Nghiên cứu nhằm thực hiện lựa chọn mô hình Machine Learning tối ưu để dự đoán tình trạng sinh viên tốt nghiệp đúng hạn. Bằng việc sử dụng tập dữ liệu của sinh viên chuyên ngành Ngân hàng của Học viện Ngân hàng giai đoạn 2010-2020 thông qua các mô hình Machine Learning như Logistic Regression , K-Nearest Neighbors , Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost, CatBoost, nghiên cứu đã lựa chọn được mô hình Random Forest là mô hình tối ưu nhất. Nghiên cứu đã chỉ ra các thuộc tính tác động đến khả năng tốt nghiệp đúng hạn, quá hạn của sinh viên từ đó đề xuất một số khuyến nghị giúp cho nhà trường đưa ra các giải pháp nâng cao tỷ lệ tốt nghiệp của sinh viên.