PENERAPAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR (MK-NN) DALAM KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA (Studi Kasus: Prodi Statistika Universitas Tanjungpura) - Aipassa, Ezra Amarya; Kusnandar, Dadan; Imro’ah, Nurfitri (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2024)
Salah satu pencapaian mahasiswa dalam meraih gelar sarjana adalah dengan lulus tepat waktu. Namun, tidak semua mahasiswa mampu menyelesaikan waktu studinya dengan tepat waktu. Suatu teknik yang memanfaatkan fungsi dari klasifikasi data mining diperlukan untuk memperoleh informasi dari data guna memprediksi kelulusan mahasiswa. Penelitian ini menggunakan algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) dalam klasifikasi kelulusan mahasiswa. Algoritma MK-NN merupakan pengembangan dari metode K-Nearest Neighbor (KNN) dimana dalam proses MK-NN menambah dua tahapan yaitu validitas dan weight voting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma MK-NN dan mendapatkan nilai akurasi terbaik dalam klasifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan K-Optimal. Variabel dependen yang digunakan yaitu status kelulusan mahasiswa  serta variabel independen (X) yang digunakan yaitu IPK semester 1  hingga IPK semester 4 (  dan SKS semester 1  hingga SKS semester 4 ). Langkah-langkah dalam penelitan ini adalah mengumpulkan data lulusan mahasiswa Program Studi Statistika Universitas Tanjungpura angkatan 2013-2018 sebanyak 186 data. Setelah itu, mendeskripsikan data menggunakan statistik deskriptif, lalu men-normalisasi seluruh variabel (X), selanjutnya mencari K-Optimal menggunakan 10-fold cross validation, menghitung jarak euclidean antardata training yang kemudian divalidasi dan menghitung jarak euclidean data training dan data testing, hasil perhitungan jarak tersebut akan dimasukkan beserta nilai validasi data training pada perhitungan weight voting yang selanjutnya akan diklasifikasikan menggunakan algorima MK-NN. Sebanyak 130 data digunakan sebagai data training dan 56 data digunakan sebagai data testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 49 data testing diprediksi dengan tepat, sedangkan tujuh data tidak tepat diprediksi sehingga akurasi yang diperoleh sebesar 87,5% dengan K-Optimal=9.  Kata kunci: akurasi, validitas, weight voting