Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Putus Studi Menggunakan Algoritma Decision Tree pada Fakultas Teknik Unismuh Makassar - Yumi; Lukman; Bakti, Rizki Yusliana (Arus Jurnal Sains dan Teknologi, 2024)
Universitas Muhammadiyah Makassar (Unismuh Makassar) menghadapi tantangan signifikan dalam menangani masalah mahasiswa yang berpotensi putus studi, terutama di Fakultas Teknik. Faktor-faktor seperti rendahnya kemampuan akademik, keterbatasan biaya, dan kendala tempat tinggal menjadi pemicu utama masalah ini, yang pada gilirannya dapat menghambat kemajuan perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan mahasiswa yang berpotensi putus studi menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 dan mengevaluasi tingkat akurasi sistem klasifikasi tersebut. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan analisis statistik deskriptif. Dataset yang dianalisis terdiri dari 5657 mahasiswa Fakultas Teknik Unismuh Makassar, dengan atribut-atribut seperti pekerjaan dan penghasilan orang tua/wali, IPK, SKS, dan variabel lainnya yang relevan dengan status akademik mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 mampu mengklasifikasikan mahasiswa yang berpotensi putus studi dengan akurasi sebesar 100%. Nilai rata-rata precision dan recall masing-masing adalah 100%, sedangkan nilai rata-rata f1-score mencapai 100%. Temuan ini mengindikasikan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 memiliki performa yang tinggi dan merupakan metode yang efektif dalam mengidentifikasi mahasiswa dengan risiko putus studi, sehingga memungkinkan perguruan tinggi untuk mengambil langkah-langkah preventif yang lebih tepat sasaran.