PENERAPAN DECISION TREE UNTUK MENGANALISIS KEMUNGKINAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA BARU - Andie Andie (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2016)
Siswa adalah salah satu aset penting dalam sebuah Universitas, terutama di perguruan tinggi swasta. Kecenderungan didapat mahasiswa baru untuk perguruan tinggi swasta di Indonesia telah menurun dan membuat proses pendaftaran mahasiswa baru lebih menantang dari pada sebelumnya. Perguruan tinggi kesulitan mendapatkan informasi mengenai jumlah mahasiswa baru yang akan registrasi dari daftar mahasiswa yang sudah dinyatakan lulus dalam seleksi penerimaan mahasiswa baru. Penelitian ini mencoba untuk memprediksi apakah seorang siswa calon akan cenderung melanjutkan studi mereka atau tidak, menggunakan metode Data mining Decision Tree yang disebut algoritma C4.5. Seperangkat aturan akan dibuat sebagai dasar untuk dibandingkan dengan data baru yang pada akhirnya akan menghasilkan prediksi apakah siswa akan melanjutkan studi (proses registrasi) atau tidak. Penelitian ini akan dilakukan di Universitas Islam Kalimantan (UNISKA) Muhammad Arsyad Al-Banjary Banjarmasin menggunakan data 3 tahun yaitu tahun 2013 sampai 2015. Adapun hasil akhirnya, UNISKA akan dapat memprediksi (dari jumlah total terdaftar calon mahasiswa), kemungkinan setiap siswa yang akan melanjutkan proses sampai mereka belajar di UNISKA. Output dari Sistem ini akan dilaksanakan dalam Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru tahun yang akan datang karena manajemen akan mengambil langkah lebih lanjut dalam mengantisipasi sasaran mahasiswa baru setiap tahun.