PENGGUNAAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KEGAGALAN AKADEMIK MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA INSTITUT XYZ
Kegagalan akademik merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi oleh perguruan tinggi, terutama terkait dengan mahasiswa yang mengalami Drop out. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama yang berkontribusi terhadap kegagalan akademik mahasiswa dan membangun model prediksi yang akurat untuk mengantisipasi mahasiswa berisiko Drop out. Dengan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5, dilakukan analisis terhadap data mahasiswa yang mencakup atribut seperti IPK, jumlah SKS, tahun masuk, asal wilayah, dan golongan UKT. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari mahasiswa jurusan Teknik Informatika di Institut XYZ, dengan total 787 data mahasiswa dari angkatan 2019 hingga 2022. Dari jumlah tersebut, data dibagi menjadi 629 sampel untuk pelatihan (training) dan 158 sampel untuk pengujian (testing). Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan proses pelatihan model menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 dan pengujian model melalui metode Cross Validation. Setiap atribut dianalisis berdasarkan nilai gain untuk menentukan pengaruhnya terhadap kegagalan akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor jumlah SKS dan IPK adalah dua faktor paling signifikan yang memengaruhi kegagalan akademik mahasiswa. Faktor lainnya yang juga berperan adalah tahun masuk, asal wilayah, dan golongan UKT. Model prediksi yang dibangun menunjukkan tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu 99%, dengan nilai precision mencapai 100%, recall sebesar 99%, dan F1-Score sebesar 100%. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi faktor-faktor utama penyebab kegagalan akademik serta membangun model prediksi yang efektif dalam mendeteksi mahasiswa yang berisiko Drop out.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2409240331
Keyword
Kegagalan Akademik Algoritma C4.5 Prediksi Data Mining