## PREDIKSI KELULUSAN SISWA DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DI SMK ADILUHUR
Lukman 1* , Herlinda 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI lkmnaja51@gmail.com 1 , herlindasaid72@gmail.com 2
Submitted May 9, 2024; Revised June 5, 2024; Accepted June 7, 2024

## Abstrak
Kelulusan siswa merupakan salah satu indikator keberhasilan proses pendidikan yang dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti nilai, aktivitas ekstrakurikuler, interpersonal, non akademik, dukungan  orang tua, kemampuan kognitif. Prediksi kelulusan siswa dapat memberikan informasi berharga bagi pihak sekolah untuk mengidentifikasi siswa yang berisiko tidak lulus dan memberikan intervensi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kelulusan siswa menggunakan metode Support Vector Machine (SVM ). Data yang digunakan meliputi nilai akademik, aktivitas ekstrakurikuler, kondisi sosio-ekonomi, dan faktor-faktor lain yang relevan. Metode SVM dipilih karena kemampuannya dalam  menemukan  hyperplane  optimal  yang  memisahkan  kelas-kelas  data  secara  maksimal.  Proses pemodelan meliputi pembersihan data, seleksi fitur, optimasi parameter SVM, dan evaluasi performa menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi  dan  recall.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model SVM yang dikembangkan mampu memprediksi kelulusan siswa dengan data yang di dapat adalah Precision adalah 97% ,recall 82% dan  accuracy 95.06% yang berarti data  ini tergolong  data excelent ,sehingga dapat di gunakan dalam menentukan kelulusan siswa -siswa tersebut Kata Kunci : SVM, Kelulusan ,Sekolah

## Abstract
Student  graduation  is  an  indicator  of  the  success  of the  educational  process  which  is  influenced  by several  factors,  such  as  grades,  extracurricular  activities,  interpersonal,  non-academic,  parental support,  cognitive  abilities.  Predictions  of  student  graduation  can  provide  valuable  information  for schools  to  identify  students  at  risk  of  not  graduating  and  provide  appropriate  intervention.  This research aims to develop a prediction model for student graduation using the Support Vector Machine (SVM)  method.  The  data  used  includes  academic  grades,  extracurricular  activities,  socio-economic conditions, and other relevant factors. The SVM method was chosen because of its ability to find the optimal  hyperplane  that  maximally  separates  data  classes.  The  modeling  process  includes  data cleaning, feature selection, SVM parameter optimization, and performance evaluation using metrics such as accuracy, precision and recall. The research results show that the SVM model developed is able to predict student graduation with an accuracy of 95.06%. Model analysis reveals the main factors that influence student graduation, in an effort to increase student graduation rates.
Keywords: SVM, Graduation, School

