## Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine
Mochamad Fadillah Abdullah * , Kusrini * , M Rudyanto Arief *
Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
Correspondence Author: fadil.abdullah97pps@gmail.com
Info Artikel : ABSTRACT Sejarah Artikel : Menerima : 17 Februari 2021 Revisi : 31 Agustus 2021
Diterima :
30 September 2021 Online : 05 Januari 2021
Keyword : graduation, data mining, clasification, SVM, boosting
Student graduation is one that must be considered because it is included in the  Internal  Quality  Assurance  Standards  of  a  university.  The  Faculty  of Information  Technology  is  one  of  the  faculties  at  the  KH  A  Wahab Hasbullah  University  Jombang.  For  graduation, there  are  standards  that will  be  achieved  by  the  faculty,  namely  a  study  time  of  4  years  and  a minimum GPA of 3.00. To be able to achieve the quality of graduation, it is necessary to predict the graduation rate with the standards that have been set for students who are still carrying out studies so that anticipation can be made from the start so that they can overcome problems in the academic field. To predict the graduation rate and standard GPA used data mining methods with classification functions. The classification method used is the SVM method The classification method consists of predictor variables and one  target  variable.  The  predictor  variables  consisted  of  gender, achievement index from semester 1 to 4 and semester credits from semester 1 to semester 4. The device used to process data was using RapidMiner. The results  of  the  SVM  algorithm  and  using  the  boosting  method  are  used  to predict  student  graduation  grades  and  times  and  GPA  3  with  accuracy (86.36%), error (13.64%), and AUC (0.876). And it can be concluded that the SVM algorithm and the boosting method can perform the classification well.

## INTISARI
Kata Kunci : kelulusan, data mining, klasifikasi, SVM, boosting
Kelulusan  mahasiswa  merupakan  salah  satu  yang  harus  diperhatikan karena masuk dalam Standar Penjaminan Mutu Internal suatu perguruan tinggi. Fakultas Teknologi Informasi merupakan salah satu fakultas yang di universitas  KH  A  Wahab  Hasbullah  Jombang.  Untuk  kelulusan  terdapat standar yang akan dicapai oleh fakultas tersebut yaitu waktu studi selama 4  tahun  dan  IPK  minimal  3,00.  Untuk  dapat  mencapai  mutu  kelulusan tersebut dibutuhkan suatu prediksi tingkat kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sehingga dapat  dilakukan  antisipasi  dari  awal  sehingga  dapat  menanggulangi terjadinya  permasalahan  dalam  bidang  akademik.  Untuk  memprediksi tingkat kelulusan dan IPK standar tersebut digunakan metode data mining dengan fungsi klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan menggunakan metode SVM.Metode klasifikasi terdiri dari variabel-variabel prediktor dan satu variabel target. Variabel-variabel prediktor terdiri dari jenis kelamin, indeks prestasi dari semester 1 sampai 4 dan sks semester 1 sampai semester 4.  Perangkat  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  menggunakan
RapidMiner. Hasil dari algoritma SVM dan menggunakan metode boosting untuk prediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa dan IPK  ≥ 3 dengan nilai  accuracy  (86,36%),  error  (13,64%),  dan  AUC  (0,876).  Dan  dapat disimpulkan bahwa algortima SVM dan metode boosting dapat melakukan pengklasifikasian dengan baik.

