The marketplace industry in Indonesia is starting to grow rapidly over time. Behind the convenience, some users still feel dissatisfied when making transactions. Problems that are often encountered are product incompatibility, delivery problems, types of payment methods, unsatisfactory service, to difficult return policies. In addition, many considerations such as prices, discounts, and promos make users confused about choosing the right marketplace to make transactions. This study applies the AHP-TOPSIS method as decision support to determine the best marketplace in Indonesia with the criteria used, namely discounts & promos, services, features, product quality, payment methods, and availability of goods. While the alternatives used are Tokopedia, Shopee, Blibli, Lazada, and Bukalapak. The results of the implementation with the AHP-TOPSIS method resulted in Shopee being the best marketplace recommendation with a preference value of 0.9897, followed by Tokopedia with a value of 0.7289, Lazada with a value of 0.4145, Bukalapak with a value of 0.0641 and Blibli with a value of 0.0059. The results of this study are expected to be useful for the community in making decisions on choosing the marketplace that best suits their needs and circumstances for conducting transactions

Dampak pandemi COVID-19 membuat lembaga pendidikan mengubah metode belajar menjadi pembelajaran jarak jauh secara daring. Banyak perguruan tinggi menyatakan keprihatinannya pada prestasi akademik mahasiswanya selama selama periode tersebut, namun disisi lain terdapat mahasiswa yang merasa puas dan nyaman. Di masa pasca pandemi terjadi transisi bertahap untuk kembali ke pembelajaran tatap muka.  Ini dilakukan karena pembelajaran tatap muka dianggap lebih efektif dibandingkan pembelajaran daring. Untuk meningkatkan dan memantau kemajuan prestasi akademik mahasiswa demi menghasilkan lulusan yang berkualitas, maka diperlukan analisis terkait perilaku dan prestasi belajar mahaiswa, salah satunya dengan menggunakan teknik data mining. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola dan faktor yang mempengaruhi prestasi akademik mahasiswa saat dan pasca pandemi COVID-19. Chi-Square dan Mutual Information diterapkan sebagai seleksi fitur untuk menentukan fitur paling berpengaruh pada data. Data dengan fitur optimal akan dilakukan klasifikasi dengan algoritma NBC, CART, RF, dan SVM. Berdasarkan hasil dan analisis yang dilakukan, dapat disimpulkan seleksi fitur efektif dalam meningkatkan kemampuan model dan mempercepat waktu komputasi. Pemodelan dengan 4 algoritma dan 2 metode seleksi fitur menghasilkan CART dengan Chi-Square pada 2 fitur sebagai model terbaik dengan akurasi 89,00%, precision 87,72%, recall 93,57% dan waktu komputasi 0,01814s. Dibandingkan tanpa seleksi fitur, performa CART dengan Chi-Square mengalami peningkatan akurasi sebesar 3% dan waktu komputasi 0,00629s. Chi-Square menjadi seleksi fitur yang efektif pada penelitian ini, yang mana Chi-Square unggul pada rara-rata recall dan waktu komputasi dibandingkan Mutual Information.