Implementasi Data Mining Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa di Perguruan Tinggi Menggunakan K-Nearest Neighbors - Firmandala, Legi Octa Sofyan; Fatah, Zaehol (COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2024)
Di Perguruan Tinggi (PT) terdapat masalah yang harus ditangani segera dan diantisipasi untuk mencegah mahasiswa lulus tidak tepat waktu yaitu dengan masa studi yang ditetapkan oleh kampus. Dikhawatirkan mahasiswa mengalami hal yang lebih buruk yaitu drop out. Sehingga terjadi masalah akademik yang berimbas kepada masa depan dan wali mahasiswa. Metode penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif, di mana data mahasiswa diambil dari sistem informasi akademik perguruan tinggi dan diolah untuk menghasilkan prediksi kelulusan.Data mining merupakan cara untuk memperoleh hasil yang ingin dicapai dengan akurat dan tepat sasaran. Diantara metode klasifikasi pada data mining K-Nearest Neighbors menjadi pilihan tepat untuk dipergunakan melakukan prediksi pada data kelulusan mahasiswa di Perguruan Tinggi (PT). Dari 380 mahasiswa yang dilakukan dengan training dan testing diperoleh prediksi akurasi 88,39%.