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan  mahasiswa  merupakan  salah satu  hal  yang  harus  diperhatikan  karena  termasuk keuntungan  kedua  belah  pihak  antara  mahasiswa  dan  pihak  universitas.  Pihak  mahasiswa  akan mendapatkan  pekerjaan  dengan  mudah  karena  perusahaan  cenderung  mencari  yang  baru  lulus. Sedangkan dari pihak universitas karena seiring tepatnya waktu kelulusan mahasiswa  hal itu akan membantu  memajukan  kualitas  universitas  tersebut  seperti  peningkatan  akreditasi,  dengan  begitu suatu perguruan tinggi dapat mencapai standard penjaminan mutu internal (SPMI). Di Universitas KH.A  Wahab  Habullah  Fakultas  Teknologi  Informasi  (FTI)  telah  ditetapkan  untuk  standard kelulusan tepat waktu yaitu maksimal delapan semester dengan IPK minimal 3,00.
Dari data mahasiswa baru dan lulusan yang ada pada data database yang tersimpan di kampus pada tahun 2013 sampai 2019, terlihat tidak stabil karena mengalami penurunan disetiap tahunnya seperti contoh pada database jumlah mahasiswa baru FTI ditahun 2013 meningkat dengan jumlah 348 mahasiswa masuk, tetapi pada akhir ketepatan waktu kelulusan hanya ada 134 mahasiswa yang lulus tepat waktu dengan IPK minimal 3,00, Tahun 2014 mengalami penurunan, jumlah mahasiswa baru FTI hanya 98 mahasiswa dan pada ketepatan waktu kelulusan hanya berjumlah 52 mahasiswa, Kemudian  pada  angkatan tahun  2015  mahasiswa  baru  berjumlah  106 mahasiswa  masuk  dan  data mahasiswa lulus tepat waktu hanya berjumlah 58 mahasiswa keluar. Ketidak stabilan jumlah pada saat mahasiswa masuk dengan jumlah mahasiswa keluar ini tersebabkan dari beberapa faktor internal dan  faktor  eksternal  yang  dialami  mahasiswa,  karena  mahasiswa  tidak  selalu  dapat  menuntaskan studinya  selama  waktu  normal  yang  telah  ditentukan.  Sehingga  diperlukan  penerapan  prediksi kelulusan  mahasiswa  yang  dapat  mengklasifikasikan  data  prediksi  kelulusan  secara  tepat berdasarkan  parameter-parameter  yang  telah  ditentukan,  yaitu  menggunakan data  mining,  dimana akan  dicari  pola  yang  terdapat  pada  database  lulusan  untuk  memprediksi  waktu  kelulusan  empat tahun dengan nilai IPK 3,00.
Tujuan penelitian ini adalah prediksi nilai dan waktu kelulusan menggunakan Metode SVM, Dengan menggunakan Metode SVM ini dapat memberikan keuntungan dalam membuat data menjadi optimal,  mendapatkan  akurasi  terbaik  dan  sebagai  masukan  untuk  mengantisipasi  mahasiswa- mahasiswa yang tidak sesuai dengan target standar lulusan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1  Prediksi
Digunakan  untuk  memperkirakan  atau  forecasting  suatu  kejadian  sebelum  kejadian- kejadian  atau  peristiwa  tertentu  terjadi.  Misalnya,  bagaimana  Badan  Metereologi  Dan  Geofisika (BMKG)  memperkirakan  tanggal  tertentu  bagaimana  cuacanya  apakah  hujan,  panas  dan  lain sebagainya. Metode yang sering digunakan salah satunya adalah Roug set.
Data  mining  juga  sama  hanya  dengan  konsep  neural  network  mengandung  2  (dua) pengelompokan yaitu:
1. Supervised learning merupakan pembelajaran menggunakan guru dan biasanya ditandai dengan adanya class/label/target pada himpunan data. Adapun metode-metode yang digunakan bersifat Supervised  learning seperti  metode  prediksi  dan  klasifikasi  algoritma  SVM support  vector machine, metode roug set dan lain-lain.
2. Unsupervised  learning merupakan  pembelajaran  tanpa  menggunakan  guru  dan  biasanya ditandai  pada  himpunan datanya  dan tidak memiliki  atribut  keputusan  atau class/label/target. Metode-metode  yang  bersifat Unsupervised  learning meliputi  metode estimasi,  clustering, asosiasi, regresi linier, analytical clustering dan lain-lain.

