Pemodelan Klasifikasi Lama Waktu Pencapaian Jabatan Fungsional Lektor Kepala menggunakan Optimizer Parameter Support Vector Machine

## ANDY SUPRIYADI, MUHAMMAD ASRI SAFI'IE
Sekolah Vokasi, Universitas Sebelas Maret, Surakarta Email: andy.supriyadi@staff.uns.ac.id
Received 16 Juni 2023 | Revised 25 Juli 2023 | Accepted 20 Agustus 2023

## ABSTRAK
Pemenuhan  dosen  dengan  jabatan  fungsional  lektor  kepala  dan  guru  besar menjadi  sangat  penting  dalam  memperoleh  akreditasi  unggul  bagi  perguruan tinggi. Salah satu upaya pemenuhan dengan melakukan klasifikasi dosen dari sisi lama  waktu  pencapaian  jabatan  fungsional  lektor  kepala  dari  lektor  pada Universitas Sebelas Maret dibagi menjadi tiga, yaitu cepat, sedang, dan lambat. Variabel  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  antara  lain  usia,  tempat  studi,  lama studi, international research, sertifikasi dosen, jabatan structural dan bidang ilmu dari  staf  pengajar.  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support Vector Machine dengan dataset sejumlah 520 data. K-fold Cross Validation digunakan untuk membagi dataset menjadi data latih dan data uji, dengan k=5. Hasil pengujian model diperoleh rata-rata akurasi terbaik menggunakan Support Vector Machine sebesar 86.39% dengan Optimizer Parameter sedangkan rata-rata akurasi Support Vector Machine tanpa parameter sebesar 80.92%.
Kata kunci : klasifikasi, jabatan fungsional, Support Vector Machine, K-fold Cross Validation

## ABSTRACT
The fulfillment of lectures on achieving associate professor and professor position holds  tremendous  significance  for  gaining  excellent  institution  Accreditation Predicate.  Sebelas  Maret  Univesity  took  measures  to  achieve  this  objective  by carrying  out  thorough  the  classification  on  the  length  of  achieving  associate professor from instructor position and split into 3 grades namely fast, medium and slow. The features used for conducting the classification are age, place of study, the  length  of  the  study,  the  amount  of  international  publication,  lecturer certification,  lecturer’s  structural  position  and  field  of  study.  In  this  study,  the Support Vector Machine algorithm was utilized to classify a dataset consisting of 520 data. To ensure reliable results, K-fold Cross Validation was applied to divide the dataset into training and test data, with k=5. The evaluation of the model's performance  revealed  that  the  Support  Vector  Machine  achieved  an  impressive average accuracy of 86.39%. In contrast, the average accuracy of the  Support Vector Machine to 80.92% without parameters.
Keywords :  classification,  associate  lectures  position,  support  vector  machine, K-fold Cross Validation

