Analisis Prediktif Intensi Berwirausaha Mahasiswa Akuntansi Menggunakan Machine Learning - Defry Hamdhana; Muhammad Yusra (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi intensi berwirausaha di kalangan mahasiswa akuntansi melalui penerapan model machine learning, khususnya K-Nearest Neighbor (K-NN). Kewirausahaan dianggap memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi dan penciptaan lapangan kerja, terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Namun, tidak semua mahasiswa menunjukkan minat yang kuat untuk menjadi wirausahawan setelah lulus, termasuk mahasiswa akuntansi yang umumnya memiliki prospek karier di bidang keuangan. Penelitian ini menggunakan Theory of Planned Behavior (TPB) sebagai dasar teoretis untuk memahami faktor sikap, norma subjektif, dan kontrol perilaku dalam memengaruhi intensi berwirausaha mahasiswa. Data dikumpulkan dari 30 mahasiswa akuntansi di Politeknik Negeri Lhokseumawe dan Universitas Islam Kebangsaan Indonesia melalui kuesioner terkait pelatihan kewirausahaan, kemudian dianalisis menggunakan model K-NN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sikap positif dan dukungan sosial memiliki pengaruh signifikan terhadap intensi berwirausaha. Model K-NN dengan parameter K = 3 menunjukkan akurasi sebesar 83%, yang mengindikasikan potensi penerapan machine learning dalam memprediksi intensi berwirausaha. Temuan ini berkontribusi pada literatur kewirausahaan serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan program pelatihan kewirausahaan yang lebih komprehensif di lingkungan pendidikan.