## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## PREDICTION  OF  STUDENT  GRADUATION  USING  THE  K-NEAREST NEIGHBOR METHOD CASE STUDY IN POLITEKNIK NEGERI TANAH LAUT
Dwi Ratna Sari 1) , Veri Julianto 2) , Herfia Rhomadona 3)
1 Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut 2 Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut
3 Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut
email: 1 dwi.ratna.sari@mhs.politala.ac.id, 2* veri@politala.ac.id , 3 herfia.rhomadhona@politala.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  28 May 2023 Accepted   :  12 June 2023 Published  :  30 June 2023 Tanah Laut State Polytechnic as one of the universities in Indonesia has definitely paid attention to the quality of its students. One way is to predict student graduation. Graduation predictions can help study programs and academic supervisors review and pay special attention to students, especially students who are predicted to not graduate on time. Realizing one way to pay attention to the quality of  students  can  be  realized  by  creating  a  Student  Graduation Prediction  system  using  the  Web-Based  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Method.  The  K-Nearest  Neighbors  method  is  an  object classification method based on training data by finding the nearest neighbor  value  to  determine  the  class  of  the  new  data.  In  the Student  Graduation  Prediction  using  the  K-Nearest  Neighbor Method, there is a section that can process training data, test data, the  process  of  calculating  student  graduation  predictions,  and displaying  the  results  obtained  from  the  KNN  calculation  which has  two  classification  classes,  namely  graduated  and  not  passed. Based  on  the  results  of  the  study,  it  was  found  that  KNN  with different k values obtained different levels of accuracy, data testing with a value of k=1 obtained an accuracy rate of 83.33%, the value of k=2 obtained an accuracy rate of 79.17%, the value of k=3 to k= 8 obtained an accuracy rate of 95.83%, and the values of k=9 and k=10 obtained an accuracy rate of 91.67%. It can be concluded that the test with a value of k=3 to k=8 obtained the best or highest level of accuracy. Keywords: K-Nearest Neighbor Prediction Student Website Graduated IEEE style in citing this article:
D.  R.  Sari,  V.  Julianto,  and  H. Rhomadona ,  “ Prediction  Of
Student Graduation Using The K-Nearest  Neighbor  Method Case  Study  In  Politeknik Negeri Tanah Laut ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  8,
no. 1, pp. 74-88, Jun. 2023.
Corresponding Author: Veri Julianto Politeknik Negeri Tanah Laut
© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pendidikan  memiliki  berbagai macam cara dan langkah seperti menempuh  jalur  pendidikan  mulai  dari tingkat  dasar  hingga  tingkat  yang  lebih tinggi  yaitu  kuliah.  Dunia  perkuliahan memiliki  aset  yang  disebut  dengan mahasiswa, mahasiswa menjadi salah satu kelompok  masyarakat  yang  memiliki  ciri dan  karakter  sebagai  seseorang  dengan pengetahuan  dan  pemahaman  yang  luas dibandingkan  kelompok  usia  lain  atau kelompok  sesusia  mereka  yang  bukan mahasiswa.  Tingkat  intelektualitas  yang lebih tinggi mahasiswa bisa memanfaatkannya  saat  menghadapi  serta memecahkan permasalahan
dalam kehidupan sehari-hari dan dalam persaingan  dunia  kerja.  Oleh  sebab  itu, suatu perguruan tinggi dituntut untuk bisa menerapkan  pendidikan yang  berkualitas bagi mahasiswanya agar bisa menghasilkan  sumber  daya  manusia (mahasiswa) yang berilmu, cerdas, kreatif, cakap dan berdaya saing tinggi.[1]
Mahasiswa  menjadi  salah  satu  bagian atau aset yang sangat penting bagi institusi pendidikan  sehingga  perlu  diperhatikan tingkat  kelulusan  mahasiswanya  apakah lulus  tepat  waktu  atau  tidak  sehingga dapat menjaga dan meningkatkan kualitas mahasiswa.  Pemerhatian  kualitas  dari setiap  mahasiswa  juga  diterapkan  oleh Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  sebagai salah  satu  institusi  pendidikan  atau perguruan tinggi dengan beberapa program  studi  yaitu  Teknologi  Informasi, Agroindustri, Teknologi Otomotif,