## 1. PENDAHULUAN
Jabatan  fungsional  dosen  merupakan  kedudukan  yang  menunjukkan  tugas  dan tanggungjawab  seorang  dosen  dalam  melaksanakan  tridharma  perguruan  tinggi.  Jabatan fungsional dosen terdiri Asisten Ahli, Lektor, Lektor Kepala dan Guru Besar (Permenpan No 17 Tahun 2013, 2013). Salah satu instrument dalam meningkatkan atau meraih akreditasi unggul pada perguruan tinggi adalah pemenuhan jumlah dosen dengan jabatan fungsional lektor kepala dan guru besar (Universitas Sebelas Maret, 2018) . Dalam proses kenaikan pangkat  dan  jabatan  fungsional  paradigmanya  kurang  terpantau  dengan  baik,  karena dilakukan menurut keaktifan dari dosen tersebut. Akibatnya pimpinan perguruan tinggi kurang mengetahui  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  seorang  dosen,  mengapa  tidak  segera memproses usul jabatan fungsional. Mengetahui permasalahan tersebut informasi detail profil dosen  menjadi  sangat  dibutuhkan  pimpinan  dalam  melakukan  klasifikasi  lama  waktu pencapaian  jabatan  fungsional  lektor  kepala.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan alternatif pengambilan keputusan pimpinan untuk memberikan pembinaan kepada dosen yang mengalami kendala dalam kenaikan jabatan fungsional.
Beberapa penelitian yang berkaitan tentang klasifikasi dan kenaikan jabatan telah diusulkan. Seperti (Rumpun, dkk, 2022) melakukan penelitian tentang klasifikasi rumpun jabatan ASN berdasarkan riwayat pelatihan menggunakan Multiclass  Support Vector Machine dengan 12 kategori  jabatan  dengan kernel  RBF  dihasilkan  akurasi  98,5%. (Samudra,  dkk,  2022) mengusulkan metode klasifikasi untuk memprediksi komparasi 3 metode algoritma klasifikasi data mining yaitu naïve bayes, k-nearest neighbor dan neural network pada prediksi kenaikan jabatan.  Metode  evaluasi  yang  digunakan  menggunakan cross  validation  dalam  klasifikasi promosi  jabatan  diperoleh  akurasi  tertinggi  76,6%,  nilai  presisi  65,9%  dan recall  sebesar 76,6%.  Selanjutnya  penelitian  tentang  pendekatan  algoritma  SVM  untuk  menentukan kenaikan  gaji  diusulkan  oleh (Widi  Winjani  &  Muhamad  Fatchan,  2022) dengan menggunakan dua kelas yaitu kelas layak dan tidak layak untuk mendapatkan kenaikan gaji. Hasil percoba diperoleh akurasi klasifikasi sebesar 97,2%.
Beragam metode dan penelitian telah diusulkan dalam melakukan klasifikasi dengan metode Support Vector Machine, antara lain oleh (Monika & Furqon, 2018) melakukan penelitian menggunakan  metode SVM untuk  melakukan  klasifikasi penyimpangan pertumbuhan anak- anak dengan 3 kelas antara lain autism, down syndrome dan attention deficit menghasilkan akurasi  sebesar  63.11%. (Sri  Wahyuni,  2019) melakukan  klasifikasi  dalam  memprediksi status perpanjangan kontrak kerja karyawan, sehingga pemberhentian karyawan sudah tersaji secara  peringatan  dini.  Penelitian  selanjutnya  tentang  klasifikasi  wajah  menggunakan  SVM dilakukan  oleh (Rizal,  dkk,  2019) memperoleh  akurasi  90%.  Penelitian  berikutnya membahas tentang klasifikasi  kinerja layanan PDAM berdasarkan 3 atribut kelas yaitu jam operasi, rasio operasi dan jumlah karyawan, hasil klasifikasi diperoleh akurasi sebesar 80% (Sihombing, 2020). Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Pratama, dkk, 2020) melakukan penelitian tentang klasifikasi menghitung stok awal dengan stok akhir tahun dalam rangka  meminimal    penyimpangan  data,  dengan  harapan  manajemen  stok  barang  dapat tersaji secara efektif dan efesien. Penelitian menggunakan metode SVM dan KNN dilakukan dalam  klasifikasi  untuk  memprediksi  penyakit  stroke  telah  oleh (Azhar,  dkk,  2022) menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 76.52% SVM dan 72.61% KNN.
Menurut penelitian yang telah dilakukan, metode SVM digunakan karena mampu memproses klasifikasi dengan baik meskipun hanya memiliki data pelatihan kecil dan dapat menggunakan kernel untuk mengatasi data nonlinier. Untuk meningkatkan dan mencari hasil akurasi terbaik spada  metode  SVM,  dilakukan optimization  parameter  dalam  melakukan  lama  waktu
Pengumpulan Data Pelabelan Data Seleksi Atribut dan Processing Data Rancangan Model Pengujian Model Klasifikasi
pencapaian  jabatan  fungsional  dengan  memanfaatkan  data  profil  dosen  antara  lain  usia, tempat  studi, international  research,  sertifikasi  dosen,  jabatan  structural  dan  bidang  ilmu dengan melakukan pelabelan kelas dosen menjadi tugas dalam pencapaian jabatan fungsional yaitu kelas cepat, kelas sedang dan kelas lambat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Metodologi Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  merupakan  pengembangan  dari  tugas  akhir  yang  sebelumnya menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  menggunakan  dataset  dosen  pada  periode  2018 sampai dengan 2021 (Supriyadi, 2021) . Pada penelitian ini mengusulkan metode Support Vector Machine dalam melakukan klasifikasi lama waktu pencapaian jabatan fungsional lektor kepala  seorang  dosen  dari  Jabatan  fungsional  lektor  dengan  menggunakan  dataset  profil dosen  yang  diperoleh  dari  bagian  Sumber  Daya  Manusia  Universitas  Sebelas  Maret  pada periode 2019 sampai dengan 2022.  Atribut atau variable yang dipergunakan antara lain usia, tempat  studi, international  research,  sertifikasi  dosen,  jabatan  structural  dan  bidang  ilmu. Tahap  awal  dilakukan  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari databases  sistem  informasi kepegawaian  Universitas  Sebelas  Maret  dalam  format excel,  selanjutnya  dilakukan  proses pembersihan atau praprocessing data dan pemberian label pada dataset dilanjutkan optimizer parameter  dan  implementasi  metode  SVM  serta  pengujian  metode.  Adapun  alur  proses penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2  Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data  profil  dosen  yang  bersumber  dari bagian sumber daya manusia Universitas Sebelas Maret yang dipergunakan sebagai dataset. Dataset yang diperoleh berkisar tahun 2018 sampai dengan Desember 2021 diperoleh data sebanyak 520 data.

