Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sadewa: Publikasi Ilmu Pendidikan, Pembelajaran dan Ilmu Sosial Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial Semantik : Jurnal Riset Ilmu Pendidikan, Bahasa dan Budaya Jurnal Media Akademik (JMA) JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK Edukasi Elita : Jurnal Inovasi Pendidikan Imajinasi: Jurnal Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknologi
Khairunnisa Nasution
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Media Akademik (JMA)

 1 
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN DECISION TREE: STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA ID3 DAN C4.5 Hadi Putra; Khairunnisa Nasution; Elkin Rilvani
Jurnal Media Akademik (JMA) Vol. 3 No. 7 (2025): JURNAL MEDIA AKADEMIK Edisi Juli
Publisher : PT. Media Akademik Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62281/v3i7.2561

Abstract

Prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa merupakan fokus penting dalam meningkatkan kualitas dan efektivitas pendidikan tinggi secara keseluruhan. Identifikasi secara akurat terhadap mahasiswa yang berisiko mengalami keterlambatan kelulusan memungkinkan institusi akademik untuk melakukan intervensi yang tepat dan tepat waktu guna membantu mahasiswa tetap berada pada jalur kelulusan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma decision tree yang banyak digunakan, yaitu ID3 dan C4.5, dalam memprediksi kelulusan tepat waktu berdasarkan sejumlah atribut akademik dan non-akademik yang relevan. Atribut-atribut tersebut mencakup Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), jumlah Satuan Kredit Semester (SKS), lama studi, keaktifan dalam organisasi, dan tingkat kehadiran kuliah. Model prediksi dibangun menggunakan data historis akademik mahasiswa program sarjana dari salah satu universitas swasta di Indonesia. Proses evaluasi dilakukan dengan mengukur performa model melalui akurasi klasifikasi dan struktur pohon keputusan yang dihasilkan. Hasil menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan ID3, baik dari segi akurasi prediksi maupun efisiensi model. Temuan ini menunjukkan potensi metode decision tree, khususnya C4.5, sebagai alat yang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan akademik, deteksi risiko secara dini, dan perencanaan institusional. Pada akhirnya, penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem pemantauan mahasiswa yang kuat dan andal, guna menunjang manajemen pendidikan berbasis data serta meningkatkan tingkat kelulusan di perguruan tinggi Indonesia.
Co-Authors Anastasia Desmeria Br Ginting Anjeli Mutiara Sella Simanjuntak Dessy Kartika Sari Dwi Tarisya Elkin Rilvani ELVI MAILANI Fiska Salsabilla Hadi Putra Imel Fitaloca Tambunan Immanuel Hasiholan Siregar Isyrofirrahmah Isyrofirrahmah Mei Vina Estetika Br Sembiring Monalisa Chaira Nainggolan Muhamad Ahyar Fadly Siregar Nur Rarastika Rahmilawati Ritonga Rehan Safira Rehan Shafira Riski Margaretha Nadeak Sofia Maharaja SRI RAHAYU Susmitha Marina Angel Syahrial Syahrial Tondang Raja Pangihutan Purba Widya Asmara