Dalam melakukan proses klasifikasi terhadap prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu adabanyak, kriteriayang digunakan mulai dari jurusan, jenis kelas dan nilai semester mahasiswa yang merupakan salah satu faktordalam menentukan mahasiswa tersebut tepat atau tidaknya menyelesaikan studi. Maka dibutuhkan suatu modeluntuk melakukan kelasifikasi terhadap hasil prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu, denganmenggunakan dataset alumni yang datanya didapat dari beberapa kampus di Kota Palembang. Model yangdigunakan ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang berfungsi sebagai salah satu model untukmelakukan klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah data alumni yang sudah dikumpulkan dari beberapaUniversitas atau Institusi yang ada di Kota Palembang, sedangkan kriteria untuk melakukan poses klasifikasiadalah jurusan, Perguruan Tinggi setiap mahasiswa, jenis kelas pilihan dan nilai setiap semester mahasiswa yangdiambil dari semester 1 sampai dengan 4, tahun lulus setiap mahasiswa, dan angkatan pada saat mahasiswa masuk.Lalu dari attribut dan model yang digunakan, peneliti menggunakan alat bantu utnuk mengelola data yaituRapidminer untuk melakukan pemrosesan dataset yang sudah disiapkan. Selanjutnya penguji menggunakan 5 kaliproses uji K-Fold Validation dengan membagi dataset kedalam training dan testing. Hasil penelitian ini merupakanakurasi dari hasil klasifikasi terhadap peridiksi yang didapat dari alat bantu Rapidminer dan model Support VectorMachine (SVM) yang memiliki hasil akurasi sebesar 85.06%.