## 2.3  Pelabelan Data
Pelabelan  data  adalah  proses  pemberian  label  kelas  dataset  pada  atribut  lama  pencapaian jabatan fungsional lektor kepala yaitu kelas cepat, kelas sedang dan kelas lambat. Adapun kelas  cepat  yaitu  pencapain  jabatan  fungsional  lektor  kepala  kurang  atau  sama  dengan  2 tahun, kemudian pencapaian jabatan lektor kepala pada rentang 4 sampai 9 tahun dimasukkan pada  kelas  sedang,  dan  yang  terakhir  pencapaian  jabatan  lektor  kepala  melebihi  9  tahun masuk pada kelas lambat.

## 2.4  Seleksi Atribut
Tahap selanjutnya pada penelitian melakukan seleksi atribut dengan mencari nilai information gain  dari  atribut  pada  dataset.  Setelah  memperoleh  nilai  information  gain  dilakukan pengurutan table atau atribut dari nilai gain yang lebih besar ke nilai yang lebih kecil (Naufal, dkk, 2015) . Tahap ini dilakukan untuk meningkatkan ketepatan akurasi.  Adapun atribut yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1:
Tabel 1. Atribut dataset klasifikasi No Atribut Variabel Value 1 kelas_LK cepat 2 s.d 3 sedang 4 s.d 9 lambat >9 2 usia dewasa 25 s.d 60 tua 61 s.d 79 3 tempat studi DN 1 LN 2 4 lama studi cepat 2 s.d 3 sedang 4 s.d 5 lambat >6 5 international research ada 1 tidak_ada 2 6 lolos serdos cepat <3 sedang 4 s.d 5 lambat >6 7 jabatan_struktural menjabat 1 tidak_menjabat 2 8 bidang_ilmu saintek 1 soshum 2 9 jenis kelamin laki-laki 1 perempuan 2 10 jenjang pendidikan S2 1 S3 2

## 2.5 Preprocessing Data
Tahapan preprocessing  data  adalah  proses  pengolahan  data  yang  melalui  cleaning  data sehingga siap dijadikan model penelitian. Tahap ini dimulai membersihkan data-data missing value atau tidak lengkap. Selanjutnya dilakukan integration data untuk menyesuaikan format yang berbeda, semisal bidang ilmu saintek kita sesuai value menjadi 1 dan bidang ilmu soshum kita berikan value 2 (Géron, 2019) .

## 2.6  Rancangan Model
Pada tahap perancangan model penelitian lama waktu pencapaian jabatan fungsional lektor kepala  menggunakan  metode machine  learning  yaitu  Support  Vector  Machine  dengan penambahan Optimize Parameters. Metode Support Vector Machine berjalan dengan mencari nilai hyperplane  terbaik  atau  dengan  mengoptimalkan  margin  antara  kelas  pada  dataset (Ahmad, dkk, 2018) . Secara matematika fungsi notasi dari Support Vector Machine sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑥 + 𝑏 (1) 𝑓(𝑥) = ∑ ∝ 𝑦 𝐾(𝑥, 𝑥 ) + 𝑏 (2)
Nilai w adalah parameter bobot dari model, nilai x adalah nilai vector input dan nilai b adalah nilai bias dari model, kemudian nilai m adalah jumlah support vector, variabel ∝ merupakan nilai bobot dari titik data, nilai K adalah nilai fungsi kernel.  Proses awal metode Support Vector Machine  adalah  mencari  nilai  support  vector  dari  setiap  kelas  yang  ada.  Penelitian  ini menghitung nilai support vector dari kelas pencapaian jabatan fungsional lektor kepala secara cepat, sedang dan lambat. Tahap selanjutnya hitung margin antara kelas.
Penelitian ini menggunakan model Support Vector Machine mempergunakan kernel linear dan Gaussian RBF dalam menghasilkan nilai hyperplane terbaik.

