PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI PEMILIHAN PROGRAM STUDI CALON MAHASISWA BARU MELALUI OPTIMASI ALGORITMA DECISION TREE DENGAN TEKNIK PRUNING DAN ENSEMBLE - Mulyo, Harminto; Maori, Nadia Annisa (Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara, 2024)
ENHACING PREDICTION ACCURACY OF NEW STUDENT PROGRAM SELECTION THROUGH DECISION TREE ALGORITHM OPTIMIZATION WITH PRUNING TECHNIQUE AND ENSEMBLEIn the current era of reform and globalization, the complexity of choosing the right study program is increasing with the many choices available. One of the challenges faced by the Nahdlatul Ulama Islamic University (UNISNU) Jepara is the increase in students with non-active status which can have an impact on the reputation of the university. One of the factors that can influence is the inaccuracy of students in choosing a study program, so that they are reluctant to continue because they are not enthusiastic about continuing their studies. The solution provided is to predict the selection of the right study program for prospective new students by utilizing the Decision Tree algorithm which is optimized with pruning and ensemble techniques with Random Forest which can help overcome overfitting in the decision tree. The data used is UNISNU student data from 2013 to 2023 with a total of 15,289 records and 52 attributes. The results showed that the Decision Tree and Random Forest models provided the highest accuracy, namely 0.88 with a max_depth value of 20 and succeeded in overcoming the problem of overfitting the decision tree. This model can then be used as a recommendation in predicting the selection of study programs for prospective new students at UNISNU Jepara.Dalam era reformasi dan globalisasi saat ini, kompleksitas dalam memilih program studi yang sesuai semakin meningkat dengan banyaknya pilihan yang tersedia. Salah satu tantangan yang dihadapi oleh Universitas Islam Nahdlatul Ulama (UNISNU) Jepara adalah meningkatnya mahasiswa dengan status non-aktif yang dapat berdampak pada reputasi universitas. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi adalah ketidaktepatan mahasiswa dalam memilih program studi, sehingga enggan untuk meneruskan karena tidak bersemangat dalam melanjutkan perkuliahan. Solusi yang diberikan adalah dengan melakukan prediksi pemilihan program studi bagi yang tepat bagi calon mahasiswa baru dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree yang dioptimalkan dengan teknik pruning dan ensemble dengan Random Forest yang dapat membantu mengatasi overfitting pada decision tree. Data yang digunakan adalah data mahasiswa UNISNU dari tahun 2013 sampai dengan 2023 dengan jumlah 15.289 record dan 52 atribut. Hasil penelitian menunjukkan model Decision Tree dan Random Forest memberikan akurasi tertinggi, yaitu 0.88 dengan nilai max_depth sebesar 20 dan berhasil mengatasi masalah overfitting pada decision tree. Model ini selanjutnya dapat menjadi rekomendasi dalam prediksi pemilihan program studi bagi calon mahasiswa baru di UNISNU Jepara.