Akuntansi, Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan,  Teknologi  Rekayasa  Konstruksi Jalan  dan  Jembatan,  Teknologi  Pakan Ternak  dengan  akreditasi  yang  baik  dan menjadi  salah  satu  dari  sepuluh  besar pendidikan  voksi  terbaik  di  Indonesia versi Webometrics 2022.[2]
Salah  satu  cara  yang  dilakukan  dalam proses  pemerhatian  kualitas  mahasiswa yaitu  dengan  memprediksi  kelulusan mahasiswa  yang  kemudian  hasil  prediksi tersebut  dapat  membantu  prodi  dan pembimbing  akademik  dalam  memberi perhatian khusus terhadap mahasiswanya, terutama  mahasiswa  yang  diprediksi belum  lulus  atau  tidak  lulus  tepat  waktu sehingga mereka bisa memperbaiki indeks prestasi tiap semesternya. Prediksi kelulusan mahasiswa ini memang diperlukan  agar  pemantuan  terhadap kualitas  dari  setiap  mahasiswa  bisa dilakukan dengan baik dan bisa mencegah keterlambatan  mahasiswa  untuk  lulus tepat waktu.[3]
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan membuat sebuah Aplikasi Prediksi
Kelulusan Mahasiswa Teknologi Informasi dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Berbasis  Web.  [4] K-Nearest  Neighbor sendiri  merupakan  salah  satu  algoritma yang digunakan sebagai metode pengklasifikasian data dalam data mining. Metode  ini  akan  mengklasifikasi  suatu objek  atau  data  baru  menjadi  beberapa kelas  berdasarkan  data  training  dengan jarak  yang  paling  dekat  terhadap  objek tersebut.[5]  Dalam  kasus  ini  objek  yang akan di hitung adalah nilai indeks prestasi semester  untuk  jenjang  D3  Teknologi Informasi. Yang diharapkan sistem ini bisa menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan agar  bisa  memberikan  perhatian  lebih kepada mahasiswa khusunya yang diprediksi tidak lulus tepat waktu.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap  alur  dari  metode  KNN  dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengum pulan  Data Analisa Metode KNN Tentukan  Nilai  K Euclidean Sorting Menentukan Kelompok  Data Klasifikasi Data Im plementasi Sistem  Berbas is W eb
Gambar 1. Metode Penelitian
Proses  penelitian  dan  alur  perhitungan metode  KNN  dilakukan  dengan  langkah- langkah  yang  telah  dijelaskan  pada Gambar 1 yaitu:
1. Pengumpulan data asli Data  diperoleh  dari  program  studi teknologi informasi yang berjumlah 79 data,  kemudian  dibagi  sebanyak  54 data  untuk  data  latih  dan  25  data untuk  data  uji.  Data  tersebut  akan digunakan untuk
menguji
perhitungan dengan metode KNN.
2. Setelah itu menentukan nilai K untuk jumlah  tetangga  terdekat  dari  data yang diuji. Parameter K pada data uji ditentukan berdasarkan nilai K optimum pada saat data latih.
3. Kemudina menghitung jarak terdekat ( euclidean  distance )  setiap  objek  atau data  uji  terhadap  sampel  atau  data latih yang sudah ada.
4. Mengurutkan  objek  atau  data  uji berdasarkan  kelompok  data  yang mempunyai jarak terkecil. Setelah itu, mengumpulkan  kategori  klasifikasi tetangga  terdekat  dan  berdasarkan
kategori mayoritas tersebut diperoleh hasil klasifikasi dari data uji.
5. Yang  terakhir  yaitu  proses implementasi data pada sistem
berbasis web. Dalam proses implementasi data akan diinputkan ke sistem  sesuai  denagn  yang  telah ditetapkan sebelumnya
untuk
memeriksa tingkat akurasi perhitungan dari metode yang diterapkan.[6] Analisa K-Nearest Neighbor (KNN)Penerapan  metode  K-NN  dalam prediksi  kelulusan  mahasiswa  dilakukan menggunakan  data  asli.  Data  yang digunakan  telah  disesuaikan  dengan kategori  yang  ditetapkan  untuk  prediksi kelulusan  yang  dibuat.  Kategori  tersebut terdiri  dari  indeks  prestasi  semester  1 sampai  semester  5.  Data  yang  telah dikumpulkan  berdasarkan  kategori  yang ditetapkan  selanjutnya  akan  dimasukkan sesuai kelas klasifikasi kelulusan mahasiswa.  Kelas  yang  digunakan  dapat dilihat seperti pada Tabel 1.
