## KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PREDIKSI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP
KINERJA DOSEN
Fathoni Dwiatmoko 1 , Nuari Anisa Sivi 2 , Imam Mualim 3, , Jagat Satria 4 , Agung Satrio 5
Universitas Nahdlatul Ulama Lampung 12345
Jl. Raya Lintas Pantai Timur Sumatera, Kec. Purbolinggo, Kab. Lampung Timur. Telp. 0725-763180 Email: Fathonidwiatmolo03@gmail.com 1 , nuarisivi@gmail.com 2 , imammualim200281@gmail.com 3, , jagatputra12@gmail.com 4 , prastyoagung2001@gmail.com 5 .

## ABSTRAK
Pendidikan  adalah  fondasi  utama  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  melalui  akuisisi  pengetahuan  yang memadai.  Proses  pendidikan  bertujuan  menciptakan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  berkualitas, dimulai  dari  pendidikan  dasar  hingga  perguruan  tinggi.  Evaluasi  kinerja  dosen  menjadi  esensial  karena dosen memiliki peran vital dalam interaksi sehari-hari dengan mahasiswa, yang berdampak pada kepuasan mahasiswa.
Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan  SVM  dan  LSTM  untuk  memprediksi  kepuasan  mahasiswa terhadap  kinerja  dosen.  Variabel  yang  digunakan  adalah responsiveness (daya  tanggap) ,  reliability (keandalan) ,  apperance (penampilan)  dan empathy (empati).  Hasil  penelitian  diharapkan  memberikan wawasan lebih lanjut mengenai efektivitas kedua metode dalam memprediksi kepuasan mahasiswa. Anilisis hasil  perhitungan  algoritma  SVM  dan  LSTM  dilakuakn  berdasarkan  data  kepuasan  terhadap  mahasiswa yang  ada  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Nahdlatul  Ulama  Lampung  dengan  Proses pengumpulan data diperoleh dari responden kepuasan mahasiswa terhadap kinerja dosen dari Gugus mutu di Fakultas Sains dan Teknologi (FASTEK) data dalam bentuk excel dengan jumlah data 2462 responden. Hasil  akurasi  dari  algoritma  SVM  dan  Agoritma  LSTM  berdasarkan  evaluasi  hasil  pengujian  hasil pengujian terhadap sistem maka dapat dilakukan beberapa analisys, diketahui perbandingan hasil akurasi antara algoritma SVM yaitu didapatkan nilai akurasi 98,78%.dan algoritma LSTM yaitu didapatkan nilai akurasi  98,68%.  Bahwa  algoritma  SVM  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  memuaskan  dalam menentukan tingkat kepuasan terhadap mahasiswa.
Kata kunci : Algoritma SVM, Algoritma LSTM, Prediksi, Mahasiswa

## ABSTRACTS
Education  serves  as  the  primary  foundation  to  fulfill  life's  needs  through  the  acquisition  of  adequate knowledge.  The  educational  process  aims  to  create  high-quality  Human  Resources  (HR),  starting  from elementary education to higher education. Performance evaluation of lecturers is essential as they play a vital role in daily interactions with students, impacting student satisfaction.
This research aims to compare Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) algorithms  in  predicting  student  satisfaction  with  lecturer  performance.  The  variables  used  include responsiveness,  reliability,  appearance,  and  empathy.  The  study  results  are  expected  to  provide  further insights into the effectiveness of both methods in predicting student satisfaction.
The analysis of SVM and LSTM algorithm calculations is based on satisfaction data from students at the Faculty  of  Science  and  Technology,  Nahdlatul  Ulama  University  Lampung.  Data  collection  involved feedback from 2462 respondents on lecturer performance obtained from the Quality Cluster in the Faculty of Science and Technology (FASTEK), recorded in an Excel format. The accuracy results of the SVM and LSTM algorithms, based on the evaluation of the testing system, show a comparison of accuracy results. SVM algorithm accuracy is 98.78%, while LSTM algorithm accuracy is 98.68%. It is concluded that the SVM algorithm provides satisfactory results in determining the level of student satisfaction.
Keywords: SVM Algorithm, LSTM Algorithm, Prediction, Students