## 2.7  Pengujian Model dengan K-fold Cross Validation
Tahapan evaluasi model dilakukan untuk memperoleh nilai performa atau akurasi terbaik dari model yang diujikan. Pada tahap pengujian  menggunakan k-fold  cross validation  dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapidminer 9.1. Pengujian model dengan menggunakan k-fold cross validation pada implementasi setiap data berkesempatan menjadi data latih atau data evaluasi atau validasi sesuai jumlah fold atau iterasi (FUADAH, dkk, 2022) . Hasil evaluasi yang diperoleh berupa nilai confusion matrik akurasi, presisi dan recall  ( Park, 2021) . Adapun Persamaan untuk menghitung nilai confusion matrik multiclass meliputi akurasi, presisi dan recall seperti Persamaan (3) - Persamaan(5)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = ∑ ( ) ( ) (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = ( ) (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = ( ) (5)
Dari tiga Persamaan (3), (4), dan (5) diatas dapat disampaikan bahwa kondisi False Positif (FP i )  adalah  kondisi  ketika  model  tidak  berhasil  melakukan  klasifikasi  kelas  negative  ke-i sebagai kelas positif, sedangkan kondisi True Negatif (TN i ) adalah model berhasil melakukan klasifikasi kelas negative ke-i secara benar sebagai kelas negative. Selanjutnya, kondisi False Negatif  (FN i )  adalah  model  tidak  berhasil  melakukan  klasifikasi  kelas  negative  ke-i  sebagai kelas negative.  True  Positif  (TP i )  adalah  suatu  keadaan  ketika  model  berhasil  melakukan klasifikasi kelas positif ke-i secara benar (Park, 2021) .  Dalam menghitung akurasi, presisi, dan recall menggunakan komponen sebagaimana tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Performa Klasifikasi
Kelas Prediksi Kelas Aktual Klasifikasi Kelas Positif Kelas Negatif Netral Positif True Positif False Negatif False Netral Positif Negatif False Positif True Negatif False Negatif Netral Netral False Positif Netral False Negatif Netral True Netral

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini melakukan klasifikasi lama waktu pencapaian jabatan fungsional lektor kepala dari  jabatan fungsional lektor  dengan  membagi menjadi tiga  kelas yaitu  kelas  cepat,  kelas sedang dan kelas lambat dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Langkah- langkah klasifikasi antara lain:

## 3.1 Pelabelan Dataset
Tahapan pertama dalam klasifikasi adalah membaca dataset dan melakukan pelabelan data yang bersumber dari database bagian sumber daya manusia Universitas Sebelas Maret pada rentang tahun 2018 sampai dengan 2021 sejumlah 520 data. Pelabelan yang dilakukan secara manual pada dataset dengan memberikan label pencapaian jabatan fungsional lektor kepala dengan kelas cepat, sedang dan lambat.

## Tabel 3. Kutipan Dataset
idpeg Lama studi tempat studi internati on research lolos serdos usia  bidang ilmu jab_str uktural jenis kelamin jenjang pendidi kan kelas _LK peg1 4 1 2 3 63 1 2 1 1 9,3 peg10 5 1 2 3 64 1 1 1 2 9 peg100 2 1 2 5 55 1 2 2 1 7,6 peg101 3 1 1 8 55 1 1 1 2 8 peg102 3 1 1 6 54 1 2 1 2 9,2 peg103 4 1 2 5 54 1 1 1 2 6 peg114 3 1 2 3 60 2 1 2 2 3 peg104 8 1 1 6 54 1 1 1 2 9,6 peg105 3 1 2 4 52 1 1 1 1 6,6 peg106 3 1 2 2 52 1 2 2 2 7 peg107 3 1 2 4 52 1 1 2 2 4

