Mahasiswa drop out memiliki dampak negatif untuk mahasiswa serta perguruan tinggi. Mahasiswa dikatakan drop out apabila mahasiswa tersebut belum dapat menyelesaikan masa studinya dalam rentang waktu yang telah ditentukan. Data mengenai status penyelesaian serta data akademis mahasiswa terekap pada Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti). Berdasarkan data tersebut, mahasiswa drop out pada tahun 2019 mencapai 602.208 mahasiswa atau 7% dari total mahasiswa. Penelitian menggunakan data PDDikti untuk memprediksi drop out telah dilakukan untuk mahasiswa yang telah mencapai tujuh tahun masa studi. Namun, belum terdapat sistem berbasis web yang dapat memprediksi mahasiswa drop out menggunakan data semester yang lebih sedikit dan visualisasi yang menggambarkan mahasiswa drop out berdasarkan data yang diperoleh dari PDDikti melalui API tertentu. Penelitian ini membandingkan empat model pembelajaran mesin untuk memprediksi drop out dimana model CatBoost dengan teknik undersampling edited nearest neighbors merupakan classifier terbaik untuk memprediksi drop out dengan f1-score sebesar 64.23%. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat digunakan untuk melakukan visualisasi data berdasarkan API yang digunakan untuk memperoleh data dari PDDikti dan juga prediksi mahasiswa yang berpotensi drop out berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi mahasiswa drop out berhasil divisualisasi dengan menggunakan diagram sankey, diagram geo, dan diagram bar. Perolehan data dapat dilakukan menggunakan query data dengan API yang dibuat menggunakan Express.js dan Flask.