Penerapan Teknik Data Mining Terhadap Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5

Abstract

Pendidikan tinggi adalah elemen kunci dalam pengembangan sumber daya manusia, dan dalam era informasi, data yang dihasilkan oleh perguruan tinggi semakin melimpah, termasuk data mengenai masa studi mahasiswa. Masa studi mahasiswa menjadi indikator penting dalam mengevaluasi efisiensi dan efektivitas sistem pendidikan tinggi. Penelitian ini memaparkan penerapan algoritma C4.5 pada analisis data masa studi mahasiswa dengan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa atribut IPS1 (Indeks Prestasi Semester 1) merupakan faktor penentu dalam menentukan apakah seorang mahasiswa akan lulus atau terlambat. Dalam analisis data, jika nilai IPS1 melebihi 2.950, mahasiswa dianggap "Lulus," sedangkan jika kurang dari atau sama dengan 2.950, mereka dianggap "Terlambat." Hasil ini memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil kebijakan di dunia pendidikan tinggi, menunjukkan potensi dalam memanfaatkan teknologi informasi dan data mining untuk meningkatkan efisiensi sistem pendidikan.