## 2.2 Algoritma SVM
Algoritma SVM (Support Vector Machine) adalah metode learning supervised dimana dalam tahap  training  kita  ingin  menemukan  dua  parameter  diantara  garis  dan  bias  b.  setelah  ditemuakn parameter  yang  optimal  melalui  optimasi  pemrograman  kuadrat  (quadratic  programming).  Jika ukurannya  problem  cukup  besar,  solver  program  akuadrat  biasanya  lambar  (Syamsiah  dan  Agus Darmawan, 2020).
Karakteristik  dari  Support  Vector  Machine  adalah  Support  Vector  Machine  adalah  linier classifier (Suhardjono, Wijaya, Ganda, Hamid, Abdul., 2019). SVM merupakan salah satu metode terbaik  yang  bisa  dipakai  dalam  permasalahan  klasifikasi  (Pratama,  Arif,  Wihandika,  C,  R, Ratnawati, E, D., 2018). Metode SVM adalah suatu Teknik lama. Teknik lama ini pada tahun 1995, dapat  dilakukan  pemecahan  masalah  prediksi  baik  dalam  kasus  klasifikasi  ataupun  regresi  yang sangat populer saat itu. Support vector machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang banyak digunakan untuk masalah klasifikasi dan prediksi (Pang, Yulie, Judd, Nicolas, Dkk., 2017).
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  metode  salah  satu  metode  machine  learning yang masuk dalam kategori supervised learning (Miftrahurrohmah, dkk 2019). Metode SVM berada dalam satu kelas dengan ANN dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan keduanya masuk dalam kelas supervised (Syamsiah dan Agus Darmawan, 2020).

## 2.3 RapidMiner
RapidMiner merupakan perangakat lunak yang bersifat terbuka (open source). RapidMiner adalah  sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text  mining  dan  analisis prediksi.  RapidMiner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan wawasan  kepada  pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling  baik.  RapidMiner memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk  operator  untuk  input,  output,  data preprocessing dan visualisasi. RapidMiner merupakan software yang berdiri sendiri untuk analisis data dan sebagai mesin data mining yang dapat diintegrasikan pada produknya sendiri. RapidMiner ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.
Rapid  Miner  merupakan  perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute  of  Technology  Blanchardstown  dan  Raif  Klinkenberg  dari  rapid-i.com  dengan  tampilan GUI  (Graphical  User  Interface)  sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan  perangkat lunak ini (Srisulistiowati Dwi Budi, Dkk., 2021).
RapidMiner adalah aplikasi data mining berbasis open-source yang terkemuka dan ternama. Didalamnya terdapat aplikasi yang berdiri sendiri untuk analisis data dan sebagai mesin data mining seperti untuk loading data, transformasi data, pemodelan data, dan metode visualisasi data (Nofitri Rika, Irawati Novica, 2019).
RapidMiner  sebelumnya  bernama  YALE  (Yet  Another  Learning  Environment),  dimana versi  awalnya  mulai  dikembangkan  pada  tahun  2001  oleh  RalfKlinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan Simon  Fischer  di  Artificial  Intelligence  Unit  dari  University  of  Dortmund.  RapidMiner didistribusikan di bawah lisensi AGPL (GNU Affero General Public License) versi 3. Hingga saat ini  telah  ribuan  aplikasi  yang  dikembangkan  mengunakan  RapidMiner  di  lebih  dari  40  negara. RapidMiner  sebagai  software  open  source  untuk  data  mining  tidak  perlu  diragukan  lagi  karena software ini sudah terkemuka di dunia. RapidMiner menempati peringkat pertama sebagai Software data mining pada polling oleh KDnuggets, sebuah portal data-mining pada 2010-2011 (Ihaka dan Gentleman 1996).

## 2.4 Metode Boosting (Adaboost)
Boosting adalah metode ensamble yang digunakan untuk meningkatkan akurasi dari model klasifikasi dengan cara membangkitkan kombinasi dari suatu model (Luluk Susiana, lut Tri Utami, dan Juanidi 2019). Adaboost metode pembelajaran ensamble yang dapat mengurangi varian, hal ini terjadi karena efek bias rata-rata ensamble untuk mengurangi varian dari satu set pengkalsifikasian (Bisri Ahmad, Wahono Satrio romi, 2015).
Berbeda  halnya  dengan  bagging  dan  random  forest  yang  mendapatkan  hasil  prediksi  dari proses  bootstrap,  boosting  mengacu  pada  kumpulan  algoritma  yang  dapat  mengkombinasikan pengklasifikasian  lemah  menjadi  pengklasifikasian  yang  kuat  sehingga  mendapatkan  tingkat keakurasian  yang  tinggi  dalam  klasifikasinya.  Boosting  juga  di  kenal  dengan  sebutan  Adaboost (Adaptive Boosting).

