Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa - M Riski Qisthiano; Putri Armilia Prayesy; Istiana Ruswita (G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 2023)
Dalam melakukan proses klasifikasi terhadap prediksi kelulusan mahasiswa, ada banyak faktor dan kriteria dalam mengukur kelulusan mahasiswa tersebut, serta menentukan mahasiswa tersebut tepat atau tidaknya menyelesaikan studi. Oleh sebab itu, maka dibutuhkan suatu metode klasifikasi untuk melakukan pengukuran terhadap data prediksi kelulusan tepat waktu, penulis menggunakan dataset yang berasal dari beberapa perguruan tinggi tersebar di Kota Palembang. Model yang digunakan ini menggunakan Decision Tree yang berfungsi sebagai salah satu metode untuk melakukan klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah data alumni yang sudah dikumpulkan berasal dari perguruan tinggi di Kota Palembang, sedangkan kriteria untuk melakukan poses klasifikasi adalah jurusan, perguruan tinggi setiap mahasiswa, jenis kelas pilihan, dan nilai setiap mahasiswa yang diambil mulai dari semester awal sampai semester ke 4, lalu ada data tahun kelulusan mahasiswa tersebut, beserta data tahun masuk dari mahasiswa tersebut. Setelah peneliti menentukan atribut data yang akan mejadi bagian dari proses klasifikasi, peneliti memilih menggunakan alat bantu Rapidminer dalam mengelola data klasifikasi dengan model decision tree. Proses berikutnya penguji menggunakan 5 kali proses uji K-Fold Validation dengan membagi dataset ke dalam training dan testing. Hasil penelitian ini merupakan akurasi dari hasil klasifikasi terhadap peridiksi yang didapat dari alat bantu Rapidminer dan metode Decision Tree yang memiliki hasil akurasi sebesar 87.93%.