3.80w4 + b = +1 3.53 (0.436) + 3.72 (-0.035) + 3.90 (0.039) + 3.80 (-0.101) + b = 1 1.539 – 0.130 + 0.152 – 0.384 + b = 1
1.177 + b = 1                   b = -0.177
Setelah  didapat  hasil  dari  w1,  w2,  w3,  w4  dan  b,  maka  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  data mahasiswa yang belum lulus.  Selanjutnya melakukan prediksi atau klasifikasi di dataset pada testing, dimana data testing yang terdapat pada Institut Kesehatan Deli Husada Deli Tua Program Magister Kesmas mahasiswa yang belum lulus dari Angkatan 2020 (Semester 3) dan 2021 (Semester 2) dengan menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM).
Tabel 5. Data Mahasiswa diuji menggunakan data Testing NPM IPS 1 IPS 2 IPS 3 1PS 4 LULUS 20.15.009 3.75 3,79 3.70 3.75 YA 20.15.045 3.63 2.50 2.50 2.60 TIDAK 21.15.143 3,06 3,06 3,06 3,06 YA
Prediksi  sebagai  keterangan  Lulus  Tepat  waktu  apabila nilai  lebih  dari  nol apabila  kurang  dari  nol  di keterangan Tidak Lulus Tepat Waktu

## 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.v6i4.4572
|𝑥| = { −1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤. 𝑧 + 𝑏 𝑥 < 0 +1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤. 𝑧 + 𝑏  𝑥 > 0 (2)
Dihitung benar di data testing yang pertama masuk kelas yang tepat, input data atau masukkan nilai masing-masing bobot yang telah diperoleh yaitu: nilai W1 = 0.436, W2 = -0.035, W3 = 0.039, W4 = -0.101, b = -0.177
Tabel 6. Hasil Pengujian NPM IPS 1 IPS 2 IPS 3 1PS 4 LULUS 20.15.009 3.75 3,79 3.70 3.75 YA 20.15.045 3.63 2.50 2.50 2.60 TIDAK 21.15.143 3,06 3,06 3,06 3,06 YA
NPM 20.15.009 = 3.75 (0.436) + 3,79 (-0.035) + 3.70 (0.039) + 3.75 (-0.101) - 0.177 = 1.635 – 0.13265 + 0.1443 – 0.37875 – 0.177 = 1.0909 Setelah kita lihat di kategori di kelas positif atau negative ternyata hasil > 0, prediksi secara lulus tepat benar NPM 20.15.010 = 3.63 (0.436) + 2.50 (-0.035) + 2.50 (0.039) + 2.60 (-0.101) - 0.177
= 1.58268 – 0.0875 + 0.0975 – 0.2626 – 0.177 = 1.15308 Untuk data kedua setelah dikategorikan ternyata hasil > 0, prediksi salah NPM 21.15.143 = 3,06 (0.436) + 3,06 (-0.035) + 3,06 (0.039) + 3,06 (-0.101) - 0.177 = 1.33416-0,1071+0.11934-0.30906-0.177 = 0.86034 Setelah kita lihat di kategori di kelas positif atau negative ternyata hasil > 0, prediksi secara lulus tepat benar

## 4. KESIMPULAN
Masa studi mahasiswa dapat dilihat dengan nilai IPK yang akan diprediksi apakah mahasiswa tersebut akan lulus atau tidak. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan menggunakan 792 data training mahasiswa Program Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat Program Magister Fakultas Kesehatan Masyarakat Institut Kesehatan Deli Husada Deli Tua didapatkan kesimpulan bahwa mahasiswa yang lulus adalah 90% dan yang tidak lulus adalah 10%

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji dan Syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, Karena kehendak dan kebaikanNya Peneliti dapat menyelesaikan penelitian ini. Doa, dukungan, arahan, bimbingan dari  berbagai  Pihak yaitu  Prof. Herman Mawengkang  selaku Pembimbing I, Dr. Syahril Efendi, S.Si., M.IT selaku Pembimbing II, Suami, Anak dan orangtua tercinta, Institut Kesehatan Deli Husada Deli Tua

