Analisis Sistem Informasi Pendistribusian Tempat KKL Menggunakan Metode K-Nearst Neighbor - Hasrati Mayangsari; Dewi Kartika; Dr.Eng.Wiliem Musu,S.Kom.,M.T; Heriadi Heriadi (Dipanegara Komputer Sistem Informasi, 2023)
Penelitian ini berfokus pada pemncarian model prediksi dalam pendistribusian mahasiswa KKL ke intansi KKL dengan menggunkana metode prediski K-Nearst Neighbor. Dengan menguji performa dari dataset hasil kuesioner dengan jumlah 225 data, dengan hasil accuracy yang diperoleh hanya 41%. Hasil yang diperoleh menunjukkan model tidak dapat digunakan untuk masa yang mendatang, sehingga dataset hasil kuesioner harus di clustering ulang berdasarkan karakteristik yang sama dengan menggunakan algoritma K-Means. Hasil dari algoritma K-measn akan di uji kembali menggunakan metode KNN, dengan hasil nilai akurasi yang diperoleh yaitu 91%, yang artinya bahwa model yang bagus dalam memprediksi pendistribusian mahasiswa KKL adalah model yang dihasilkan dari clustering K-Means kemudian di prediksi menggunakan metode KNN.