## APLIKASI PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN METODE KNN
Faris Asrory, Joseph Dedy Irawan, Abdul Wahid Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Farisbinirhas1@gmail.com

## ABSTRAK
Kelulusan  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  syarat  sebuah  instansi  pendidikan  untuk  mendapatkan akreditasi yang lebih baik dari DIKTI. STITNU Al Mahsuni dalam hal ini masih dalam kondisi kurang mampu untuk  menjaga  stabilitas  kelulusannya.  Dengan  banyaknya  langkah  yang  sudah  di  tempuh  lembaga,  peneliti menawarkan  pembuatan  aplikasi  prediksi  kelulusan  menggunakan  metode  k-NN  sebagai  solusi  untuk melakukan pendekatan terhadap masalah yang sedang di hadapi.
Metode k-NN merupakan metode yang secara umum bekerja dengan membaca pola berdasarkan parameter yang sudah di tentukan. Adapun parameter yang mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa menurut pihak STITNU Al Mahsuni adalah jenis kelamin, memiliki pekerjaan/membiayai kuliah secara mandiri, status pernikahan, umur dan jurusan SMA.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi menggunakan metode k-NN dengan parameter parameter di atas sebagai tolak ukur perhitungan dapat di lakukan.
Kata Kunci : k-NN, Prediki, Kelulusan Mahasiswa, Pendidikan Tinggi
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perguruan  Tinggi  adalah  satuan  pendidikan yang menyelenggarakan
Pendidikan Tinggi. Berdasarkan  data  yang  di  peroleh  dari  (Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti), 2018) menyebutkan  bahwa  jumlah  lembaga  penyelenggara perguruan  tinggi  sampai  dengan  Desember  2018 tercatat  4.670  perguruan  tinggi  diselenggarakan  di Indonesia,  yang  terdiri  dari  Akademi,  Akademi Komunitas,  Institut,  Politeknik,  Sekolah  Tinggi  dan Universitas.
STITNU  Al  Mahsuni  bisa  di  kategorikan sebagai  Perguruan  Tinggi  baru  jika  di  bandingkan perguruan  tinggi  lain.  Namun  STITNU  Al  Mahsuni memiliki  visi  dan  misi  besar  untuk  menjadi Universitas  besar  dan  di  perhitungkan  sebagai Perguruan  Tinggi  berkualitas  di  indonesia.  Untuk mencapai tujuan tersebut, di perlukan Akreditasi yang baik dari dikti.
Untuk  mendapatkan  peningkatan  akreditasi, lembaga  yang  bersangkutan  harus  memenuhi  syarat- syarat  yang  ketat.  salah  satu  syarat  yang  paling penting  adalah  tingkat  kelulusan  tepat  waktu  pada lembaga  tersebut  haruslah  konsisten  dalam  artian jumlah  peserta  didik  baru  dengan  peserta  yang  lulus tepat  waktu  haruslah  berbanding  lurus.  namun  pada kenyataannya  masih  masih  ada  peserta  didik  yang yang lulus pada semester yang lebih dari waktu yang di  tentukan  di  STITNU  Al  Mahsuni.  menurut sekretaris  sekolah  tinggi  ilmu  tarbiyah  Nahdlatul ulama,  hal  ini  terjadi  karena  informasi  potensi keterlamabatan  mahasiswa  yang  lulus  tidak  tepat waktu  di  rasa  terlmabat  untuk  didapatkan.  Indikasi keterlambatan  bianya  dapat  di  temukan  ketika
semester  6  atau  7.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah sistem  yang  mampu  menangkap  indikasi-indikasi keterlambatan kelulusan mahasiswa sejak dini.
Berdasarkan Masalah tersebut, penulis melakukan penelitian dengan judul “Aplikasi Prediksi Mahasiswa  Lulus  Tepat  Waktu  Menggunakan Metode  KNN”.  dengan  adanya  aplikasi  ini,  penulis berharap  agar  STITNU  Al  Mahsuni  lebih  siap  untuk melakukan  pencegahan  kelulusan  tidak  tepat  waktu pada mahasiswa.

## 1.2. Rumusan Masalah
1. Bagaimana cara mendapatkan data mahasiswa  yang  tidak  lulus  tepat  waktu sebelum semester 6?
2. Bagaimana  cara  untuk  meberikan  Informasi mahasiswa yang memilki potensi tidak lulus tepat  waktu  Kepada  dosen  wali  atau  pihak akademik dengan lebih cepat dan mudah?