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memiliki  peran  penting  dalam memenuhi  kebutuhan  hidup  individu  dengan memperoleh  pengetahuan  yang  cukup.  Proses pendidikan  bertujuan  menghasilkan  Sumber Daya  Manusia  yang  berkualitas  melalui  tingkat pendidikan  mulai  dari  Sekolah  Dasar,  SMP, SMA, hingga perguruan tinggi. Perguruan tinggi merupakan  lembaga  pendidikan  tinggi  yang memberikan  gelar  akademik  dalam  berbagai bidang. Tujuan dari perguruan tinggi, baik negeri maupun  swasta,  adalah  menjadi  universitas terkemuka  di  Indonesia  dan  menyediakan pendidikan berkualitas tinggi untuk menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang kompeten di bidangnya (Indria, 2017). Salah satu upaya  untuk  mencapai  mutu  pendidikan  pada perguruan  tinggi  adalah  dengan  mengangkat peran  pendidik  sebagai  tenaga  profesional  yang bertanggung jawab merencanakan dan melaksanakan  proses  pembelajaran,  menilai hasil pembelajaran, memberikan bimbingan dan pelatihan,  serta  melakukan  penelitian  dan pengabdian kepada masyarakat.
Berdasarkan  penelitian  diatas  maka  pada penelitian ini akan dilakukan komparasi metode SVM  dan  LSTM  untuk  memprediksi  kepuasan mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen  dengan menggunakan  variabel responsiveness (daya tanggap) ,  reliability (keandalan) ,  apperance (penampilan)  dan empathy (empati).  Sehingga menghasilkan  judul  “Komparasi  Algoritma Support Vector Machine (Svm) Dan Long Short Term Memory (Lstm) Untuk Prediksi Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen”.  Hasil penelitian  diharapkan  memberikan  wawasan
lebih  lanjut  mengenai  efektivitas  kedua  metode dalam memprediksi kepuasan mahasiswa. Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan dapat membantu pengembangan metode prediksi yang  lebih  akurat  dan  efisien  untuk  menilai kinerja dosen dan kepuasan mahasiswa.
1.1. Tujuan Penelitian
a. Mengetahui hasil prediksi kepuasan mahasiswa terhadap kinerja Dosen menggunakan algoritma SVM b. Mengetahui hasil prediksi kepuasan mahasiswa terhadap kinerja Dosen
menggunakan algoritma LSTM
c. Mengetahui  algoritma  yang  menghasilkan nilai akurasi terbaik.

## 1.2. Kinerja Dosen
Kinerja  dikenal  sebagai  prestasi  kerja  atau prestasi sesungguhnya, mengacu pada pencapaian  hasil  kerja  seseorang  dalam  hal kualitas  dan  kuantitas  sesuai  dengan  tugas  dan tanggung  jawab  yang  telah  diberikan.  Kinerja bisa  diartikan  sebagai  presentasi,  eksekusi, pencapaian,  atau  unjuk  kerja.  Seorang  dosen, sebagai  pendidik  dan  ilmuwan  profesional, memiliki tugas utama untuk mengubah, mengembangkan, dan menyebarkan ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  melalui pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  kepada masyarakat,  yang  dikenal  sebagai  Tridarma Perguruan  Tinggi.  Kinerja  merepresentasikan hasil  dari  pekerjaan  yang  telah  dilakukan  oleh individu,  dievaluasi  berdasarkan  kualitas  dan kuantitas selama periode tertentu, dibandingkan dengan berbagai kemungkinan. Secara
etimologis,  istilah  kinerja  berasal  dari  kata "performance" yang berarti melakukan, memenuhi,  melaksanakan tanggung  jawab, atau melakukan  sesuatu  yang  diharapkan.  Dengan konteks  ini,  kinerja  adalah  hasil  kerja  yang mencakup  aspek  kualitas  dan  kuantitas,  yang dicapai oleh seorang pegawai dalam menjalankan  tugas  sesuai  dengan  tanggung jawab yang diberikan (NADEAK, 2020).

