Beberapa mahasiswa memiliki tingkat performa akademik rendah yang dapat mengakibatkan mahasiswa tersebut untuk mengalami drop out. Berbagai faktor memengaruhi tingkat performa akademik mahasiswa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi performa akademik mahasiswa di Universitas Sebelas Maret berdasarkan tiga kategori faktor yaitu faktor sosial, ekonomi, dan akademik ke dalam 3 kategori hasil sangat baik, baik, dan kurang, dengan menggunakan seleksi fitur Information Gain dan metode klasifikasi Random Forest. Metode seleksi fitur digunakan untuk mengeliminasi faktor yang dianggap kurang relevan, yang kemudian dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan Random Forest dengan metode evaluasi model k-folds cross validation. Tingkat Akurasi Random Forest setelah penerapan seleksi fitur Information Gain meningkat sebanyak 0,4% serta 1,8% yaitu menjadi 90,8?n 90,7% untuk masing-masing nilai k=5 dan nilai k=10.
