ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v6i1.4579

## Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine
Muhammad Alkaff a,* , Eka Setya Wijaya b , Akhmad Rojali c
a,b,c Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangurat, Jl. Brigjen H. Hasan Basri, Banjarmasin, 70123, Indonesia
* correspondence e-mail : m.alkaff@ulm.ac.id
Abstract — Students graduating late from college are a common problem in universities.  The period of study of students at universities is generally designed to be completed in 3.5 to 4 years. If a student has not graduated past that   time,   he   is  considered  late   in  completing   his  education.   Lambung   Mangkurat   University,   as  the   oldest university in Kalimantan, also experienced these problems. Therefore, an early warning system was build to predict students' possibility of being late in completing their studies. This study uses a sample of students from the Faculty of Engineering, the University of Lambung Mangkurat, to predict students who will be late graduating from Lambung Mangkurat University since semester 5. This system was to develop using a model built using the Support Vector Machine (SVM) method. Model training conducted using 755 data from Lambung Mangkurat University Faculty of Engineering students from 2010 to 2014. Then, the performance of the model tested using 234 student data from 2015 and 2016. The parameters used were the number of credits, gender, GPA on semester 1 to 4, and study programs. The test results show that the model has good performance to predict students who will be late in completing their studies with  88.2% accuracy.
Index Terms — early warning, lambung mangkurat university, prediction, study period,  support vector machine
Abstrak – Keterlambatan masa studi  mahasiswa merupakan suatu  permasalahan  yang  umum  terjadi  di  dalam perguruan tinggi. Masa studi mahasiswa di universitas umumnya dirancang untuk diselesaikan dalam waktu 3.5 hingga   4  tahun.   Apabila  mahasiswa   belum   lulus   hingga   melewati   waktu   tersebut   maka  mahasiswa   tersebut dianggap terlambat dalam menyelesaikan pendidikannya.  Universitas Lambung Mangkurat sebagai universitas tertua di Kalimantan pun mengalami permasalahan tersebut. Oleh karena itu, dibangunlah sistem peringatan dini yang dapat memprediksi kemungkinan keterlambatan mahasiswa dalam menyelesaikan masa studinya. Penelitian ini menggunakan sampel mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat dengan tujuan untuk memprediksi mahasiswa yang akan terlambat lulus dari Universitas Lambung Mangkurat sejak dari semester 5. Sistem ini dikembangkan menggunakan model yang dibangun dengan metode Support Vector Machine (SVM). Training model dilakukan dengan menggunakan 755 data mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat dari angkatan 2010 hingga 2014. Kemudian, performa model diuji dengan menggunakan 234 data mahasiswa dari angkatan 2015 dan 2016. Parameter yang digunakan adalah jumlah sks, jenis kelamin, ipk semester 1 sampai 4 dan program studi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki performa yang bagus sehingga dapat memprediksi mahasiswa yang akan terlambat menyelesaikan masa studinya dengan akurasi 88.2%.
Kata Kunci — masa studi, peringatan dini, prediksi, support vector machine, universitas lambung mangkurat

## I. PENDAHULUAN
Universitas Lambung Mangkurat memiliki tujuan menghasilkan mahasiswa yang terkemuka dalam mutu dan IPTEKS, berdaya saing dengan perguruan tinggi lain, dan unggul di lingkungan lahan basah. Fakultas Teknik setiap tahunnya meluluskan ratusan mahasiswa dari berbagai jurusan dari Teknik Sipil, Teknik   Arsitektur,   Teknik   Pertambangan,   Teknik   Kimia,   Teknik   Lingkungan,   Teknik   Mesin,   dan Teknologi Informasi, yang mana tingkat kelulusan mahasiswa merupakan  salah satu faktor penilaian dalam   menentukan   nilai   akreditasi   bagi   program   studi   dan   perguruan   tinggi   oleh   BAN-PT  (Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi).