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  indikator  penting  yang menentukan  kemajuan  sebuah  bangsa. Diperlukan  kualitas  pendidikan  yang  baik supaya tujuan bangsa yang tertuang dalam Undang-Undang
Dasar , yaitu mencerdaskan  kehidupan  bangsa  dapat terlaksana  dengan  baik[1].  Pendidikan mempunyai  peranan  yang  penting  saat
tingkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia. Salah  satunya  tanda  kesuksesan  proses pendidikan  ialah  tingkat  kelulusan  pelajar.
Tetapi,  ada  banyak  faktor  yang  bisa mempengaruhi kelulusan pelajar.Berdasarkan hasil wawancara Dengan  pihak  terkait  yaitu  sekolah  maka dapat di simpulkan faktor-faktornya adalah prestasi akademis, kegiatan ekstrakurikuler,
keadaan ekonomi keluarga dan lingkungan belajar. Dengan adanya banyak faktor riset di  atas,  merupakan  unsur-unsur  dalam menentukan kelulusan siswa di sekolah.
Kelulusan  Pelajar  adalah  tanda  penting untuk performa kesuksesan sekolah. Perkiraan  kelulusan  pelajar  penting  untuk sekolah  untuk  mengenali  pelajar  yang berefek  putus  sekolah  dan  memberikan mereka  interferensi  awal  untuk  tingkatkan performa  akademis  mereka[2].Perkiraan kelulusan  pelajar  bisa  memberi  informasi yang  bernilai  untuk  pihak  sekolah  untuk mengenali  siswa  yang  beresiko  tidak  lulus dan  memberi  interferensi  yang  akurat. Disamping itu, perkiraan ini bisa menolong faksi  sekolah  saat  membagikan  sumber daya lebih efektif, seperti memberi support tambahan untuk pelajar yang memerlukan. Sejumlah riset sebelumnya sudah mengaplikasikan sistem SVM saat memprediksikan  kelulusan  pelajar  dan memberi  hasil  yang prospektif .Riset  lain oleh Shahiri  et  al.  (2015) mengaplikasikan SVM  untuk  memprediksikan  kelulusan mahasiswa  program  sarjana  di  kampus, dengan ketepatan perkiraan capai 92,6%[3] Selain itu, Vaheed S(2022) memakai SVM untuk  memprediksikan  performa  akademis pelajar  sekolah  menengah,  dengan  hasil tepat  dan  bisa  dipakai  sebagai  alat  tolong proses  pengambilan  keputusan  untuk  faksi sekolah [4].
Selain  itu,  Elsaid  Khoudier  M.(2023) memakai sistem SVM untuk
memprediksikan saat memprediksikan pelajar  beresiko  dan  angka  putus  sekolah, hingga  tingkatkan  performa  pelajar  [5]. Penelitian  lain  oleh  Almasri  et  al.  (2019) menerapkan  SVM  untuk  memprediksi kelulusan mahasiswa sarjana di Universitas Yarmouk dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti nilai ujian masuk, jenis kelamin,  dan  latar  belakang  pendidikan. Hasil  penelitian  mereka  menunjukkan akurasi prediksi sebesar 91,2%[6].
Riset ini mempunyai tujuan untuk meningkatkan  mode  perkiraan  kelulusan pelajar  memakai  sistem  Dukungan  Vektor Machine  (SVM).  Langkah  ini  akan  dibuat berdasar  beberapa  data  yang  berkaitan, seperti nilai akademis, kegiatan ekstrakurikuler,  keadaan  sosio-ekonomi, dan  beberapa  faktor  yang  lain  dipandang punya  pengaruh  pada  kelulusan  pelajar. Perform  mode  perkiraan  akan  dipelajari dalam  soal  ketepatan,  akurat,  dan  recall untuk  pastikan  akurasi  dan  keunggulan mode.
Seterusnya,  riset  ini  mempunyai  tujuan untuk  mengenali  beberapa  faktor  yang paling  punya  pengaruh  pada  kelulusan pelajar  berdasar  mode  perkiraan  yang dibuat. Hasil analitis ini akan dipakai untuk memberi  referensi  pada  pihak  sekolah berkenaan  taktik  dan  usaha  yang  bisa dilaksanakan  untuk  tingkatkan  tingkat kelulusan pelajar.

## 2. METODE PENELITIAN
Data Mining Data mining ialah sistem dalam pengetahuan computer yang umum dipakai pada proses penelusuran knowledge. Tingkatan  didalamnya  bermanfaat  untuk cari pola-pola tertentu dari data yang ada di database.  Umumnya,  sistem  ini  lebih banyak  diketemukan  pada  sektor  machine learning dan statistika[7] . Data mining ialah proses  untuk  memperoleh  informasi  yang bermanfaat dari pangkalan data yang lebih besar  dan  perlu  diekstraksi  supaya  jadi informasi  baru  dan  bisa  menolong  dalam ambil  keputusan[5]. Data  mining ialah proses  menganalisis  data  dari  yang  tidak sama dan menyimpulkannya jadi informasi atau  pengetahuan  atau  skema  yang terpenting  untuk  tingkatkan  keuntungan, mengecilkan ongkos pengeluaran, atau ke-2 nya. Tingkatan awalnya dalam data mining mencakup  pembersihan  data,  integratif data,  dan  penyeleksian  data.  Pada  tahapan pembersihan  data,  dilaksanakan  proses untuk  menyiapkan data  dengan hapus  data
yang tidak komplet, membenahi kekeliruan,
dan hilangkan noise atau outlier. Selanjutnya,  data  dari  sejumlah  sumber dipadukan  jadi  satu  kelompok  data  dalam tahapan  integratif  data.  Seterusnya,  data yang berkaitan dengan analitis yang hendak dilaksanakan  diputuskan  lewat  tahapan penyeleksian data.

