## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algortima Support Vector Machine (SVM) Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Siswa SMA
Cindi Wulandari * , Tri Hasanah Bimastari Aviani, Rian Saputra
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 tri_hasanahba@univbinainsan.ac.id, 3 rianss120602@gmail.com Email Penulis Korespondensi: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Kelulusan  adalah  keinginan  setiap  siswa  untuk  dapat  menyelesaikan  studi,  untuk  mencapai  kelulusan  siswa  harus menyelesaikan tahapan seperti menempuh 6 semester pembelajaran dengan nilai ujian sekolah setiap mata pelajaran diatas 70 dan itu sebagai aturan di dalam sekolah. Pada penelitian kali ini peneliti menggunakan data siswa tahun ajaran 2022/2023 yang peneliti ambil di SMA N 1 Kota Lubuklinggau. Metode yang digunakan pada  peneliti adalah Metode data mining. Data mining adalah suatu istilah yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database.  Algoritma  yang  di  gunakan  dalam  data  mining  ini adalah algoritma support vector machine (SVM). Algoritma ini di pilih karna mampu memprediksi kelulusan yang baik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memabntu pihak sekolah dalam memprediksi kelulusan siswa. Dalam prediksi kelulusan dengan algortima SVM ini  menghasilkan nilai akurasi sebesar 98.81% untuk siswa kelas XII, 96.49% untuk siswa kelas XI, dan 98.25% untuk siswa kelas X.
Kata Kunci: Kelulusan; Data Mining; Prediksi; Support Vector Machine
Abstract− Graduation  is  the  desire  of  every  student  to  be  able  to  complete  their  studies,  and  to  achieve  graduation,  students  must complete stages such as taking 6 semesters of learning with a school exam score for each subject above 70, and this is a rule in the school. In this study, researchers used student data for the 2022/2023 school year, which researchers took in senior high school number one Lubuklinggau. The method used by the researchers is data mining. Data mining is a term used to describe knowledge discovery in databases. The algorithm the researchers use to predict graduation is the Support Vector Machine (SVM) algorithm because it is able to predict  good  graduation.  In predicting  graduation,  the  accuracy  value  is  98.81%  for XII th grade  students,  96.49%  for XI th grade students, and 98.25% for X th grade students.
Keywords : Graduation; Data Mining; Prediction; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di zaman  modern sekarang sudah semakin pesat, teknologi  memiliki banyak dampak positif yang berperan untuk memudahkan semua kegiatan khususnya dibidang pendidikan. Peran penting pendidikan  untuk  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  serta  menjadi  kunci  untuk  kemajuan  suatu  bangsa  dan negara. Proses pembelajaran dan suasana belajar yang tertata dengan baik membuat peserta didik dapat mengembangkan potensi  diri  secara  aktif  untuk  mendapatkan  keahlian  dan  keterampilan[1].  Didalam  dunia  pendidikan  tentunya  ada standarisasi dalam menentukan dan mengukur tingkat kelulusan siswa atau peserta didiknya. Standarisasi adalah bentuk kesesuaian  dan  kepadanan  mengikuti  suatu  pedoman,  hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  pendidikan  juga  mempunyai kesesuaian  dan  standar  kelulusan  bagi  setiap  siswa.  Sebagai  salah  satu  syarat  untuk  bisa  melanjutkan  pendidikan  ke jenjang yang lebih tinggi. Seperti yang kita ketahui bahwa pada tahun 2020 Ujian Nasional (UN) telah ditiadakan. Oleh karena itu pihak sekolah SMA N 1 Kota Lubuklinggau memberikan syarat kelulusan yang baru yaitu dengan mengikuti Ujian Sekolah. Ujian Sekolah (US) merupakan penentu kelulusan setiap siswa SMA N 1 Kota Lubuklinggau agar dapat melanjutkan ke studi ke jenjang yang lebih tinggi[2]. Bagi pihak Sekolah, tingkat kelulusan siswa menjadi prioritas utama karena menyangkut akreditasi sehingga diperlukan strategi agar dapat mempersiapkan siswa menghadapi Ujian Sekolah (US) sedini mungkin agar dapat menaikkan tingkat kelulusan siswa. Akreditasi merupakan penilaian mutu sekolah yang dilakukan oleh lembaga terkait, dan tingkat kelulusan siswa merupakan salah satu faktor yang dipertimbangkan dalam penilaian tersebut. Semakin tinggi tingkat kelulusan siswa, maka semakin baik pula citra dan reputasi sekolah di mata lembaga  penilai[3].  Akreditasi  yang  baik  dapat  meningkatkan  daya  tarik  sekolah  bagi  calon  siswa  maupun  tenaga pendidik, serta memberikan kepercayaan kepada masyarakat terhadap kualitas pendidikan yang diberikan oleh sekolah tersebut. Selain itu, persiapan siswa menghadapi Ujian Sekolah (US) sedini mungkin juga menjadi strategi yang penting bagi pihak sekolah[4].