T ABEL 1.N AMA K ELAS No Nama Kelas Kelas 1 Lulus 1 2 Belum Lulus 2 Adapun  data  awal  dapat  dilihat  pada
Tabel 2.
T ABEL 2.D ATA A WAL No  NIM Nama IPS Ket 1 2 3 4 5 1 1 MHS1  2,79  3,00  3,50  3,64  3,56 Lulus 2 2 MHS2  3,52  3,64  3,20  3,55  3,75 Lulus 3 3 MHS3  3,33  3,00  3,20  3,60  3,69 Lulus 4 4 MHS4  2,12  0,27  0,00  0,00  0,00  Belum Lulus 5 5 MHS5  2,83  1,64  1,10  0,00  0,00  Belum Lulus 6 6 MHS6  3,52  3,27  2,90  3,50  3,75 Lulus 7 7 MHS7  2,83  2,68  2,50  2,67  3,25 Lulus 8 8 MHS8  3,55  3,41  3,00  3,71  3,75 Lulus 9 9 MHS9  3,62  3,27  3,70  3,50  3,81 Lulus 10 10 MHS10  2,67  2,36  1,90  3,07  3,25 Lulus 11 11 MHS11  3,48  3,09  3,50  3,33  3,69 Lulus 12 12 MHS12  3,26  3,00  2,60  3,60  3,38 Lulus 13 13 MHS13  2,71  2,64  2,40  3,12  3,44 Lulus 14 14 MHS14  3,00  2,82  2,20  2,31  3,38 Lulus 15 15 MHS15  3,64  3,45  3,90  3,79  3,81 Lulus 16 16 MHS16  3,90  3,64  3,80  3,86  3,63 Lulus 17 17 MHS17  3,69  3,64  3,40  3,19  3,56 Lulus 18 18 MHS18  3,17  3,00  2,60  2,98  3,63 Lulus 19 19 MHS19  2,86  2,77  2,60  3,12  3,63 Lulus 20 20 MHS20  2,76  2,91  2,50  3,64  3,63 Lulus 21 21 MHS21  2,88  2,55  2,50  3,38  3,38 Lulus 22 22 MHS22  3,19  2,55  2,90  3,19  3,50 Lulus 23 23 MHS23  3,86  3,45  3,90  3,88  3,88 Lulus 24 24 MHS24  2,60  2,64  2,40  2,74  3,44 Lulus 25 25 MHS25  2,86  2,82  2,40  3,07  3,19 Lulus 26 26 MHS26  4,00  3,91  3,60  3,83  3,56 Lulus 27 27 MHS27  3,90  3,64  3,20  1,33  0,00  Belum Lulus 28 28 MHS28  3,43  3,09  2,90  3,07  0,00  Belum Lulus 29 29 MHS29  3,38  3,27  2,20  3,76  3,88 Lulus 30 30 MHS30  3,55  3,82  3,00  3,62  3,75 Lulus 31 31 MHS31  3,38  3,55  3,50  3,55  3,81 Lulus 32 32 MHS32  3,64  3,73  3,40  3,45  3,56 Lulus 33 33 MHS33  3,19  3,55  3,10  3,31  3,50 Lulus 34 34 MHS34  3,36  3,18  2,80  3,36  3,44 Lulus 35 35 MHS35  3,14  2,64  3,00  3,36  3,31 Lulus