Pada buku pedoman peraturan akademik Universitas Lambung Mangkurat tahun 2018 [1] dijelaskan tentang   penyelesaian   kegiatan   pendidikan   di   Universitas   Lambung   Mangkurat   di   Bab   XI   pasal   35. Mahasiwa yang mengikuti kegiatan pendidikan akademik untuk program sarjana dengan beban belajar
minimal adalah 144 sks dengan batas maksimal 160 sks termasuk dengan tugas akhir. Dalam kurikulum akademik yang sudah dirancang mahasiswa diharapkan agar dapat menyelesaikan masa studinya selama 3,5 sampai dengan 4 tahun. Namun, cukup banyak mahasiswa yang lulus kuliah dalam waktu lebih dari 4 tahun bahkan sampai dengan 7 tahun yang berarti mahasiswa  tersebut  terlambat dalam menyelesaikan masa studi yang telah direncanakan oleh universitas.
Dengan   adanya   permasalahan   ini   akan   memberikan   pengaruh   yang   dapat   merugikan   pihak universitas dan para mahasiswa. Dengan semakin menurunnya tingkat kelulusan mahasiswa yang lulus tepat   waktu   dapat   mengakibatkan   menurunnya   mutu   dan   kualitas   dari   universitas.   Selain   itu   bagi mahasiswa yang sudah terlalu lama menyelesaikan masa studinya memiliki kecenderungan menerima peringatan drop out dari akademik. Mahasiswa dengan kecenderungan yang demikian umumnya adalah mahasiswa berkebutuhan khusus yang memerlukan bimbingan lebih, untuk dibina agar dapat lulus tepat waktu. Oleh karena  itu, pentingnya untuk memberikan perhatian lebih kepada mahasiswa-mahasiswa yang memiliki potensi lulus tidak tepat waktu.
Bagi universitas penting sekali untuk mengetahui mahasiswa-mahasiswa yang akan terlambat dalam menyelesaikan   masa   studinya   sehingga   dapat   menjadi   bahan   evaluasi   bagi   pihak   univeritas   dalam penyusunan dan evaluasi  kurikulumnya.  Selain itu, universitas  juga dapat  memberikan solusi kepada mahasiswa   yang   mengalami   keterlambatan   sehingga   mahasiswa   tersebut   dapat   menyelesaikan   masa studinya   dengan   tepat   waktu.  Penerapan   metode-metode Big   Data maupun Machine   Learning telah banyak   digunakan   dalam   berbagai   penelitian   mengenai   prediksi   keterlambatan   masa   studi   maupun perfoma akademik mahasiswa [2]–[4].
Terdapat beberapa penelitian terkait yang juga mencoba untuk menyelesaikan permasalahan prediksi keterlambatan   mahasiswa   pada   universitas   di   Indonesia   dalam   menyelesaikan   masa   studinya   dengan menggunakan metode yang berbeda-beda.  Ade Ricky Rozzaqi  [5] melakukan studi untuk  memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa dengan dataset berjumlah 1920 data mahasiswa. Atribut yang digunakan pada penelitian tersebut  yaitu jenis kelamin, Program Studi, SKS semester 1–semester 6, IP (indeks prestasi)   semester   1–semester   6.  Hasil   pengujian   menunjukkan   bahwa   metode Naive   Bayes dengan kombinasi filtering feature selection information gain memperoleh hasil terbaik dengan perbandingan nilai akurasi tertinggi 89,79 %, dan nilai AUC tertinggi 0.875.
Selanjutnya   terdapat   penelitian  memprediksi   kelulusan   mahasiswa  dengan   menggunakan   metode Learning   Vector   Quantization .  Atribut   yang   digunakan  pada   penelitian   tersebut   adalah  IP   (indeks prestasi) semester 1–semester 4 dan lama studi mahasiswa dari angkatan 2006–2012 yang sudah lulus berjumlah 237 mahasiswa. Hasil dari penelitian ini untuk menghindari mahasiswa yang akan mengalami drop out (DO) dan sebagai acuan bagi akademik. Hasil yang diperoleh dari Learning Vector Quantization menghasilkan nilai akurasi sebesar 70% untuk data pengujian yang sesuai dengan jaringan target dan nilai akurasi sebesar 30 % yang tidak sesuai dengan target [6].
