Universitas Kristen Krida Wacana (UKRIDA) adalah salah satu perguruan tinggi swasta di Indonesia. UKRIDA secara periodik mengikuti proses akreditasi dan klaster universitas. Salah satu poin penilaian adalah kelulusan tepat waktu. Sayangnya, potensi terjadinya mahasiswa terlambat lulus atau drop out masih menjadi tantangan bagi organisasi. Untuk dapat melakukan tindakan mitigasi dan menyusun strategi retensi, perlu dilakukan prediksi terhadap mahasiswa yang berpeluang drop out (DO) dan terlambat lulus menggunakan data informasi dasar akademik. Hal tersebut dilakukan untuk membantu proses pengecekan mahasiswa DO yang sebelumnya masih manual. Selain itu, faktor informasi dasar akademik apa saja yang memengaruhi hasil prediksinya. Model yang dibangun menggunakan algoritma-algoritma yang diantaranya Logistic Regression, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting. Kontribusi praktis pada penelitian ini adalah UKRIDA dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk diimplementasikan pada sistem sehingga dapat memudahkan Koordinator Pangkalan Data UKRIDA dalam melakukan pengecekan secara otomatis. Kontribusi Teoritis pada penelitian ini, diharapkan dapat memberikan rekomendasi untuk akademis dalam membangun aspek teoritis terkait deteksi mahasiswa DO dan terlambat lulus. Hasilnya data yang digunakan untuk mendeteksi mahasiswa DO berhasil mencapai 99,42% pada metric precision dan 98,58% pada average precision. Data yang digunakan untuk mendeteksi mahasiswa terlambat lulus berhasil mencapai 78,51% pada metric precision dan AUC 82,86%. Faktor-faktor yang memengaruhi mahasiswa DO adalah status bayar karena terdapat mahasiswa yang hutang terprediksi DO, IPK dengan rata-rata dibawah 2 diprediksi DO, jumlah ulang mata kuliah di atas 1, tidak KRS di atas 2. Namun pada deteksi mahasiswa terlambat lulus, faktor-faktor yang memengaruhi hal tersebut adalah terdapat data yang lebih dari 1 Tidak KRS dan 24 kali mengulang mata kuliah serta dengan status bayar Hutang.