## 1.3. Batasan Masalah
1. Penelitian  ini  di  lakukan  di  Sekolah  Tinggi Ilmu  Tarbiyah  Nahdlatul  Ulama  (STITNU) Al Mahsuni Lombok Timur.
2. Penelitian  ini  menggunakan data  mahasiswa sebagai tolak ukur perhitungan prediksi.
3. Peneliti  menggunakan  Algoritma  KNN untuk melakukan pengolahan data prediksi.
4. Penelitian hanya dibatasi pada program studi PIAUD.
5. Aplikasi yang di buat peneliti berbasis Web.
1.4. Tujuan
1. Mendapatkan  data  mahasiswa  yang  tidak lulus tepat waktu sebelum semester 6.
2. Menyajikan  informasi  mahasiswa  yang memiliki  potensi  lulus  tidak  tepat  waktu lebih dini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Menurut  (Prasetyo,  et  al.,  2016)  salah  satu faktor  yang  menentukan  kualitas  sebuah  perguruan tinggi  adalah  kemampuan  lembaga  pendidikan  untuk mengarahkan  dan  membimbing  mahasiswa  untuk lulus  tepat  waktu.  Sehingga  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  sangat  di  butuhkan  setiap lembaga  pendidikan  yang  sedang  mencoba  untuk menaikkan  kualitas  pendidikan.  Penelitian  yang dilakukan  prasetyo  menggunakan  algoritma  back proporgation  neural  network  dan  k-nearest  neighbor untuk melakukan prediksi.
Dalam penelitiannya (Rohman, 2015) melakukan  penelitian  yang  berjudul  “MODEL ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  (KNN) UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA”, Rohman  menyatakan  bahwa  tingkat  kelulusan mahasiswa  tepat  pada  waktunya  perlu  di  perhatikan. Rohman  juga  menambahkan  bahwa  prosentase  naik turunnya kemampuan mahasiswa
untuk
menyelesaikan  studi  tepat  waktu  merupakan  salah satu elemen penilaian akreditasi Universitas. Sehingga  hal  tersebut  melatar  belakangi  penelitian untuk  mencari  nilai  K  yang  paling  optimal  untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan  usia,  jenis  kelamin,  indeks  prestasi semester satu sampai dengan indeks prestasi semester empat  sebagai  parameter  perhitungan  prediksi  dalam penelitiannya..

## 2.2 Landasan Teori
2.2.1. Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  meramalkan  atau memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu yang  akan  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  data yang  di  miliki  sekarang.  Prediksi  tidak  harus mencapai  kesimpulan  yang  benar(sesuatu  yang  pasti terjadi), melainkan berusaha mencari kesimpulan atau hasil yang mendekati hasil sebenarnya (Aina, 2018).

## 2.2.2 Kelulusan Tepat Waktu
Setiap  mahasiswa  yang  menempuh  perkuliahan memiliki  tenggat  waktu  yang  sudah  di  tentukan  oleh Direktorat  Jendral  Pendidikan  Tinggi  (DIRJEN DIKTI)  sesuai  dengan  tingkat  pendidikannya. Tenggat waktu yang di tentukan oleh DIRJEN DIKTI tersebut adalah lulus tepat waktu, melewati batas dan tidak lulus tepat waktu. menempuh masa pendidikan. Tepat  waktu  adalah  waktu  ideal  menyelesaikan pendidikan  tinggi.  Sedangkan  melewati  batas  adalah waktu  paling  lama  yang  diizinkan  dikti  untuk
menempuh pendidikan tinggi, artinya jika mahasiswa sudah  melewati  batas  waktu  tertentu  dan  tidak menyelesaikan  pendidikannya  maka  mahasiswa tersebut  akan  dinyatakan  Drop  Out  (DO).  Adapun tidak  lulus  tepat  waktu  adalah  waktu  atau  masa seorang mahasiswa mampu menyelesaikan pendidikannya  di  antara  waktu  normal  dan  batas akhir.

