https://jurnal.itg.ac.id/index.php/algoritma DOI: 10.33364/algoritma/v.21-1.1424

## Aplikasi Sistem Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa Berbasis Web dengan Menerapkan Model Klasifikasi K-Nearest Neighbors
Dede Kurniadi 1* , Fitri Nuraeni 2 ,  Aura Fitria Hazar 3 1,2,3 Institut Teknologi Garut, Indonesia
*email: dede.kurniadi@itg.ac.id Info Artikel ABSTRAK Dikirim: 14 Agustus 2023 Diterima: 5 September 2023 Diterbitkan: 18 Mei 2024
Beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  atau  KIP-K  merupakan salah satu dari banyaknya beasiswa yang disediakan oleh pemerintah untuk  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  tinggi  bagi  para  pelajar yang berprestasi namun terkendala oleh biaya. Salah satu perguruan tinggi  di  Garut  yang  menyediakan  penerimaan  mahasiswa  baru melalui  jalur  beasiswa  ini  adalah  Institut  Teknologi  Garut.  Setiap tahunya, Institut Teknologi Garut selalu mengalami kenaikan jumlah pendaftar beasiswa KIP-K akan tetapi hal ini tidak sebanding dengan jumlah  kuota  yang  didapatkan  sehingga  harus  dilakukan  proses seleksi  agar  beasiswa  dapat  tepat  sasaran.  Proses  seleksi  sendiri dilakukan  secara  manual  tanpa  bantuan  sistem  khusus  yang  dapat membantu  menyeleksi  dengan  lebih  tepat  dan  efisien.  Tujuan penelitian  ini  untuk  membangun  aplikasi  sistem  prediksi  berbasis web  dengan  menerapkan  model  klasifikasi K-Nearest  Neighbors dalam  membantu  menyeleksi  calon  penerima  beasiswa  KIP-K  di Institut Teknologi Garut berdasarkan skor hasil tes, kondisi ekonomi, prestasi  akademik  dan  non  akademik  dari  setiap  peserta.  Model klasifikasi diterapkan dalam sistem sebagai proses pengklasifikasian kelayakan  calon  penerima  agar  proses  seleksi  lebih  terfokus  pada peserta  yang  terkategori  layak.  Sistem  dibangun  dengan menggunakan  metode  pendekatan waterfall agar  pembangunan sistem lebih terstruktur. Penelitian ini menghasilkan aplikasi berupa sistem prediksi berbasis web yang dapat membantu mengklasifikasikan  kelayakan  serta  menyeleksi  calon  penerima beasiswa KIP-K di Institut Teknologi Garut dengan tingkat akurasi sistem dalam memprediksi kelayakan peserta sebesar 91,86%.
Kata kunci: Beasiswa;
K-Nearest Neighbors ; Sistem Prediksi; Waterfall.

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa adalah pemberian bantuan keuangan kepada individu tertentu yang bertujuan agar dapat digunakan demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh  [1].  Terdapat  banyak  beasiswa  yang  disediakan  oleh pemerintah, salah satunya PIP (Program Indonesia Pintar) untuk perguruan tinggi diberikan dalam bentuk KIP- K (Kartu Indonesia Pintar Kuliah) [2]. Institut Teknologi Garut merupakan salah satu perguruan tinggi di Garut yang  setiap  tahunnya  membuka  penerimaan  mahasiswa  baru  melalui  jalur  beasiswa  ini.  Berdasarkan  hasil penelitian [3] jumlah pendaftar beasiswa KIP-K yang ditolak di Institut Teknologi Garut pada tahun 2016-2018 hampir sebanding dengan kuota penerimanya, hal tersebut terjadi karena jumlah pendaftar yang semakin naik namun  kuota  penerimaan  yang  diberikan  oleh  pemerintah  terbatas  dan  hanya  naik  sedikit  setiap  tahunnya. Sehingga harus dilakukan penyeleksian yang ketat oleh bagian kemahasiswaan agar penyaluran beasiswa dapat tepat  sasaran  [4].  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  wawancara  proses  penyeleksian  calon  mahasiswa  penerima beasiswa dilakukan secara manual tanpa adanya bantuan dari sistem khusus yang mampu untuk memprediksi
kelayakan  calon  penerima  beasiswa  hanya  dengan  memasukan  seluruh  data  pendaftar  dan  akan  langsung muncul hasil klasifikasinya.
