## APLIKASI REKOMENDASI MAHASISWA PENERIMA BEASISWA TEPAT SASARAN MENGGUNAKAN METODE KNN (STUDI KASUS: STITNU AL MAHSUNI LOMBOK TIMUR)
Nofia Hidayati, Ahmad Fahrudi Setiawan, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia nofiahidayati15@gmail.com

## ABSTRAK
Beasiswa  adalah  strategi  keuangan  yang  harus  diketahui  oleh  setiap  mahasiswa.  Beberapa  pendaftar beasiswa  belum  berhasil  menerapkan  proses  khusus  yang  panjang.  Proses  penyeleksian  yang  lama  dapat disebabkan oleh metode perhitungan yang belum akurat. Hal tersebut juga dapat mengakibatkan perekomendasian beasiswa  tidak  tepat  sasaran.  Selain  subyektifitas,  beberapa  mahasiswa  yang  tidak  sanggup  membayar  biaya kuliah tidak dapat menyelesaikan proses perkuliahan dengan tepat waktu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satu alternatif yang diusulkan dalam penelitian ini adalah melakukan rekomendasi calon penerima beasiswa menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN).  Sistem    rekomendasi    yang    dibuat    dapat    bekerja  secara otomatis untuk  menentukan mahasiswa penerima beasiswa. Pada penentuan rekomendasi  mahasiswa penerima beasiswa ini sebelumnya sudah ditentukan kriteria yang akan dipertimbangkan dalam penilaiannya. Maka dari itu mahasiswa harus melengkapi data pendaftaran yang ditentukan oleh sistem. Syarat-syarat pada pendaftaran akan menjadi  nilai  kriteria  pada    perhitungan  sistem  rekomendasi  ini.  Kriteria  dalam  penentuan  rekomendasi  calon penerima beasiswa ini yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Jumlah Penghasilan, Tingkat Semester, dan Status Pernikahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan parameter-parameter kriteria di atas sebagai tolak ukur dapat dilakukan dan memili akurasi sebesar 100% pada studi kasus Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah (STITNU) Al Mahsuni Lombok Timur.
Kata kunci :  Sistem Rekomendasi, Aplikasi, Beasiswa, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  adalah  salah  satu  lembaga pendidikan  yang  didirikan  dengan  tujuan  untuk memberikan  kesempatan  pendidikan  dan  lapangan kerja  di  perguruan  tinggi.  Sesuai  dengan  UU  RI Nomor 22 Tahun 1961 Tentang Perguruan Tinggi Bab 1 Pasal 1, gelar yang diraih adalah bidang usaha dan pendidikan  di  Indonesia.  Menurut  Badan  Pusat Statistik (BPS), jumlah perguruan tinggi yang terdaftar di  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  (Kemendikbudristek)  adalah  3.115.  Lebih dari 90% dari populasi ini dianggap sebagai perguruan tinggi swasta. Salah satu aspek pendidikan operasional formal adalah penelitian terhadap mata pelajaran yang ada.
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  Nahdatul  Ulama (STITNU) Al Mahsuni Lombok Timur didirikan pada 27 Januari 2012, sehingga termasuk perguruan tinggi baru dibandingkan dengan yang lain. Walaupun masih muda, STITNU Al Mahsuni  mempunyai tujuan  yang kuat  untuk  menjadi  perguruan  tinggi  terbaik  di Indonesia  dan  bisa  bersaing  dengan  perguruan  tinggi lain yang dapat ditemukan di setiap atau semua negara. Agar  tujuan  tersebut  tercapai,  perlu  dilakukan akreditasi  kampus  oleh  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi.
Sistem  rekomendasi  yang  dibuat  dapat  secara otomatis  menentukan  penerima  beasiswa.  Kriteria evaluasi sudah ditentukan sebelumnya ketika menentukan rekomendasi beasiswa. Meskipun
demikian,  mahasiswa  harus  memasukkan  data pendaftaran  yang  ditentukan  sistem.  Persyaratan pendaftaran  akan  digunakan  sebagai  nilai  standar untuk  menghitung  sistem  rekomendasi  ini.  Untuk membuat rekomendasi penerima beasiswa, metode K- Nearest  Neighbor (KNN)  digunakan.  Penggunaan metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  studi  ini adalah karena dapat melakukan perhitungan rekomendasi  menggunakan  data  yang  fleksibel, artinya  dapat  menggunakan  data  linguistik  dan  non- linguistik.
Oleh  karena  itu,  penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  “Aplikasi  Rekomendasi  Penerima Beasiswa Tepat Sasaran Menggunakan Metode KNN (Studi  Kasus:  STITNU  Al  Mahsuni  Lombok  Timur) Sehubungan dengan hal tersebut, diharapkan pimpinan STITNU  Al  Mahsuni  Lombok  Timur  siap  berperan lebih aktif di era globalisasi digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Dari penelitian yang dilakukan oleh Eva Yulianti dan  Yondi  Andri  Nurudin  dalam  penelitiannya  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Berbasis Online Dengan Metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor)  (Studi  kasus: SMPN  1  Koto  XI  Tarusan)”  tujuan  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  metode  KNN,  sesuai kriteria  yang  berlaku,  untuk  memberikan  alternatif pemilihan  calon  siswa  yang  membutuhkan  bantuan
siswa  yang  tidak  mampu.  Hasil  pengujian  setelah dilakukan  proses  perhitungan  dari  metode  K-Nearest Neighbor (KNN) lebih efektif digunakan pada sistem pendukung  keputusan  pendanaan  siswa  yang  kurang baik,  karena  KNN  lebih  akurat  dalam  perhitungan nilai,  dan  KNN  hanya  menghitung  nilai  pasti  yang telah ditetapkan [1].
Menurut  penelitian yang  dilakukan  oleh Ludfiyatul  Qoiriyah  dan  tim,  berjudul  "  Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Jenis Beasiswa Menggunakan KNN)" yang ditujukan untuk  mendidik  siswa  beasiswa  yang  memiliki pengetahuan yang telah diperoleh dan dikomunikasikan dengan cara yang bermanfaat, serta membantu  meningkatkan  kinerja  karyawan  Jenis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pendukung  menggunakan  algoritma  K-NN,  keluaran yang dihasilkan sebanding dengan spreadsheet manual yang dibuat menggunakan Microsoft Excel, yaitu nilai terendah  sebagai  kasus  nilai  terdekat.  Output  dari sistem  juga  memiliki  hasil  yang  sama  dengan  yang diperoleh melalui Microsoft Excel untuk mengklasifikasikan kasus baru [2].

