Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Prediksi Negara-Negara Asia Berpotensi Lolos Piala Dunia 2026 - Andrian Sahputra; Ilka Zufria; Mhd Ikhsan Rifki (DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2026)
Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors dalam memprediksi potensi kelolosan negara-negara Asia dari babak ketiga kualifikasi menuju putaran final Piala Dunia 2026. Data yang digunakan terdiri atas 36 data historis kualifikasi Piala Dunia periode 2014–2022 sebagai data latih dan 18 data peserta kualifikasi zona Asia tahun 2026 sebagai data uji. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan teknik data mining berdasarkan klasifikasi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan melalui pembersihan dan transformasi fitur menjadi rasio kinerja, normalisasi data, serta pemodelan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan parameter k = 4 menghasilkan akurasi sebesar 83,33%, dengan performa yang baik pada kategori lolos dan tidak lolos, meskipun kategori play-off menunjukkan hasil yang lebih rendah. Nilai rata-rata makro untuk presisi , recall , dan f1-score masing-masing sebesar 0,79, 0,77, dan 0,77. Hasil prediksi menunjukkan enam negara berpotensi lolos langsung, empat negara berada di posisi play-off, dan delapan negara lainnya tidak lolos. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors memiliki kemampuan yang cukup baik dalam memprediksi kelolosan tim berdasarkan kinerja historis.