KAJIAN KINERJA METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NEURAL TANGENT KERNEL UNTUK MEMPREDIKSI HASIL UJIAN SISWA

Data mining adalah salah satu teknik yang sangat populer dan bagus untuk prediksi. Salah satu algoritma yang sangat populer dalam data mining adalah SVM. Tetapi SVM ini memiliki kelemahan dalam menambang data-data yang besar. Untuk mengatasi hal ini terdapat metode kernel dimana salah satu metode kernel yang terbaru adalah Neural Tangent Kernel (NTK). Kombinasi penggunaan SVM dan NTK dapat digunakan dalam prediksi. Penelitian ini mengkaji metode SVM dikombinasikan dengan NTK dalam menambang Open Learning University Dataset yang merupakan Dataset pembelajaran online negara Inggris yang memiliki database besar dan tersertifikasi. Hasil akurasi prediksi penelitian ini diukur dengan 10 Fold Validation menunjukkan hasil yang memuaskan yaitu akurasi dari Kondisi ( 85.23 % ) lalu Performa ( 84.03 % ) dan yang terakhir adalah Demografi ( 73.17 % ). Saran untuk penelitian berikutnya mungkin dapat menggunakan kombinasi algoritma data mining lainnya, serta dataset pembelajaran online tersertifikasi yang lebih cocok untuk Indonesia yang diharapkan tersedia di masa depan.