## 2.2. Rekomendasi
Rekomendasi  adalah  proses  komunikasi  yang memberikan informasi  kepada publik tentang produk atau layanan tertentu. Kata “paling” dari rekomendasi tersebut adalah “multiple-to-multiple communication” (WOM).

## 2.3. Beasiswa
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, beasiswa  adalah  lembaga  keuangan  yang  digunakan oleh  individu  atau  bisnis  untuk  memfasilitasi perolehan  biaya  belajar.  Hutama  mengatakan  bahwa beasiswa  adalah  sumbangan  yang  membantu  pelajar untuk  membiayai  kegiatan  belajarnya  dengan  lebih ringan.  Karena  bersifat  bantuan,  besaran  beasiswa yang  diterima  bisa  berbeda-beda,  termasuk  beasiswa penuh, beasiswa sebagian, atau hanya bantuan fasilitas belajar tertentu [3] .
2.4. K-Nearest Neighbor (KNN) Algoritma  KNN  merupakan  teknik  klasifikasi yang  menentukan  kelas  suatu  data  baru  dengan mengambil  sejumlah  K  data  terdekat  sebagai  dasar perbandingan.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara membandingkan kesamaan atau kemiripan antar data [4].
Berikut  langkah-langkah  cara  menghitung  jarak Euclidean pada algoritma KNN:
a. Langkah-1 : Tentukan nilai K.
b. Langkah-2 : Hitung jarak dari jumlah tetangga K c. Langkah-3 : Tentukan tetangga terdekat K sesuai jarak yang dihitung.
d. Langkah-4 :  Di  antara  tetangga  k  yang ditentukan,  hitung  jumlah  titik  data  di  setiap kategori.
e. Langkah-5 : Tentukan titik data baru ke kategori yang jumlah tetangganya paling banyak.
f. Langkah-6 : Model sudah siap.
Gunakan rumus berikut untuk menghitung jarak antara data baru dan data lama.
𝑑 = √∑ 𝑝 𝑖=1 (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 …………………………….. (1)
Keterangan: x 1 = Sampel data x 2 = Data uji atau data testing i   = Variabel data d  = Jarak p  = Dimensi data