## 2.2.2. K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest Neighbor  adalah metode yang menggunakan klasifikasi ketetanggaan (neighbor)  sebagai  nilai  prediksi  dari  query  instance yang  baru  (Banjarsari,  et  al.,  2015).  Susanto  dalam tulisannya (Susanto, et al., 2018) menerangkan bahwa Klasifikasi  ketetanggaan  dalam  metode  KNN  adalah klasifikasi yang di dasari oleh jarak data baru dengan tingkat  kemiripan  data  baru  tersebut  terhadap  data pola.
Adapun  langkah-langkah  untuk  menghitung Metode  k-Nearest  Neighbor  menurut  (Banjar  et  al., 2015: 58) adalah sebagai berikut:
1.Menentukan parameter k.
2.Menghitung jarak antara yang akan dievaluasi dengan semua pelatihan.
3.Mengurutkan jarak yang terbentuk.
4.Menentukan jarak terdekat sampai urutan k.
5.Memasangkan kelas yang bersesuaian.
6.Mencari  jumlah  kelas  dari  tetangga  yang terdekat  dan  tetapkan  kelas  tersebut  sebagai  kelas data yang akan dievaluasi.
Perhitungan jarak antara data baru dengan data lama dilakukan menggunakan rumus sebagai berikut.
Keterangan:
x1 = Sampel data
x2 = Data uji atau data testing i  = variabel data
d = jarak
p = Dimensi data

## 2.2.3. WEB Aplication
Web  adalah  sekumpulan  halamen  web  yang saling terhubung dalam jaringan yang sama dan dapat di  akses  oleh  user  menggunakan  aplikasi  web browser. Web umumnya di sediakan oleh perorangan, kelompok,  atau  organisasi.  Untuk  mengakses  sebuah web,  setidaknya  di  butuhkan  sebuah  server  untuk dapat  di  akses.  Selain  server,  penyedia  halaman  web juga  membutuhkan  jaringan  yang  terhubung  dengan target pengguna untuk dapat di akses.

## 2.2.4. PHP
PHP adalah singakan dari “Hypertext Preprocessor”.  yaitu  bahasa  pemrograman  script
server-side  yang  di  disain  untuk  pengembangan  web (Alan,  2018).  Php  di  sebut  pemrograman  server-side karena  perintah  pada  PHP  hanya  akan  di  eksekusi oleh  processor  server.  Artinya  sisi  client  hanya  akan menerima  output  dari  hasil  proses  script  PHP  pada server.

## 2.2.5. CodeIgniter
CodeIgniter  adalah  framework  aplikasi  berbasis web  yang  mengusung  model  MVC  (Model,  View, Controller).  CodeIgniter  sendiri  di  rilis  pertama  kali pada  28  Februari  2006  oleh  EllisLab.    Salah  satu framework PHP ini dapat menjadi tools bagi seorang web  developer  untuk  mengembangkan  suatu  situs dengan  lebih  mudah.  Framework  CodeIgniter memungkinkan pengembang untuk menuliskan sedikit  kode  dalam  pembuatan  web  application karena  sudah  di  rancang  sedimikian  rupa  sehingga perintah  yang  panjang  dan  rumit  bisa  ditulis  dengan kode  yang  lebih  pendek  dan  sederhana.  CodeIgniter sendiri  merupakan  Framework  yang  bersifat  Open Source  sehingga  Framework,  tutorial  dan  forum- forum  diskusi  dapat  di  temukan  dengan  mudah  di internet (Muharam, 2018).

## 2.2.6. Akurasi
Pengujian  akurasi  adalah  pengujian  yang memberikan  informasi  berupa  nilai  keakuratan  hasil prediksi  sistem  jika  dibandingkan  dengan  data  real (Rahman, Hidayat, & Supianto, 2018). Akurasi dapat diperoleh  dengan  membandingkan  antara  jumlah hasil  yang  benar  dengan  keseluruhan  data.  Akurasi dinyatakan dengan rumus
….(3)
Keterangan : Akurasi = nilai akurasi hasil prediksi. total  data  benar  =  jumlah  data  hasil  prediksi yang bernilai benar.
total data = total data training. Data hasil yang memiliki nilai sama dengan data sebenarnya  (testing)  di  jumlahkan  dan  menjadi variabel  total  data  benar.  Variabel  total  data  benar kemudian  di  bagi  dengan  jumlah  total  data  testing, kemudian  dikalikan  dengan  100.  Hasil  tersebut adalah nilai akurasi prediksi yang di dapatkan.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisa Kebutuhan
3.1.1 Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
Dalam  pembuatan  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu di Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah Nahdlatul Ulama (STITNU) Al Mahsuni Lombok Timur, perangkat  keras  yang  dibutuhkan  adalah  laptop  dengan spesifikasi sebagai berikut:
a.  Intel(R) Celeron(R) CPU 1019Y @1.00GHz b.  2.00 GB RAM c.  Intel(R) HD Graphics

