Perancangan Sistem Klasifikasi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor - I Putu Ramayasa (Proceeding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 2018)
Perguruan tinggi merupakan penyelenggara akademik bagi para mahasiswa. Perguruan tinggi dituntut untuk mampu menyelenggarakan pendidikan yang berkualitas bagi para mahasiswa sehingga mampu menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas. Salah satu permasalahan yang dihadapi perguruan tinggi termasuk STIKOM Bali adalah mahasiswa yang berhenti studi (drop out). Tingginya jumlah mahasiswa drop out pada STIKOM Bali dapat diminimalisir dengan pengambilan keputusan yang tepat dalam upaya mencegah mahasiswa drop out. Untuk menggali sebuah informasi yang penting dalam database untuk membantu pengambilan keputusan dalam meminimalisir mahasiswa drop out dibutuhkan suatu teknologi seperti data mining yang dapat menggali informasi berdasarkan pola yang telah ditentukan. Salah satu algoritma dalam data mining yang dapat digunakan untuk menggali informasi adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil perancangan berupa data flow diagram, konseptual database dan basis model. Perancangan tersebut menampilkan aliran data yang digunakan untuk kebutuhan input, proses dan output. Hasil pengujian menunjukan akurasi algoritma K-Nearest Neighbor sangat baik .Kata kunci: Drop out, K-Nearest Neighbor, Data mining