## 1.3. Algoritma SVM
Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)
merupakan metode dengan penggunaan algoritma  berbasis  statistik  untuk  melatih hipotesis  fungsi  linier  dalam  bentuk  dimensi (Asiyah  &  Fithriasari,  2016).  Algoritma  ini bertujuan untuk menciptakan Optimal
Separating  Hyperlane (OSH)  sebagai  fungsi memisahkan  secara  optimum  untuk  proses klasifikasi. Hyperplane pada  algoritma  ini dinamakan support vector .
Gambar 2.1 Konsep Hyperlane Pada SVM
Pada Gambar 2.1 masing-masing kelas dipisahkan dengan bidang pembatas yang sejajar. Bidang pembatas pada kelas pertama membatasi kelas pertama sedangkan bidang pembatas pada kelas kedua  membatasi kelas kedua. Persamaan untuk  masing-masing  bidang  pembatas  adalah sebagai berikut:
𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏 ≥ +1, 𝑦 𝑖 = +1 𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏 ≥ −1, 𝑦 𝑖 = −1
1.4. Algoritma LSTM
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  adalah perangkat  evolusi  dari  arsitektur  RNN  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Hochreiter  & Schmidhuber  pada  tahun  1997.  Jenis  jaringan saraf  ini  memiliki  kekuatan  khusus  dalam menangani  ketergantungan  urutan  dan  dikenal sebagai jaringan saraf berulang. LSTM digunakan  secara  luas  dalam  pembelajaran mendalam  karena  dapat  berhasil  melatih arsitektur  yang  sangat  besar.  Banyak  peneliti terus  mengembangkan  arsitektur  LSTM  di berbagai  bidang  seperti  speech  recognition  dan forecasting. LSTM adalah salah satu varian RNN yang  mampu  menyimpan  informasi  dari  pola- pola  pada  data.  Kelebihan  LSTM  dibandingkan dengan
RNN konvensional adalah kemampuannya untuk mempelajari dan menyimpan data berdasarkan nilai, di mana jika nilai  data  adalah  1,  informasi  akan  disimpan, sedangkan  jika  nilai  data  adalah  0,  informasi akan  dihapus  (Qori,  Oktafani,  &  Kharisudin, 2022).
Gambar 2.1 Desain Long Short Term Memory

## 1.5. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi  pada konsep data  mining . Evaluasi dengan confusion matrix menghasilkan  nilai  akurasi, presisi ,  dan recall. Nilai  akurasi  dalam  klasifikasi  adalah presentase ketepatan record data yang diklasifikasikan  dengan  tepat  setelah  dilakukan pengujian  pada  hasil  klasifikasi. Presisi atau confidence adalah nilai proporsi dari kasus yang diprediksi  positif  yang  juga  positif  benar  pada data  sebenarnya. Recall merupakan  proporsi kasus  yang  diprediksi  positif  yang  sebanarnya diprediksi positif secara tepat (Putri, 2018)
Tabel 2.1 Confusion Matrix
Correct Classification Classified as + - + True Positives(A) False Negatives (B) - False Positives (C) True Negatives (D)
Berdasarkan  tabel  2.1  perhitungan  akurasi, presisi , dan recall dengan tabel confusion matrix adalah sebagai berikut: Akurasi = (A+D)/(A+B+C+D) Presisi = A/(C+A) Recall = A/(A+D)