## Tabel 4. Kutipan Hasil Pelabelan Dataset
idpeg usia temp at studi lama studi internati on research lolos serdos jab_str uktural bidang ilmu jenis kelamin jenjang pendidik an kelas LK peg1 63 1 4 2 3 2 1 1 1 lambat peg10 64 1 5 2 3 1 1 1 2 lambat peg100 55 1 2 2 5 2 1 2 1 sedang peg101 55 1 3 1 8 1 1 1 2 sedang peg102 54 1 3 1 6 2 1 1 2 lambat peg103 54 1 4 2 5 1 1 1 2 sedang peg114 60 1 3 2 3 1 2 2 2 cepat peg104 54 1 8 1 6 1 1 1 2 lambat peg105 52 1 3 2 4 1 1 1 1 sedang peg106 52 1 3 2 2 2 1 2 2 sedang peg107 52 1 3 2 4 1 1 2 2 sedang

## 3.2 Pemilihan Atribut menggunakan Information Gain
Proses  pemilihan  atribut  pada  klasifikasi  pencapaian  jabatan  fungsional  lektor  kepala  yang dianggap relevan menggunakan perhitungan gain dari setiap atribut. Setelah memperoleh nilai gain dilakukan pengurutan atribut dari yang memiliki nilai gain tertinggi hingga paling rendah (Naufal, dkk, 2015) . Nilai information gain yang diperoleh ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Nilai Information Gain

## 3.3 Hasil Preprocessing Data
Pada  tahapan preprocessing  data  dilakukan  pembersihan  data,  kemudian  melakukan kombinasi  atau integration  data  dan  menghilangkan  missing  value  dan  data  redunden (Géron,  2019) .  Variable  yang  mengalami reduction  adalah  jenis  kelamin  dan  jenjang
pendidikan dan untuk proses diskretisasi dilakukan untuk variable tempat studi, lama studi, internation research, sertifikasi, structural dan bidang ilmu.
Tabel 5. Kutipan Hasil Preprocessing

## 3.4 Proses Pemodelan
Pemodelan dalam klasifikasi lama waktu pencapaian jabatan fungsional lektor kepala dilakukan dengan algoritma Support Vector Machine dengan menggunakan dataset sebanyak 520 data dengan pembagian rasio dataset 70% data dari keseluruhan data sebagai training kemudian 30%  sisa data sebagai data uji atau testing.  Selanjutnya  dilakukan  penambahan  Optimizer Parameter untuk mengoptimalkan model dengan menggunakan berbagai kernel (Amalia & Yustanti, 2021) (Lombu, dkk, 2022) . Adapun optimizer parameter yang digunakan yaitu Linear  dan  Radial  Basis  Function  (RBF).    Parameter  LibSVM  yang  digunakan  dalam  proses pemodelan tersaji pada Tabel 6.

