## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PADA STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA
Agus Panoto ( ragilpanoto@gmail.com ) Yustina Retno Wahyu Utami ( yustina.retno@gmail.com ) Wawan Laksito YS ( wlaksito@yahoo.co.id )

## ABSTRAK
Penelitian  ini  difokuskan  untuk  menerapkan  perhitungan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors (K-NN) pada aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa yang nantinya diharapkan bisa sebagai alat bantu  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Dalam  hal  ini  penulis  memilih  algoritma  K- Nearest Neighbors (K-NN) karena K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan algoritma  yang bisa digunakan untuk mengolah data yang bersifat numerik dan tidak membutuhkan skema estimasi parameter  perulangan  yang  rumit,  ini  berarti  bisa  diaplikasikan  untuk  dataset  berukuran  besar. Input  dari  sistem  ini  adalah  Data  sampel  mahasiswa  yang  sudah  dinyatakan  lulus  yang  akan digunakan sebagai  data  training dan data testing. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah  jenis  kelamin,  status  nikah,  status  kerja,  IP  Semester  1-6,  capaian  SKS,  Status Kelulusan.  Output  dari  sistem  ini  berupa  hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa prediksi dari Algoritma KNN dari 20 data testing hasil prediksinya adalah 18 benar dan hanya 2 yang salah sehingga dapat dikatakan bahwa akurasi prediksi dengan naive bayes  menggunakan  40  data  training  untuk  dan  20  data  testing,  Algoritma  KNN  mempunyai akurasi 90%.
Kata kunci : Prediksi Kelulusan, algoritma K-Nearest Neighbors, Sistem Pendukung Keputusan

## I.  PENDAHULUAN
STMIK  Sinar  Nusantara    merupakan salah  satu  perguruan    tinggi    yang  sukses menarik banyak mahasiswa di setiap periodenya.  Namun  ada  beberapa  hal  yang tidak  seimbang  antara  masuk  dan keluarnya mahasiswa yang telah menyelesaikan studinya.  Mahasiswa  yang  masuk  dalam jumlah  besar,  tetapi  mahasiswa  yang  lulus tepat  waktu  sesuai  dengan  ketentuan  jauh sangat kecil dibandingkan masuknya. Sehingga  terjadi  penumpukan  mahasiswa dalam jumlah tinggi disetiap periode kelulusan.
Oleh  karena  itu  untuk  meningkatkan kualitas dan akreditasi  pada  perguruan tinggi STMIK  Sinar  Nusantara,  maka  haruslah  ada filter  pada    mahasiswa  yang  mendaftar  untuk masuk  dan  perlu  di  prediksi  mahasiswa  yang lulus tepat waktu karena berpengaruh langsung  terhadap  kapasitas  ruang,  rasio dosen  terhadap  mahasiswa,  dan  kapasitas tempat  parkir.  Prediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa  merupakan    salah    satu  metode yang tepat untuk  membentuk  pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat    pada    data    mahasiswa  yang dalam jumlah besar.
Dalam  hal  ini  penulis  memilih  algoritma K-Nearest Neighbors karena merupakan
algoritma yang bisa digunakan untuk mengolah data yang bersifat numerik dan tidak membutuhkan  skema  estimasi  parameter perulangan  yang  rumit,  ini  berarti  bisa diaplikasikan  untuk dataset berukuran  besar [1].
Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa  ini  di  mulai  dengan  Input  Data Training  yaitu  data  mahasiswa  yang  sudah lulus  di  STMIK  Sinar  Nusantara,  kemudian input  data  testing,  setelah  itu  dilanjutkan dengan  perhitungan  KNN  kemudian  langkah selanjutnya  diperoleh  hasil  prediksi  dari  data testing  yaitu  status  kelulusan  cepat,  tepat, terlambat atau sangat terlambat.

## II.  METODE PENELITIAN
A. Data
Pada  penelitian  ini  digunakan  data sebagai berikut:
1.  Data training
Data  ini  berupa  data  sampel  mahasiswa yang  sudah  dinyatakan  lulus.  Data  ini memiliki atribut jenis kelamin, status kerja, status  nikah,  umur,  IP  smester  1-6  dan capaian  SKS  dengan  status  kelulusan cepat, tepat, terlambat, sangat terlambat.
2.  Data testing
Data  ini  digunakan  sebagai  data  untuk pengujian sistem yang setatus kelulusannya belum diketahui dan mempunyai  atribut  yang  sama  dengan data training.