Ari Fadli  [7]  dalam penelitiannya melakukan perbandingan antara  metode  Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree . Dalam penelitiannya, menggunakan dataset berupa data akademik mahasiswa di Fakultas Teknik Universitas Jendral Soedirman dari semester ganjil 2014/2015   sampai   dengan   semester   ganjil   2017/2018   berjumlah   651   data   mahasiswa.   Atribut   yang digunakan pada penelitian ini yaitu NIM, IPK semester 1-3, SKS semester 1-3, seminar, artikel ilmiah, ujian pendadaran, PKL, KKN, jumlah MK ulang, dan jumlah SKS MK ulang. Metode yang digunakan untuk analisis yaitu CRISP – DM. Dengan hasil perbandingan memperlihatkan bahwa Decission Tree memiliki nilai akurasi 87.64% dan AUC 0.886, lalu ANN dengan nilai akurasi 88,35% dan AUC 0,934, dan SVM menghasilkan kinerja terbaik, yaitu dengan nilai akurasi 90,55% dan AUC 0,959.
Selain   itu,   terdapat   penelitian   yang  membahas  perbandingan  prediksi   keterlambatan   kelulusan mahasiswa   berdasarkan   performa   mahasiswa   dengan   membandingkan   model  dari Support  Vector Machine (SVM), Gaussian  Process (GP)   dan Deep  Boltzmann  Machine (DBM).   Dalam   penelitian tersebut,  mereka  menggunakan dataset dari University of New Mexico (UNM) dengan jumlah yang digunakan untuk eksperimen sebanyak 16174 mahasiswa. Menggunakan set fitur yang dibagi menjadi 3 dataset , yaitu : dataset 1 (IPK kumulatif SMA, skor ACT komposit, jenis kelamin, jika mahasiswa tersebut berasal dari etnis Indian Amerika, IPK semester pertama dan kedua di UNM, jumlah jam kredit yang diambil oleh mahasiswa hingga Semester kedua di UNM, dan jika mahasiswa berubah jurusan hingga semester kedua di UNM), dataset 2 (IPK semester ketiga dan keempat di UNM, dan jumlah jam kredit yang diambil oleh mahasiswa hingga semester keempat di UNM), dataset 3 (IPK semester kelima dan keenam di UNM, dan jumlah jam kredit yang diambil oleh mahasiswa hingga semester keenam di UNM), dan nilai target terdiri dari tiga kelas berikut: Kelas 1 (tidak ada penundaan dalam kelulusan, yaitu mahasiswa lulus dalam empat tahun), Kelas 2 (tertunda kelulusan dalam satu tahun), Kelas 3 (tertunda
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)
kelulusan dalam dua tahun atau lebih). Hasil yang didapat dari ketiga model SVM, GP, dan DBM dalam memprediksi keterlambatan kelulusan menghasilkan nilai dengan tingkat akurasi keseluruhan di wilayah 68%,   72%   dan   75%   untuk   masing-masing dataset 1,   2   dan   3.   Namun,   dalam   hal   akurasi   secara keseluruhan, perbedaan kinerja antara ketiga model itu diabaikan. Maka, DBM memiliki nilai kinerja lebih baik dalam hal presisi, recall , skor-F1, dan tingkat kesalahan untuk masing-masing kelas, namun dari perbandingan ketiga model berdasarkan waktu perhitungan, mengingat sumber daya dan dataset komputasi   yang   sama,   SVM   memiliki   performa   terbaik   dibandingkan   dengan   DBM   sedangkan   GP memiliki performa terburuk [8].

## II. METODE
1. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) merupakan metode machine learning yang berbasis pembelajaran terawasi   ( supervised   learning )   yang   dikembangkan   oleh   Vapnik   dkk  [9],   [10].  SVM   dikembangkan berdasarkan   teori   pembelajaran   statistik   dan structural   risk   minimization (SRM).   Dalam   berbagai pengaplikasiannya SVM memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi, dimana tingkat akurasi klasifikasi sangat tergantung pada pengaturan parameter serta seleksi fitur [11]. Pada umumnya, metode SVM digunakan untuk menyelesaikan  permasalahan  klasifikasi dan regresi  dengan jumlah data yang besar  [12].  SVM  digunakan untuk mengklasifikasi berbagai kategori data dari berbagai disiplin ilmu. Metode ini telah digunakan untuk dua kelas masalah klasifikasi linear dan non-linier.  SVM menciptakan hyperplane atau multiple hyperplanes dalam ruang berdimensi tinggi, dan hyperplane terbaik di dalamnya adalah hyperplane yang secara optimal membagi data ke dalam kelas yang berbeda dengan pemisahan terbesar di antara kelas-kelas tersebut. Klasifikasi non-linear menggunakan berbagai fungsi kernel untuk memperkirakan margin. Tujuan utama dari fungsi-fungsi kernel ini (linier, polinomial, basis radial, dan sigmoid) adalah untuk memaksimalkan margin antara hyperplane [13].