## Tabel 6. Parameter LibSVM

## 3.5 Hasil Pengujian Model
Tahap penelitian selanjutnya adalah melakukan pengujian model untuk mengetahui performa terbaik yang diperoleh dengan melihat nilai akurasi, presisi dan recall pada metode Support Vector  Machine.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  k-fold  cross  validation  untuk melakukan  evaluasi  model. (Lombu,  dkk,  2022) k-fold  cross  validation  yang  digunakan dengan nilai k sebanyak 5 dengan menggunakan dua scenario yaitu (i) scenario pengujian
idpeg usia tempat studi lama_s tudi internation research lolos serdos jab_stru ktural bidang ilmu Kelas LK peg1 63 1 4 2 3 2 1 lambat peg10 64 1 5 2 3 1 1 lambat peg100 55 1 2 2 5 2 1 sedang peg101 55 1 3 1 8 1 1 sedang peg102 54 1 3 1 6 2 1 lambat peg103 54 1 4 2 5 1 1 sedang peg114 60 1 3 2 3 1 2 cepat peg104 54 1 8 1 6 1 1 lambat peg105 52 1 3 2 4 1 1 sedang peg106 52 1 3 2 2 2 1 sedang peg107 52 1 3 2 4 1 1 sedang peg135 54 2 3 1 2 1 1 cepat peg108 51 1 4 2 8 1 1 sedang Kernel Model Parameter Linear dan RBF C:            Min=0.1,     Max=100 Gamma: Min=0.125, Max=8 Degree:  Min=2,        Max=3
akurasi model, (ii) scenario pengujian akurasi model dengan Optimizer Parameter linear dan RBF dengan menghitung nilai akurasi precision dan recall kelas pencapaian jabatan fungsional dosen lektor kepala dosen ditunjukkan pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 7. Hasil Akurasi K-Fold Cross Validation Skenario 1
k-fold Presisi Recall Akurasi Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat k=2 78.85% 84.01% 76.44% 75.93% 82.61% 79.64% 80.96% k=3 77.78% 83.16% 76.33% 77.78% 82.61% 77.25% 80.39% k=4 83.33% 83.01% 77.71% 74.07% 84.95% 77.25% 81.35% k=5 84.00% 82.47% 77.16% 77.78% 84.95% 74.85% 80.96% Rerata 80.99% 83.16% 76.91% 76.39% 83.78% 77.25% 80.92%
Berdasarkan percobaan scenario kesatu diperoleh informasi bahwa nilai akurasi menggunakan cross  validation  untuk  mencapai  jabatan  fungsional  lektor  kepala  tertinggi  diperoleh  pada iterasi kfold  =  4  dengan  nilai  akurasi  sebesar  81.35%.  Selanjutnya  Rerata  akurasi  pada scenario kesatu di dapat sebesar 80.92% dalam memprediksi pencapaian jabatan fungsional secara cepat, sedang dan lambat. Adapun hasil prediksi tersaji pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Prediksi Akurasi dengan k=4 Support Vector Machine tanpa Optimizer Berdasarkan Gambar 3 dapat diketahui hasil akurasi klasifikasi tertinggi menggunakan metode SVM  tanpa  penambahan Optimizer  Parameter  pada  k-fold  cross  validation,  dengan  k=  4 dengan dataset sebanyak 520 data diperoleh akurasi sebesar 81.35% dan dapat memprediksi secara  tepat  pencapaian  jabatan  fungsional  lektor  kepala  secara  cepat  sebanyak  40  data, jabatan  fungsional  lektor  kepala  secara  sedang  sebanyak  254  data  dan  jabatan  fungsional lektor kepala yang diperoleh secara lambat sebanyak 129 data.
Tahapan selanjutnya dilakukan pengujian akurasi metode SVM dengan penambahan Optimizer Parameter  Linear  pada  k-fold  cross  validation  dan  diperoleh  akurasi  tertinggi  pada  k=2, sebesar 83,46% sebagaimana tersaji pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Prediksi Optimizer Parameter Linear Support Vector Machine k=2
Berdasarkan  Gambar  4  tersaji  hasil  akurasi  klasifikasi  tertinggi  menggunakan  metode  SVM dengan penambahan Optimizer Parameter Linear pada k-fold cross validation, dengan k= 5 pada dataset sebanyak 520 data diperoleh akurasi sebesar 83.46% dan dapat memprediksi secara  tepat  pencapaian  jabatan  fungsional  lektor  kepala  secara  cepat  sebanyak  40  data, jabatan  fungsional  lektor  kepala  secara  sedang  sebanyak  260  data  dan  jabatan  fungsional lektor kepala yang diperoleh secara lambat sebanyak 134 data.
Tabel 8. Hasil Akurasi K-Fold Cross Validation dengan Optimizer Parameter Linear