## 2.5. Akurasi
Menurut  Rahman  dan  kawan-kawan  penentuan keakuratan adalah proses evaluasi yang memperlihatkan tingkat kesesuaian hasil prediksi dari suatu sistem dengan data yang sebenarnya. Keakuratan dapat  dicapai  dengan  menggabungkan  sejumlah prediksi berdasarkan berbagai data. Rumus keakuratannya adalah sebagai berikut.
……… (2) Keterangan : Akurasi = nilai keakuratan. total data benar  =  total  data  hasil  prediksi  yang benar. total data = total keseluruhan data.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisa Data
Pada  pembuatan  sistem,  data  perlu  diolah  dan dianalisis sesuai dengan kebutuhan sistem. Data yang diperoleh  berupa soft  copy data  mahasiswa  tahun 2019-2021  yang  dilanjutkan  dengan  wawancara  dan kunjungan  dengan  STITNU  Al  Mahsuni  Lombok Timur.

## 3.2. Analisa Kebutuhan Sistem
Setelah  itu,  memulai  penelitian  tentang  sistem dan  fungsionalitas  yang  dibutuhkan,  dimulai  dengan persyaratan  fungsional  dan  non-fungsional.  Dari  segi kebutuhan  fungsional  yaitu  munculnya  Sistem Aplikasi  Rekomendasi  Beasiswa  STITNU  Al Mahsuni.  Kemudian  ada  persyaratan  non-fungsional, yaitu  sistem  operasi  dapat  diimplementasikan  di berbagai  browser  seperti Mozilla  Firefox,  Microsoft Edge , dll.
3.3. Use Case Diagram
Berdasarkan penelitian ini, use case diagram dari program ditunjukkan pada Gambar 1:
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada  Gambar  1  menggambarkan  LPM  ketika melakukan  rekomendasi  beasiswa.  LPM  dapat melakukan login dan register sebelum masuk ke dalam aplikasi.  LPM  juga  dapat  melakukan  proses  tambah data,  ubah  data  dan  hapus  data.  Proses  rekomendasi beasiswa  dilakukan  berdasarkan  data  mahasiswa. Selain  itu,  notifikasi  penerima  beasiswa  akan diberitakan admin melalui email kepada mahasiswa.
3.4. Flowchart KNN Secara  umum,  metode  KNN  ini  digambarkan pada flowchart sebagai Gambar 2:
Pada Gambar 2 merupakan flowchart metode K- Nearest Neighbor (KNN) dari Aplikasi Rekomendasi Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Tepat  Sasaran Menggunakan  Metode  KNN  (Studi  Kasus:  STITNU Lombok Timur). Pertama yang dilakukan adalah input data testing dan  data training .  Kemudian  ditentukan nilai K paling banyak 9. Kemudian menghitung jarak Euclidean antara  data training dan  data testing ,  jika nilai  jarak  sudah  diketahui  kemudian  dilakukan sorting atau mengurutkan jarak dari nilai yang terkecil. Terakhir dilakukan pengumpulan label sebanyak nilai K dan diambil label berdasarkan dominasi kemunculan nilai K yang sudah ditentukan, yaitu 9.