## B. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  tahapan  penelitian yang  dilakukan  secara  garis  besar  meliputi beberapa  kegiatan  yaitu  pembuatan  proposal, implementasi Algoritma KNN, pengujian.
C. Tahapan Implementasi
Impelementasi  Sistem  Prediksi  Tingkat Kelulusan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan paket  perangkat  lunak xampp dan browser mozila firefox . Penulis menggunakan komputer dengan  spesifikasi  Intel  dualcore  2,30  GHZ, RAM  2  GB  dan  Harddisk  120  GB  dengan operating system Microsoft Windows 7.
D. Tahapan Pengujian Dari  pengujian  Sistem  ingin  mencari tingkat  akurasi  Algoritma  KNN  untuk  Prediksi Masa Studi Mahasiswa.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA
A.  Prediksi
Prediksi  mirip  seperti  klasifikasi  dan estimasi,  tapi  hasilnya    untuk  memprediksi masa    depan.  Contoh,  memprediksi    harga barang    tiga  bulan  mendatang,  memprediksi prosentase  kenaikan  angka    kematian  karena kecelakaan  tahun  mendatang  jika  kecepatan berkendara  dinaikkan.  Metode  dan  teknik untuk klasifikasi  dan  estimasi, jika  cocok,  bisa juga  digunakan  untuk  prediksi,  termasuk metode statistik [2].
B.  Kelulusan Kelulusan  adalah  tanda  keberhasilan seseorang  yang  telah  menempuh  ujian.  Bagi seorang  siswa  atau  mahasiswa  merupakan batu  loncatan  untuk  melangkah  ke  jenjang selanjutnya [3].

## C. K-Nearest Neighbors
Algortima KNN merupakan sebuah metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya  [4][5].  KNN  termasuk  algoritma supervised  learning,  dimana  hasil  dari  query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada KNN.  Kelas  yang  paling  banyak  muncul  yang
akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi.  Adapun Urutan Algoritma KNN sebagai berikut
a.  Menentukan parameter K  (jumlah tetangga paling dekat)
b.  Menghitung  kuadrat  jarak  euclidian ( euclidean  distance )  masing-masing obyek  terhadap  data  sampel  yang diberikan
c.  Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil
d.  Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi nearest neighbors)
Dengan menggunakan kategori mayoritas, maka  dapat  diprediksikan  nilai  query  instance yang telah dihitung.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Persiapan Data
Pada  tahap  pengujian  ini  menggunakan data  mahasiswa  yang  sudah  diyatakan  lulus dengan  kategori  cepat,  tepat,  terlambat, sangat terlambat.
B.  Diagram Alir Prediksi Kelulusan
Mulai Input data training Input data testing Perhitungan KNN Hasil Prediksi Selesai Gambar 1. Diagram Alir Prediksi Tingkat
Kelulusan Diagram alir
data diatas menggambarkan  algoritma  secara  umum semua proses yang ada dalam Sistem Prediksi Tingkat  Kelulusan.  Proses  diawali  dengan melakukan  input  data  training  yaitu  data  yang didapat  dari  mahasiswa  yang  sudah  lulus, kemudian  input  data  testing  yaitu  data  yang ingin  di  prediksi  status  kelulusannya,  setelah
    n i i i y x y x d 1 2 ) ( ) , (
itu  dilakukan  perhitungan  dengan  Algoritma KNN, kemudian diperoleh hasil prediksi.

## C.  Context Diagram
Context  Diagram Aplikasi  Prediksi  Masa Studi  Mahasiswa  STMIK  Sinar  Nusantara menggambarkan system aliran program secara  umum,  yang  digambarkan  sebagai berikut :
Peugas Mahasiswa Laporan Hasil Prediksi Hasil Prediksi Data testing Input, Edit, Delete Data Testing Prosentase kelulusan Crete, Edit, Delete Dataset Training Laporan Hasil Prediksi Hasil Prediksi Data Testing Daftar Data Testing Create, Edit, Delete User Daftar User Admin Daftar Dataset Training SPK Predikdi Tingkat Kelulusan Mahasiswa STMIK Sinar Nusantara Input, Edit, Delete Data Testing Hasil Kalkulasi KNN
Gambar 2. Context Diagram
D.  Data Flow Diagaram
Berikut  ini  Data  Flow  Diagaram  Aplikasi Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  STMIK  Sinar Nusantara Olah User 1.0 Kalkulasi KNN 3.0 Olah Dataset training 2.0 Olah hasil prediksi 5.0 Mahasiswa 3 1 2 6 User Create edit delete User Daftar User Training 4 bobot testing Admin Olah data testing 4.0 5 Hasil_prediksi Olah Rangking 7.0 rangking Create edit delete data training Perhitungan kalkulasi Daftar data training Create edit delete data testing Daftar data testing Petugas Hasil Prediksi Olah Laporan 6.0 Data training Perhitungan hasil prediksi Data testing Filter laporan Hasil laporan Create edit delete data testing Daftar data testing Perhitungan hasil prediksi Hasil prediksi Filter laporan Hasil laporan Data bobot O la h r a n g k in g Data testing Data rangking
Gambar 3. Data Flow Diagram