Gambar 1 menunjukkan data yang terdiri dari dua kelas. Dimana kelas yang terdiri dari +1 sebagai kelas positif dan kelas yang terdiri dari -1 sebagai kelas negatif. Data yang terdapat di dalam kelas negatif disimbolkan dengan bentuk kotak warna merah dan kelas positif disimbolkan dengan bentuk lingkaran warna kuning. Masing-masing titik tersebut digunakan sebagai pemisah antara data positif dan negatif.

## Gambar 1. Menemukan Hyperplane Terbaik pada SVM [14]
Data yang berada dalam bidang pembatas ini disebut support vector .  Dua kelas yang ada pada gambar tersebut dapat dipisahkan oleh sepasang bidang pembatas yang paralel. Bidang pembatas pertama adalah   sebagai   pembatas   kelas   pertama   sedangkan   bidang   pembatas   kedua   membatasi   kelas   kedua, sehingga menghasilkan persamaan (1) dimana kelas pertama terdiri dari class +1 dan persamaan (2) dengan class -1 yang dipisahkan oleh hyperplane . w.x i + 𝑏 ≥ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 y𝑖 = 1 (1)
w.x i + 𝑏 ≤ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 y𝑖 = -1 (2)
Nilai w ( weight ) nilai bobot dari bidang dan nilai b ( bias ) merupakan posisi bidang relatif pada titik pusat koordinat. Persamaan (3) untuk mencari nilai b, dan persamaan (4) untuk menghitung nilai w.
b =− 1 2 ( x i + ⋅ w + x i - ⋅ w ) (3)
w = ∑ i = 1 1 α i y i x i (4)
Jarak antara kedua hyperplanes kanonik, H1 dan H2 adalah kuantitas yang kita sebut sebagai margin dan diberikan oleh persamaan (5).
Jarak =| dH 1 − dH 2 |= 2 ‖ w ‖ (5)
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)
Untuk memilih salah satu yang memiliki kemampuan generalisasi terbaik dengan  memaksimalkan margin antara hyperplanes kanonik, digunakan persamaan (6) dan (7) untuk mengatasi masalah optimasi :
Minimalkan J 1 [ w ]= 1 2 ‖ w ‖ 2 (6)
Bergantung pada y i ( x i ⋅ w + b )− 1 ≥ 0 ,i = 1 , ... ,l (7)
Metode   sekuensial   SVM   yang   dikembangkan   oleh   Vijayakumar   dan   Wu  [15]  menyediakan pseudocode untuk   algoritma   pembelajaran   sekuensial.   Algoritma   pada   konvergensi   menyediakan   set optimal Multiple Lagrange untuk masalah klasifikasi dalam ruang fitur berdimensi tinggi yang sesuai dengan maksimum cost funtion . 1. Inisialisasi h i = 0. Menghitung matriks metode sekuensial (8).
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦𝑖 𝑦𝑗 ( 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) +  2) ℷ (8)
for 𝑖 , 𝑗 = 1, … , l .
2. Setelah selesai tahap 1 menghitung matriks lalu dilanjutkan ke langkah berikutnya, untuk setiap pola dimana i = 1 ke l.
E i = ∑ j − 1 i h j D ij (9)
δh i = min { max [ γ ( 1 − E i ) − h i ] , C − h i } (10)
h i = h i + δ h i (11)
2. Nilai ACC ( Accuracy ) dan AUC ( Area Under Curva )
Ukuran atau metrik dapat digunakan untuk menilai atau mengevaluasi model klasifikasi, seperti: akurasi   (ACC)   atau   tingkat   pengakuan,   area   di   bawah   kurva   (AUC),   tingkat   kesalahan   tingkat disklasifikasi, tingkat sensitivitas pengingat atau tingkat positif (TPR), kekhususan atau tingkat negatif (TNR), presisi, rata-rata F-Measure F1 atau F-score or harmonic  dari presisi dan  recall  [16]. Dalam klasifikasi dua kelas (biner), hasil yang diprediksi akan dilabeli sebagai kelas positif (p) atau negatif (n). Ada empat hasil yang mungkin dari klasifikasi biner.