## 3.5. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  3  merupakan flowchart dari Aplikasi Rekomendasi Mahasiswa Penerima Beasiswa Tepat  Sasaran  Menggunakan  Metode  KNN  (Studi Kasus:  STITNU  Lombok  Timur).  Pertama  yang dilakukan  adalah register dan login .  Selanjutnya apakah  pengguna  ingin  mengujungi  halaman  Data Mahasiswa, jika ya maka akan diarahkan ke halaman yang diminta. Jika tidak, apakah selanjutnya pengguna ingin mengunjungi halaman Data Mata Kuliah, Jika ya maka  akan  diarahkan  ke  halaman  Data  Mata  Kuliah. Jika tidak maka apakah pengguna ingin mengunjungi halaman  Data  Nilai  dan  jika  ya  maka  mereka  akan diarahkan ke halaman Data Nilai. Jika tidak, pengguna apakah akan pergi menuju halaman Rekomendasi, jika ya maka akan diarahkan menuju halaman Rekomendasi.  Selanjutnya  di  halaman  Rekomendasi, apakah pengguna ingin mengirimkan notifikasi kepada mahasiswa penerima beasiswa, jika ya maka notifikasi akan dikirimkan oleh admin melalui email . Jika tidak, apakah  pengguna  ingin  melakukan logout dari aplikasi,  jika  ya  maka  pengguna  akan  logut  dari aplikasi. Tetapi jika tidak,  maka pengguna diarahkan ke menu Dashboard .
3.6. Struktur Menu Pada aplikasi ini, adapun menu yang dibutuhkan di dalamnya seperti Gambar 4:
Gambar 4. Struktur Menu
Pada Gambar 4 menggambarkan bahwa administrator mempunyai akses ke semua menu yang terdapat  pada  aplikasi.  Admin  harus  masuk  dan mendaftar  untuk  mendapatkan  akses  sebelum  dapat masuk ke aplikasi.
3.7. Wireframe Aplikasi Wireframe aplikasi dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Menu Data Mahasiswa
Pada  Gambar  5  menampilkan  halaman  data mahasiswa  dari  aplikasi  dimana  terdapat  data  berupa nama,  NPM,  alamat,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir, tempat  lahir,  semester,  status,  IPK,  penghasilan  dan email. Pengguna dapat melakukan proses tambah data, edit data dan hapus data pada halaman ini.
Gambar 5. Wireframe Halaman Data Mahasiswa

## 2. Menu Rekomendasi
Pada  Gambar  6  menampilkan  halaman  data rekomendasi  mahasiswa  yang  akan  menerima beasiswa dari aplikasi dimana terdapat data mahasiswa dan status rekomendasinya.
Gambar 6. Wireframe Halaman Data Rekomendasi

## 3.8. KNN
Algoritma  KNN  merupakan  algoritma  yang dipilih  oleh  peneliti  dalam  penelitian  ini.  Server menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  untuk mengeksekusi algoritma. Berikut ini adalah daftar hal- hal yang perlu diingat ketika mempelajari topik ini: 1. Memilah Data
Selama prosedur ini, pelatihan dan pengujian data digunakan  untuk  mengkategorikan  berbagai  data. Menurut  Wahyono  (2020),  persentase  data  testing dengan training adalah 75:25 dalam pengumpulan data penelitian ini. Ada total 68 data, dengan 51 berfungsi sebagai  data  training  dan  17  berfungsi  sebagai  data testing.

## 2. Konversi Kriteria
Konversi kriteria merupakan konversi format data komputer  dari  satu  format  ke  format  lainnya,  yang akan  dikodekan  atau  dimanipulasi  dengan  berbagai cara  dan  berdasarkan  standar  tertentu.  (Ihsan,  2018). Pada  penelitian  ini  mula-mula  peneliti  mengkonversi semua kriteria menjadi nilai numerik. Adapun langkah konversi data ialah:
a. Kriteria Penghasilan
Pada  kriteria  Penghasilan  ini  memiliki  5  nilai konversi seperti Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penghasilan Penghasilan Nilai <= 1.500.00 5 1.500.000 – 2.500.000 4 2.500.001 – 3.500.000 3 2.500.001 – 4.500.000 2 > 4.500.000 1
b. Kriteria Semester
Pada  kriteria  Semester  ini  memiliki  5  nilai konversi seperti Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Semester Semester Nilai 1 – 2 5 3 – 4 4 5 – 6 3 7 – 8 2 > 8 1
c. Kriteria Status Pernikahan
Pada  kriteria  Status  Pernikahan  ini  memiliki  2 nilai konversi seperti Tabel 3.

