Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STIMIK ESQ Menggunakan Decision Tree C4.5 - Mita Nurul Yatimah (Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani, 2021)
Kelulusan mahasiswa merupakan isu penting yang sering dibahas di perguruan tinggi. Hal ini berkaitan dengan penilaian akreditasi. Kualitas perguruan tinggi sangat dipengaruhi oleh proses penilaian akreditasi. Salah satu komponen penilaian akreditasi adalah kelulusan mahasiswa. Semakin banyak lulusan tepat waktu (empat tahun) maka akan semakin baik pula penilaian terhadap perguruan tinggi tersebut. Untuk itu penelitian ini akan melakukan prediksi secara dini kepada mahasiswa untuk melihat potensi kelulusan tepat waktu. Pada penelitian ini akan dilakukan di kampus STIMIK ESQ yang merupakan salah satu perguruan tingi yang ada di Jakarta. Hasil dari penelitian ini akan sangat bermanfaat bagi civitas akademik terutama para dosen untuk memperoleh hasil analisis yang sifatnya objektif, cepat dan terotomatisasi. Selain itu, hasil analisis ini dapat menjadi suatu informasi pendukung dalam memberikan penanganan-penanganan khusus terhadap mahasiswa. Penelitian ini menggunakan Decision tree C4.5 dalam melakukan prediksi tingkat kelulusan. Hasil akurasi yang diberikan penelitian ini sebesar 90% dengan menggunakan parameter jenis kelamin, usia, prodi, IPS1, SKS1, IPK1, IPS2, SKS2, IPK2, IPS3, SKS3, IPK3, IPS4, SKS4, IPK4, dan masa studi.