## 1.6. Rapid Miner 9.9
Rapid Miner adalah perangkat lunak open-source yang  berfokus  pada  analisis  data  mining,  text mining,  dan  prediksi.  Menggunakan  berbagai teknik  deskriptif  dan  prediksi,  RapidMiner memberikan  wawasan  kepada  pengguna  untuk mendukung pengambilan keputusan yang optimal.  Software  ini  memiliki  sekitar  500 operator data mining, termasuk  yang digunakan untuk  input,  output,  preprocessing  data,  dan visualisasi.  RapidMiner  dapat  berdiri  sendiri sebagai  alat  analisis  data  dan  juga  dapat diintegrasikan  sebagai  mesin  data  mining  pada produk  lain.  Dikembangkan  menggunakan bahasa  pemrograman  Java,  sehingga  dapat berjalan pada berbagai sistem operasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses  pengumpulan  data  diperoleh  dari responden kepuasan mahasiswa terhadap kinerja dosen  dari  Gugus  mutu  di  Fakultas  Sains  dan Teknologi  (FASTEK)  data  dalam  bentuk  excel dengan jumlah data 2462 responden.
a. Data  Responen  Kepuasan  Mahasiswa
Terhadap Kinerja Dosen
Pada data set responden kepuasan mahasiswa terjadap kineja dosen merupakan data yang akan digunakan untuk prediksi  menggunakan  metode  SVM  dan LSTM.
Tabel 3.1 Data Responen NO Semester Jumlah Responden 1 Ganjil 2021/2022 984 2 Genap 2021/2022 539 3 Ganjil 2022/2023 508 4 Genap 2022/2024 431 Total 2.462 b. Pembagian tingkat kepuasan Berikut  merupakan  nilai  tingkat  kepusan
dari responden:
Tabel 3.2 Tingkat kepuasan Nilai Tingkat kepuasan 1 Tidak puas 2 Kurang puas 3 Cukup puas 4 Puas

## 2.1. Skema
Pada  tahap  ini  peneliti  menggunakan  algoritma k-means  clustering, SVM  dan  LSTM  yang ditunjukan pada gambar 3.2.
Gamabr 3.2 Skema algoritma
Pada  gambar  3.2  peneliti  menggunakan  read excel  yang digunakan untuk membaca data dari excel, dilanjutkan
dengan clustering
menggunakan  k-means  clustering,  set  role digunakan  untuk  memberikan  role  pada  hasil
clustering.  Selanjutnya  dilakaukan  split  data untuk  membagi  data  training  dan  data  testing, data  training  0,8  atau  80%  dan  testing  0,2  atau 20%.  Multiply  digunakan  untuk  membagi  atau pararel  data  untuk  masuk  ke  dalam  validation SVM dan validation LSTM.

## 2.3 Alur Penelitian
Berikut merupakan alur penelitian yang digunakan penelitian pada bagan berikut:

## Gambar 3.1 Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Cleansing Data
Pada  tahap  cleansing  data  peniliti  melakukan perbaikan pada data yang kurang tepat sehingga data  menjadi  lebih  baik.  Berikut  data  yang kurang tepat ditunjukan pada gambar 4.1.

## 3.2. Menyusun Dataset Dalam Excel
Pada tahap ini peneliti melakukan penggabungan data  pada  masing-masing  dataset  pada  tahun 2021 hingga tahun 2023, berikut ditunjukan hasil penggabungan  data  dalam  bentuk  excel  pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Penggabungan dataset