## 2.5 Metode CRISP-DM
CRISP-DM  merupakan  metodologi  yang  digunakan  dalam  mengembangkan  data  mining adalah CRISP-DM, CRISP-DM adalah metode yang dibentuk oleh komisi Eropa pada tahun 1996 yang menerapkan standar dalam  proses  data mining. Dalam  CRISP-DM  terdapat  enam  fase  yang akan dilakukan dalam penelitian pengembangan data mining sebagai berikut:
1. Business Understanding
Tahap pertama adalah memahami tujuan dan kebutuhan dari sudut pandang bisnis, kemudian menterjemahkan pengetahuan ini ke dalam pendefinisian masalah pada data mining.
2. Data Understanding Tahap ini dimulai dengan pengumpulan data yang kemudian akan dilanjutkan dengan proses untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  data,  mengidentifikasi  masalah kualitas  data,  atau  untuk  mendeteksi  adanya  bagian  yang  menarik  dari  data  yang  dapat digunakan untuk hipotesa untuk informasi yang tersembunyi.
3. Data Preparation
Tahap ini meliputi semua kegiatan untuk membangun dataset akhir (data yang akan diproses pada tahap pemodelan) dari data mentah.
4. Modelling
Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  dan  penerapan  berbagai  teknik  pemodelan  dan beberapa parameternya akan disesuaikan untuk mendapatkan nilai yang optimal.
5. Evaluation
Pada tahap ini, model sudah terbentuk dan diharapkan memiliki kualitas baik jika dilihat dari sudut pandang analisa data.
6. Deployment
Pada tahap ini, pengetahuan atau informasi yang telah diperoleh akan diatur dan dipresentasikan dalam bentuk khusus sehingga dapat digunakan oleh pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Desain Penelitian
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM. Data yang digunakan untuk penelitian ini diperoleh dari database PDDIKTI Admin terpadu Universitas KH A Wahab Hasbullah Jombang Fakultas Teknologi Informasi untuk penggalian kekayaan terhadap data tersebut  dan  dimanfaatkan  dalam  menentukan  prediksi  nilai  dan  waktu  kelulusan  mahasiswa menggunakan  data  mining  dan  menggali  data  tersebut  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan algoritma  SVM.  Kemudian  data tersebut  diolah  dengan  RapidMiner  untuk mengimplementasikan algoritma SVM pada program data mining.

## 3.2 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  observasi  dan  wawancara.  Tempat  penelitian  adalah Universitas KH A Wahab Hasbullah Jombang. Pengambilan data pada bulan November 2020 secara observasi melakukan pengamatan secara langsung terhadap sistem administrasi data yang ada dan telah diterapkan di Universitas KH A Wahab Hasbullah Jombang untuk memperoleh data valid yang dibutuhkan membantu menyelesaikan penelitian ini.di admin Terpadu dan Wawancara Melakukan wawancara secara langsung dengan pihak terkait dibidang masing-masing mengenai mekanisme di Universitas  KH  A  Wahab  Hasbullah  Jombang.  Untuk  memprediksi  nilai  dan  waktu  kelulusan mahasiswa  Universitas  KH  A  Wahab  Hasbullah  Jombang.  Dengan  demikian  mereka  dapat menghitung jumlah class LULUS dan TIDAK LULUS.

## 3.3 Data Preprocessing
Data  penelitian  ini  dilakukan  2  teknik preprocessing, yaitu  seleksi  data  dan  transformasi data. Seleksi data dilakukan secara manual dengan kriteria atribut yang dipilih meliputi hal-hal yang bersifat  akademis  dan  erat  hubungan  dengan  nilai  dan  waktu  kelulusan  mahasiswa.  Transformasi data dilakukan untuk memperbaiki data-data yang bernilai terlalu Panjang dengan menyederhanakan nilai atribut sehingga memudahkan nantinya dalam pembuatan model support vector machine pada RapidMiner.