## 3.1.2 Analisis Kebutuhan Perngkat Lunak
Selain  perangkat  keras,  perangkat  lunak  juga  di butuhkan  untuk  membangun  aplikasi  ini.  Adapun perangkat lunak yang di butuhkan adalah sebagai berikut:
1. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 64-bit
Windows  7  adalah  salah  satu  jenis  system  operasi yang  banyak  di  gunkanan  di  Indonesia.  Selain  karena banyak  pengguna  sehingga  mudah  untuk  belajar, kemudahan  dalam  berbagi  data  juga  merupakan pertimbangan  yang  sangat  menentukan  ketika  memilih system  operasi  ini  sebagai  system  operasi  utama  dalam bekerja maupun belajar di Indonesia.

## 2. Visual Studio Code
Visual  Studio  Code  merupakan  texteditor  yang sudah  di  perkaya  dengan  banyak  pilihan  tool  yang  dapat memudahkan  pengembang  website  untuk  melakukan tugasnya.  Visual  Studio  Code  sendiri  di  terbitkan  oleh Microsoft.  Visual  Studio  Code  di  lengkapi  dengan Sugestion dan Hot-Key untuk memudahkan pengembang dalam  menulis  kode.Visual  Studio  Code  bahkan membebaskan pengguna untuk merubah dan memodifikasi Hot-Key untuk kenyamanan pengguna  agar lebih  mudah  dan  cepat  ketika  menulis  kode.  Selain fungsinya,  Visual  Studio  Code  juga  memungkinkan pengguna  atau  pengembang  untuk  mengubah  tema tampilannya.

## 3. XAMPP
XAMPP  adalah  sebuah  tool  yang  menyediakan seperangkat  software  yang  berfungsi  untuk  membangun server yang berdiri sendiri (localhost). Dengan menginstall XAMPP,  maka tidak perlu  lagi  memasang  Apache, PHP dan  MySQL  karena  XAMPP  sudah  menyediakan  hal tersebut secara otomatis (3, 2020).

## 3.1.3 Analisis Pengujian Fungsional

## 1. Mozilla FireFox
Mozilla FireFox adalah aplikasi browser yang di publikasikan  oleh  Mozilla,  tersedia  dalam  berbagai jenis  platform  dengan  kompabilitas  yang  kuat (contributors,  2019).  Mozilla  FireFox  merupakan sebuah  browser  yang  mudah  di  gunakan  dan  baik dalam performanya.

## 2. Google Chrome
Google Chrome adalah sebauh aplikasi  browser yang  di  publikasikan  oleh  Google.Inc.  Browser  ini adalah  aplikasi  yang  bersifat  open  source,  artinya siapa  saja  dapat  menjadi  pengembang  aplikasi  ini. Proyek  pengembangan  aplikasi  ini  yang  disebut proyek  chromium  oleh  pihak  goole,  merupakan sebuah  proyek  yang  menggunakan  mesin  rendering webkit  sampai  dengan  versi  27  dan  dirancang  untuk bekrja dengan kecepatan diatas rata-rata namun tetap ringan di jalankan di perangkat dekstop dan mobile.
3. Microsoft edge
Microsoft  edge  adalah  browser  bawaan  dari windows  10.  Sebelumnya,  browser  ini  di  beri  nama internet  explorer.  Namun  setelah  melakukan  upgrade terus menerus, pihak microsoft merilis microsoft edge sebagai  pengganti  internet  explorer.  Microsoft  Edge dirancang untuk pengguna masa kini yang mengutamakan performa.

## 3.2 Perancangan
3.2.1 Struktur Menu
Menurut  penelitian  yang  dilakukan,  adapun struktur menu yang dibutuhkan sebagai berikut:
Home Mahasiswa Prediksi
About
Gambar 3.1 Struktur Menu
1. Home
Menu home adalah  menu pertama  yang di tampilkan ketika  aplikasi  pertama  kali  di  akses.  Menu  home berisi  ucapan  selamat  datang  untuk  pengguna. Adapun  navigation bar  yang  berisi  nama-nama  menu yang  bisa  di  akses  juga  di  tampilkan  di  bagian  atas frame  aplikasi,  fungsinya  adalah  ketika  nama  menu terpilih  maka  akan  langsung  di  alihkan  ke  menu tersebut.
2. Prediksi kelulusan
Prediksi  Kelulusan  adalah  sebuah  menu  yang  berisi baris  record  hasil  prediksi  dalam  sebuah  tabel. Adapun tabel-tabel tersebut bisa di export menjadi file excel, pdf, CSV, Print, dan salin ke clipboard.
3. Mahasiswa
Data Mahasiswa adalah sebuah menu yang menampilkan  data  Mahasiswa  dalam database. Pada menu ini juga di sertakan menu untuk menambahkan data dan fitur export sebagai pelengkap.
4. About
About  adalah  sebuah  menu  yang  isinya  adalah informasi seputar pengembangan aplikasi.

