Klasifikasi Pemahaman Santri Dalam Pembelajaran Kitab Kuning Menggunakan Support Vector Machine (Studi Kasus: Pondok Pesantren Mambaus Sholihin)

NABILA NUR AMALIA

Informasi Umum

Kode

ITTS.0923000100

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Teknologi Informasi, Ta

Dilihat

290 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pondok Pesantren Mambaus Sholihin merupakan salah satu institusi pendidikan islam di Indonesia. Keadaan terkini ini pada Ponpes Mambaus Sholihin untuk menentukan santri itu dikatakan lulus untuk diwisuda maka diadakan seleksi 2 tahap. Tahap pertama yakni Ujian UTS dan UAS untuk mendapatkan nilai dan Tahap Kedua yakni melakukan tes lisan dan baca kitab kuning gundul. Dari kedua tahap tersebut untuk menentukan Apakah Santri tersebut layak untuk dinyatakan lulus untuk wisuda atau tidak dalam memahami pembelajaran kitab kuning. Namun, terdapat kekurangan dari dua tahap tersebut, yakni membutuhkan lebih banyak waktu untuk melakukan proses seleksi 2 tahap dengan jumlah santri berkisar antara 300-500 orang dengan jumlah penguji berkisar 20-50 orang, juga banyaknya data yang terbilang subjektif. Oleh karena itu, dalam upaya ini, peneliti melakukan penelitian untuk mengembangkan model Klasifikasi Pemahaman Santri terhadap Kitab Kuning (Studi Kasus: Pondok Pesantren Mambaus Sholihin Gresik, Jawa Timur). Dalam penelitian ini digunakan data akademik yang terdiri dari sampel data 280 data siswi Madrasah Aliyah Mambaus Sholihin. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Pelatihan dan pengujian sistem dilakukan dengan fungsi kernel dan parameter dengan membandingkan hasil akurasi, presisi, dan recall. Berdasarkan uji performa perbandingan fungsi kernel, kernel Gaussian RBF (Radial Basis Function) merupakan fungsi kernel yang paling cocok untuk menghasilkan prediksi optimal. Jika dibandingkan dengan metode naive bayes mendapatkan hasil yang berbeda, jika metode Naive Bayes mendapatkan akurasi 70% sedangkan metode Support Vector Machine (SVM) didapatkan hasil akurasi sebesar 89%. Hasil akurasi terbaik didapatkan oleh kernel RBF, yakni mendapatkan akurasi sebesar 73% untuk data training dan untuk data testing sebesar 89%.

Kata Kunci: Algoritma SVM, Bahasa Arab, Kitab Kuning, Klasifikasi, Nahwu, Nilai Raport.