Kesiapan  siswa dalam  menghadapi ujian tidak  hanya  mencakup pemahaman  materi  yang  memadai, tetapi juga keterampilan  dalam  menjawab  soal  ujian  dan  mengelola  waktu  dengan  efisien.  Dengan  memberikan  persiapan  yang optimal kepada siswa sejak dini, baik melalui pembelajaran di kelas maupun bimbingan tambahan di luar jam pelajaran, diharapkan siswa dapat lebih percaya diri dan siap menghadapi ujian dengan baik. Dengan demikian, persentase kelulusan siswa dapat ditingkatkan, sehingga mencerminkan keberhasilan sekolah dalam memberikan pendidikan yang berkualitas serta  memenuhi  standar  akreditasi  yang  ditetapkan[5].  Prediksi  kelulusan  merupakan  hasil  dari  kegiatan  memprediksi kelulusan  apabila  siswa  telah  memenuhi  semua  persyaratan  yang  telah  di  tetapkan  oleh  perguruan  tinggi  yaitu  telah memempuh masa studi selama 6 semester dan telah lulus semua mata pelajaran dari kelas X sampai dengan kelas XII, tidak memiliki nilai dibawah 70, lulus ujian akhir semester di setiap semester dengan nilai tidak ada yang dibawah kkm dan telah mengikuti ujian penentu kelulusan atau ujian sekolah dengan nilai diatas 70 di setiap mata pelajaran[6]. Sebagai hasil  dari  proses  prediksi  kelulusan  ini,  perguruan  tinggi  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  mengenai probabilitas kelulusan  seorang siswa. Dalam konteks ini, prediksi kelulusan bukan hanya sebuah angka atau proyeksi,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
tetapi juga merupakan refleksi dari upaya dan prestasi siswa dalam menyelesaikan pendidikannya secara sukses. Pada penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [7]  Zulfikar  dkk,  tentang  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Siswa  dengan menggunakan Neural Network yang dibangun mampu memprediksi kelulusan dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Aplikasi  ini  juga  dapat  diterapkan  pada  semua  kelas  dan  mata  pelajaran  lainnya,  serta  dapat  menggunakan  parameter latihan yang berbeda. Makin banyak jumlah data yang digunakan, prediksi tingkat kelulusan yang dihasilkan oleh aplikasi ini  akan  semakin  akurat  sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  penting  bagi  SDN  10  Saluaba  Ampana  di  masa depan.  Pada  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  [8]  Emy  Haryatmi dkk,  tentang  Penerapan  algoritma  SVM terhadap atribut data mahasiswa yang digunakan seperti usia, jenis kelamin, IPK, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4, jurusan, SKS dan lama masa studi menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 94,4%. Hasil ini didapatkan dari jumlah data training yang digunakan sebanyak 1963 mahasiswa dan data testing yang digunakan sebanyak 218 mahasiswa dari total data mahasiswa sebanyak 2181 mahasiswa setelah dilakukan pembersihan data.
Hal  ini  menandakan  bahwa  model  yang  dihasilkan  dari  algoritma  SVM  dapat  digunakan  untuk  memprediksi tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  dari  Fakultas  Teknik  Universitas  Swasta  di  Indonesia.  Pada  Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [9] Oktaviana Bangun dkk, tentang 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%. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [10] Dicka Y Kardono, tentang Model prediksi untuk kecocokan pemilihan jurusan siswa SMK Antartika 1 Sidoarjo berhasil dibangun  dengan  metode  Random  Forest  dan  Support  Vector  Machine  dengan  beberapa  input  fitur  yang  kemudian menghasilkan prediksi kecocokan pemilihan jurusan siswa yang sesuai.
