{"title":"Metode Support Vector Machine Sebagai Penentu Kelulusan Mahasiswa pada Pembelajaran Elektronik","authors":"Rizqi Agung Permana, Sucitra Sahara","doi":"10.31294/JKI.V7I1.5743","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pembelajaran Elektronik adalah sistem web platform komunikasi berbasis yang memungkinkan peserta didik, tanpa batasan tempat dan waktu, untuk mengakses berbagai alat belajar, seperti forum diskusi, penilaian, repositori konten, dan sistem sharing dokumen. Pembelajaran Elektronik bisa sama efektifnya dengan tatap muka dalam pengajaran di kelas konvensional dan belajar, jika teknik mengajar yang tepat dan terorganisir dengan baik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan dengan algoritma membandingkan dan Support Vector Machine Support Vector Machine dengan menggunakan data log dari siswa. Kemudian di tes untuk mendapatkan akurasi dan nilai-nilai AUC setiap algoritma sehingga hasil tes yang tertinggi diperoleh dengan menggunakan mesin dukungan vektor dengan akurasi 85.02%, dan nilai AUC 0.710.","PeriodicalId":384112,"journal":{"name":"Jurnal Khatulistiwa Informatika","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Khatulistiwa Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/JKI.V7I1.5743","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3
Abstract
Pembelajaran Elektronik adalah sistem web platform komunikasi berbasis yang memungkinkan peserta didik, tanpa batasan tempat dan waktu, untuk mengakses berbagai alat belajar, seperti forum diskusi, penilaian, repositori konten, dan sistem sharing dokumen. Pembelajaran Elektronik bisa sama efektifnya dengan tatap muka dalam pengajaran di kelas konvensional dan belajar, jika teknik mengajar yang tepat dan terorganisir dengan baik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan dengan algoritma membandingkan dan Support Vector Machine Support Vector Machine dengan menggunakan data log dari siswa. Kemudian di tes untuk mendapatkan akurasi dan nilai-nilai AUC setiap algoritma sehingga hasil tes yang tertinggi diperoleh dengan menggunakan mesin dukungan vektor dengan akurasi 85.02%, dan nilai AUC 0.710.