PREDIKSI MAHASISWA NON-AKTIF MENGGUNAKAN ALGRITMA C4.5: STUDI KASUS : UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SUKABUMI - Siti Rahma, Leonie; Budiman Kusdinar, Asep; Prajoko, Prajoko (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Dalam lingkungan perguruan tinggi di Indonesia, tingkat keberlanjutan studi mahasiswa menjadi perhatian penting, mengingat tingginya angka mahasiswa yang tidak melanjutkan studi. Untuk mengatasi permasalahan ini, machine learning khususnya menggunakan algoritma C4.5 digunakan untuk memprediksi potensi mahasiswa nonaktif. Dataset mahasiswa diambil dari Biro Kemahasiswaan dan Akademik Universitas Muhammadiyah Sukabumi, setelah melalui proses preprocessing, digunakan untuk melatih dan menguji model yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola kritis yang dapat memprediksi keputusan mahasiswa untuk tidak melanjutkan studi. Algoritma C4.5 dipilih karena kemampuannya menghasilkan model yang mudah diinterpretasikan, sehingga memudahkan pengambil kebijakan dan staf akademik untuk mengambil tindakan proaktif. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi yang menghasilkan 96.8%, presisi 98%, recall 94.2%, dan F1-score 96.5%, yang memberikan gambaran komprehensif tentang kinerja model dalam mengidentifikasi mahasiswa yang berpotensi tidak aktif. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem prediksi dan dapat menjadi dasar solusi keputusan berbasis data untuk meningkatkan tingkat keberlanjutan studi mahasiswa di perguruan tinggi di Indonesia.