Metode yang digunakan yaitu, Random Forest dan Support Vector Machine. Dari dua metode tersebut diperoleh hasil prediksi yang terbaik yaitu dengan metode Support Vector Machine dengan hasil Accuracy adalah 83%, Precision adalah 79%, Recall 83%, dan F1-Score 81% dan AUC 83%. Hasil dari penelitian ini yaitu Untuk menghindari terjadinya kesalahan  dalam  memprediksi  tingkat  kelulusan  siswa,  pihak  sekolah  membutuhkan  suatu  sistem  perhitungan terkomputerisasi. Sebagai solusi, penelitian ini akan memanfaatkan aplikasi prediksi kelulusan siswa dengan menerapkan data mining, yaitu serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Responden yang digunakan dalam penelitian ini adalah data siswa SMA N 1 Kota Lubuklinggau. Data yang digunakan adalah data nilai-nilai siswa tahun ajaran 2022/2023 semester genap. 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. Support Vector Machine (SVM) berada dalam suatu kelas dengan  ANN  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  dan  Keduanya  termasuk  dalam  kelas  supervised  learning.  Support Vector Machine (SVM) paling disukai orang dalam bidang Data Mining dan Machine Learning, performancenya yang faktanya dalam memprediksi kelas suatu data baru akurat. Tujuan penelitian ini untuk membantu pihak sekolah dalam memprediksi kelulusan siswa dengna labih baik. Hal ini sangat membantu sehingga nantinya pihak sekolah maupun para guru dapat terus memotivasi siswa untuk lebih meningkatkan prestasinya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan  apa  saja  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian[11].  Ada  4  tahap  yang  akan dilakukan dalam penelitian ini. Dapat dilihat pada gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian.
START Pengumpulan Data Pengembangan Sistem Analisis Sistem Pengujian Sistem

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 397−407 https://djournals.com/resolusi
Adapun tahapan penelitian tersebut sebagai berikut : a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan dan pencatatan langsung pada tempat penelitian atau pihak- pihak  yang  terkait  dalam  penelitian,  Penulis  melakukan  observasi  pengamatan  langsung  pada  Toko  Ratna  Siahan, Serta pengamatan permasalahan yang berhubungan dengan pelayanan dan pengolahan data.
b.   Pengembangan Sistem
Pengembangan  Sistem  adalah  proses  membuat  system  yang  akan  dibuat  lalu  dikembangkan  agar  dapat  digunakan secara efektif dan berguna.
c.   Analisis Sistem
Analisis Sistem Merupakan Proses untuk mengidentifikasi system yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
d.   Pengujian Sistem Pada tahapan ini merupakan pengujian system yang akan diuji coba apakah sudah bisa digunakan dan dipakai oleh user atau pengguna.

## 2.3 Metode Analisa Data
Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah alat untuk mengukur tingkat kelulusan siswa dalam lingkungan wilayah SMA N 1 Kota Lubuklinggau[13]. Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik yang relatif baru untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi,yang terbaik saat ini. karena SVM baru mulai operasikan pada tahun 1995[14]. SVM berada dalam suatu kelas dengan ANN yang dapat menyelesaikan masalah dan Keduanya termasuk dalam kelas Supervised Learning. SVM paling disukai orang dalam bidang Data Mining dan Machine Learning. performancenya yang faktanya dalam memprediksi kelas suatu data baru akurat. Pada penelitian ini penulis menggunakan pembagian data training dan data testing sebesar 2 banding 8 yaitu : data  training 20% dan data testing 80%[15]. Algoritma support vector machine

## Gambar 2 . Hyperlane Svm

## 2.4 Metode Pengujian
Pengujian pertama digunakan dengan menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Pengujian Split Validation merupakan metode yang akan digunakan dalam penelitian untuk menganalisis data. Pertama yang perlu dilakukan adalah data  yang  terkumpul  diseleksi  dan  data  dibersihkan  dari  yang  diperlukan.  Kemudian  menghapus  atribut  yang  tidak diperlukan,  selanjutnya  data  disimpan  dalam  format  xlsx.  Data  yang  telah  memenuhi  kriteria  sesuai  kebutuhan  akan digunakan  sebagai  data  untuk  dilakukan  pengujian  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine[16].  SVM digunakan  untuk  melakukan  prediksi  tingkat  kelulusan  dengan  teknik  split  validation.  Cross  Validation  merupakan metode  statistic  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  algoritma  pembelajaran  dengan  membagi  data  menjadi  dua segmen, yaitu satu digunakan untuk belajar atau melatih model dan satu lagi digunkan untuk memvalidasi model.
