Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Peramalan Kelulusan Mahasiswa - Andika Putra, Febri; Pratama, Muhammad Harits (Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan, 2024)
Universitas Adzkia salah satu kampus swasta di Kota Padang dengan jumlah mahasiswa mencapai ribuan dan terus meningkat setiap tahunnya, manajemen kampus masih belum sepenuhnya memahami manfaat dari data akademik yang terus bertambah. Kondisi ini menunjukkan bahwa masih ada potensi yang belum tereksplorasi secara maksimal dari data akademik mahasiswa yang ada. Untuk menangani hal tersebut, maka dilakukan peramalan data mahasiswa untuk menentukan kelulusan. Prediksi yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan dengan menggunakan Data Mining dengan teknik klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Pada algoritma K-Nearest Neighbor dengan menghasilkan 2 klasifikasi yaitu lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu. Berdasarkan pengujian menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan 55 data mahasiswa yang sudah dibersihkan dan atribut yang digunakan adalah nilai indeks prestasi (IP) semester 1 sampai semester 6 dan total satuan kredit semester (SKS) lalu memberikan nilai k=3, menghasilkan klasifikasi “Tidak Tepat Waktu” untuk data ujinya. Hasil pengukuran accuracy algoritma K-Nearest Neighbor dalam memprediksi kelulusan mahasiswa Universitas Adzkia Angkatan 2016 sebesar 94,55%. Dengan demikian, algoritma K-Nearest Neigjbor dapat diterapkan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan baik