Nama Penulis : Ammar Faridzki Syarif, Iqfal Fazrial Pramudya, Reno Fathoni Program Studi : Sistem Informasi Judul : End-to-end Machine Learning dan Visualisasi Berbasis Website Untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Menggunakan Data dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI): Studi Kasus Universitas Indonesia Pembimbing : Ari Wibisono, S.Kom., M.Kom Dr. Ir. Petrus Mursanto, M.Sc. Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart. Kata kunci: ketepatan waktu lulus, mahasiswa, website, machine learning, pemrograman front-end, pemrograman back-end