Cross  Validation  juga  merupakan  sebuah  teknik  dalam  menilai  dan  memvalidasi  sebuah  model  yang  dibangun dengan berdasarkan pada data set tertentu. Proses pengujian menggunakan confusion matrix, yang akan menghitung nilai precision, recall, dan accuracy. Confuison matrix  terdiri dari true positive, false positive, true negative, dan false negative untuk menghitung presisi, recall, dan akurasi. Precision merupakan tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam nmenemukan Kembali  sebuah  informasi.  Sedangkan  Accuracy  merupakan  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai aktual[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah  mengenai  tampilan  dari  sistem  “  Penerapan  algoritma  support  vector machine untuk prediksi tingkat kelulusan siswa di SMA N 1 Kota Lubuklinggau”. Dengan data yang digunakan adalah siswa SMA N 1 Kota Lubuklinggau kelas XII sebanyak 6 kelas, 5 kelas ipa dan 1 kelas ips dengan total data 209 siswa,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
dan  untuk  perbandingan  kelas  XI  sebanyak  71  siswa  dan  kelas  X  sebanyak  71  siswa[18].  Untuk  nilai  klasifikasi  data mining dapat dibagi menjadi beberapa  kelompok:
1. Nilai 0,90 – 1.00= Excellent Classification
2. Nilai 0,80 – 0,90= Good Classification
3. Nilai 0,70 – 0,80= Fair Classification
4. Nilai 0,60 – 0,70= Poor Classification
5. Nilai 0,50 – 0,60= Failure

## 3.1  Informasi Tingkat Kelulusan Siswa
Pengolahan data yang telah dilakukan peneliti menghasilkan sebuah informasi terkait tingkat kelulusan siswa di SMA N 1  kota  lubuklinggau.  Data  yang  diolah  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan  jumlah  data  siswa  yang  digunakan sebanyak 209 siswa kelas XII dan 71 siswa untuk Kelas XI dan 71 siswa Kelas X menghasilkan nilai sebagai berikut : 1. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XII menghasilkan 98.81% (Excellent classification).
2. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XI menghasilkan 96.49%  (Excellent classification).
3. Nilai prediksi akurasi siswa kelas X menghasilkan 98.25%  (Excellent classification).
Dapat  dilihat  pada  nilai-nilai  diatas  bahwa  nilai  akurasi  prediksi  tingkat  kelulusan  siswa  tergolong  Excellent classification atau sama dengan tingkat kelulusan siswa di SMA N 1 kota lubuklinggau tergolong sangat baik.

## 3.2 Metode Sistem Yang Digunakan
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma support vector machine. Pada penelitian ini peneliti tertarik menggunakan algoritma Support Vector Machine dikarenakan algoritma ini sangat baik untuk melakukan prediksi karena algoritma ini dapat meminimalkan kesalahan klasifikasi dan penyimpangan data pada data training. Algoritma Support Vector  Machine  ini  juga  dapat  melakukan  prediksi  lebih  cepat  meskipun  dilatih  dengan  himpunan  data  yang  relatif sedikit[19].