No  NIM Nama IPS Ket 1 2 3 4 5 36 36 MHS36  3,90  3,82  3,90  3,86  3,63 Lulus 37 37 MHS37  3,71  3,82  3,70  3,69  3,81 Lulus 38 38 MHS38  3,19  3,09  2,40  3,31  3,56 Lulus 39 39 MHS39  2,29  2,55  2,60  3,02  3,56 Lulus 40 40 MHS40  3,05  3,18  2,70  3,50  3,63 Lulus 41 41 MHS41  3,57  3,45  3,30  3,36  3,31 Lulus 42 42 MHS42  3,29  3,27  2,10  3,14  3,25 Lulus 43 43 MHS43  2,76  2,73  2,10  2,88  3,19 Lulus 44 44 MHS44  3,24  2,82  2,70  2,55  3,13 Lulus 45 45 MHS45  3,26  2,82  2,90  2,98  3,63 Lulus 46 46 MHS46  3,05  3,00  3,10  3,40  3,88 Lulus 47 47 MHS47  2,67  2,73  2,90  3,40  3,63 Lulus 48 48 MHS48  3,29  2,55  2,70  3,60  3,63 Lulus 49 49 MHS49  2,95  3,00  1,70  0,57  0,00  Belum Lulus 50 50 MHS50  3,48  3,09  3,50  3,31  3,63 Lulus 51 51 MHS51  3,45  3,36  2,30  3,14  3,75 Lulus 52 52 MHS52  3,64  3,18  3,30  3,60  3,75 Lulus 53 53 MHS53  2,86  3,09  2,60  3,55  3,50 Lulus 54 54 MHS54  3,26  3,27  3,50  3,45  3,75 Lulus 55 55 MHS55  3,26  3,36  2,40  3,45  3,38 Lulus 56 56 MHS56  2,95  2,73  2,40  2,98  3,31 Lulus 57 57 MHS57  3,43  3,00  2,70  2,95  3,50 Lulus 58 58 MHS58  3,62  3,18  3,50  3,29  3,50 Lulus 59 59 MHS59  3,69  3,00  3,40  3,60  3,63 Lulus 60 60 MHS60  3,86  4,00  3,90  3,79  3,81 Lulus 61 61 MHS61  3,17  2,64  2,20  1,52  2,13  Belum Lulus 62 62 MHS62  3,64  3,73  3,60  3,74  3,75 Lulus 63 63 MHS63  3,05  2,73  2,80  2,69  3,31 Lulus 64 64 MHS64  2,45  1,73  1,80  0,29  0,00  Belum Lulus 65 65 MHS65  2,67  2,27  2,30  3,62  3,38 Lulus 66 66 MHS66  2,36  2,32  2,00  2,86  3,00  Belum Lulus 67 67 MHS67  3,86  3,64  3,20  3,62  3,75 Lulus 68 68 MHS68  3,29  2,36  2,50  2,19  1,69  Belum Lulus 69 69 MHS69  3,21  2,64  2,40  3,21  3,56 Lulus 70 70 MHS70  3,71  3,64  2,90  3,55  3,69 Lulus 71 71 MHS71  3,19  3,18  2,40  3,26  3,44 Lulus 72 72 MHS72  3,05  2,64  2,10  3,24  3,69 Lulus 73 73 MHS73  3,43  2,82  2,10  3,64  3,63 Lulus 74 74 MHS74  2,62  2,64  2,60  3,21  3,56  Belum Lulus 75 75 MHS75  3,05  2,91  2,50  2,90  3,63 Lulus 76 76 MHS76  3,00  3,27  2,70  3,21  3,13  Belum Lulus 77 77 MHS77  3,31  3,18  3,30  3,31  3,50 Lulus 78 78 MHS78  3,60  3,27  3,10  3,64  3,63 Lulus 79 79 MHS79  3,00  3,27  3,00  3,38  3,50 Lulus
Berdasarkan  data  yang  terdapat  pada Tabel  2  akan  dibagi  menjadi  2  jenis  data yaitu 55 data sebagai data latih dan 24 data sebagai data uji untuk perhitungan KNN, pembagian  data  diambil  secara  random dengan  jumlah  24  data  yang  telah ditentukan sebagai data uji.
