IDENTIFIKASI FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES
DOI:
https://doi.org/10.31004/jrpp.v8i4.55242Keywords:
Data Mining, Decision Tree, Algoritma CART, Indeks Prestasi Kumulatif, Prediksi Akademik.Abstract
Prestasi akademik mahasiswa yang diukur melalui Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) merupakan salah Satu indikator utama keberhasilan proses pembelajaran di perguruan tinggi. Data akademik mahasiswa tersedia dalam jumlah besar namun belum dimanfaatkan secara optimal untuk menggali pola-pola tersembunyi yang mempengaruhi keberhasilan studi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor- faktor dominan yang mempengaruhi capaian IPK mahasiswa serta membangun model prediksi risiko akademik menggunakan teknik Data Mining. Metode yang digunakan adalah Decision Tree (Pohon Keputusan) dengan algoritma Classification and Regression Trees (CART). Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner terhadap 50 responden mahasiswa Teknik Informatika dengan variabel yang mencakup faktor internal (motivasi, gaya belajar) dan eksternal (lingkungan, ekonomi). Proses analisis dilakukan dengan menghitung nilai Gini Impurity dan Gini Gain untuk menentukan atribut pemecah terbaik (splitting attribute). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CART mampu mengklasifikasikan profil mahasiswa ke dalam kategori risiko akademik. Ditemukan bahwa faktor kesesuaian jurusan memiliki pengaruh signifikan dalam menentukan peluang mahasiswa memperoleh IPK di atas rata-rata, sementara faktor motivasi menunjukkan tingkat redundansi akibat variasi data yang rendah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode CART efektif digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi institusi dalam merancang strategi bimbingan akademik yang lebih tepat sasaran.References
Algoritma, M., Dan, C., & Algoritma, C. (n.d.). UNSIKA. 13(3).
Alvian Setiono, S., & Purwanto, E. (2025). Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Bisnis, 401–406. https://doi.org/10.47701/4q3z9j41
Indah Prabawati, N., Widodo, & Ajie, H. (2019). Kinerja Algoritma Classification And Regression Tree (Cart) dalam Mengklasifikasikan Lama Masa Studi Mahasiswa yang Mengikuti Organisasi di Universitas Negeri Jakarta. PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer, 3(2), 139–145. https://doi.org/10.21009/pinter.3.2.9
Kasus, S., Alumni, D., Teknik, F., & Bengkulu, U. (2022). Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Penerapan Algoritme Cart ( Classification And Regression Trees ). 10(1).
Kpt, E. (2024). Abstrak. 16(2), 334–339.
Muriyatmoko, D., Musthafa, A., & Wijaya, M. H. (2024). Klasifikasi Profil Kelulusan Nilai AKPAM Dengan Metode Decision Tree. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi 2024 Fakultas, April, 448–453.
Pambudi, R. H., & Setiawan, B. D. (2018). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal. 2(7), 2637– 2643.
Rafika, C. S., Reynanada, R. M., & Sari, A. P. (2025). Penerapan Decision Tree CART untuk Klasifikasi Risiko Gagal Studi Mahasiswa. 4, 37–46.
Rolansa, F., Yunita, Y., Suheri, S., Studi, P., Informatika, T., & Negeri, P. (2020). Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains. 9(1),
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Kristin Lourensi Sitompul, Petti Indrayati Sijabat, Puteri Fajar Addini, Rossya Diva Anwar, Icha Nurhidayah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