1. Jika hasil prediksi adalah p dan nilai benar juga p disebut true positive (TP).
2. Selanjutnya, jika hasil prediksi adalah p dan nilai benar adalah n disebut false positive (FP) .
3. Sebaliknya, jika hasil prediksi dan nilai true adalah n maka true negative (TN).
4. Dan jika hasil prediksi adalah n tetapi nilai sebenarnya adalah p maka false negative (FN).
Tabel 1. Confusion Matrix 2 Kelas (Tupel Positif dan Negatif) Actual Class Predicted Class Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative Rumus ukuran evaluasi adalah: 1. Accuracy (ACC) adalah nilai akurasi dari suatu model:
TN + TP TN + TP + FN + FP
(12)
2. Error Rate atau tingkat kesalahan klasifikasi:
FN + FP TN + TP + FN + FP
(13)
3. Recall atau tingkat positif sejati (TPR) dalah persentasekasus positif yang diiidentifikasi benar
TP TP + FN (14)
4. Specificity (SPC) atau true negative rate (TNR):
TN TN + FP (15) 5. Precision atau presisi, yang merupakan hasil persentase dari pelabelan yang benar dari kasus positif:
TP TP + FP (16)
6. F-Measure atau F1 atau F-skor atau rata-rata harmonis dari presisi dan recall :
2 x precision x recall precision + recall (17)
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)

## 3. Early Warning System
Early Warning System (EWS) atau disebut juga sebagai sistem peringatan dini merupakan kumpulan kapasitas yang diperlukan untuk menghasilkan dan menyebarluaskan informasi peringatan yang tepat waktu   dan   akurat  guna  memungkinkan   orang,   masyarakat,   dan   organisasi   yang  ada   kemungkinan terancam bahaya agar dapat merencanakan dan merespons sesuai dan dalam waktu yang memadai untuk meminimalkan risiko bahaya tersebut [17].
4. Data Penelitian
Penelitian   ini   menggunakan   data   yang   diambil   dari  SIMARI   (Sistem   Informasi   Universitas Lambung   Mangkurat   Terintegrasi)   yaitu   berupa  data  mahasiswa  dari   angkatan  2010   sampai  dengan angkatan  2016 dengan rentang data selama enam tahun. Untuk menyederhanakan proses pengambilan dan pemrosesan data, data  mahasiswa  yang digunakan hanya diambil dari mahasiswa Fakultas Teknik Universitas   Lambung   Mangkurat.  Data   mahasiswa   angkatan   2010   sampai   dengan   2014   digunakan sebagai data training yaitu sejumlah 755 mahasiswa. Selanjutnya, data mahasiswa  dari tahun  angkatan 2015–2016 sejumlah 234 mahasiswa digunakan sebagai data testing .
5. Perancangan Sistem
Gambar 2 adalah bagan alur sistem Support Vector Machine . Prosesnya dimulai menyiapkan dataset yang   kemudian   data   tersebut   akan   dilatih   dan   diuji   dengan   menggunakan   metode Support   Vector Machine , lalu setelah data diproses dilakukan proses pengujian ACC dan AUC untuk melihat tingkat akurasi, selanjutnya keluar hasil dan evaluasi.
Gambar 2. Diagram alur metode SVM
Gambar 3. Diagram alur sistem yang akan dibuat
Gambar  3  merupakan alur perancangan sistem yang akan dibuat untuk melakukan prediksi pada mahasiswa.   Dimulai   dari   pengguna   melakukan   login   lalu   sistem   akan   menampilkan   halaman   menu prediksi, kemudian pengguna menginputkan data mahasiswa yang selanjutnya akan diproses oleh sistem dengan   menggunakan Support   Vector   Machine .   Kemudian   setelah   selesai   melalui   pemrosesan   data mahasiswa, maka proses selanjutnya ditampilkan hasil dari prediksinya

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a) Implementasi Metode SVM
Penelitian ini menggunakan data mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat. Data yang digunakan berupa informasi detail dari mahasiswa tersebut diantaranya NIM, prodi, jenis kelamin, SKS 4 semester, IP 4 semester, IPK, dan tanggal yudisium. Dengan jumlah data sebanyak 989 data mahasiswa, yang mana dari data mahasiswa tersebut dibagi menjadi dua data dimana 755 data training dan   234   data testing guna  memprediksi  mahasiswa   yang   akan   mengalami   keterlambatan   dengan menggunakan model Support Vector Machine .
