Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode RandomForest

Abstract

Salah satu faktor yang menentukan kualitas perguruan tinggi
adalah persentasi kemampuan mahasiswa untuk
menyelesaikan studi tepat waktu. Beberapa faktor dapat
dilihat dari Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang
mencerminkan seluruh nilai yang diperoleh mahasiswa setiap
semester yang sedang berjalan, dan jumlah SKS yang telah
ditempuh mahasiswa. Berdasarkan data kelulusan yang di
peroleh dari PDPT STMIK Amik Riau dari tahun 2019 sampai
2022 berjumlah 511 data. Masalah tingkat kelulusan
mahasiwa banyak dialami oleh perguruan tinggi. Faktor utama
yang menentukan reputasi suatu perguruan tinggi salah
satunya adalah kelulusan mahasiswa yang tepat waktu.
Sehubungan dengan hal itu dilakukanlah penelitian yang
bertujuan menghasilkan sebuah analisa yang dapat dijadikan
acuan bagi STMIK Amik Riau untuk mengatasi masalah
tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest.
Variabel klasifikasi yang dihasilkan berdasarkan kategori
Tepat waktu dengan ipk tinggi, Tepat waktu dengan ipk
sedang, Tepat waktu dengan ipk rendah, Tidak tepat waktu
dengan ipk tinggi, Tidak tepat waktu dengan sedang, Tidak
tepat waktu dengan ipk rendah. Dengan menggunakan
algoritma random forest dan variable yang digunakan,
diperoleh tingkat akurasi sebesar 98%. Nilai akurasi yang
diperoleh ini menunjukkan bahwa proses klasifikasi yang
dilakukan akurat.