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = √∑ (𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 𝑛 𝑖=0
(1) Dimana: X training
: data training ke-i, X testing
: data testing , i : record (baris) ke-i dari Tabel, n : jumlah data training . [7]
Menggunakan persamaan 1 diatas akan dilakukan  perhitungan  distance  untuk mhs1 dengan data uji ke-1 yaitu mhs2 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒
=   √∑ (((2,79 − 3,52) 2 )   +   ((3,00 − 3,64) 2 ) + ((3,50 − 3,20) 2 )   + ((3,64 − 3,55) 2 ) +   ((3,56 − 3,75) 2 ))) =  1,037642 𝑛
𝑖=1
Perhitungan  jarak  dengan  Euclidean pada  persamaan  1  seperti  diatas  akan dilakukan untuk setiap data latih terhadap data uji sehingga menghasilkan Tabel 3
T ABEL 3.E UCLIDEAN NIM  Data(1) Data(2) Data(3) Data(4) Data(5) Data(6) 1 1,037642  5,790889  1,463216  1,845264  1,277028  1,081665 3 0,672161  5,752017  1,378731  1,734849  1,202872  0,916024 4 7,086741  1,894993  5,500327  5,316766  5,770009  7,517513 6 0,478957  5,717123  1,386759 1,72786  1,242377  1,065129 8 0,345543  5,923504  1,622621  1,935588  1,450069  0,910879 9 0,634823  6,066886  1,847891  2,338611 1,78782  0,396106 11 0,667907  5,743692  1,489899  2,002548  1,453272  0,735663 12 0,988231  5,354335  1,085864  1,243181  0,840298  1,502631 14 1,90192  4,403612  0,533854  1,002497  0,903438  2,464102 16 0,784156  6,364857  2,305862  2,744048  2,227061  0,388587 18 1,109685  5,125671  0,684471  1,141096  0,660984  1,673888 19 1,323556  5,141897  0,604897  0,917115  0,339853  1,800583 21 1,501166  5,063536  0,735119  0,743774  0,343802  1,923694 23 0,876071  6,502753  2,339829  2,767165  2,236023 0,24779 24 1,799611  4,699372  0,324808  0,691592  0,395601  2,286285 26 0,760132  6,333585  2,352339  2,781205  2,288122  0,703776 28 3,83321  3,889396  3,377958  3,559916  3,578687  4,025941 30 0,279643  6,003974  1,794575  2,160671  1,674545 0,99373 32 0,329545  5,906801  1,809171  2,303975  1,782218  0,711688 34 0,727599  5,354036  1,064472 1,44177  0,965246  1,297343 36 0,881646  6,466359  2,442335  2,900517  2,375332  0,491732 37 0,584551  6,357594  2,206354  2,674173  2,131713 0,43795 38 1,070093  5,248981  0,901887  1,098636 0,69527  1,695582 39 1,837934  5,016343  0,732871  0,876983  0,498899  2,231121 40 0,836301  5,514245  1,082451  1,336451  0,823225  1,406236 41 0,527541  5,559622  1,503396  2,011417  1,510033  0,894315 42 1,348295  4,928549  0,969845  1,121338  0,927254  2,032486 43 1,837988  4,545712  0,463789  0,474025  0,469787  2,396936 45 1,081342  5,184072  0,777817  1,308511  0,800375  1,493251
NIM  Data(1) Data(2) Data(3) Data(4) Data(5) Data(6) 46 0,82456  5,701965 1,20025  1,581076  1,003594  1,160862 48 1,227966  5,453128  1,130398  1,218934  0,837257 1,56237 50 0,682715  5,693681  1,464445  1,987712  1,441388  0,760263 51 1,030243  5,357695  1,165204  1,422428 1,08282  1,740776 52 0,488365  5,906793  1,631257  2,025883  1,514265  0,687459 53 1,077311  5,404248  1,007919  1,162712  0,673424  1,606767 54 0,551815  5,879354  1,546415  2,032388  1,454098  0,675278 56 1,520362  4,767494  0,355809  0,690652  0,319687  2,037302 57 1,044126  5,071696 0,80206  1,305412  0,877781  1,577435 59 0,703847  5,832332  1,631349  2,031083 1,53509  0,723533 60 0,892412  6,584125  2,516207  2,989599  2,451102  0,592368 61 2,977885 3,02868  1,668562  2,018737  2,127839  3,426704 62 0,467547  6,270909  2,088899  2,531146  1,993364  0,417732 63 1,463626  4,724267  0,380657  1,113239  0,696778  1,880558 64 5,607415  0,852408  4,214712  4,329688  4,593278  5,962432 66 2,359364  4,321215  0,836122  0,462925  0,803803 2,8366 67 0,347131  6,052917  1,903943  2,301521  1,818956  0,779102 68 2,876543  3,215929  1,725688  1,988064  2,086193  3,213254 70 0,360139  5,850897  1,680476  2,035682  1,580316  1,054988 71 1,068036  5,162596  0,879659  1,124722  0,735935  1,715576 72 1,590786 5,11489  0,853522  0,696635  0,531507  2,135673 73 1,383112 5,40175  1,274716  1,139517  0,973293  1,932848 74 1,523713  5,125602  0,665883  0,828613  0,265707 1,94561 75 1,296418  5,020777  0,546443  0,990051  0,531977  1,850459 77 0,621128  5,536073  1,261943  1,778229  1,225275  0,931826 79 0,733962  5,474505 1,09252 1,51842  0,955092  1,231341
Setelah menentukan jarak terhadap setiap data  selanjutnya  menentukan  klasifikasi data  uji  berdasarkan  nilai  k  yang ditetapkan.
1) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=1)
yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  4. menghasilkan tetangga
terdekat dengan keterangan lulus sehingga data uji  dengan  nim  2  menggunakan  nilaik k=1 mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 4. U JI D ATA N ILAI K=1 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus
2) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=2) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  5.
menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  2  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=2  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 5.U JI D ATA N ILAI K=2 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus
3) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=3) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  6. menghasilkan
tetangga terdekat
dengan  keterangan  3  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=3  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 6. U JI D ATA N ILAI K=3 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus
4) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=4) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  7. menghasilkan
tetangga terdekat
dengan  keterangan  4  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=4  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 7.U JI D ATA N ILAI K=4 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus
5) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=5) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  8. menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  5  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=5  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 8. U JI D ATA N ILAI K=5 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus
6) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=6) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  9.
menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  6  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=6  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 9. U JI D ATA N ILAI K=6 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus 0,467547 62 6 Lulus
7) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=7) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  10. menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  7  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=7  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 10. U JI D ATA N ILAI K=7 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus 0,467547 62 6 Lulus 0,478957 6 7 Lulus
8) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=8) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  11. menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  8  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=8  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 11.U JI D ATA N ILAI K=8 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus 0,467547 62 6 Lulus 0,478957 6 7 Lulus 0,488365 52 8 Lulus
9) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan  jarak  tetangga  terdekat  (k=9) yang  telah  diurutkan  seperti  Tabel  12.
menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  9  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=9  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 12. U JI D ATA N ILAI K=9
Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus 0,467547 62 6 Lulus 0,478957 6 7 Lulus 0,488365 52 8 Lulus 0,527541 41 9 Lulus
10) Perhitungan  data  uji  dengan  nim  2 dengan jarak tetangga terdekat (k=10) yang telah diurutkan seperti Tabel 13.
menghasilkan tetangga terdekat
dengan  keterangan  10  data  lulus sehingga  data  uji  dengan  nim  2 menggunakan  nilaik  k=10  mendapat klasifikasi prediksi lulus.
T ABEL 13. U JI D ATA N ILAI K=10 Euclidean Distance Posisi Urutan Keterangan 0,279643 30 1 Lulus 0,329545 32 2 Lulus 0,345543 8 3 Lulus 0,347131 67 4 Lulus 0,360139 70 5 Lulus 0,467547 62 6 Lulus 0,478957 6 7 Lulus 0,488365 52 8 Lulus 0,527541 41 9 Lulus 0,551815 54 10 Lulus Admin Kelola Dataset Validasi Login Logout Memeriksa Status Login Kelola Akun Ubah Akun Tampil Akun <<extend>> <<extend>> <<extend>> Tambah Akun Hapus Akun Ubah Dataset Tampil Dataset Tambah Dataset Hapus Dataset Kelola Data uji Ubah Data uji Tampil Data uji Tambah Data uji Hapus Data uji <<extend>> G AMBAR 2. U SE C ASE D IAGRAM
A. Analisa dan Desain Sistem 1) Use Case Gambar  2  diatas  merupakan  desain rancangan  aplikasi  prediksi  kelulusan mahasiswa  dengan  beberapa  case  proses yaitu  validasi,  kelola  akun,  kelola  data
latih,  kelola  data  uji.  Fungsi  extend  pada gambar merupakan case proses [8] 2) Rancangan Tabel
Gambar 3. Rancangan Tabel
Gambar  3  diatas  adalah  desain  rancangan  Tabel  pada  aplikasi  prediksi  kelulusan mahasiswa yang dibuat. Memuat 4 Tabel yaitu Tabel akun, Tabel dataset, Tabel datauji, dan Tabel akurasi.[9]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Metode
K-Nearset Neighbor Pada Aplikasi Web 1) Halaman Data Latih Halaman  data  latih  adalah  halaman yang berisi penginputan
data pembelajaran berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.
