Penerapan Metode K Nearest Neighbord Dalam Proses Seleksi Penerima Beasiswa - Moenawar Kholil; Kusrini -; Henderi - (Proceeding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 2018)
Beasiswa merupakan hal yang sangat didambakan oleh mahasiswa. Dengan banyaknya peminat beasiswa, maka secara tidak langsung akan mengakibatkan proses seleksi yang lama. Selain subyektifitas, beberapa mahasiswa penerima beasiswa tidak dapat menyelesaikan proses perkuliahan dengan tepat waktu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satu alternatif yang diusulkan dalam penelitian ini adalah melakukan seleksi penerima beasiswa dengan menggunakan metode KNN, metode KNN ini di gunakan sebagai klasisifiaksi dari pendaftar beasiswa menjadi 2 kriteria klasifikasi, yaitu lulus tepat waktu dan lulut tidak tepat waktu. Dalam penelitian ini menggunakan data training sejumlah 500 data dan data testing sejumlah 125 data pendaftar beasiswa . Masing-masing data training akan digunaka sebagai data uji dari ke 125 data pendaftar, sehingga di harapkan prediksi yang dihasilkan akan akurat. Pengujian pada metode yang akan dibangun, sekaligus mengetahui berapa nilai tetangga terdekat (K) dilakukan pengujian KFold Croos Validation dengan cara membagi semua data training menjadi 10 blok data. Pada setiap blok data akan dilakukan pengujian dengan 10 skenario. Kemudian akan dihitung presentase kesamaan hasil prediksi pada masing maisng blok uji. Nilai terbaik di dapati pada pada nilai K5 dengan jumlah kesamaan 90%. Kata kunci: KNN,K Fold Cross Validation, Beasiswa