## 3.2.2 Flowchart
1. Flowchart Sistem
Flowchart aplikasi secara umum dapat di lihat seperti di bawah ini.
Start Home Home Mahasiswa Prediksi About End Memanggil Tampilan Home Memanggil tampilan dan data Mahasiswa Memanggil tampilan dan data prediksi Memanggil tampilan about Home Mahasiswa Prediksi About Tidak Tidak tidak Tidak Tidak Gambar 3.2 Flowchart System
Ketika  awal  mula  mengakses  website  ini,  pengguna akan  langsung  di  arahkan  ke  menum  Home  secara default. Pada  menu  ini  akan  di  tampilkan  ucapan selamat  datang  sebagai  bentuk  konfirmasi  bahwa pengguna sudah bisa  mengakses website  ini.  Adapun pada  bagian  atas  atau  tepatnya  navigation  bar  di sediakan  pilihan  menu  yang  bisa  di  akses  oleh pengguna antara lain:
a. Home Apabila  pengguna  memilih  menu  Home,  maka pengguna  akan  di  alihkan  ke  halaman  menu Home atau halaman awal ketika website pertama kali  di  akses.  jika  pengguna  saat  ini  sedang  di menu  Home,  maka  pengguna  akan  mengakses ulang  Home  atau  secara  tidak  lengsung pengguna  melakukan  perintah  Refresh  pada halaman web.
b. Mahasiswa
Apabila  pengguna  memilih  menu  Mahasiswa, maka  pengguna  akan  dialihkan  ke  halaman menu  Mahasiswa  daftar  data  diri  Mahasiswa. Jika  pengguna  sedang  di  halaman  ini,  maka secara tidak langsung pengguna sedang melakukan Refresh pada halaman Mahasiswa.
c. Prediksi Kelulusan
Apabila pengguna memilih menu prediksi, maka pengguna  akan  dialihkan  ke  halaman  menu Prediksi  Kelulusan  yang  berisi  daftar  hasil prediksi  kelulusan  mahasiswa.  Jika  pengguna sedang  di  halaman  Prediksi  Kelulusan,  maka secara tidak langsung pengguna sedang melakukan  Refresh  pada  halaman  Prediksi Kelulusan.
d. About
Apabila pengguna memilih menu Tentang, maka pengguna  akan  dialihkan  ke  halaman  tentang
yang  berisi  informasi  seputar  pengembangan aplikasi  ini.  Jika  pengguna  sedang  di  halaman Tentang,  maka  pengguna  secara  tidak  langsung sedang  melakukan  Refresh  pada  halaman Tentang.

## 3.2.3 Diagram Alir Data (Data Flow Diagram)
1. DFD Level 0
kaprodi
Lembaga Penjamin Mutu Operator Mahasiswa 0 Prediksi Kelulusan Mahasiswa Gambar 3.4 DFD Level 0 2. DFD Level 1 Gambar 3.5 DFD Level 1

## 3.2.4 Perancangan Tabel
Pada  penelitian  ini  penulis  merancang  sebuah rancangan tabel berdasarkan format tabel yang didapatkan dari  pengumpulan  data.  Adapun  NIRM,  NIRL,  Nomor Ijazah  dan  sejenisnya  tidak  di  tampilkan  atau  di  buat fieldnya  dengan  alasan  menjamin  keamanan  data  pribadi mahasiswa.
Tabel Mahasiswa
Tabel Testing Tabel MK

## 3.3. k-NN
Algoritma  k-NN  merupakan  sebuah  algoritma yang  di  pilih  peneliti  untuk  mencari  hasil  prediksi pada  penelitian  ini.  Algoritma  ini  sendiri  di  eksekusi di  oleh  server  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP.  Beikut  adalah  langkah-langkah  untuk  mencari hasil prediksi pada penelitian ini:
1. Memilah Data Pada proses ini peneliti memilah data induk(seluruh  data)  menjadi  data  training  dan  dat testing. Dalam pemilahan data ini, peneliti mengunakan  rasio  75:25  yaitu  75%  untuk  data training  dan  25%  untuk  data  testing  (Wahyono, 2020). Dari total 185 data di dapati 139 data sebagai data training dan 45 data sebagai data testing.

