<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Big Data dalam Sistem Informasi Akademik guna meningkatkan retensi mahasiswa di perguruan tinggi. Dengan memanfaatkan teknik analisis data besar, penelitian ini mengidentifikasi pola akademik, perilaku belajar, dan faktor-faktor risiko yang dapat memengaruhi keputusan mahasiswa untuk tetap melanjutkan studi. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data akademik mahasiswa dari sistem informasi, pemrosesan menggunakan alat Big Data, serta penerapan algoritma prediktif untuk mengklasifikasikan mahasiswa berisiko rendah dan tinggi dalam hal retensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model analisis Big Data mampu memprediksi mahasiswa yang berisiko putus studi dengan akurasi tinggi, serta memberikan rekomendasi intervensi yang tepat waktu. Simpulan penelitian menegaskan bahwa integrasi Big Data dalam Sistem Informasi Akademik dapat menjadi alat strategis bagi perguruan tinggi untuk meningkatkan retensi mahasiswa melalui pengambilan keputusan berbasis data yang lebih efektif]]>
Copyrights © 2026
