Haikal. 2026. Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Karier Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree BerdasarkanNilai Akademik Berbasis Mobile (Dibimbing oleh ulvah dan Tsamratul’aeni)

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi prediksi karier mahasiswa menggunakan metode Decision Tree berdasarkan nilai akademik berbasis Android. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, sedangkan pembentukan model Decision Tree dilakukan menggunakan algoritma CHAID pada perangkat lunak XLSTAT. Dataset penelitian terdiri atas 200 data alumni mahasiswa dengan 51 atribut nilai mata kuliah, yang dibagi menjadi 160 data pelatihan dan 40 data pengujian menggunakan metode Random Validation. Aturan klasifikasi yang dihasilkan kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi CAREERPATH.ID untuk menghasilkan rekomendasi karier secara otomatis berdasarkan data akademik pengguna. Pengujian aplikasi dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas sistem dan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kemudahan penggunaan aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berfungsi sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan pengujian Black Box. Model Decision Tree memperoleh tingkat akurasi sebesar 80,00%, sehingga dinilai layak untuk diimplementasikan sebagai dasar dalam proses rekomendasi karier. Selain itu, hasil pengujian System Usability Scale (SUS) terhadap 25 responden memperoleh nilai rata-rata sebesar 77,60%, yang termasuk dalam kategori good, memperoleh grade B, dan berada pada tingkat acceptabel. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi CAREERPATH.ID mampu memberikan rekomendasi karier berdasarkan data akademik mahasiswa serta memiliki tingkat kemudahan penggunaan yang baik sehingga layak digunakan sebagai media pendukung dalam membantu mahasiswa menentukan rekomendasi karier.