## 3.3. Hasil Transformasi Data
Pada  transformasi  data  yang  dilakukan  pada preprosesing merubah dari data numerik menjadi data interval dengan menggunakan menggunakan k-means clustering. Berikut tabel nilai centroid pada masing-masing pertanyaan: Tabel 3.1 Tabel nilai centroid No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas 1 Penya mpaia n tujuan perkul iahan oleh dosen: 3,925  3,204 1,152 2,305 2 Kontra k perkul iahan disam paikan 3,939  3,292 1,179 2,390
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas di awal perkul iahan: 3 Dosen mengg unaka n buku acuan dan literat ur yang mutak hir: 3,803  3,030 1,277 2,312
4
Kuliah dileng kapi
denga n bahan ajar/di ktat/ha ndout: 3,847  3,078 1,223 2,279
5 Perkul iahan dilaks anaka n  tepat waktu dan jadwal yang ditentu kan: 3,903  3,176 1,134 2,247
6
Keses uaian antara materi yang disam paikan denga 3,936  3,249 1,188 2,416
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas n perenc anaan dalam kontra k perkul iahan: 7 Kejela san penya mpaia n materi perkul iahan oleh dosen: 3,893  3,134 1,214 2,318 8 Dosen memb erikan contoh atau ilustra si nyata yang terkait denga n materi perkul iahan: 3,906  3,108 1,170 2,305
9
Pengg unaan berbag ai media pembe lajaran (papan tulis, alat peraga 3,861  3,139 1,223 2,266
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas , OTH, LCD project
or,
film, dll): 10 Kema mpuan dosen dalam mengi ntegra sikan pengg unaan berbag ai media pembe lajaran : 3,923  3,176 1,188 2,312 11 Tampi lan media
pembe lajaran yang diguna kan: 3,888  3,081 1,188 2,279 12 Dosen menun jukkan perhati an terhad ap kebutu han mahas iswa (misal, memb erikan kesem 3,951  3,329 1,205 2,416
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas patan bertan ya, menan ggapi pertan yaan  / komen tar): 13 Metod e pembe lajaran yang diguna kan oleh dosen dapat menin gkatka n pemah aman mahas iswa: 3,902  3,074 1,205 2,260 14 Dosen mengg unaka n metod e pembe lajaran yang tepat menin gkatka n interak si antar mahas iswa denga 3,926  3,084 1,205 2,266
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas n dosen: 15 Secara umum, sebera pa puas anda terhad ap efektiv itas dosen selaku fasilita tor dalam pembe lajaran : 3,912  3,118 1,196 2,175 16 Dosen menya mpaik an  tata cara penilai an dalam pembe lajaran : 3,938  3,182 1,152 2,461 17 Keses uaian antara propor si  nilai denga n tugas/ evalua si yang diberi kan (fairne 3,922  3,121 1,223 2,331
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas ss) oleh dosen: 18 Dosen memb erikan umpan balik yang konstr uktif terhad ap hasil belajar mahas iswa (tugas, ujian, kuis,dl l): 3,921  3,186 1,152 2,338 19 Dosen mengi nform asikan kisi- kisi soal ujian dan rincian tugas yang diberi kan: 3,879  3,053 1,277 2,195 20 Secara umum, bagai mana kepuas an saudar a terhad ap 3,936  3,117 1,268 2,325
No  pertan yaan Puas Cukup Puas Tidak Puas Kuran g Puas proses evalua si yang diberi kan oleh
dosen:

## 3.4 Perbandingan Hasil Akurasi
Berikut  merupakan  perbandingan  hasil  akurasi antara algoritma SVM dan algoritma LSTM.

## a. Algoritma SVM
Berikut  hasil  akurasi  menggunakan  algoritma SVM  yang  ditunjukan  pada  tabel  4.3  dan didapatkan nilai akurasi 98,78%.
Tabel 4.3 Confusion Matrix SVM true clust er_1 true clust er_3 true clust er_0 true clust er_2 class preci sion pred. clust er_1 541 1 5 0 98.9 0% pred. clust er_3 2 120 0 3 96.0 0% pred. clust er_0 11 0 1198 0 99.0 9% pred. clust er_2 0 2 0 87 97.7 5% class recal l 97.6 5%
97.5 6%
99.5 8% 96.6 7% Tabel 4.3 Confusion Matrix LSTM true clust er_1 true clust er_3 true clust er_0 true clust er_2 class preci sion pred. clust er_1 551 17 2 0 96.6 7% pred. clust er_3 0 102 0 0 100. 00% pred. clust er_0 3 0 1201 0 99.7 5% pred. clust er_2 0 4 0 90 95.7 4% class recal l 99.4 6% 82.9 3% 99.8 3% 100. 00%