## 3.3 Penerapan Metode Analisa dan Validitas Data
Tampilan Data Set Nilai Siswa kelas XII tahun 2022/2023 dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 3. Tampilan Data Set Nilai Siswa kelas XII tahun 2022/2023
Pada gambar 2. dataset diatas, dapat dilihat bahwa dataset yang digunakan adalah data mentah dari SMA N 1 Kota Lubuklinggau  yaitu data nilai siswa kelas XII tahun 2022/2023 semester genap dengan total sebanyak 209 siswa[20]. Pada gambar 4 dibawah ini, data training data excel yang dilakukan proses pengolahan data, admin menginput data dengan jumlah data training sebanyak  20% setelah dilakukan penginputan data software akan menampilkan halaman data training sesuai dengan data yang dimasukan sebanyak 41 data[21]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada  gambar  5  data  testing  diatas  dapat  dilihat  data  testing  yang  berupa  data  excel  yang  dilakukan  proses pengolahan data, kemudian admin menginputkan data testing dan melakukan split data pada data nilai siswa  dengan ratio data training 20% dan data testing 80%. Setelah dilakukan penginputan data  software akan menampilkan halaman data testing sesuai dengan data yang dimasukan.
Gambar 5. Tampilan Data Testing Nilai Siswa Kelas XII Tahun 2022/2023

## 3.4  Pengujian hasil Analisa
Penelitian ini menggunakan beberapa teknik pengujian data, data akan diolah menggunakan aplikasi RapidMiner. Untuk mendapatkan  nilai-nilai  yang  dibutuhkan  pengujian  hasil  pada  penelitian  ini  digunakan  pengujian  dengan  algoritma support vector machine dan tiga teknik pengujian lainya yaitu split validation, cross validation dan  confusion matrix. a. Pengujian algoritma Support Vector Machine
Pengujian  data  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  dapat  dilihat  pada  gambar  6  sampai  dengan  11 dibawah ini :
Gambar 6. Proses Algoritma Svm Kelas XII
Gambar 7. Data Testing Algoritma SVM Kelas XII

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 8. Hasil Uji Algoritma Svm Kelas XII
Gambar 9. Data Testing Algoritma Svm Kelas XI
Gambar 10. Hasil Uji Algoritma Svm Kelas XI

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 11. Hasil Uji Algoritma Svm Kelas X
Dapat dilihat pada gambar-gambar diatas bahwa nilai prediksi akurasi tingkat kelulusan  siswa tahun 2022/2023 di SMA  N  1  kota  lubuklinggau  dengan  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  menghasilkan  nilai  sebagai berikut :
1. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XII menghasilkan 98.81% (Excellent   classification).
2. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XI menghasilkan 96.49% (Excellent classification).
3. Nilai prediksi akurasi siswa kelas X menghasilkan 98.25% (Excellent classification).
b. Split Validation
Split  Validation  adalah  teknik  validasi  yang  membagi  data  menjadi  dua  bagian  secara  acak  sebagian  sebagai  data training dan sebagian lainya sebagai data testing. Pengujian data menggunakan teknik  split validation dapat dilihat pada gambar 12 dibawah ini :
Gambar 12. Proses split validation
Penggunaan Algoritma SVM Split Validation Kelas XII dapat dilihat pada gambar 12 dibawah ini:
Gambar 13. Penggunaan Algoritma SVM Split Validation Kelas XII
Pengujian Data Testing Split Validation serta hasil uji Kelas XII dapat dilihat pada gambar 14 dan 15 dibawah ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 397−407 https://djournals.com/resolusi
Hasil uji Split validation Kelas XII dapat dilihat pada gambar 14 dibawah ini :
Gambar 15. Hasil uji Split validation Kelas XII
Gambar 16  dan 17 merupakan data testing data testing split validation  serta hasil uji split validation Kelas XI:
Gambar 16. Data Testing Split Validation Kelas XI
Gambar 17. Hasil Uji Split Validation Kelas XI
Gambar 18  dan 19 merupakan data testing data testing split validation  serta hasil uji split validation Kelas X:
Gambar 18. Data Testing Split Validation Kelas X

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dapat dilihat pada gambar-gambar diatas bahwa nilai prediksi akurasi tingkat kelulusan  siswa tahun 2022/2023 di SMA  N  1  kota  lubuklinggau  dengan  menggunakan  teknik  pengujian  split  validation  menghasilkan  nilai  sebagai berikut :
1. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XII menghasilkan 98.81% (Excellent classification).