k-fold Parameter Kernel Linier Presisi Recall Akurasi C Gamm a Deg ree Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat k=2 62.7 0.125 3 86.96% 84.69% 80.24% 74.07% 86.96% 80.24% 83.46 % k=3 9.14 1.519 2 87.50% 84.64% 79.52% 77.78% 86.62% 79.04% 83.26% k=4 9.14 2.104 3 90.70% 84.92% 77.33% 72.22% 86.62% 79.64% 82.88% k=5 5.63 4.86 3 87.50% 83.82% 79.14% 77.78% 86.62% 77.25% 82.69% Rerata 21.6 2.15 2.7 88.17% 84.52% 79.06% 75.46% 86.71% 79.04% 83.07%
Gambar 5. Hasil Prediksi Optimizer Parameter RBF Support Vector Machine k=5
Berdasarkan  Gambar  5  tersaji  hasil  akurasi  klasifikasi  tertinggi  menggunakan  metode  SVM dengan penambahan Optimizer Parameter RBF pada k-fold cross validation, dengan k= 5 pada dataset sebanyak 520 data diperoleh akurasi sebesar 87.88% dan dapat memprediksi secara tepat  pencapaian  jabatan fungsional lektor  kepala  secara  cepat sebanyak 30  data, jabatan
fungsional lektor kepala secara sedang sebanyak 280 data dan jabatan fungsional lektor kepala yang diperoleh secara lambat sebanyak 147 data.
Hasil percobaan scenario kedua dengan optimizer parameter RBF diperoleh informasi bahwa nilai akurasi menggunakan cross validation untuk mencapai jabatan fungsional lektor kepala mengalami  peningkatan  disetiap  iterasi  dan  rata-rata  akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil pengujian sebesar 86,39% dalam memprediksi pencapaian jabatan secara cepat, sedang dan lambat sebagaimana tersaji pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Akurasi K-Fold Cross Validation dengan Optimizer Parameter RBF
k-fold Parameter Kernel RBF Presisi Recall Akurasi C Gamm a Deg ree Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat Dosen Lektor Kepala Cepat Dosen Lektor Kepala Sedang Dosen Lektor Kepala Lambat k=2 5.63 0.125 3 84.38% 84.05% 87.04% 50.00% 91.64% 84.43% 85.00% k=3 2.59 0.125 3 86.21% 85.62% 87.13% 46.30% 91.64% 89.22% 86.15% k=4 2.59 0.125 2 82.86 % 85.94% 88.48% 53.70 % 91.97% 87.43% 86.54% k=5 2.59 0.125 2 96.77% 86.42% 89.09% 55.56% 93.65% 88.02% 87.88% Rerata 3.35 0.125 2.5 89.12% 85.36% 87.75% 50.62% 92.31% 87.22% 86.39%
Gambar 6. Hasil Perbandingan Akurasi Metode Support Vector Machine dengan dan tanpa Parameter Optimizer
Selanjutnya  untuk  memudahkan  memahami  perbandingan  hasil  akurasi  dengan  dan  tanpa menggunakan Optimizer  Parameter  dalam  metode  Support  Vector  Machine  tersaji  pada Gambar 6.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan dua scenario diperoleh kesimpulan bahwa klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine diperoleh rata-rata akurasi sebesar 80.92% pada k-fold cross validation, dengan iterasi k=2, k=3, k=4 dan k=5 untuk
80.96% 80.39% 81.35% 80.96% 80.92% 83.46% 83.26% 82.88% 82.69% 83.07% 85.00% 86.15% 86.54% 87.88% 86.39% 76.00% 78.00% 80.00% 82.00% 84.00% 86.00% 88.00% 90.00% k=2 k=3 k=4 k=5 Rerata Performa Akurasi Akurasi Tanpa Parameter Akurasi dengan Optimizer Parameter Linear
Akurasi dengan Optimizer Parameter RBF
scenario  pertama,  kemudian  untuk  scenario  kedua  ditambahkan  model  dengan  Optimizer Parameter secara signifikan meningkatkan rata-rata akurasi sebesar 86.39% untuk parameter RBF dan 83.07% Linear pada k-fold cross validation dengan iterasi k=2, k=3, k=4 dan k=5 dalam melakukan klasifikasi lama waktu pencapaian jabatan fungsional lektor kepala dosen secara cepat, sedang dan lambat. Sehingga dapat disampaikan untuk metode yang diujikan telah dengan baik dapat melakukan klasifikasi. Harapan penulis melalui penelitian ini dapat membantu pimpinan perguruan tinggi dalam pengambilan keputusan di dalam meningkatkan akreditasi  program  studi  dan  institusi  dengan  meningkatnya  jumlah  dosen  dengan  jabatn fungsional  lektor  kepala,  penelitian  disarankan  untuk  dicobakan  menggunakan  metode klasifikasi yang berbeda dan dengan jumlah data yang lebih besar sehingga diperoleh hasil klasifikasi yang lebih baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmad, I., Basheri, M., Iqbal, M. J., & Rahim, A. (2018). Performance Comparison of Support Vector  Machine,  Random  Forest,  and  Extreme  Learning  Machine  for  Intrusion