## 2. Konversi data
Konversi  data  adalah  sebuah  proses  mengubah record yang bernilai linguistik menjadi nilai nominal. Adapun  kolom  yang  di  konversi  dan  perubahannya adalah sebagai berikut:
Tabel 3.4. Tabel konversi Linguistik
Keterangan : Label = nama field dalam database Linguistik = nilai sebenarnya Hasil  konversi  =  hasil  perubahan  nilai  linguistik menjadi nilai nominal.
Tabel  di  atas  menunjukkan  perubahan  sebuah nilai linguistik menjadi nilai nominal  (hasil Konversi).  Pada  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa setiap  nilai  linguistk  Y  dan  Pria  diubah  menjadi nominal  1  dan  setiap  nilai  linguistik  T  dan  Wanita diubah menjadi nilai nominal 2.
Tabel 3.5. Konversi jurusan
Keterangan : Jurusan = Nama Jurusan yang tersimpan dalam database
ID  =  nomor  record  sekaligus  menjadi  hasil  konversi linguistik.
Dari tabel konversi jurusan di atas, dapat dilihat bahwa  konversi  jurusan  didasarkan  pada  nomor record  jurusan  tersebut  di  dalam  database.  Nomor record  di  dapatkan  dari  properties  ID/nomor  record yang sudah di atur menjadi auto increment.
3. Menghitung jarak
Proses  ini  adalah  proses  menghitung  jarak antara data yang akan di prediksi(data testing) dengan semua  data  training.  Pada  proses  ini  di  hitung  jarak antara  1  data  testing  dengan  139  data  training menggunakan rumus eucledian .
4. Jika masih ada data testing yang lain, maka ganti data  testing  di  atas  dengan  data  testing selanjutnya  dan  ulangi  langkah  3  dan  4  sampai seluruh  data  testing  mendapatkan  hasil  prediksi. Adapun  hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada  tabel berikut ini :
Tabel 3.11. Hasil Prediksi
Keterangan : NIM = nomor induk mahasiswa data testing Hasil Prediksi = hasil prediksi berdasarkan nilai k K  =  hasil  prediksi  berdasarkan  jumlah  tetangga terdekat dari data testing terhadap data training
Kolom  k  merupakan  kolom  hasil  prediksi berdasarkan nilai k. contohnya kolom k 1 adalah hasil prediksi  apabila  k  bernilai  1.  Begitupun  kolom  k  2 adalah  hasil  prediksi  apabila  k  bernilai  2  dan seterusnya.
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi Tahap implementasi merupakan tahap
penerapan  hasil  perancangan  sistem  yang  telah  di susun  menjadi  sebuah  aplikasi  dan  siap  untuk  di jalankan.  Implementasi  pengembangan  prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan metode k-Nearest Neighbor , sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan  pihak  STITNU  Al  Mahsuni  dalam pengembangannya lebih lanjut.

## 4.1.1. Menu Home
Menu  Home  adalah  halaman  atau  menu  yang pertama kali di tampilkan ketika program pertama kali di jalankan. Pada  menu  ini  akan  di  muncul  ucapan  selamat datang  kepada  pengguna.  Berikut  adalah  tampilan  Menu Home yang di tunjukkan pada gambar 4.1
Gambar 4.1. Menu Home

## 4.1.2. Menu Mahasiswa
Menu Mahasiswa adalah menu yang menampilkan  data  pribadi  mahasiswa  yang  sudah lulus  dalam  sebuah  tabel.  Data  yang  di  tampilkan pada  menu  ini akan di gunakan sebagai data training dalam proses prediksi nantinya. Tampilan pada menu ini dapat di lihat pada gambar 4.2
Gambar 4.2. Tampilan Menu Mahasiswa

## 4.1.3. Menu Prediksi
Menu  Prediksi  adalah  menu  yang  menampilkan  data mahasiswa yang belum lulus beserta hasil prediksinya.  Tampilan  Menu  Prediksi  dapat  di  lihat pada gambar 4.8
Adapun fitur-fitur yang di tawarkan pada menu ini adalah sama dengan fitur-fitur yang ada pada Menu Mahasiswa.

