Pendidikan merupakan faktor utama dalam membangun kualitas sumber daya manusia, di mana tingkat kelulusan siswa menjadi indikator keberhasilan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Decision Tree dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan siswa di MTs Misykatul Ulum dengan fokus pada nilai ujian akhir madrasah dan tingkat kehadiran. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi, pemodelan, dan evaluasi, dengan implementasi menggunakan Python, Scikit-learn, Streamlit, dan SQLite. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi mampu mencapai akurasi 100% dengan nilai precision, recall, dan F1-score sempurna (1.00), di mana nilai ujian akhir menjadi faktor dominan dan kehadiran sebagai faktor pendukung. Aplikasi yang dikembangkan memungkinkan prediksi kelulusan secara otomatis, penyimpanan riwayat, serta visualisasi berupa pohon keputusan, confusion matrix, dan grafik pendukung. Dengan demikian, algoritma Decision Tree terbukti efektif dalam mengidentifikasi faktor-faktor kelulusan siswa dan dapat dijadikan dasar untuk pengembangan sistem evaluasi akademik yang lebih objektif, efisien, dan berbasis data.