<![CDATA[Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa dapat mempengaruhi kualitas dari suatu perguruan tinggi, sehingga perlu diperhatikan faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Metode yang dapat digunakan adalah metode klasifikasi data mining yaitu metode CHAID dan Exhaustive CHAID. Metode CHAID dan Exhaustive CHAID merupakan metode klasifikasi non parametrik yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan data dengan membangun pohon klasifikasi. Metode ini dapat memberikan informasi berupa variabel independen yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perbandingan hasil klasifikasi CHAID dan Exhaustive CHAID pada klasifikasi kelulusan mahasiswa. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data alumni mahasiswa Program Studi Statistika FMIPA Untan yang lulus pada Periode I Tahun Ajaran 2017/2018 sampai Periode II Tahun Ajaran 2022/2023. Variabel dependen yang digunakan adalah Status Kelulusan (Y), sedangkan variabel independen yang digunakan yaitu Jenis Kelamin (X1), Daerah Asal (X2), Akreditasi Sekolah (X3), Jalur Masuk (X4), Beasiswa (X5), Status Kelulusan Tes TUTEP Pertama (X6), IPK Semester 1 (X7), IPK Semester 2 (X8), IPK Semester 3 (X9) dan IPK Semester 4 (X10). Proses analisis dengan metode CHAID dan Exhaustive CHAID terdiri dari tiga tahapan yaitu penggabungan, pemisahan, dan penghentian. Hasil analisis diperoleh bahwa metode CHAID dan Exhaustive CHAID masing-masing memiliki tiga variabel yang berpengaruh signifikan. Tingkat akurasi yang dihasilkan metode CHAID dan Exhaustive CHAID masing-masing 83,56% dan 82,86%, artinya dalam kasus ini metode yang lebih baik adalah metode CHAID karena menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode Exhaustive CHAID. Kata Kunci : data mining, kelulusan mahasiswa, pohon klasifikasi]]>
