Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa Berbasis Web Streamlit di SMP Nurul Jadid

Jannah, Ani Zuhruful (2024) Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa Berbasis Web Streamlit di SMP Nurul Jadid. Other thesis, UNIVERSITAS NURUL JADID.

Text Skripsi_2021400100_Ani Zuhruful Jannah_IF.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Jannah, Ani Zuhruful. 2024. Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa Berbasis Web Streamlit di SMP Nurul Jadid. Skripsi, Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Paiton Probolinggo. Pembimbing: (I) Muafi, M.Kom., (II) Muchammad Faid, M.Kom.

Kata Kunci: Support Vector Machine (SVM), Prediksi Prestasi Akademik, SMP Nurul Jadid, Streamlit.

Pendidikan merupakan fondasi utama dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas, sehingga upaya peningkatan kualitas pendidikan melalui prediksi prestasi akademik siswa menjadi sangat krusial. SMP Nurul Jadid berupaya mengoptimalkan pencapaian siswa, namun proses prediksi yang akurat seringkali menghadapi tantangan dalam pengelolaan data dan ketepatan implementasi metode. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi prestasi akademik siswa serta mengevaluasi tingkat akurasinya. Dataset yang digunakan mencakup 734 data siswa dengan atribut nilai mata pelajaran Bahasa Indonesia, Matematika, IPA, dan IPS. Proses preprocessing melibatkan pembersihan data dan perbaikan variabel, yang dilanjutkan dengan pembagian dataset menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Menggunakan algoritma SVM dengan kernel linear, hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat tinggi dengan tingkat akurasi sebesar 95%, presisi 97%, dan recall 97%. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma SVM sangat efektif dalam mengklasifikasikan potensi prestasi akademik siswa. Implementasi model dilakukan melalui platform web Streamlit untuk menyediakan antarmuka pengguna yang intuitif, guna membantu pihak sekolah dalam melakukan analisis data dan pengambilan keputusan strategis secara lebih cepat dan akurat.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	L Education > LB Theory and practice of education Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Saiful Ghazi
Date Deposited:	28 Apr 2026 04:35
Last Modified:	28 Apr 2026 04:35
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/3182

Actions (login required)

View Item