Detection. IEEE Access, 6, 33789–33795.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2841987
Amalia, D. H., & Yustanti, W. (2021). Klasifikasi Buku Menggunakan Metode Support Vector
Machine pada Digital Library. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 3(01). https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n01.p55-61
Azhar,  Y.,  Firdausy,  A.  K.,  &  Amelia,  P.  J.  (2022).  Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Stroke. SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 5(2). https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v5i2.1222
Fuadah, Y. N., Ubaidullah, I. D., Ibrahim, N., Taliningsing, F. F., SY, N. K., & PRAMUDITHO, M. A. (2022). Optimasi Convolutional Neural Network dan K-Fold Cross Validation pada Sistem  Klasifikasi  Glaukoma. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 10(3).
https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i3.728
Géron, A. (2019). Hands-on Machine Learning whith Scikit-Learing, Keras and Tensorfow. In O’Reilly Media, Inc.
Lombu,  A.  S.,  Hidayat,  S.,  &  Hidayatullah,  A.  F.  (2022).  Pemodelan  Klasifikasi  Gaji Menggunakan Support Vector Machine. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 3(4). https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2137
Monika, I. P., & Furqon, M. T. (2018). Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(10).
Naufal,  A.  R.,  Satria,  R.,  &  Syukur,  A.  (2015).  Penerapan  Bootstrapping  untuk
Ketidakseimbangan Kelas dan Weighted Information Gain untuk Feature Selection pada Algoritma  Support  Vector  Machine  untuk  Prediksi  Loyalitas  Pelanggan. Journal  of Intelligent Systems, 1(2).
Park, K. J. (2021). Determining the tiers of a supply chain using machine learning algorithms.
Symmetry, 13(10). https://doi.org/10.3390/sym13101934
Permenpan No 17 Tahun 2013. (2013). PERMENPAN NOMOR 17 TAHUN 2013.
Pratama, F., Nasir, M., & Sauda, S. (2020). Implementasi Metode Klasifikasi Dengan Algoritma
Support  Vector  Machine  Untuk  Menentukan  Stok  Persediaan  Barang  Pada  Koperasi Karyawan  Pangan  Utama. Journal  of  Software  Engineering  Ampera,  1(2). https://doi.org/10.51519/journalsea.v1i2.46
Rizal, R. A., Girsang, I. S., & Prasetiyo, S. A. (2019). Klasifikasi Wajah Menggunakan Support Vector Machine (SVM). REMIK (Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer), 3(2). https://doi.org/10.33395/remik.v3i2.10080
Rumpun, K., Asn, J., Riwayat, B., Arifah, A. N., Suprijadi, J., Ginanjar, I., & Padjadjaran, U.
(2022).  Pelatihan  Menggunakan  Multiclass  Support  Vector  Machine. Jurnal BIAStatistics, 1(1). http://prosiding.statistics.unpad.ac.id
Samudra,  J.  T.,  Hayadi,  B.  H.,  &  Ramadhan,  P.  S.  (2022).  Komparasi  3  Metode  Algoritma
Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Prediksi  Kenaikan  Jabatan. J-SISKO  TECH  (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(2). https://doi.org/10.53513/jsk.v5i2.5642
Sihombing, P. R. (2020). Perbandingan Metode Artificial Neural Network (ANN) dan Support
Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kinerja Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) di Indonesia. Jurnal Ilmu Komputer, 13(1).
https://doi.org/10.24843/jik.2020.v13.i01.p02
Sri wahyuni, N. W. (2019). Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (Svm) Untuk Menentukan Karyawan Putus Kontrak Pada Pt. Tae Hang Indonesia. Jurnal Informatika SIMANTIK, 4(September).
Supriyadi,  A.  (2021). Model  Klasifikasi  Lama  Waktu  Pencapaian  Jabatan  Fungsional  Lektor Kepala Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus Universitas Sebelas Maret).
Universitas Sebelas Maret. (2018). Borang Akreditasi UNS.
Widi Winjani, & Muhamad Fatchan. (2022). Pendekatan Algorithma Svm Untuk Menentukan Kenaikan  Gaji. Jurnal  Informatika  Teknologi  Dan  Sains,  4(2),  114–117. https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i2.2027