Analisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif

Abstract

Presentasi mahasiswa yang lulus tepat waktu pada perguruan tinggi merupakan salah satu faktor penentu kualitas perguruan tinggi.  Data dari Pusat Statistik Pendidikan Badan Penelitian dan Pengembangan Departemen Pendidikan Nasional Republik Indonesia menunjukkan bahwa presentasi kelulusan mahasiswa tepat waktu hanya mencapai 51,97% saja dan 48,03% tidak diketahui statusnya apakah menempuh studi tidak tepat waktu, memiliki status non aktif, atau drop out. Perguruan tinggi memiliki data akademik dan biodata mahasiswa sejak mereka mendaftar hingga lulus kuliah.  Algoritma  klasifikasi data mining  Decision Tree  dapat digunakan untuk melalukan prediksi  mahasiswa non aktif,  sehingga dapat memberikan warning bagi mahasiswa untuk lebih meningkatkan prestasi belajar dan mencegah kasus mahasiswa drop out.