ANALISIS PERFORMA AKADEMIK SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SVM

• GALIH MIFTA AGUNG
• 2025

---

Galih Mifta Agung (15210118), Analisis Performa Akademik Siswa Menggunakan Algoritma Random forest Dan SVM

 

Performa akademik siswa merupakan faktor penting dalam evaluasi keberhasilan pendidikan namun saat ini sekolah SMPN 16 Bogor masih mengalami masalah dalam menganalisis performa akademik siswa secara objektif dikarenakan banyaknya faktor internal dan eksternal pada data yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis performa akademik siswa dengan menerapkan algoritma Random forest dan Support Vector Machine (SVM). Metode penelitian dimulai dari pengumpulan data, preprocessing, pemodelan dan evaluasi. Data yang dipergunakan adalah data siswa sebanyak 403 data dengan atribut jenis kelamin, jenis tinggal, alat transportasi, jenjang pendidikan ayah, pekerjaan ayah, penghasilan ayah, jumlah saudara kandung, jarak rumah ke sekolah (km), waktu tempuh, nilai, dan grade. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa yang lebih unggul dibandingkan metode Random forest dengan akurasi sebesar 78.00%, precision 89.98% dan Recall 70.24%, dibandingkan. Hasil ini menunjukan bahwa SVM lebih baik digunakan dalam mengklasifikasikan performa akademik dibandingkan metode Random forest dan terbukti lebih stabil dalam mengklasifikasikan data kelas label yang tidak seimbang.

Kata Kunci : Performa akademik, SVM, Random forest, Klasifikasi, Confusion matrix

• Performa akademik
• SVM
• Random forest
• Klasifikasi
• Confusion matrix

https://repository.bsi.ac.id/repo/68525/ANALISIS-PERFORMA-AKADEMIK-SISWA-MENGGUNAKAN-ALGORITMA-RANDOM-FOREST-DAN-SVM
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.