## Google Colab
Google  Colaboratory, atau  yang  biasa disingkat  Google  Colab,  adalah  Google Colab  ialah  alat  yang  bermanfaat  dan  bisa dipakai dengan gratis untuk
memperbandingkan performa mesin render berlainan  dengan  tingkat  lebih  tinggi  [8]. Colab  dibuat  di  atas  Jupyter  Netbook, sebuah lingkungan pemrograman interaktif yang  terkenal  di  kelompok  periset  data, periset,  dan  pengembang.  Feature  khusus Colab  ialah  gratis  akses  ke  sumber  daya komputasi, integratif dengan Google Drive, kerjasama  real-time,  perpustakaan  dan paket  siap  gunakan,  dan  integratif  dengan GitHub.

## Support Vector Machine (SVM)
SVM  diketemukan  oleh  Vladimir  N. Vapnik  dan  Alexey  Ya.  Chervonenkis  di tahun  1963.  SVM  ialah  mekanisme machine  learning  yang  memakai  ruangan tesis  dan  terbagi  dalam  beberapa  fungsi linear  yang  dilatih  algoritme  evaluasi berdasar  teori  optimisasi  dengan  dimensi tinggi[9].
Algoritme  Dukungan  Vektor  Machine (SVM) ialah sesuatu sistem yang memakai algoritme  supervised,  SVM  dipakai  untuk cari hyperplane terbaik dengan mengoptimalkan jarak antara kelas. Hyperplane ialah sebuah peranan yang bisa dipakai untuk pembatas antara kelas[10]. Support  vector  machine  (SVM )  adalah sebuah model pembelajaran mesin (machine  learning) yang  menggunakan hyperplane dan  support-vector  untuk memisahkan  kelas  dalam  suatu  ruang dimensi  secara  optimal  sehingga  sesuai
untuk digunakan dalam pemecahan masalah prediksi waktu kedatangan pelanggan[11] Dalam masalah klasifikasi,  SVM mencoba menemukan hyperplane terbaik  yang memisahkan dua kelas data dengan margin maksimum.  Margin  adalah  jarak  antara hyperplane dengan  data  terdekat  dari masing-masing  kelas.  Data  terdekat  ini disebut  sebagai support  vector .  Semakin besar  margin,  semakin  baik  kemampuan generalisasi dari model SVM.
Dual Formulation Untuk  masalah  non- linear, SVM menggunakan dual formulation  yang  melibatkan  kernel  trick. Dual formulation dari fungsi objektif SVM adalah: max Σ_i α_i - (1/2) Σ_i Σ_j α_i α_j y_i y_j K(x_i, x_j) Dengan kendala: 0 ≤ α_i ≤ C Σ_i α_i y_i = 0 Dimana:
1. α_i adalah Lagrange multiplier
2. y_i adalah label kelas dari data ke-i
3. K(x_i,  x_j)  adalah  fungsi  kernel yang merepresentasikan dot product dari  data  dalam  ruang  fitur  yang lebih tinggi
Kernel yang umum digunakan dalam SVM adalah:
1. Linear kernel: K(x_i, x_j) = x_i.x_j
2. Polynomial kernel: K(x_i, x_j) = (γ x_i.x_j + r)^d
3. Gaussian RBF kernel: K(x_i, x_j) = exp(-γ ||x_i - x_j||^2) Dalam proses evaluasi dalam permasalahan  kategorisasi  ditranslate sebagai usaha temukan hyperplane yang memisah  di  antara  ke-2  barisan itu.Beragam  alternative  garis  pembatas (discrimination boundaries) dan hyperplane terbaik di antara ke-2 kelas bisa  diketemukan  menghitung  margin. hyperplane  tersebut  dan  mencari  titik maksimalnya.  Margin  adalah  jarak antara hyperplane dengan data terdekat dari masing-masing kelas [12].
Gambar 1. SVM berusaha menemukan hyperplane yang terbaik yang memisahkan  kedua  class  positif  dan negate