## 4.1.4. Menu About
Menu  About  adalah  menu  yang  berisi  keterangan seputar  aplikasi  dan  pengembang.  Tampilan  Menu About di tunjukkan pada gambar 4.9
Gambar 4.9. Tampilan Menu About

## 4.2. Pengujian
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  sistem untuk  menguji  setiap  fungsi  agar  nantinya  dapat diambil  kesimpulan  apakah  sistem  berjalan  dengan baik atau tidak.

## 4.2.1. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional merupakan proses menampilkan sistem  pada  beberapa  browser  yang  berbeda. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  kesalahan yang mungkin terjadi sebelum aplikasi di publikasikan.
Tabel 4.1. Pengujian Fungsional Fungsi Browser MF  GC  ME Tambah data testing √ √ √ Tambah data training √ √ √ Prediksi √ √ √ Update, Delete testing √ √ √ Update, Delete training √ √ √ COPY,CSV,EXCEL,PDF,PRINT √ √ √

## 4.2.2. Pengujian k-NN
Pengujian  ini  di  lakukan  untuk  mengetahui persentase keakuratan sistem dengan membandingkan label  data  testing  dengan  label  hasil  prediksi.  Dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  189  data  yang sudah  di  normalisasi.  Dimana  139  diantaranya  di pilah  menjadi  data  training  dan  45  lainnya  di  pilah untuk menjadi data testing.
Setelah melakukan persiapan, peneliti kemudian menerapkan  perhitungan  pada  sistem.  Selanjutnya peneliti  melakukan  uji  akurasi  untuk  melihat  nilai akurasi  prediksi  jika  dibandingkan  dengan  data sebenarnya.  Adapun  hasil  pengujian  akurasi  dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4.5. Tabel Akurasi
Keterangan: K  = jumlah tetangga dengan jarak terdekat Total benar  =  jumlah  label  yang  sesuai  antara data asli dengan data hasil prediksi
Total salah  =  jumlah  label  yang  tidak  sesuai antara data asli dengan data hasil prediksi Tidak terprediksi =  jumlah  data  yang  tidak dapat di prediksi Akurasi = nilai akurasi
NIM
=  nilai  kesesuaian  hasil  prediksi
berdasarkan nim
Berdasarkan  data  diatas,  di  dapati  nilai  akurasi tertinggi  adalah  prediksi  dengan  menggunakan  k 1,4,5,6,8,9 dan 10 yang masing-masing memiliki nilai akurasi 93,33%. Selanjutnya nilai akurasi tertinggi ke 2 adalah prediksi dengan nilai k 3 dan 7 yang masing- masing  memiliki  nilaii  akurasi  91,11%.  Sedangkan prediksi  dengan  nilai  k  2  memilki  nilai  akurasi 84,44%,  yang  juga  sekaligus  dapat  di  kategorikan sebagai  nilai  akurasi  paling  rendah  dalam  pengujian di atas.
Nilai  k  2  memiliki  nilai  akurasi  paling  rendah karena  dalam  prediksinya  terdapat  hasil  yang  tidak diinginkan.  Hasil  yang  tidak  diinginkan  adalah prediksi  yang  tidak  dapat  menentukan  hasil klasifikasi. Dalam kasus ini, hal ini terjadi karena dari 2  tetangga  terdekat  yang  di  tentukan  masing-masing memiliki  1  klasifikasi  Tepat  Waktu  dan  1  klasifikasi Telat.  Dengan  2  klasifikasi  yang  memiliki  jumlah yang  sama  (tidak  ada  klasifikasi  dominan),  sitem tidak  dapat  menentukan  klasifikasi  datatesting  atau hasil  prediksi  sehingga  di  sebut  sebagai  klasifikasi Tidak Terprediksi.
5. Penutup

