Prediksi Data Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Decision Tree menggunakan Rapidminer - Faruq, Umar Al; Fauzi, Mohammad Ainun Naja; Fatayasya, Ikhfal; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2024)
Prediksi kelulusan mahasiswa adalah upaya untuk memperkirakan kemungkinan seorang mahasiswa menyelesaikan studinya tepat waktu atau tidak. Hal ini sangat penting untuk membantu institusi pendidikan dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dalam mengelola program pendidikan. Melalui penelitian ini, institusi pendidikan dapat membuat keputusan yang lebih tepat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan akurasi tinggi. Penelitian ini dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, serta menggunakan metode Decision Tree, dengan data mahasiswa yang memiliki berbagai variabel seperti umur, status kelulusan, dan IPK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi prediksi kelulusan mencapai 96,57%. Penelitian ini juga dapat menjadi referensi bagi penelitian lanjutan dalam bidang prediksi data kelulusan mahasiswa.