<![CDATA[Analisa kinerja akademik pada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (FKTI), Universitas Mulawarman sangat diperlukan. Analisa kinerja ini bertujuan untuk mengantisipasi drop out (DO) mahasiswa. Dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) telah digunakan untuk menganalisa data akademik mahasiswa tiga angkatan (2012-2014) sebanyak 158 Data. Adapun alat bantu analisa menggunakan software Microsoft Excel dan Rapid Miner. Sebanyak 8 variabel terdiri dari Jenis Kelamin, Umur, IP Semester 1, IP Semester 2, IP Semester 3, IP Semester 4, IPK Hingga Semester 4 dan SKS, serta memiliki label predikat kelulusan Cepat, Tepat Waktu dan Terlambat. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Ratio terbaik yang ditandai dengan pola dasar 70:30 dengan 112 data training dan 46 data testing mendapatkan nilai akurasi 76,09%, precision 45,57%, recall 43,30%, specificity 78,87%, dan error rate 23,91%. Sehingga dapat diketahui bahwa kinerja akademik mahasiswa dengan IP Semester 2 menjadi faktor yang paling berpengaruh.]]>
Copyrights © 2022
