Prediksi Prestasi Belajar Mahasiswa Vokasi Menggunakan Algoritma C4.5 - Ning Ratwastuti; Luthfi Atikah; Radix Rascalia; Suhendra (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2023)
Prestasi belajar mahasiswa pada umumnya dilihat melalui IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) yang diprediksi selama perkuliahan. Namun, banyak ditemui mahasiswa yang kesulitan selama mengikuti proses pembelajaran, baik mahasiswa yang berasal dari jalur beasiswa maupun jalur reguler. Berdasarkan kondisi tersebut perlu dilakukan pemetaan data pendaftaran calon mahasiswa dari PMB Politenik ABC terhadap nilai IPK yang menggambarkan prestasi mahasiswa. Prediksi pada penelitian ini memanfaatkan algoritma C4.5 untuk melihat pengaruh data pendaftaran PMB terhadap prestasi belajar mahasiswa, baik jalur beasiswa maupun keseluruhan mahasiswa. Selain itu, untuk melihat pengaruh tiap data atribut dilakukan dengan seleksi menggunakan metode Gain Ratio. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa data pendaftaran PMB berpengaruh terhadap prestasi belajar mahasiswa, dan klasifikasi menggunakan atribut hasil seleksi mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan menggunakan keseluruhan atribut. Pada mahasiswa beasiswa, atribut kondisi sosial ekonomi mempengaruhi prestasi belajar. Namun pada keseluruhan data mahasiswa Politeknik ABC menunjukkan atribut penguasaan materi di sekolah asal membantu mahasiswa meningkatkan prestasi belajarnya.