## E.  Perancangan Database
User id_user password level nama kelamin alamat email telepon training id_training nama jenis_kelamin masa_studi status_kerja status_nikah ips1 ips2 ips3 ips4 ips5 ips6 jumlah_sks kelulusan testing id_testing nama jenis_kelamin masa_studi status_kerja status_nikah ips1 ips2 ips3 ips4 ips5 ips6 jumlah_sks hasil_prediksi id_hasil pre_cepat pre_tepat pre_terlambat pre_sangat jumlah_k hasil_prediksi id_testing id_user bobot id_bobot id_training id_testing bobot id_user status_kelulusan rangking id_rangking id_testing bobot rangking kelulusan
Gambar 4. Desain  Database
Dari  relasi  tabel  basis  data  diatas  dapat dijelaskan  bahwa  hubungan  antara  testing dengan bobot adalah id_testing yang hubungannya  adalah  one  to  many  yaitu  satu data  testing    dapat  memiliki  banyak  bobot. Sedangkan  hubungan  antara  user  dan  hasil prediksi  adalah  one  to  many  satu  user  dapat melakukan  banyak  prediksi  dan  hubungan antara testing dan hasil prediksi adalah one to one yaitu satu data testing hanya memiliki satu hasil prediksi.
F.  Implementasi Antar Muka
1.  Halaman input data training Halaman ini
digunakan untuk memasukkan data training.
2.  Halaman input data testing
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang digunakan untuk memasukkan data testing .
Gambar 4. Halaman Input Data testing
3.  Halaman Kalkulasi KNN
Halaman  ini  merupakan  tampilan  dari data training dan  data testing serta  hasil prediksi  setelah  dihitung  dengan  Algoritma KNN.
Gambar 5. Halaman Kalkulasi KNN
4.  Halaman Hasil Prediksi
Halaman  ini  merupakan  halaman  hasil dari prediksi data testing .
Gambar 6. Halaman hasil prediksi
G. Pengujian Sistem
Pada  pengujian  sistem  ini  bertujuan mencari  akurasi  algoritma  sehingga  diketahui tingkat  akurasi  dari  algoritma  KNN  dengan menggunakan data mahasiswa. Pada uji coba sistem  ini  digunakan  60  data  mahasiswa dimana dibagi menjadi 2 yaitu 40 data training dan  20  data  testing.  Berikut  ini  data  testing yang  digunakan  untuk  mengukur  akurasi algoritma KNN
Tabel 4. Tabel Perbandingan Hasil Pengujian
NAMA STATUS KELULU SAN HASIL PREDIKSI KNN PREDIKSI Agus Tepat Tepat BENAR Ani Terlambat Terlambat BENAR Adinda Cepat Cepat BENAR
Anto
Sangat Terlambat Sangat Terlambat BENAR Surati Tepat Tepat BENAR
Andrean Sangat Terlambat Sangat Terlambat BENAR Ajeng Cepat Cepat BENAR Patro Tepat Tepat BENAR Satria Cepat Cepat BENAR Surti Cepat Cepat BENAR Jauri Tepat Tepat BENAR Lusi Terlambat Terlambat BENAR Hengki Cepat Cepat BENAR Handoko Cepat Cepat BENAR
Danang Terlambat Terlambat BENAR Nurul Safarah Sangat Terlambat Sangat Terlambat BENAR Sandi Sangat Terlambat Sangat Terlambat
BENAR
NAMA STATUS KELULU SAN HASIL PREDIKSI KNN
PREDIKSI
Tiyas Terlambat Sangat Terlambat SALAH Ndari Tepat Cepat SALAH Ratih Terlambat Terlambat BENAR

## Gambar 7. Perbandingan Hasil Prediksi
Dari data perbandingan diatas dapat terlihat bahwa hasil prediksi dari KNN dari 20 data testing hasil prediksinya adalah 18 benar  dan  hanya  2  yang  salah  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  akurasi  prediksi dengan  KNN  menggunakan  40  data training  dan  20  data  testing,  Algoritma KNN mempunyai akurasi 90%.

## V.  PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dari  Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa:
1.  Algoritma  KNN  dapat  memecahkan masalah prediksi tingkat kelulusan mahasiswa  dimana  atributnya  berupa data numerik.
2.  Berdasarkan  pengujian  menggunakan 20 data uji terdapat 2 kesalahan prediksi kelulusan  sehingga  akurasi  sistem  90%, dibuktikan dengan pengujian sistem.
3.  Algoritma  KNN  hanya  bisa  mengolah data yang bersifat numerik.
5.2 Saran
1.  Sebaiknya  proses  prediksi  dilakukan menggunakan data training dalam jumlah  banyak  karena  data  training berpengaruh pada akurasi prediksi.
2.  Hasil  dari  prediksi  sebaiknya  hanya dijadikan  sebagai  alat  bantu  dalam mengambil keputusan sedangkan
pengambilan  keputusan  tetap  ditangan pengambil keputusan.
3.  Aplikasi  Prediksi  Tingkat  Kelulusan dapat  ditingkatkan  akurasinya  dengan mendeteksi anomali data training menggunakan  algoritma  deteksi  anomali data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Gorunescu, Florin (2011). Data Mining: Concept, Models, and Techniques . San
Fransisco: Morgan Kauffman. [2]  Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2009). Data Mining: Concept, Models, and Techniques .  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer [3]  James H. McMillan. 2008. Assessment Essentials for Standard-based Education
[4]  Wu,  Xindong  &  Kumar,  Vipin.  (2009). The  Top  TEn  Algorithms  in  Data Mining. Boca Raton: CRCC Press
[5]  Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma
Data Mining . Yogyakarta: Andi Peblishing 90% 10% PERBANDINGAN HASIL PREDIKSI BENAR SALAH