## REFERENCES
[1]  “20. UU No.12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi.pdf.” [2]  “PERATURAN MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN no 49 tahun 2014.pdf.”
[3]  N. Mayasari, “Comparison of Support Vector Machine and Decision Tree in Predicting On-Time Graduation,” vol. 02, no. 12, p. 13, 2016.
[4]  L.  Marlina,  M.  lim,  and  A.  P.  Utama  Siahaan,  “Data  Mining  Classification  Comparison  (Naïve  Bayes  and  C4.5 Algorithms),” Int.  J.  Eng.  Trends  Technol. ,  vol.  38,  no.  7,  pp.  380–383,  Aug.  2016,  doi:  10.14445/22315381/IJETT- V38P268.
[5]  “Aplikasi Data Mining dengan Metode Support Vector.pdf.”
[6]  “Predicting students’ academic performance using a modified KNN algorithm.pdf.”
[7]  C.-W. Hsu, C.-C. Chang, and C.-J. Lin, “A Practical Guide to Support Vector Classiﬁcation,” p. 16.
[8]  Faculty  of  Computer  and  Mathematical  Sciences,  Universiti  Teknologi  MARA,  40450  Shah  Alam,  Selangor,  N. Mohammad Suhaimi, S. Abdul-Rahman, S. Mutalib, N. H. Abdul Hamid, and A. Hamid, “Review on Predicting Students’ Graduation Time Using Machine Learning Algorithms,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 11, no. 7, pp. 1–13, Jul. 2019, doi: 10.5815/ijmecs.2019.07.01.
[9]  L.  W.  Santoso  and  Y.  Yulia,  “Predicting  student  performance  in  higher  education  using  multi-regression  models,” TELKOMNIKA  Telecommun.  Comput.  Electron.  Control ,  vol.  18,  no.  3,  p.  1354,  Jun.  2020,  doi: 10.12928/telkomnika.v18i3.14802.
[10]  A. Kesumawati and D. T. Utari, “Predicting patterns of student graduation rates using Naïve bayes classifier and support vector machine,” East Java, Indonesia, 2018, p. 060005. doi: 10.1063/1.5062769.
[11]  I. T. Utami, “PERBANDINGAN KINERJA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN REGRESI LOGISTIK  BINER  DALAM  MENGKLASIFIKASIKAN  KETEPATAN  WAKTU  KELULUSAN  MAHASISWA FMIPA  UNTAD,” J.  Ilm.  Mat.  DAN  Terap. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  256–267,  Dec.  2018,  doi: 10.22487/2540766X.2018.v15.i2.11361.

## 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.v6i4.4572
[12]  S. Wiyono, D. S. Wibowo, M. F. Hidayatullah, and D. Dairoh, “Comparative Study of KNN, SVM and Decision Tree Algorithm for Student’s Performance Prediction,” Int. J. Comput. Sci. Appl. Math. , vol. 6, no. 2, p. 50, Aug. 2020, doi: 10.12962/j24775401.v6i2.4360.
[13]  “Prediction of Student Graduation Time Using The Best Algorithm.pdf.”
[14]  A. S. Nugroho, A. B. Witarto, and D. Handoko, “–Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika1–,” p. 11, 2003.
[15]  A. A. Saa, “Educational Data Mining & Students’ Performance Prediction,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 5, p. 9, 2016.
[16]  N. Naicker, T. Adeliyi, and J. Wing, “Linear Support Vector Machines for Prediction of Student Performance in School- Based Education,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–7, Oct. 2020, doi: 10.1155/2020/4761468.
[17]  S. A. Faraby, “Analisis Dan Implementasi Support Vector Machine Dengan String Kernel Dalam Melakukan Klasifikasi Berita Berbahasa Indonesia,” p. 10.