Sistem prediksi dan evaluasi prestasi akademik mahasiswa di Program Studi Teknik Informatika menggunakan data mining - Rolansa, Freska; Yunita, Yunita; Suheri, Suheri (Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains, 2020)
Pada tahun 2019 Program Studi Teknik Informatika memiliki jumlah kelas reguler sebanyak 11 kelas dan sebanyak 1 kelas program kerjasama internasional dengan Perguruan Tinggi di Malaysia. Salah satu cara untuk menghasilkan mahasiswa yang berkualitas adalah dengan menciptakan sistem pembelajaran yang tepat terhadap mahasiswa. Sehingga mahasiswa tersebut memiliki prestasi yang baik dalam bidangnya. Penerapan dalam data mining adalah klasifikasi. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi atau meramalkan prestasi mahasiswa berdasarkan variabel –variabel tertentu. Teknik ini juga dapat diaplikasikan dalam mencari informasi penting berkaitan dengan prestasi mahasiswa. Berdasarkan teknik klasifikasi akan dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap prestasi mahasiswa serta seberapa besar pengaruhnya tersebut. Prestasi mahasiswa dalam hal ini direpresentasikan dengan nilai IPK. Hasilnya diharapkan dapat menjadi bahan masukan atau rekomendasi kepada pihak kampus khususnya manajemen di Program Studi Teknik Informatika untuk membuat sistem pembelajaran yang tepat dan dapat menangani dengan segera mahasiswa yang memiliki prestasi rendah dan upaya dalam melihat faktor-faktor yang berperan dalam peningkatan prestasi akademik mahasiswa