Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighborgs (K-NN) Di SMK Al Hasyimy Ibrahimy - Basmalia; Zaehol Fatah (Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu, 2024)
Model prediksi kelulusan siswa di SMK Al Hasyimy Ibrahimy dikembangkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diimplementasikan melalui aplikasi RapidMiner. Model ini memproses variabel seperti nilai Sumatif, UTS, PAS, UKK, dan PSAJ untuk mengklasifikasikan status kelulusan siswa sebagai "tepat waktu" atau "terlambat". Algoritma K-NN bekerja dengan menghitung kedekatan (Euclidean Distance) antara data baru dan data yang sudah memiliki hasil kelulusan. Hasil prediksi menunjukkan akurasi sebesar 95,51% memberikan manfaat bagi sekolah dalam mengenali siswa yang memerlukan dukungan tambahan agar lulus tepat waktu. Penggunaan pendekatan ini mendukung penerapan strategi pendidikan berbasis data untuk meningkatkan tingkat kelulusan siswa.