## Pengujian Model
Teknik  Analisis  data  menggunakan  Data Kuantitatif berupa
kaidah-kaidah
matematika  terhadap  anda  atau  numerik. Analisa dilakuakan melalui data nilai  rata- rata  hasil  tes  potensi  akademik  dan  nilai rata- rata siswa semester 1 dan 2menggunakan  pengujian  pada  algoritma yaitu  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) .Rule  yang  diperolehdari  kedua algoritma  tersebut  kemudian  diuji  dengan confusion matrix. Confusion Matrix adalah Confusion  Matrix  adalah  sebuah  metode yang digunakan untuk menganalisa seberapa  baik  sebuah  model  klasifikasi yang dibangun dalam mengenali data[13]

## Gambar 2. Model SVM

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam kasus ini,untuk menentukan Kelulusan  siswa  didapat  data  dari  SMK Adiluhur Jakarta sebanyak 514 data siswa, yang terdiri dari 10 atribut. Dimana 9 atribut predictor dan 1 atribut hasil. Penelitian ini bertujuan untuk menentutukan siswa Lulus atau tidak dalam melakukan  pendidikan di sekolah.
Sumber : Penulis
Gambar 3. Data Mentah

## Penyusunan Model Data Mining
Model  data  mining  dalam  penelitian  ini dibuat  dengan  menggunakan aplikasi dari google yaitu google colab.algoritma Support Vector Machine (SVM) dijalankan dengan  menggunakan  perangkat  lunak tersebut. Model yang dihasilkan dijelaskan sebagai berikut: Algoritma Support Vector Machine (SVM) pembuatan model algoritma Neural Network  diawali  dengan  pembacaan  file data  (Read  Excel).  Data  training  disimpan dalam  satu  file  datasiswa.csv.Data  ini  di
simpan dalam google drive,milik
peneliti.setelah  itu  data  tersebut  di  panggil di google Colab dengan cara membuat file baru di Google Colab
dengan menambahkan  Link  yang  ada  di  google Drive.
Sumber : Penulis

## Gambar 4. Import Data dari Google Drive ke Colab
Pada  tahap  ini,  data  akan  di  tampilkan sesuai  dengan  yang  di  import  dari  google drive.

## Data  Undestanding
Dalam proses ini di gunakan untuk melihat data-data yang ada pada tabel.

## Sumber : Penulis

## Gambar 4. Data Understanding
Dari gambar di atas kita bisa melihat bahwa ada  10  atribut  dalam  menetukan  kelulusan siswa  dan  semua  memiliki  data  yaitu integer.

## Cleaning Data
Cleanig  Data adalah  proses  pembersihan data dari data yang sama atau duplicate data
agar data yang terbentuk menjadi data yang unik dari data lainnya. Pada tahap ini ,kita akan  menghapus  data  yang duplicat  atua double.
Sumber : Penulis

## Gambar 5. Cek Duplicate Data
Pada gambar diatas ,kita bisa melihat bahwa dari  514  data  ternyata  ada  data  yang  sama sebanyak  99  data,sehingga  kita  harus menghapus data yang sama tersebut.

## Sumber : Penulis
Gambar 7. Penghapusan Duplicate Data
Sesuai gambar di atas ,untuk menghapusnya menggunakan perintah df.drop.duplicete(inplace  =  true)  sehingga data dupilce menjadi  hilang dan data yang tersisa menjadi 405 baris dan 10 Columns.

## Exploratory Data Analysis (EDA)
Pada  tahap  ini,melakukan  visualisasi terhadap  kelulusan  yang  kasus  ini  dengan menggunkan gambar Pie atau lingkaran.

## Sumber : Penulis

## Gambar 7. EDA
Dari gambar diatas ,menggambarkan bahwa presentase  kelulusan  sebanyak  84,9  5  dan yang  tidak  lulus  sebanyak  15,1  %.Berarti hasil dari gambar tersebut yang lulus lebih banyak dari yang tidak lulus.