## 3.5 Analisis Sistem
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  sistem maka  dapat  dilakukan  beberapa  analisys, diketahui  perbandingan  hasil  akurasi  antara algoritma  SVM  yaitu  didapatkan  nilai  akurasi 98,78%.dan  algoritma  LSTM  yaitu  didapatkan nilai akurasi 98,68%.
Nilai akurasi yang tinggi didapat ketika banyak  data  yang  berhasil  diklasifikasi  dengan benar  sesuai  tingkat  kepuasan.  Dapat  diketahui juga  nilai  akurasi  dari  perbandingan  antara algoritma  SVM  dan  algoritma  LSTM.  Jadi  bisa disimpulkan  ,  bahwa  algoritma  SVM  dapat memberikan hasil yang cukup memuaskan dalam menentukan tingkat kepuasan terhadap mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang dilakukan pada penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan yaitu :
1. Penelitian ini dilakukan menggunakan komparasi  metode  SVM  dan  LSTM  untuk memprediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap kinerja dosen dengan menggunakan variabel responsiveness (daya  tanggap) ,  reliability (keandalan) ,  apperance (penampilan)  dan
empathy (empati).  Sehingga  menghasilkan judul “Komparasi Algoritma Support Vector Machine  (Svm)  Dan  Long  Short  Term Memory  (Lstm)  Untuk  Prediksi  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen”.  Hasil penelitian  diharapkan  memberikan  wawasan lebih  lanjut  mengenai  efektivitas  kedua metode dalam memprediksi kepuasan mahasiswa. Dengan demikian, penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  pengembangan metode prediksi yang lebih akurat dan efisien untuk  menilai  kinerja  dosen  dan  kepuasan mahasiswa.
2. Anilisis  hasil  perhitungan  algoritma  SVM dan  LSTM  dilakuakn  berdasarkan  data kepuasan  terhadap  mahasiswa  yang  ada  di Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas Nahdlatul  Ulama  Lampung  dengan  Proses pengumpulan  data  diperoleh  dari  responden kepuasan  mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen dari  Gugus  mutu  di  Fakultas  Sains  dan Teknologi  (FASTEK)  data  dalam  bentuk excel dengan jumlah data 2462 responden.
3. Hasil  akurasi  dari  algoritma  SVM  dan Agoritma  LSTM  berdasarkan  evaluasi  hasil pengujian  hasil  pengujian  terhadap  sistem maka  dapat  dilakukan  beberapa  analisys, diketahui  perbandingan  hasil  akurasi  antara algoritma SVM yaitu didapatkan nilai akurasi 98,78%.dan algoritma LSTM yaitu
didapatkan  nilai  akurasi  98,68%.  Bahwa algoritma SVM dapat memberikan hasil yang
cukup memuaskan dalam menentukan tingkat kepuasan terhadap mahasiswa.

## 4.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan, saran yang diberikan adalah untuk mengembangkan  metode-metode  yang  lain untuk  lebih  lanjut,  dapat  menambahkan proses  pengujian  secara  langsung  melalui aplikasi .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aisyah,  N.  (2019). KINERJA  DOSEN
Ditinjau dari  Aspek Kemampuan Kognitif, Budaya Organisasi, Karakteristik Individu,Dan Etika Kerja.
Serang: CV. AA. RIZKY.
[2]  Asiyah,  S.  N.,  &  Fithriasari,  K.  (2016). Klasifikasi Berita Online Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K- Nearest  Neighbor. Sains  dan  Seni  ITS , 317-322.
[3] C, D. A., Baskoro, D. A., Ambarwati, L., & Wicaksana,  I.  S.  (2013). Belajar  Data Mining dengan RapidMiner. Jakarta.
[4] NADEAK, B. (2020). DESKRIPSI KINERJA DOSEN PERGURUAN TINGGI
SWASTA  DI  INDONESIA. Bandung: Widina Bhakti Persada.
[5]  Putri,  R.  K.  (2018).  Implementasi  Deep
Learning Menggunakan Metode
Convolutional  Neural  Network  Untuk
Klasifikasi Gambar.
[6] Qori, P. A., Oktafani, D. S., & Kharisudin, I. (2022).  Analisis  Peramalan  dengan Long  Short  Term  Memory  pada. PRISMA 5 , 752-758.