2. Nilai prediksi akurasi siswa kelas XI menghasilkan 96.49% (Excellent classification).
3. Nilai prediksi akurasi siswa kelas X menghasilkan 98.25% (Excellent classification).
c.   Cross Validation
Cross  Validation  adalah  teknik  pengujian  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  algoritma pembelajaran  dengan  membagi  data  menjadi  dua  segmen,  yaitu  satu  untuk  untuk  belajar  dan  satu  lagi  untuk memvalidasi model. Pengujian data menggunakan teknik cross validation dapat dilihat pada gambar serta data testing dan hasilnya terlihat pada 20 sampai 22 dibawah ini :
Gambar 20. Proses cross validation
Gambar 21. Penggunaan Algoritma SVM Cross Validation
Gambar 22. Data Testing Cross Validation
Gambar 23. Hasil uji Cross Validation
Dapat dilihat pada gambar diatas bahwa  nilai prediksi akurasi tingkat  kelulusan siswa kelas XII tahun 2022/2023 di SMA  N  1  kota  lubuklinggau  dengan  menggunakan  teknik  pengujian  cross  validation  menghasilkan  nilai  akurasi 98.79%+/-2.56%(micro average:98.81%) excellent classification.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 397−407 https://djournals.com/resolusi
d.  Confusion matrix
Perhitungan data menggunakan rumus confusion matrix dapat dilihat pada gambar 23 berikut ini:
Gambar 24. Confusion Matrix
1. Data nilai siswa kelas XII
Gambar 25. Nilai Confusion Matrix Kelas XII
Berikut ini merupakan hasil perhituangan nilai siswa kelas XII menggunakan Confusion Matrix: 𝐴𝐶𝐶𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 166+0 166+0+2+0 = 166 168 = 98.81%
𝑃𝑅𝐸𝐶𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 166 166+2 = 166 168 = 98.81%
𝑅𝐸𝐶𝐴𝐿𝐿 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 166 166+0 = 166 166 = 100%
2. Data nilai siswa kelas XI
Gambar 26. Nilai Confusion Matrix Kelas XI
Berikut ini merupakan hasil perhituangan nilai siswa kelas XI menggunakan Confusion Matrix 𝐴𝐶𝐶𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 55+0 55+0+2+0 = 55 57 = 96.49%
𝑃𝑅𝐸𝐶𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 55 55+2 = 55 57 = 96.49%
𝑅𝐸𝐶𝐴𝐿𝐿 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 55 55+0 = 55 55 = 100%
3. Data nilai siswa kelas X
Gambar 27. Nilai Confusion Matrix Kelas X
Berikut ini merupakan hasil perhituangan nilai siswa kelas XI menggunakan Confusion Matrix: 𝐴𝐶𝐶𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 56+0 56+0+1+0 = 56 57 = 98.25%
𝑃𝑅𝐸𝐶𝐼𝑆𝐼𝑂𝑁 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 56 56+1 = 56 57 = 98.25%
𝑅𝐸𝐶𝐴𝐿𝐿 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 56 56+0 = 56 56 = 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat disimpulkan mengenai “Penerapan algoritma support vector machine untuk prediksi tingkat kelulusan siswa di SMA N 1 kota lubuklinggau ” , dengan menggunakan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
aplikasi  RapidMiner  yaitu  Dengan  adanya  sistem  penerapan  algoritma  support  vector  machine  untuk  prediksi  tingkat kelulusan siswa SMA N 1 Kota Lubuklinggau, akan sangat membantu pihak sekolah, masyarakat dan peneliti lain yang membutuhkan informasi terkait tingkat kelulusan siswa yang ada di SMA N 1 Kota Lubuklinggau. Dengan menggunakan aplikasi RapidMiner pengolahan data siswa tidak perlu lagi dilakukan secara manual. Tingkat akurasi prediksi kelulusan siswa  setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  dan  tiga  teknik pengujian yaitu split validation, cross validation, confusion matrix adalah sebesar 98.81%  untuk kelas XII, 96.49% kelas XI, dan 98.25% kelas X yang termasuk dalam kategori excellent classification. Berdasarkan hasil pengujian data dan nilai tingkat akurasi prediksi yang telah didapatkan, bahwa tingkat kelulusan siswa di SMA N 1 Kota Lubuklinggau 2 tahun kedepan diprediksi mengalami penurunan. Akan tetapi hal ini dapat berubah karna masih bersifat prediksi.

