<![CDATA[Prediksi masa studi sangatlah dibutuhkan oleh manajemen perguruan tinggi dalam menentukan kebijakan preventif terkait dengan pencegahan sejak awal kasus DO (drop out) Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor akademis yang berpengaruh terhadap mahasiswa tersebut dapat lulus tepat waktu atau tidak dan membangun model prediksi terbaik dengan teknik data mining .Kriteria pemilihan model yang digunakan adalah dengan metode fitur selection chi square. Dengan Algoritma K-Means dihasilkan bahwa lama studi dipengaruhi oleh indeks prestasi per semester, jumlah mata kuliah mengulang , jumlah mata kuliah yang ditempuh dan jumlah pengambilan mata kuliah tertentu. Oleh sebab itu faktor - faktor tersebut dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola perguruan tinggi.Kata Kunci: chi square, k-means, prediksi, mahasiswa, data mining.]]>
Copyrights © 2019
