<![CDATA[Ketepatan waktu kelulusan santri merupakan indikator kunci efektivitas tata kelola dan pembinaan di lembaga pesantren. Di Pondok Modern Tazakka, pemantauan perkembangan santri masih bersifat konvensional sehingga berisiko menyebabkan keterlambatan studi baru terdeteksi pada fase akhir. Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 berbasis metodologi CRISP-DM menggunakan RapidMiner Studio untuk mengklasifikasikan status kelulusan tepat waktu santri berdasarkan atribut demografis dan afektif (jenis kelamin, status santri, umur, penilaian akhlaq/suluk, status nikah) serta rangkaian nilai rata-rata semester tahun ajaran 2013–2019. Model dibangun dari data historis 149 santri dan dievaluasi melalui skema Split Data (80:20) yang menghasilkan akurasi 96,67%, serta 10-Fold Cross-Validation yang menghasilkan akurasi 95,24% (±5,66%). Berdasarkan kriteria Gain Ratio, Rata-Rata Semester 2 (2018–2019) dan Rata-Rata (2017–2018) terpilih sebagai simpul akar dan simpul pemisah internal karena memiliki korelasi paling dominan terhadap label kelulusan. Namun, karena kedua atribut tersebut dicatat pada akhir masa studi hampir bersamaan dengan penetapan status kelulusan itu sendiri korelasi yang sama juga mengindikasikan potensi data leakage yang menyebabkan akurasi model tampak tinggi tanpa memberikan nilai guna deteksi dini yang sesungguhnya. Dengan demikian, aturan keputusan yang dihasilkan terbukti andal untuk memverifikasi status kelulusan menjelang akhir masa studi, tetapi belum dapat diklaim sebagai Early Warning System yang teruji untuk awal atau pertengahan masa studi. Penelitian ini mengusulkan skema Prediksi Bertahap (Multi-Stage Prediction) yang memisahkan skenario deteksi dini berbasis atribut non-tahun-akhir dari skenario verifikasi akhir, sebagai arah pengembangan lanjutan dan bukan sebagai hasil yang telah diuji secara empiris pada penelitian ini.]]>