## Tabel 3. Kriteria Status Pernikahan
Status Pernikahan Nilai Belum 2 Nikah 1

## 3. Menghitung Jarak
Prosedur  ini  merupakan  proses  membandingkan data yang akan digunakan untuk mengambil keputusan (pengujian  data)  dengan  data  lain  yang  telah  dilatih. Satu data testing dan 51 data training digunakan dalam proses ini seperti pada tabel 4 dan tabel 5 berikut ini:
Tabel 4. Data Testing Nama IPK Status Pengh Smt Heni Wati 3,56 2 5 4 Tabel 5. Data Training Nama IPK  Status Pengh  Smt Label Sofian Wahyudi 3,29 2 5 3 Tidak Laela Fitri 3,61 2 5 4 Direkomen dasikan Sasriwati 3,37 2 5 4 Tidak Elin Melinda 3,19 2 5 2 Tidak Andi Saputra 2,74 2 5 2 Tidak .. .. .. .. .. … Zulkarna en 3,66 2 5 4 Direkomen dasikan
Setelah data testing dan data training didapatkan, metode  KNN  digunakan  untuk  mengekstrak  data  ini untuk  mengidentifikasi  keputusan  pada  tingkat  yang
lebih  tinggi  yang  direkomendasikan  untuk  mendapat beasiswa atau tidak. Nilai K yang digunakan adalah 9.
Diketahui : ipk ts = 3,56, ipk tr = 3,29, sta ts = 2, sta tr = 2, peng ts =  5, peng tr = 5, smt ts = 4, smt tr = 3
Ditanyakan : Berapa Jarak antara data testing terhadap data training?
Jawab :
𝑑 = √ (𝑖𝑝𝑘 𝑡𝑠 − 𝑖𝑝𝑘 𝑡𝑟 ) 2 + (𝑠𝑡𝑎 𝑡𝑠 − 𝑠𝑡𝑎 𝑡𝑟 ) 2 + (𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ 𝑡𝑠 − 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ 𝑡𝑟 ) 2 + (𝑠𝑚𝑡 𝑡𝑠 − 𝑠𝑚𝑡 𝑡𝑟 ) 2
𝑑 = √ (3,56 − 3,29) 2 + (2 − 2) 2 + (5 − 5) 2 + (4 − 3) 2 𝑑 = √(0,27) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (1) 2 𝑑 = √0,0729 + 1 𝑑 = √1,729 𝑑 = 1.036809
Setelah  jarak  data training pertama  didapatkan, selanjutnya  melakukan  perhitungan  jarak  antara  data testing yang  sama  terhadap  data training selanjutnya sampai  seluruh  data training di  ketahui  jaraknya, dalam  hal  ini  adalah  data  yang  dimiliki  Sofian Wahyudi pada tabel 3.11. Pengulangan ini akan terus berlanjut  sampai  data training seluruhnya  diketahui jaraknya.

## 4. Tabel Jarak
Tabel 6. Jarak Euclidean Nama IPK  Status  Peng  Smt Jarak Sofian Wahyudi 3,29 2 5 3 1,035809 Laela Fitri 3,61 2 5 4 0,05 Sasriwati 3,37 2 5 4 0,19 Elin Melinda 3,19 2 5 2 2,033937 Andi Saputra 2,74 2 5 2 2,161574 .. .. .. .. .. .. Zulkarnaen 3,66 2 5 4 0,1

## 5. Jarak Terpendek
Setelah  mendapatkan  jarak  antara  data testing dengan seluruh data training , selanjutnya mengurutkan  label  data training berdasarkan  jarak terpendek seperti berikut ini:
Tabel 7. Jarak Terpendek
Jarak Label 0 Direkomendasikan 0 Direkomendasikan 0 Tidak 0 Direkomendasikan 0 Direkomendasikan … … 0 Direkomendasikan
Setelah  mengurutkan  label  data training berdasarkan  jarak  terpendek  dari  data testing , selanjutnya  mengambil  label dari nilai K data teratas yang telah ditentukan. Pada kasus di atas nilai K = 9, kemudian  didapat  label  Direkomendasikan  =  7  dan Label  Tidak  =  2.  Maka  hasil  rekomendasi  dari Heni Wati adalah  Direkomendasikan  untuk  mendapat beasiswa.    Jika  ada  pengujian  data  lain  yang  ada,  itu harus  dilengkapi  dengan  pengujian  data  sebelumnya untuk menghitung jarak Euclidean hingga semua data testing mendapatkan hasil yang direkomendasikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Login
Menu  Halaman  login  sama  dengan  menu  yang ditampilkan saat program diluncurkan. Pada menu ini pengguna  akan  diminta  memasukkan email dan password yang  sudah  diregistrasi  atau  didaftarkan sebelumnya.
Gambar 7. Menu Login
4.2. Dashboard
Dashboard merupakan halaman atau menu yang pertama  kali  ditampilkan  ketika  user  sudah  berhasil login. Pada menu ini akan berisi total data mahasiswa yang direkomendasikan dan tidak direkomendasikan.
Gambar 8. Menu Dashboard

## 4.3. Data Mahasiswa
"Halaman  Menu  Data  Mahasiswa"  adalah halaman  yang  memuat  data  untuk  tabel  tertentu. Informasi pada menu ini dapat digunakan sebagai data training selama proses rekomendasi.