Gambar 4. Halaman Data Latih
Pada  gambar  4  admin  mengisi  data sesuai  dengan  data  asli  yang  telah diperoleh sebelumnya.
2) Halaman Data Uji
Halaman  data  uji  merupakan  halaman yang  berisi  inputan  data-data  yang  akan digunakan  untuk  mencoba  perhitungan yang  dijalankan  atau  diterapkan  pada sistem.
Gambar 5. Halaman Data Uji
Pada  gambar  5  merupakan  halaman data  uji  dimana  admin  mengisi  data berdasarkan data yang diperoleh.
3) Halaman Hasil Perhitungan Metode K- NN
Halaman  hasil  perhitungan  adalah halaman yang  berisikan  proses  akhir  dari perhitungan  yang  diperoleh  dari  inputan data  latih  dan  data  uji.  Hasil  prediksi kelulusan  dapat  dilihat  pada  gambar  6 berikut.
Gambar 6. Hasil Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Di halaman hasil, semua data yang telah diinput pada halaman data latih dan data
uji  telah  otomatis  terhitung.  Sehingga dihalaman  ini  dapat  dilihat  hasil  prediksi
kelulusan  mahasiswa  apakah  mahasiswa tersebut diprediksi lulus atau belum lulus.
[10]

## B.
Uji Black Box Pengujian black box pada system dapat dilihat pada Tabel 14
T ABEL 14.P ENGUJIAN B LACKBOX Halaman Yang Diuji Aksi Aktor Reaksi Hasil Benar Salah A Halaman Sistem Admin 1  Halaman Login Klik Tombol Login Dan Coba Masuk Sebagai Admin Masuk Pada Halaman Dashboard Admin Tidak Masuk Pada Halaman Dashboard Admin Sesuai Harapan (Valid) 2  Halaman Kelola Akun Tambah Akun Akun Dapat Ditambahkan Akun Tidak Dapat Ditambahkan Sesuai Harapan (Valid) 3  Halaman Data Latih Tambah Data Latih Data Latih Dapat Ditambahkan Data Latih Tidak Dapat Ditambahkan Sesuai Harapan (Valid) 4  Halaman Data Uji Tambah Data Uji Data Uji Dapat Ditambahkan Data Uji Tidak Dapat Ditambahkan Sesuai Harapan (Valid) [11]
C. Hasil Akurasi Prediksi Kelulusan

## Mahasiswa
Berdasarkan  data  uji  yang  sudah diinputkan  dan  sudah  dihitung  jaraknya beserta pengelompokan tetangga terdekat berdasarkan  nilai k,  maka  diperoleh  hasil
akurasi berbeda dari percobaan perhitungan  data  dengan  nilai  k  yang berbeda,  nilai  k  yang  telah  dicoba  yaitu mulai  dari  nilai  k=1  sampai  k=10.  Hasil akurasi  dapat  dilihat  pada  Tabel  14. berikut.
T ABEL 15. H ASIL A KURASI Nilai k= Akurasi 1 83.33% 2 79.17% 3 95.83% 4 95.83% 5 95.83% 6 95.83% 7 95.83% 8 95.83% 9 91.67% 10 91.67% Dari Tabel 15 dapat disimpulkan bahwa tingkat  akurasi  perhitungan  terbaik, diperoleh dengan perhitungan
menggunakan  nilai  k=3  sampai  k=8  yang
menghasilkan nilai akurasi sebesar 95.83%[12]

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapan  terimakasih  kepada seluruh  dosen  pembimbing  dan  teman- teman satu angkatan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diperoleh bahwa  metode K-Nearest  Neighbor dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa.  Kriteria  yang  digunakan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa yaitu  indeks  prestasi  semester  dari semester 1 sampai 5. Hasil akurasi metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  menggunakan pengujian  blackbox  dengan  data  latih berjumlah  54 data  dan data  uji  berjumlah 25  data  diperoleh  hasil  akurasi  berbeda berdasarkan percobaan perhitungan dengan nilai k yang berbeda juga. Nilai k=1 memperoleh  hasil  tingkat  akurasi 83.33%, Nilai k=2 memperoleh hasil tingkat akurasi 79.17%, Nilai k=3 sampai k=8 memperoleh hasil tingkat akurasi 95.83%, Nilai k=9 dan k=10  memperoleh  hasil  tingkat  akurasi 91.67%,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  pengujian  data  prediksi  kelulusan mahasiswa  dengan  nilai  k=3  sampai  k=8 memperoleh  hasil  tingkat  akurasi  terbaik atau tertinggi.