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  permasalahan  dan  hasil  pengujian yang  telah  di  lakukan  maka  dapat  di  ambil kesimpulan antara lain:
1.  Prediksi  menggunakan  metode  k-NN  dengan parameter jenis kelamin, memiliki pekerjaan/membiayai  kuliah  secara  mandiri, status pernikahan, umur dan  jurusan SMA pada mahasiswa  STINU  Al  Mahsuni  Lombok  Timur dapat dilakukan.
2.  Pada proses pengujian nilai k penguji mendapatkan  k  dengan  nilai  1,4,5,6,8,9  dan  10
memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  dengan nilai  akurasi  93,33%.  Selanjutnya  untuk  nilai  k dengan  nilai  akurasi  tertinggi  ke-2  adalah  k-3 dan k-7 dengan nilai akurasi 91,11%. Adapun k- 2  menjadi  nilai  k  dengan  akurasi  terendah dengan nilai akurasi 84,44.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  penulis, terdapat  bebrapa  saran  untuk  di  jadikan  bahan pertimbangan  oleh  peneliti  selanjutnya  yaitu  sebagai berikut :
1.  Algoritma k-nearest neighbor merupakan metode yang  menggunakan kedekatan  nilai dari tetangga  terdekat  (k)  sebagai  tolak  ukur  hasil perhitungan.  Untuk  menghindari  klasifikasi Tidak  Terprediksi  muncul  dalam  hasil  prediksi, alangkah  baiknya  menghindari  penggunaan  k dengan  nilai  yang  sama  dengan  jumlah  label yang sudah di tentukan. Dalam kasus penelitian ini  adalah  nilai  k  dengan  jumlah  label  adalah sama-sama  2  sehingga  ada  kemungkinan  untuk setiap tetangga mewakili label yang berbeda dan pada  akhirnya  tidak  dapat  menentukan  label dominan dari tetangga terdekat.
2.  Algoritma  k-nearest  neighbor  merupakan  salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi, salah  satu contohnya adalah penelitian ini.  Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang lebih  optimal  dalam  sebuah  kasus,  dapat  di lakukan  perbandingan  antara  algoritma  ini dengan algoritma prediksi lain sejenis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. 3,  D.  P.,  2020. XAMPP  adalah. [Online] Available  at: https://www.dosenpendidikan.co.id [Accessed 27 Mei 2020].
[2]. Alan, 2018. Pengertian dan Fungsi Pemrograman PHP.  [Online]  Available  at: https://alan.co.id [Accessed 21 Maret 2020].
[3]. Banjarsari, M. A., Budiman, H. I. & Farmadi, A., 2015. Penerapan K-Optimal Pada Algoritma Knn untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Fmipa
Unlam Berdasarkan IP Sampai Dengan Semester
4.  Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK)  , Volume 02, p. 58.
[4]. contributors, M., 2019. Firefox. [Online]
Available at: https://developer.mozilla.org
[Accessed 27 Mei 2020]. [5]. Hatmoko, A., 2019. Pengertian Aplikasi Berbasis WEB. [Online] Available at: https://www.kompasiana.com [Accessed 21
Maret 2020].
[6]. Muharam,  A.,  2018.  Apa  Itu  CodeIgniter  dan Keunggulannya. [Online] Available at: https://www.logique.co.id [Accessed  27  mei 2020].
[7]. Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi  (PDDikti), 2018.  Statistik  Perguruan  Tinggi.  [Online] Available at: https://pddikti.kemdikbud.go.id [Accessed 21 Maret 2020].
[8]. Prasetyo,  T.  F., Susandi,  D.  &  Widianingrum,  I. S., 2016. PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA  PADA  PERGURUAN  TINGGI KABUPATEN  MAJALENGKA  BERBASIS KNOWLEDGE BASE SYSTEM. Bandung, s.n.
[9]. Rohman,  A.,  2015.  MODEL  ALGORIMA  K- NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA.
JURNAL ILMIAH TEKNOLOGI.
[10]. Setiawan,  P.,  2020.  Sistem  Operasi  – Sejarah, Tujuan, Jenis, Evolusi, Macam,
Komponen. [Online] Available at: https://www.gurupendidikan.co.id [Accessed  27 mei 2020].
[11]. Susanto, E. S., Kusrini & Fatta, H. A., 2018.
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MAGISTER TEKNIK
INFORMATIKA
UNIVERSITAS  AMIKOM  YOGYAKARTA MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST
NEIGHBOR. Jurnal Teknologi Informasi,
Volume XIII, p. 68.
[12]. UNDANG-UNDANG
REPUBLIK
INDONESIA  NOMOR  12  tahun  2012,  16  juli 2013. PENDIDIKAN TINGGI. [Online] Available  at: http://sumberdaya.ristekdikti.go.id [Accessed 21 MARET 2020].