## 3.4 Alur penelitian
Alur penelitian yang digunakan dalam penerapan algoritma SVM dalam memprediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa menggunakan metode SVM, dalam proses data mining metode ini terdiri dari 6 fase tahapan (larose, 2005), Adapun tahapan-tahapannya seperti yang ditunjukkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Diagram Penelitian
Penelitian ini dibuat untuk memprediksi faktor-faktor yang mempengaruhi nilai dan waktu kelulusan  mahasiswa  dengan  menerapkan  algoritma  SVM,  metode  boosting  dan  k- folds  cross validation serta  untuk  uji  validasi tanpa cross  validation menggunakan  242  data.  Hasil akhir  dari penelitian  ini  adalah  berupa  model  klasifikasi  yang  menerangkan  faktor-faktor  utama  yang mempengaruhi data metode boosting (Adabost) dan k- fold cross validation yang menerangkan untuk melakukan  evaluasi  klasifikasi  dengan  tekniki cross  validation. Dalam  pengujian  ini,  penulis menggunakan 5 fold, 7 fold, dan 10 fold. Selanjutnya setelah data dikelompokkan menjadi beberapa kelompok  sesuai  nilai fold, maka  Langkah  selanjutnya  menghitung  akurasi  dataset  PDDIKTI  di Admin Terpadu Universitas KH A WAHAB HASBULLAH Jombang.

## 4 HASIL DAN ANALISA
Penelitian ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif.  Studi  kasus  penelitian  ini  bertempat  di Universitas  KH  A Wahab Hasbullah  Jombang.  Februari  sampai  maret 2021.  Target  penelitian ini data mahasiswa sejumlah 807 dari tahun 2013-2019.
Hasil  penelitian ini menggunakan  tahap  CRISP-DM. Untuk memprediksi  nilai  dan  waktu kelulusan mahasiswa Universitas KH A Wahab Hasbullah Jombang. Dengan demikian mereka dapat di prediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa dengan menghitung jumlah klasifikasi 2 class untuk membutuhkan training set positif dan negative dan menghasilkan hyperplane (pemisah) terbaik untuk memisahkan ke dalam 2 kelas dari 9 atribut jenis kelamin, ip semester 1, ip semester 2, ip semester 3, ip semester 4, sks semester 1, sks semester 2, sks semester 3, sks semester 4 dan 1 atribur hasil yaitu  kelulusan.  Dengan  menggunakan  algoritma  SVM  yang  diimplementasikan  kedalam  rapid miner.
Pada  penelitian  ini,  analisa  menggunakan  sebuah  sistem  yaitu  data  mining  dengan menggunakan  metode  algoritma  svm  data  sebanyak  807  data  mahasiswa  FTI  Universitas  KH  A Wahab Hasbullah. Berikut ini adalah data sampel berupa tabel yang akan dilakukan proses melalui tool rapid miner sebagai berikut:
Gambar 2. data training
Pada  proses  selanjutnya  proses  validasi  dilakukan  penerapan  algoritma  data  mining  yang digunakan pada penelitian ini yaitu algoritma SVM dan metode boosting seperti gambar berikut:
Gambar 4.3 Proses pengambilan data untuk algoritma svm dan metode boosting
Berdasarkan  gambar 4.3  proses pengambilan  data,  data  dimasukkan  dalam  bentuk  format CSV kemudian menyeleksi atribut yang dipakai kemudian atribut yang sudah diseleksi masuk pada nominal to numerical dan data nya di ubah menjadi numerical fungsinya untuk diproses ke algoritma svm dan metode boosting (AdaBoost), kemudian masuk ke cross validation.
Selanjutnya pada gambar 4.4 didalam cross validation terdapat susunan operator adaboost yang didalamnya ada algoritma SVM yang ada pada gambar 4.5 dibawah ini. Setelah itu masuk pada apply model kemudian performance training.

## Gambar 4. algoritma SVM

## 4.1.  Analisis Tahap Pengujian
Implementasi  algoritma  SVM  dan  metode  boosting  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak RapidMiner. Pembuatan model svm dan  metode  boosting untuk menghasilkan nilai akurasi menggunakan Uji K- fold cross validation dengan k = 5, 7, 10 dapat dilihat pada proses SVM untuk C= 0.0 yang digunakan bernilai yaitu 86.36%, artinya dari 807 data, 86.36% terklasifikasi dengan benar oleh model. Oleh karena itu model klasifikasi yang dari beberapa C yang ditentukan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Nilai akurasi dan model klasifikasi Accuracy (%) K-Fold Cross Validation dan Adaboost K=5 K=7 K=10 SVM (kernel: dot) C = 0.0 86.87% +/- 1.09% 86.62% +/- 1.29% 86.36% +/- 3.52% C = 0.5 83.28% +/- 4.86% 80.19% +/- 4.93% 80.54% +/- 4.95% C = 1.0 72.48% +/- 11.68% 72.99% +/- 11.98% 79.43% +/- 5.68%
Dari tabel 1. Diatas dapat diketahui dari hasil klasifikasi dan pengukuran pada data validasi dengan jumlah 807 data yang diambil dengan menggunakan 10 fold cross validation dengan metode boosting dan algoritma svm diperoleh hasil dari tabel 2 berikut:
Tabel 2. Confusion matrix dari Rapid Miner Prediksi Ya Tidak Class precision Ya 359 49 87.99% Tidak 61 338 84.71% Class recall 85.48% 87.34%