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)
Dari data tersebut maka diolah dengan mengimpor data tersebut ke dalam sistem, yang kemudian akan dilakukan proses selanjutnya yaitu preprocessing data dengan menghapus data yang tidak lengkap atau mempunyai missing value serta menyesuaikan data numerik menjadi data kategorikal. Nantinya data tersebut  digunakan dalam  proses perhitungan Support Vector Machine untuk menentukan hasil  yang sesuai dengan nilai yang manjadi acuan untuk data tersebut.
Tabel 2. Variabel dan Kategori Variabel Kategori Jumlah SKS 0 = ≤ 82 1 = ≥ 82 Jenis Kelamin 0 = Perempuan 1 = Laki-laki IPK 0 = < 2,75 1 = 2,75-3,5 2 = >3,5 Prodi 0 = Sipil 1 = Pertambangan 2 = Mesin 3 = Arsitektur
4 = Kimia
5 = Lingkungan
1. Gambar 4 merupakan halaman yang digunakan oleh pengguna untuk menguji data mahasiswa yang telah melalui masa perkuliahan selama 4 semester, untuk mengetahui apakah mahasiswa tersebut akan mengalami keterlambatan atau tidak dalam menyelesaikan masa studi yang nantinya dapat dilihat hasilnya di halaman hasil prediksi.
Gambar 4. Halaman Prediksi
2. Gambar  5  merupakan   halaman   menu   hasil   prediksi   yang   berfungsi   untuk   melihat   hasil   dari prediksi keterlambatan mahasiswa.

## b) Hasil Pengujian
Pada proses pengujian data ini dilakukan dengan menggunakan bantuan dari  aplikasi Orange 3 Python . Dari hasil pengujian metode SVM dengan menggunakan data mahasiswa dengan jumlah 755 data training dan   234   data testing ,   didapatkan   hasil   pengujian   pada   sistem  (tabel   4).  Diketahui   bahwa mahasiswa yang terlambat sebanyak 26 mahasiswa dan tidak terlambat sebanyak 208 mahasiswa  pada gambar 6 dapat dilihat performa model yang dibangun pada gambar 8.
Tabel 4. Hasil prediksi Data Terlambat Tidak terlambat Total Terlambat 26 0 26 Tidak terlambat 0 208 208 234
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)
Gambar 5. Halaman Hasil Prediksi Gambar 6. Proses Pembangunan Model SVM
Gambar 7. Proses Pengujian Model SVM
Accuracy  AUC F1 Precission Recall 82.0 84.0 86.0 88.0 90.0 92.0 94.0 96.0 98.0 100.0 88.2 94.9 88.1 88.2 88.2 Hasil Pengujian Model SVM
Gambar 8. Hasil Pengujian Model SVM

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat diambil kesimpulan bahwa sistem peringatan dini yang telah dibangun dengan   menggunakan   metode Support   Vector   Machine memiliki   performa   yang   baik   yaitu   dapat
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)
memprediksi mahasiswa yang akan terlambat lulus nantinya dengan akurasi sebesar 88.2%. Atribut yang digunakan untuk memprediksi keterlambatan mahasiswa yaitu IP dari semester 1 sampai dengan semester 4,   jenis   kelamin   dan   program   studi  mahasiswa   tersebut.   Model   prediksi   ini   dibangun   dengan menggunakan 755 data mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat dari angkatan 2010 hingga 2014 selanjutnya, pengujian model dilakukan dengan menggunakan 234 data mahasiswa dari angkatan 2015 – 2016. Diharapkan dengan menggunakan sistem ini, dapat memberikan peringatan dini terhadap   universitas   mengenai   daftar   mahasiswa   yang   diperkirakan   akan   terlambat   lulus   sejak   dari semester   5.   Selanjutnya,   diharapkan  sistem   peringatan   dini   keterlambatan   mahasiswa   ini   dapat dikembangkan lagi sesuai dengan kebutuhan Universitas Lambung Mangkurat yakni menambah modul- modul yang dapat melengkapi fitur sistem serta dapat diintegrasikan dengan sistem informasi akademik universitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Universitas Lambung Mangkurat, Pedoman Akademik . Banjarmasin: Universitas Lambung Mangkurat, 2018.