## Gambar 9. Menu Data Mahasiswa
4.4. Range Kriteria Menu range kriteria  merupakan  menu  yang menampilkan data kriteria dalam sebuah tabel.
Gambar 10. Menu Range Kriteria

## 4.5. Rekomendasi
Rekomendasi  adalah  menu  yang  menampilkan data mahasiswa yang mendapat rekomendasi beasiswa dan  tidak  mendapat  rekomendasi  beasiswa  dalam sebuah tabel.
Gambar 11. Menu Rekomendasi

## 4.6. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  dapat  dikembangkan dengan menggunakan browser seperti Google Chrome atau  Microsoft  Edge.  Hasil  pengujian website ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Fungsional Website Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox Opera Mini Register ✓ ✓ ✓ ✓ Login ✓ ✓ ✓ ✓ Halaman Dashboard ✓ ✓ ✓ ✓ Data Mahasiswa ✓ ✓ ✓ ✓ Data Mata Kuliah ✓ ✓ ✓ ✓ Data Nilai ✓ ✓ ✓ ✓ Range Kriteria ✓ ✓ ✓ ✓ Rekomendasi ✓ ✓ ✓ ✓ Logout ✓ ✓ ✓ ✓
Keterangan : ✓ = Berjalan   X  = Tidak berjalan
Dari  pengujian  fungsional  pada  Tabel  8,  dapat dilihat  bahwa  situs  web  berfungsi  sempurna  dengan browser yang  berbeda.dan  prosentasi  dari  pengujian fungsional dari website adalah 100% di semua browser yang diuji.

## 4.7. Pengujian Metode
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari metode  yang  menggabungkan  pengujian  data  label dengan hasil label yang ditentukan. 68 set data standar digunakan  dalam  penelitian  ini.  51  diantaranya diklasifikasikan  sebagai  data training ,  sedangkan  17 diklasifikasikan sebagai data testing .
Ketika sistem telah diatur, pengguna dapat mulai menggunakan  data.  Ini  berarti  nilai  hasil  sistem ditautkan  ke  label  sistem  dengan  cara  yang  sama. Salah  satu  contoh  Perbandingan  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 9. Label Sebenarnya
Nama Label Heni Wati Direkomendasikan Leny Astuti Tidak Ansori Zazaki Tidak .. .. Silvia Anggraini Tidak Tabel 10. Hasil Rekomendasi Excel Nama Label Heni Wati Direkomendasikan Leny Astuti Tidak Ansori Zazaki Tidak .. .. Silvia Anggraini Tidak Tabel 11. Hasil Rekomendasi Aplikasi Nama Label Heni Wati Direkomendasikan Leny Astuti Tidak Ansori Zazaki Tidak .. .. Silvia Anggraini Tidak
Tabel 12. Perbandingan Label Nama Sebenarnya Excel Aplikasi Heni Wati Direkom Direkom Direkom Leny Astuti Tidak Tidak Tidak Ansori Zazaki Tidak Tidak Tidak .. .. .. Silvia Anggraini Tidak Tidak Tidak Tabel 13. Nilai Akurasi Nama Sebenar nya Excel Aplik asi Akur asi Heni Wati Rekom Rekom  Rekom 1 Leny Astuti Tidak Tidak Tidak 1 Ansori Zazaki Tidak Tidak Tidak 1 .. .. .. .. Silvia Anggraini Tidak Tidak Tidak 1 Total Benar 17 Total Salah 0
Dari  data  di  atas  kemudian  akan  dihitung  persentase akurasi yang didapat sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑥 100% = 17 17 𝑥 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100%
Hasil Pengujian saat ini menunjukkan bahwa standar data yang digunakan untuk membangun sistem adalah 100% akurat.