## Keterangan Tabel 4.2 adalah:
a. Jumlah data sebenarnya yang SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 359.
b. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 338.
c. Jumlah data sebenarnya yang TIDAK SESUAI dan diprediksi SESUAI adalah 49.
d. Jumlah data sebenarnya yang SESUAI dan diprediksi TIDAK SESUAI adalah 61. Analisis  hasil  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  menggunakan  Rapid Miner berupa confusion matrix . Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan Confusion matrix pada algoritma SVM dan metode boosting (Adaboost).
Accuracy   =
Precision  =
Recall =
Dari perhitungan diatas, dapat disimpulkan hasi dari perhitungan accuracy, precision dan recall tersebut sama dengan hasil perhitungan yang ditampilkan pada tabel 2.
AUC dari model yaitu:
Gambar 5. AUC Support Vector Machine
Berdasarkan gambar diatas bahwa metode SVM termasuk klasifikasi sangat baik karena memiliki nilai AUC 0.876.

## 4.2.  Validasi dan Pengujian
Dari  hasil  klasifikasi  dan  pengukuran  pada  data  validasi  dengan  jumlah  807  data  yang diambil dengan menggunakan 10 fold cross validation dengan metode boosting dan algoritma svm diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Confusion matrix Aktual Prediksi Ya Tidak Ya 359 49 Tidak 61 338
Hasil Confusion  matrix pada  tabel  3.  Algortima  svm  dan  metode  boosting  mampu mengidentifikasi 870 data yang sesuai dengan data uji. Dari hasil data uji, 359 data bernilai berhasil dan 61 data tidak berhasil, sehingga didapat algoritma svm dan metode boosting mengidentifikasi berhasil sebanyak 359 data dan tidak berhasil sebanyak 61 data, kesalahan mengidentifikasi sebanyak 387 data.
Analisis  hasil  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  secara  manual  dengan confusion matrix. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan confusion matrix pada algortima svm dan metode boosting.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
Error =
AUC = 0.876
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa hasil dari perhitungan accuracy, error dan AUC  tersebut  sama  dengan  hasil  perhitungan  manual.  Berdasarkan  pengujian  dan  Analisa  hasil pengujian yang dilakukan dengan tingkat akurasi 86.36%, error 13,64%, AUC 0.876% menunjukkan nilai akurasi yang masih dalam kategori baik  error dan auc bernilai baik karena tingkat kesalahan sedikit, bahwa peneliti berhasil dalam mengimplementasikan algoritma svm dengan metode boosting dengan baik untuk prediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa.

## 5 KESIMPULAN

## 5.1.  Kesimpulan
Penutup  Dari  penelitian  prediksi  nilai  dan  waktu  kelulusan  mahasiswa  Universitas  KH  A Wahab Hasbullah Jombang dengan total 807 data, dimana pada penelitian ini menggunakan skenario uji k fold cross validation dengan nilai k = 5, 7 dan 10 diperoleh beberapa kesimpulan yaitu
Dari  hasil  implementasi  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  dan  metode boosting  mampu  menghasilkan  rule  guna  memprediksi  nilai  dan  waktu  kelulusan  mahasiswa berdasarkan riwayat akademik terdahulu. Pengujian decision system dengan menggunakan Aplikasi RapidMiner sangat dirasakan dapat mempermudah proses decission system dalam menghasilkan rule keputusan sebagai dasar melakukan prediksi. Dan berdasarkan hasil uji coba yang sudah dilakukan dari  uji  validasi  K =  5,  K=  7  jika  dibandingkan  dengan  hasil  yang  di  peroleh pada  10 fold  Cross Validation, adaboost dan svm yaitu akurasi 86,36% error 13,64%, AUC 0.876% yang memiliki nilai akurasi  tertinggi.  Yang  artinya  algoritma  SVM  dan  boosting  (AdaBoost)  mampu  melakukan pengklasifikasian dengan baik.