## 6. REFERENSI
[1]  A.  Yandi  Saputra  and  Y.  Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour Implementation of Classification  Method  to  Predict
Student  Graduation  Using  K-Nearest Neighbor  Algorithm,” Techno.COM , vol. 17, no. 4, pp. 395 – 403, 2018.
[2]  L.  A.  R.  Hakim,  A.  A.  Rizal,  and  D. Ratnasari, “Aplikasi Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis  K-
Nearest  Neighbor  (K- NN),” JTIM    J.
Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 1, pp. 30 – 36, 2019, doi: 10.35746/jtim.v1i1.11. [3]  R.  A.  Manullang  and  F.  A.  Sianturi,
“Penerapan Algoritma K -Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa: Bahasa Indonesia,” J.  Ilmu  Komput.  Dan  … , vol. 4, no. 2, pp. 42 – 50, 2021.
[4]  M. A. A. Candra and I. A. Wulandari, “Sistem Informasi
Berprestasi
Berbasis Web Pada Smp Negeri 7 Kota Metro,” J. Mhs. Ilmu Komput. , vol. 01, no.  1,  pp.  175 – 189,  2021,  doi:
10.21856/j-pep.2021.4.08.
[5]  Y.  A.  Setianto,  Kusrini,  and  Henderi, “Penerapan Algoritma K -Nearest Neighbour Dalam Menentukan Pembinaan Koperasi Kabupaten Kotawaringin  Timur,” Creat.  Inf.
Technol.  J. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  232 – 241,
2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i3.179.
[6]  Jasmir, D. Z. Abidin, S. Nurmaini, and R.  F.  Malik,  “Penerapan  Metode  K - Nearest
Neighbor dalam Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa (Studi  Kasus :  Mahasiswa  STIKOM Dinamika Bangsa),” Comput. Sci. ICT , vol.  3,  no.  1,  pp.  133 – 138,  2017,  doi:
10.51876/simtek.v4i2.56.
[7] W.  Yustanti,  “Algoritma  K -Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga
Jual Tanah,” J. Mat. Stat. dan komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 57 – 68, 2012.
[8] N. Azwanti, “Sistem Informasi
Penjualan  Tas  Berbasis  Web  Dengan Pemodelan  UML,” Kumpul.  J.  Ilmu Komput. ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  2827 – 2839,
2017.
[9]  R.  A.  Sukamto  and  M.  Shalahuddin, “Rekayasa Perangkat
Lunak
Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek,”
Informatika Bandung . 2016.
[10]  M.  Destiningrum  and  Q.  J.  Adrian, “Sistem Informasi Penjadwalan
Dokter Berbassis Web Dengan Menggunakan Framework

## Codeigniter  (Studi  Kasus:  Rumah
Sakit  Yukum  Medical  Centre),” J.
Teknoinfo ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  30 – 37, 2017, doi: 10.33365/jti.v11i2.24.
[11]  M.  D.  Irawan,  Y.  H.  Siregar,  S.  T.  A. Tambunan,  and  M.  A.  Ardika, “Penerapan  Metode  Simple  Additive
Weighting dalam Menentukan
Perguruan Tinggi Negeri,” vol. 8. pp.
12 – 23, 2022.
[12]  I. A. A. Angreni, S. A. Adisasmita, M. I.  Ramli,  and  S.  Hamid,  “Pengaruh Nilai  K  Pada  Metode  K-Nearest Neighbor  (Knn)  Terhadap  Tingkat
Akurasi Identifikasi Kerusakan Jalan,” Rekayasa Sipil , vol. 7, no. 2, pp.
63 – 70, 2018.