## 4.8. Pengujian Black Box
Data  pengguna  dapat  dilihat  pada  Tabel  14 Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui masukan dan keluaran aplikasi.
Tabel 14. Pengujian Black Box No Kasus Uji Harapan Hasil Hasil Uji Menu Login 1 Login dengan tidak memasukkan email User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa email belum terisi. √ 2 Login dengan tidak memasukkan password User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa password belum terisi. √ 3 Login dengan email yang salah User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa email tidak terdaftar atau salah. √ 4 Login dengan password yang salah User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa password tidak tepat atau salah. √ … … … .. Menu Rekomendasi 16 Menampilkan hasil Dapat menampilkan hasil rekomendasi mahasiswa penerima √
No Kasus Uji Harapan Hasil Hasil Uji rekomendasi dari data mahasiswa beasiswa tepat sasaran Jumlah Hasil Sesuai 13 Jumlah Hasil Tidak Sesuai 3 Total 16 Diketahui: Jumlah Hasil Sesuai : 13 Jumlah Hasil Tidak Sesuai : 3 Total Seluruh Pengujian : 16
Dari  data  pada  Tabel  14  kemudian  akan  dihitung persentase hasil yang didapat sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = Jumlah Hasil Sesuai 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100% 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 13 16 𝑥 100%
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 81,25%
Hasil  Pengujian  di  atas  menyatakan  bahwa berdasarkan  fungsional  perangkat  lunak  mencapai 81,25%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  Dari pengujian  fungsional  pada  Tabel  8  terlihat  bahwa website berfungsi  dengan  100%  di  empat browser yang  berbeda.  Lalu  akurasi  dari  metode  K-Nearest Neighbor (KNN) seperti pada Tabel 13 adalah 100%. Dan  hasil  dari  Pengujian  Black  Box  pada  Tabel  14 sebesar  81,25  %.  Saran  dari  penelitian  ini  adalah, Kriteria  dapat  dibuat  dinamis,  selain  algoritma K- Nearest Neighbor (KNN), diharapkan kepada peneliti selanjutnya dapat menggunakan algoritma rekomendasi lain yang sejenis seperti algoritma AHP, WP, Topsis, CART, C4.5 dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yulianti,  Eva,  &  Nurdin,  Y.  A.  2018.  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Siswa  Miskin  (Bsm)  Berbasis  Online  Dengan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) (Studi kasus
: SMPN 1 Koto XI Tarusan). Jurnal TEKNOIF, Volume 6, p. 1.
[2] Qoiriyah,  Ludfiyatul,  dkk.  2019.  Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis  Beasiswa  Menggunakan  KNN. Jurnal Terapan Sains & Teknologi, Volume 1, p. 2.
[3] Hutama,  Rendra  Budi.  2022. Pengertian Beasiswa,  Manfaat  hingga  Jenisnya. (Online). [ https://www.quipper.com/ ].  Diakses  tanggal  23 September 2022.
[4] Ismail,  A.  M.  2018. Cara  Kerja  Algoritma  K- Nearest
Neighbor (K-NN). (Online)
[ Https://Medium.Com/ ].  Diakses  Tanggal 28 September 2022.
[5] Muttaqin, M. N., & Harisudin,  I. 2021. Analisis Sentimen Aplikasi Gojek Menggunakan Support Vector  Machine  Dan  K  Nearest  Neighbor. Journal of Mathematics, 10(2):22-27.
[6] Sumiah, A, & Mirantika, N. 2020. Perbandingan Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes untuk  Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan. Jurnal Fakultas Ilmu Komputer.
[7] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan
Republik  Indonesia.  2016. KBBI  Daring. (Online). [ https://kbbi.kemdikbud.go.id ]. Diakses tanggal 23 September 2022.
[8] Ridwan,  A.,  2020. PENERAPAN  METODE LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI PENJUALAN  BERBASIS  WEB  PADA  DONI SPORT MALANG, Malang: s.n.
[9] Rosyidi,  Rahman.  2019.  PERBANDINGAN ALGORITMA  K-NN  DAN  CART  PADA DATA  MINING  PENERIMAAN  BEASISWA. Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science, Volume 4, p. 2.
[10] Etriyanti, Endang.  2021.  Perbandingan Tingkat Akurasi Metode KNN Dan Decision Tree Dalam Memprediksi  Lama  Studi  Mahasiswa. Jurnal Ilmiah  Binary  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya, Volume 3, p.1.