## REFERENCES
[1] O. Bangun, H. Mawengkang, and S. Efendi, “Metode Algoritma Support Vector Machine (SVM) Linier Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2006, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4572.
[2] I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),”  Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  32–35,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
[3] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[4] S.  M. Fani,  R.  Santoso,  and S. Suparti,  “Penerapan  Text  Mining Untuk  Melakukan  Clustering  Data  Tweet  Akun  Blibli Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  K-Means  Clustering,”  J.  Gaussian,  vol.  10,  no.  4,  pp.  583–593,  2021,  doi: 10.14710/j.gauss.v10i4.30409.
[5] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[6] D. A. Agustina, S. Subanti, and E. Zukhronah, “Implementasi Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 3, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[7] Z.  Zulfikar,  E.  S.  Podungge,  M.  I.  Saleh,  and  ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Siswa Menggunakan  Algoritma  Neural  Network,”  J.  Elektron.  Sist.  …,  vol.  5,  no.  1,  pp.  7–13,  2022,  [Online].  Available: http://jesik.web.id/index.php/jesik/article/view/91
[8] N. Khasanah, A. Salim, N.  Afni, R. Komarudin, and Y. I. Maulana, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Dengan Metode Naive Bayes,” Technol.  J. Ilm., vol. 13, no. 3, p. 207, 2022, doi: 10.31602/tji.v13i3.7312.
[9] M. R. Qisthiano, P. A. Prayesy, and I. Ruswita, “Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 1, pp. 21–28, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1850.
[10]  D. Y. Kardono, Y. M. Pranoto, and E. Setyati, “Prediksi Kecocokan Jurusan Siswa SMK Dengan Support Vector Machine dan Random Forest,” Teknika, vol. 12, no. 1, pp. 11–17, 2023, doi: 10.34148/teknika.v12i1.567.
[11]  A. S. Rahayu, A. Fauzi, and R. Rahmat, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 349, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[12]  J. Sumpena and N. Kurnia H., “Analisis Prediksi Kelulusan Siswa PKBM Paket C Dengan Metoda Algoritma Naive Bayes,” Tedc, vol. 13, no. 2, pp. 127–133, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.poltektedc.ac.id/index.php/tedc/article/view/13
[13]  S. N. Hakim, “ANALISIS SENTIMEN PERSEPSI PENGGUNA MYINDIHOME MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) TUGAS,” p. 6, 2021.
[14]  S. R. Rani, S. R. Andani, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Siswa pada SMK Anak Bangsa,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 670, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.73.
[15]  R. Thaniket, Kusrini, and E. T. Luthf, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. FATEKSA J. Teknol. dan rekayasa, vol. 13, no. 2, pp. 69–83, 2019.
[16]  A. FATIHIN, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Pendekatan Lexicon Based,” p. 103, 2022.
[17]  M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[18]  H.  O.  Lingga  Wijaya,  T.  H.  B.  Aviani,  A.  Saputra,  and  Z.  R.  Saputra  Elsi,  “Penerapan  Unified  Modeling  Language  Pada Perancangan Sistem Informasi Kartu Kendali Berbasis Web,” Jusikom  J. Sist. Komput. Musirawas, vol. 5, no. 2, pp. 145–149, 2020, doi: 10.32767/jusikom.v5i2.1099.
[19]  C. Wulandari, M. N. Alamsyah, and L. Layla, “Prediksi Penjualan Kopi Pada Pt. Kopi Cap Lesung Lubuklinggau Menggunakan Metode  Single  Moving  Average  (Sma),”  JUSIM  (Jurnal  Sist.  Inf.  Musirawas),  vol.  7,  no.  2,  pp.  143–154,  2022,  doi: 10.32767/jusim.v7i2.1701.
[20]  R.  Ridwan,  H.  Lubis,  and  P.  Kustanto,  “Implementasi  Algoritma  Neural  Network  dalam  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 286, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2035.
[21]  E.  Haryatmi  and  S.  Pramita  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Model  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  5,  no.  2,  pp.  386–392,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.