IMPLEMENTASI PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGUNAKAN METODE ID3 BERDASARKAN IPK - Yuswardi Yuswardi; Husaini Husaini; Rauzatul Jannah (Jurnal Real Riset, 2022)
Seorang mahasiswa dinyatakan lulus tepat waktu jika dapat menyelesaikan pendidikan selama minimal 8 semester atau 4 tahun. Untuk mewujudkan hal tersebut, perkembangan nilai Indeks Prestasi sangat membantu dalam proses penyelesaian lulus suatu mahasiswa. Dengan memantau hasil belajar di Universitas berupa nilai IP tiap semester, seorang mahasiswa dapat dinyatakan lulus tepat waktu atau tidak. Pada penelitian ini dibuat aplikasi untuk Memprediksi kegiatan mahasiswa dan tingkat kelulusan mahasiswa. Harapan dengan adanya metode ini semua mahasiswa dapat diprediksi kegiatannya saat kelulusan kuliah dan tingkat kecepatan studinya, sehingga kepada mereka dapat diberikan early warning atau peringatan dini agar lebih memperbaiki sistem belajarnya lagi. Pohon Keputusan merupakan salah satu teknik terkenal dalam data mining dan merupakan salah satu metode yang populer dalam menentukan keputusan suatu kasus. Hal ini karena metode ini tidak memerlukan proses pengelolaan pengetahuan terlebih dahulu dan dapat menyelesaikan dengan sederhana kasus-kasus yang memiliki dimensi yang besar. ID3 merupakan algoritma pohon keputusan yang sering digunakan untuk membuat suatu pohon keputusan karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan keputusan. Algoritma pohon keputusan ID3 untuk memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan IP di Fakultas Teknik. Dari penelitian yang dilakukan, diketahui yang digunakan sebagai data master disini adalah mahasiswa Fakultas teknik di universitas Jabal Ghafur sebanyak 30 dan yang menjadi datatesting disini adalah mahasiswa semester 7 sebanyak 30. Disini 60 data dihitung secara manual menggunakan metode ID3 dan 30 data dihitung di program aplikasi. Hasil akhir dari penelitian ini membuktikan bahwa algoritma ID3 memiliki tingkat akurasi dengan nilairata-rata sebesar 85%.Kata kunci: Pohon Keputusan, Kegiatan, Kelulusan, ID3.