[2] V. Tampakas, I. E. Livieris, E. Pintelas, N. Karacapilidis, and P. Pintelas, “Prediction of students’ graduation time using a two-level classification algorithm,” in International Conference on Technology and Innovation in Learning, Teaching and Education , 2018, pp. 553–565.
[3] M. S. Nurafifah, S. Abdul-Rahman, S. Mutalib, N. H. A. Hamid, and A. M. Ab Malik, “Review on predicting students’ graduation time using machine learning algorithms,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 11, no. 7, p. 1, 2019.
[4] Z. Wang et al. , “Design and Implementation of Early Warning System Based on Educational Big Data,” in 2018 5th International Conference on Systems and Informatics, ICSAI 2018 , 2019, pp. 549–553.
[5] A.  R. Rozzaqi,  “Naive  Bayes  dan  Filtering  Feature  Selection  Information  Gain  untuk Prediksi Ketepatan  Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. UPGRIS , vol. 1, no. 1 Juni, 2015.
[6] D.   Kartini,   R.   A.   Nugroho,   M.   R.   Faisal,   and   U.   L.   Mangkurat,   “Klasifikasi   Kelulusan   Mahasiswa   Menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization,” vol. 3, no. 2, pp. 93–98, 2017.
[7] A. Fadli, M. I. Zulfa, and Y. Ramadhani, “Perbandingan Unjuk Kerja Algoritme Klasifikasi Data Mining dalam Sistem Peringatan Dini Ketepatan Waktu Studi Mahasiswa,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 158–163, 2018.
[8] T.   Ojha,   G.   L.   Heileman,   M.   Martinez-Ramon,   and   A.   Slim,   “Prediction   of   graduation   delay   based   on   student performance,” in 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2017, pp. 3454–3460.
[9] B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik, “A training algorithm for optimal margin classifiers,” in Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory  - COLT ’92 , 1992, pp. 144–152.
[10] C. Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,” Mach. Learn. , vol. 20, no. 3, pp. 273–297, 1995.
[11] H.  Faris,  M.  A. Hassonah,  A.-Z. Ala’M, S.  Mirjalili,   and  I.  Aljarah, “A  multi-verse  optimizer approach  for  feature selection and optimizing SVM parameters based on a robust system architecture,” Neural Comput. Appl. , vol. 30, no. 8, pp. 2355–2369, 2018.
[12] S.   Suthaharan,   “Support   vector   machine,”   in Machine   learning   models   and   algorithms   for   big   data   classification , Springer, 2016, pp. 207–235.
[13] I. Ahmad, M. Basheri, M. J. Iqbal, and A. Rahim, “Performance comparison of support vector machine, random forest, and extreme learning machine for intrusion detection,” IEEE access , vol. 6, pp. 33789–33795, 2018.
[14] A. S. Nugroho, A. B. Witarto, and D. Handoko, “Support Vector Machine,” Power Syst. , vol. 28, pp. 161–226, 2007.
[15] S. Vijayakumar and S. Wu, “Sequential support vector classifiers and regression,” Margin , vol. 1, no. h2, p. h2, 1999.
[16] J. Han, J. Pei, and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[17] I. Kelman and M. H. Glantz, “Early Warning Systems Defined BT - Reducing Disaster: Early Warning Systems For Climate Change,” A. Singh and Z. Zommers, Eds. Dordrecht: Springer Netherlands, 2014, pp. 89–108.
Muhammad Alkaff , Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari Universitas Brawijaya pada tahun 2009. Kemudian meraih gelar Master   (M.Kom)   dari  Institut   Teknologi  Sepuluh   Nopember   pada   tahun   2013.   Saat   ini  Penulis   menjadi  dosen   program  studi Teknologi Informasi di Universitas Lambung Mangkurat.
Eka Setya Wijaya, Meraih gelar sarjana teknik (S.T) dari Universitas Ahmad Dahlan pada tahun 2006. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari  Universitas  Dian Nuswantoro  pada tahun 2012. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi  Teknologi Informasi di Universitas Lambung Mangkurat.
Sistem Peringatan Dini Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine (Muhammad Alkaff)