DETEKSI ANOMALI PADA DATA KELULUSAN STUDI MAHASISWA JMTI ITK MENGGUNAKAN METODE ONE-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE

Jannah, Wardatul (2026) DETEKSI ANOMALI PADA DATA KELULUSAN STUDI MAHASISWA JMTI ITK MENGGUNAKAN METODE ONE-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11211084_cover.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (345kB) | Request a copy
	Text 11211084_statement_of_authenticity.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (2MB) | Request a copy
	Text 11211084_publishing_agreement.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (259kB) | Request a copy
	Text 11211084_approval_sheet.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (122kB) | Request a copy
	Text 11211084_preface.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (320kB) | Request a copy
	Text 11211084_abstract_id.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (203kB) | Request a copy
	Text 11211084_abstract_en.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (197kB) | Request a copy
	Text 11211084_table_of_content.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (179kB) | Request a copy
	Text 11211084_illustrations.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (140kB) | Request a copy
	Text 11211084_tables.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (142kB) | Request a copy
	Text 11211084_chapter_1.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (247kB) | Request a copy
	Text 11211084_chapter_2.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (298kB) | Request a copy
	Text 11211084_chapter_3.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (257kB) | Request a copy
	Text 11211084_chapter_4.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (919kB) | Request a copy
	Text 11211084_conclusions.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (146kB) | Request a copy
	Text 11211084_bibliography.pdf.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2027. Download (217kB) | Request a copy
	Text 11211084_paper.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (736kB) | Request a copy
	Text 11211084_presentation.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (3MB) | Request a copy
	Text 11211084_Form. TA-020.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (32kB) | Request a copy

Abstract

Kelulusan mahasiswa tepat waktu merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kualitas perguruan tinggi. Institut Teknologi Kalimantan (ITK) masih menghadapi tantangan dalam meningkatkan angka kelulusan tepat waktu yang rata-ratanya hanya mencapai sekitar 65%. Penelitian ini menggunakan metode One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) untuk mendeteksi mahasiswa yang berisiko tidak lulus tepat waktu berdasarkan data akademik seperti IPS semester 1–6, IPK Tahap Persiapan, IPK Lulus, jumlah SKS tidak lulus, serta semester mulai penyusunan skripsi. Model dilatih dan diuji menggunakan dua variasi dataset yaitu menggunakan semua fitur dan seleksi fitur menggunkan korelasi. Dataset dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing dengan tiga skema pembagian data berturut-turut antara lain 70:30, 80:20, dan 90:10. Hyperparameter tuning menggunakan parameter nu, gamma, degree, dan coef0 dalam membangun kombinasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa skema 90:10 pada semua fitur memberikan performa yang paling bagus, dengan nilai nu 0.25, gamma 0.0005, degree 2, dan coef0 0 yang menghasilkan akurasi sebesar 0.86, precision 0.88, recall 0.97, dan F1-score 0.92. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, OC-SVM terbukti mampu mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko tidak lulus tepat waktu dan berpotensi digunakan sebagai alat pendukung dalam pengambilan keputusan akademik secara preventif.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Mrs. Wardatul Jannah
Date Deposited:	09 Jan 2026 03:08
Last Modified:	09 Jan 2026 03:08
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/25027

Actions (login required)

View Item