Prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa untuk pemantauan program studi menggunakan metode data mining - Rachardian, Seprima; Sediyono, Eko (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana, 2024)
Penelitian ini melakukan eksplorasi data (data mining) menggunakan data mahasiswa pada Program Studi sarjana (S1) di Universitas PQR tahun akademik 2023/2024. Penelitian bertujuan memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa sesuai dengan syarat pemantauan Badan Akreditasi (masa studi tepat waktu mahasiswa adalah empat tahun). Parameter data pengujian menggunakan data master mahasiswa, data transaksi mahasiswa, dan data status kelulusan mahasiswa angkatan 2019 pada tahun akademik 2023/2024. Pengujian dilakukan menggunakan metode algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN). Hasil data training diperoleh accuracy 75%, nilai precision 75%, dan nilai recall 0%. Data testing algoritma k-NN memperoleh hasil accuracy 87.76%, nilai precision 89.19%, dan nilai recall 83.33%. Hasil uji data training dan data testing menunjukkan persentase yang cukup tinggi untuk tidak lolos pemantauan. Pimpinan Perguruan Tinggi dapat mengambil langkah awal dari hasil prediksi tersebut, guna mengambil kebijakan akademik untuk meningkatkan lulusan tepat waktu.