Analisis Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Unilak Dengan Metode Support Vector Machine (Svm), Iterative Dichotomiser 3 (Id3), Random Forest Dan K-Nearest Neighbors (Knn)

Abstract

Pemelitian ini berjudul “Analisis Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Unilak Dengan Metode Support Vector Machine (SVM), Iterative Dichotomiser 3 (ID3), Random Forest dan K-Nearest Neighbors (KNN)” dalam menyikapi kecenderungan lebih besarnya jumlah masuknya mahasiswa dibanding angka kelulusan mahasiswa maka diperlukan sebuah usaha untuk memahami apakah ada faktor-faktor yang mempengaruhi lama masa studi mahasiswa. Pada dasarnya lama masa studi bukanlah sebagai tolak ukur kemampuan akademik non akademik seorang mahasiswa namun sebagian besar orang menilai mahasiswa dengan masa studi lebih dari 8 semester atau tergolong lama itu tidak bagus. Oleh karena itu penelii memilih untuk mengklasifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi lama masa studi mahasiswa di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning. Penelitian ini menggunakan 4 (empat) metode perhitungan. Dengan adanya beberapa metode yang digunakan penulis dapat membandingkan hasil dari empat metode perhitungan sehingga dapat menentukan mana metode dengan perhitungan lebih baik. Hasil dari penelitian ini adalah perbandingan antara 4 (empat) metode perhitungan dalam menentukan metode mana yang memiliki kemampuan klasifikasi baik.