Klasifikasi Data Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C.45 - anas, azwar; Zebua, Ade Jermawinsyah; Akhmadi, Akhmadi (Jurnal Ilmiah Media Sisfo, 2025)
Perkembangan teknologi informasi dan ilmu komputer telah mendorong berbagai institusi, termasuk perguruan tinggi, untuk mengoptimalkan pemanfaatan data dalam proses pengambilan keputusan. Setiap mahasiswa memiliki himpunan data yang akan berbeda. Hal ini tergantung dari mahasiswa dalam kemampuan akademik maupun non akademik. Semakin besar jumlah mahasiswa, semakin beragam pula variasi nilai yang dihasilkan. Kumpulan data tersebut akan tampak seperti sekadar tumpukan informasi tanpa makna apabila tidak dilakukan analisis secara mendalam. Namun, melalui penerapan metode data mining, data tersebut dapat diolah menjadi pengetahuan baru yang sebelumnya tersembunyi dan tidak teridentifikasi secara eksplisit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasin data mahasiswa berdasarkan dua target yaitu lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu. Metode yang digunakan adalah algoritma klasifikasi C4.5 dan software data mining Weka. Data training yang digunakan berjulah 83. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi data diklasifikan dengan benar mencapai 91,5663% dan 61 mahasiswa akan lulus tepat waktu dari total 83 orang yang diklasifikasikan. Variabel dengan gain tertinggi adalah IPK dan diikuti oleh Beasiswa.