ANALISIS PREDIKSI MAHASISWA MENGUNDURKAN DIRI DARI UNIVERSITAS XYZ DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Brina Miftahurrohmah 1) , Catur Wulandari 2)
1), 2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Kreatif, Universitas Internasional Semen Indonesia Kompleks PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk.
Jl. Veteran, Gresik Jawa Timur, 61122
Email : brina.miftahurrohmah@uisi.ac.id 1) , catur.wulandari@uisi.ac.id 2)
Abstrak
Fenomena mahasiswa mengundurkan diri bukan hal yang asing lagi bagi Perguruan Tinggi swasta maupun negeri. Alasan mahasiswa mengundurkan diri pun sangat beragam, diantaranya merasa salah masuk jurusan, tidak mampu membayar uang kuliah, orang tua yang pindah tempat kerja dan lain-lain. Bahkan ada pula mahasiswa yang mengundurkan diri tanpa alasan yang jelas. Kasus pengunduran diri tersebut dapat mempengaruhi citra jurusan bahkan universitas yang bersangkutan. Universitas XYZ pun tidak luput dari kejadian tersebut. Salah satu cara untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan melakukan prediksi mahasiswa yang mengundurkan diri dari Universitas XYZ. Dengan demikian, mahasiswa yang terindikasi berpotensi mengundurkan diri akan diberi pengarahan dan motivasi agar tetap melanjutkan kuliah. Prediksi dilakukan dengan metode Support Vector Machine (SVM) yang dianggap mampu melakukan analisis prediksi dengan baik. Implementasi metode imbalance sampling juga diterapkan untuk mengatasi kelas yang tidak seimbang antara mahasiswa yang mengundurkan diri dan tidak. Metode imbalance sampling tersebut adalah metode undersampling, oversampling dan gabungan dari kedua metode tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dari implementasi metode SVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF) dan undersampling mampu mampu melakukan prediksi dengan akurasi 84,47%, sensitivitas 79,67%, spesifisitas 84,80% dan AUC 82,23%.
Kata kunci: Pengunduran diri, Pemodelan, Support Vector Machine, Imbalance Sampling
Full Paper: Download Full Paper
Plagiarism Check: Download Check Plagiarism
Peer Review: Download Peer Review