## 5.2 Saran
Bersadarkan kesimpulan di atas peneliti menyarankan beberapa hal, yaitu
1. Hasil penelitian berdasarkan analisa dengan pemrograman rapid miner dapat digunakan sebagai Decision  Support  System bagi  pihak  Universitas  KH  A  Wahab  Hasbullah  guna  merancang strategi  atau  landasan  dalam  menentukan  kelulusan  waktu  bagi  mahasiswa  khususnya memprediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa.
2. Untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya,  peneliti  menyarankan  untuk  dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan (SPK).
3. Pada  penelitian  ini  menggunakan  807  data  mahasiswa.  Pada  penelitian  selanjutnya  untuk mengestimasi  akurasi  yang  digunakan  pada  sebuah  algoritma  akan  lebih  baik  jika  data  yang digunakan  lebih  banyak  sehingga  kemungkinan  akurasi  akan  lebih  akurat  dalam  sebuah perhitungan algoritma.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Terima  kasih  kepada  Segenap  Civitas  Akademik  Universitas  KH  A  Wahab  Hasbullah Jombang  yang  telah  memberikan  izin  kepada  peneliti  untuk  mengambil  sample  data  mahasiswa sebnyak  807  data  dari  tahun  2013-2019,  untuk  bahan  penelitian.  Penelitian  ini  ditujukan  sebagai salah satu syarat kelulusan program studi magister teknik informatika pada universitas AMIKOM Yogyakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Bisri  Ahmad,  Wahono  Satrio  romi,  2015  Penerapan  Adaboost  untuk  Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Penentuan Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Decision Tree, Fakultas Teknik, Universitas Pamulang.
Larose,  D.  T.  (2005)  Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining,  81  81 Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. doi: 10.1002/0471687545.
Luluk Susiana, Dkk., 2019 Penerapan Metode Boosting Pada Cart Untuk Mengklasifikasikan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di kota Palu, Universitas Tadulako, Sulawesi Tengah.
Miftrahurrohmah, B, dkk., 2019 Analisis Prediksi Mahasiswa Mengundurkan Diri Dari Universitas Xyz  Dengan  Metode  Support  Vector Machine,  Program  Studi  Sistem  Informasi,  Fakultas Teknologi Informasi dan Kreatif, Universitas Internasional Semen Indonesia, Kompleks PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk. Jl. Veteran, Gresik Jawa Timur, 61122.
Nofitri Rika, Irawati Novica, 2019 Integrasi Metode Neive Bayes Dan Software Rapidminer Dalam Analisis  Hasil  Usaha  Perusahaan  Dagang,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Infromatika  dan Komputer Royal, Sumatera Utara.
Pang, Yulie, Judd, Nicolas, Dkk., 2017 Predicting Students’ Graduation Outcomes through Support Vector, Department of Mathematics, Southern Connecticut State University, USA.
Pratama,  Arif,  Wihandika,  C,  R,  Ratnawati,  E,  D.,  2018  Implementasi  Algoritme  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,  Program  Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang.
Srisulistiowati Dwi Budi, Dkk., 2021 Sistem Informasi Prediksi Penjualan Alat Tulis Kantor Dengan Metode  FP-Growth  (Studi  Kasus  Toko  Koperasi  Sekolah  Bina  Mulia),  Universitas Bhayangkara Jakarta, Jakarta.
Suhardjono,  Wijaya,  Ganda,  Hamid,  Abdul.,  2019  Prediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan SVM Berbasis PSO, Universitas Bina Sarana Informatika, Yogyakarta.
Syamsiah,  Dkk.,  2020  Analisa  Particle  Swarm  Optimization  Terhadap  Kepuasan  Taman  Dadap Merah Dengan Model SVM, Universitas Indraprasta PGRI, Jagakarsa Jakarta Selatan.