## Nilai Korelasi
Nilai Korelasi adalah nilai hubungan antara atribut  yang  satu  dengan  lainnya.Apabila nilai nya mendekati 1 maka korelasi yang di hasilkan  akan  kuat  tetapi  apabila  nilainya menjahui  1  sampai  -1  maka  korelasi  atau hubungannya lemah.
S umber : Penulis

## Gambar 8. Nilai Korelasi
Dari gambar di atas bisa simpulkan bahwa nilai korelasi antar tugas ,uts dan uas adalah bagus  mendekati  nilai  1  tetapi  kolerasinya jauh  dengan  attribute  ekstrakulikuler,  non- akademik dan interpersonal.

## Preparation Data
Preparation  Data atau  Penyiapan  Data adalah  tingkatan  penting  pada  proses  data mining  yang  mempunyai  tujuan  untuk
menyiapkan  data  mentah  supaya  siap dipakai  dalam  pemodelan  dan  analitis.
Tingkatan  ini  meliputi  beragam  kegiatan seperti  pembersihan  data  (data cleaning ), integratif  data  (data integration ),  alih bentuk  data  (data transformation ),  reduksi data (data reduction ), dan sample data [14] . Kegiatan pembersihan data mengikutsertakan  penghilangan  data  yang tidak  stabil,  pembaruan  kekeliruan,  dan pengatasan missing values . Dalam pada itu, integratif data dilaksanakan untuk menyatukan data dari sejumlah sumber jadi satu  dataset  terintegrasi.  Alih  bentuk  data mencakup  normalisasi  atau  pemetaan feature  numerik,  perubahan  pola  data,  dan operasi matematika atau statistik pada data.
Sumber : Penulis
Gambar 9. Preparation Data

## Modeling dan Evaluasi
Dalam  model  ini  kita  menggunakan Confusion Matrix . Confusion matrix
digunakan untuk memvalidasi nilai akurasi hasil prediksi. Nilai akurasi yang  tinggi dari hasil penerapan metode akan direkomendasikan  untuk  menyelesaikan masalah prediksi kelulusan [15].

## Sumber : Penulis

## Gambar 10. Confusion Matrix
Dari  gambar  di  atas  ,data  yang  di  dapat adalah  Precision  adalah  97%  ,recall  82% dan  accuracy  95.06%  yang  berarti  data  ini tergolong data excelent.

## Testing
Testing adalah  langkah  penting  dalam  proses data  mining  untuk  memastikan  bahwa  model yang dihasilkan memiliki kemampuan generalisasi  yang  baik  dan  dapat  memberikan prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Sumber : Penulis

## Gambar 11. Testing Data
Dari gambar di atas kita akan memasukan data baru untuk menguji akurasi data menggunakan svm.kita masukan data baru yaitu tugas dengan
nilai 20,uts dengan nilai 25 ,uas dengan nilai 26 ekstrakulikuler  dengan  nilai  2non  akademik dengan  nilai  1  dan  seterusnya  sesuai  gambar. Maka hasil prediksi dari data di atas bernilai 0 yang berarti bahwa siswa tersebut tidak lulus.

## 4. SIMPULAN
Simpulan Berdasarkan hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa: 1. Model  SVM  yang  dikembangkan mampu memprediksi kelulusan siswa  dengan  akurasi  yang  baik, yaitu  sebesar  95  %  dalam  evaluasi menggunakan Confusion  Matrix hasil ini menunjukkan bahwa SVM adalah  metode  yang  efektif  untuk masalah prediksi kelulusan siswa. 2. Dari  analisis  model,  ditemukan bahwa factor -faktor yang mendekati  korelasi  1  maka  factor tersebut menjadi pertimbangan terhadap  kelulusan  siswa  ,Temuan ini  memberikan  wawasan  berharga bagi pihak sekolah dalam mengidentifikasi  aspek-aspek  yang perlu  mendapat  perhatian  khusus untuk meningkatkan tingkat kelulusan siswa. 3. Penelitian  ini  juga  memberikan rekomendasi kepada pihak sekolah, siswa-siswa  yang  di  prediksi  lulus atau  tidak  lulusn  yang  dapat diimplementasikan untuk mendukung  keberhasilan  akademik siswa  dan  meningkatkan  tingkat kelulusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Y.  A.  Aziizu,  “Tujuan  Besar Pendidikan Adalah Tindakan,” Prosiding Penelitian dan Pengabdian  kepada  Masyarakat , vol. 2, no. 2, 2015, doi: 10.24198/jppm.v2i2.13540. [2] A.  Darmawan,  I.  Yudhisari,  A. Anwari,  and  M.  Makruf,  “Pola Prediksi  Kelulusan  Siswa  Madrasah Aliyah  Swasta  dengan  Support
Vector Machine dan Random Forest,” Jurnal  Minfo  Polgan ,  vol. 12, no. 1, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12388. [3] A. M. Shahiri, W. Husain, and N. A. Rashid,  “A  Review  on  Predicting Student’s  Performance  Using  Data Mining  Techniques,”  in Procedia Computer Science , 2015. doi: 10.1016/j.procs.2015.12.157.
[4] S.  Vaheed,  R.  Pratap  Singh,  P. Nayak,  and  C.  Mallikarjuna  Rao, “Student’s  Academic  Performance Prediction Using Ensemble Methods Through Educational Data Mining,” in Smart  Innovation,  Systems  and
Technologies , 2022. doi: 10.1007/978-981-16-9669-5_20.
[5] M.  M.  Elsaid  Khoudier et  al. ,
“Prediction  of  student  performance using machine learning techniques,” in 5th Novel Intelligent and Leading Emerging Sciences Conference, NILES  2023  -  Proceedings ,  2023. doi: 10.1109/NILES59815.2023.102967
66.
[6] G.  Mestres et  al. , “Vascular Access Surgery can be Safely  Performed in an  Ambulatory  Setting,” European Journal of Vascular and Endovascular Surgery , vol. 58, no. 6, 2019, doi: 10.1016/j.ejvs.2019.06.1131. [7] H.  Prastiwi,  Jeny  Pricilia,  and Errissya  Rasywir,  “Implementasi
Data  Mining  Untuk  Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) , vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34. [8] T. R. Abdillah, “Analisis Komparasi Cycles X Render Dan Cycles Render Menggunakan Google Colab,”
Jurnal TIKA , vol. 8, no. 1, 2023, doi: 10.51179/tika.v8i1.1937.
[9] T. B. Putri, S. Saidah, B. Hidayat, F. Qothrunnada,  and  D.  Darwindra, “Deteksi  Emosi  Berdasarkan  Sinyal Suara
Manusia Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT)
Dengan  Klasifikasi  Support  Vector Machine  (SVM),” Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Informatika ,  vol.  3, no. 1, 2023, doi: 10.54082/jiki.45.
[10]  I.  I.  Ridho  and  G.  Mahalisa, “Analisis Klasifikasi Dataset Indeks Standar  Pencemaran  Udara  (ISPU)
Di  Masa  Pandemi  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM),”
Technologia : Jurnal
Ilmiah ,  vol.  14,  no.  1,  2023,  doi: 10.31602/tji.v14i1.8005.
[11]  B.  A.  Nugroho,  A.  K.  A.  Pradana, and  E.  Nurfarida,  “Prediksi  Waktu Kedatangan Pelanggan Servis Kendaraan  Bermotor  Berdasarkan Data Historis menggunakan Support
Vector  Machine,” Jurnal  Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) ,
vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.42964. [12]  S.  Fachrurrazi  and  B.  Burhanuddin, “Penggunaan Metode Support Vector Machine Untuk Mengklasifikasi  dan  Memprediksi Angkutan  Udara  Jenis  Penerbangan Domestik dan Penerbangan
Internasional Di Banda Aceh,” Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , vol.
2, no. 2, Nov. 2018, doi: 10.29103/sisfo.v2i2.1008. [13]  M.  Siddiq  and  Y.  Desnelita, “Prediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan
Akademis  Pada  Perguruan  Tinggi,” Prosiding … , vol. 1, 2019.
[14]  A.  Thariq,  “Implementasi  Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori pada Data
Penjualan Buku,” Jurnal Kolaboratif
Sains , vol. 6, no. 3, 2023.
[15]  E.  Etriyanti,  “Perbandingan  Tingkat Akurasi  Metode KNN  dan Decision
Tree dalam Memprediksi Lama Studi
Mahasiswa,” Jurnal  Ilmiah  Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Lubuklinggau ,  vol.  3,  no.  1,  2021, doi: 10.52303/jb.v3i1.40.