Berikut  beberapa  penelitian  rujukan  yang  digunakan,  yaitu  penelitian  dari  Kurniadi,  dkk  [3]  mengenai penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbors dan  Teknik SMOTE dalam  memprediksi  kelayakan  calon mahasiswa  penerima  bantuan  beasiswa  KIP-K  di  Institut  Teknologi  Garut  dengan  menghasilkan  model klasifikasi dengan tingkat akurasi model sebesar 90,12%. Penelitian oleh Mulyani, dkk [4] mengenai prediksi penerima beasiswa PPA dan KIP-K dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes menggunakan 100 data untuk KIP-K dan 45 data PPA yang menghasilkan model klasifikasi dengan akurasi 80% untuk PPA dan 91% KIP- K.  Kemudian  Haryanto,  dkk  [5]  meneliti  mengenai  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat menentukan  penerima  beasiswa  di  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  dengan  menggunakan  metode Artificial Neural Network dengan menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall . Selain itu penelitian mengenai  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  beasiswa  KIP-K  di  UIN  SUSKA  Riau  menggunakan metode Naïve Bayes serta  metodologi  pengembangan Agile yang  dilakukan  oleh  Al  Ghani,  dkk  [6] menghasilkan tingkat akurasi sistem sebesar 88%. Di samping itu penelitian mengenai penggunaan Algoritma C4.5 untuk penentuan penerimaan beasiswa dengan menggunakan 125 data yang dilakukan oleh Suweleh, dkk [7] memiliki tingkat akurasi sebesar 92% dan dikembangkan menjadi aplikasi dengan metodologi Waterfall dam  pemodelan  DFD.  Penelitian  oleh  Putra,  dkk  [8]  meneliti  mengenai  penerapan  algoritma K-Nearest Neighbors untuk  membantu  mendiagnosis  penyakit  stroke  menghasilkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  sebesar 88% serta metode pengembangan sistem prototype guna mengembangkan penelitian tersebut ke dalam sebuah aplikasi mobile dengan tingkat penerimaan pengguna sebesar 78%.  Kemudian Yunus dan Pratiwi [9] meneliti penerapan algoritma K-Nearest Neighbors dalam sistem berbasis web menggunakan metode pengembangan waterfall untuk  memprediksi  status  gizi  balita  di  Puskesmas  Cakranegara  dengan  hasil  tingkat  akurasi keberhasilan  dalam  menentukan  status  gizi  balita  mencapai  88,06%.  Penelitian  K-NN  pun  dilakukan  oleh Qoiriyah,  dkk  [10]  mengenai  rancang  bangun  untuk  menentukan  jenis  beasiswa  dengan  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbors yang  memiliki  hasil  akurasi  86%  dan  dikembangkan  menjadi  sistem pendukung keputusan dengan metodologi Waterfall . Penelitian dari Mulyati, dkk  [11] membahas mengenai penerapan  algortima  K-NN  dalam  memprediksi  kelulusan  ujian  nasional  di  SMPN  2  Pagedangan  berbasis desktop dengan data yang digunakan sebanyak 744 data. Sistem dikembangkan dengan metode SDLC, sistem ini memiliki tingkat akurasi 96,26% pada nilai k=7 yang dapat memprediksi dan mengklasifikasikan dengan baik dan cepat. Penelitian rancang bangun sistem yang menerapkan model klasifikasi K-NN pun dilakukan oleh  Said,  dkk  [12]  dalam  memprediksi  kualitas  air.  Sistem  prediksi  tersebut  dikembangkan  berbasis  web dengan  metode  pengembangan  sistem  SDLC.  Penerapan  model  klasifikasi  K-NN  dalam  sistem  prediksi tersebut menghasilkan akurasi sebesar 85,24% dengan nilai k=3 yang dapat memprediksi kualitas air dengan baik.
Berdasarkan rujukan penelitian yang telah diuraikan, penelitian yang dilakukan oleh Kurniadi, dkk [3] berhasil memodelkan  klasifikasi  calon  penerima  beasiswa  dengan  akurasi  90.12%  dalam  bentuk  formula.  Model tersebut menghasilkan akurasi 90.12% dengan data sebanyak 512 data, berdasarkan hasil penelitian Musu, dkk [13]  nilai  akurasi  dipengaruhi  oleh  sebaran dataset sehingga  dipilihlah  model  klasifikasi  ini.  Namun  hasil penelitian  tersebut  belum  dikembangkan  menjadi  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan.  Oleh  karena  itu, tujuan  penelitian  ini  berfokus  untuk  membangun  sistem  prediksi  berbasis  web  dengan  menerapkan  model klasifikasi K-Nearest Neighbors yang diadaptasi dari penelitian sebelumnya oleh Kurniadi, dkk [3] yang dapat membantu menyeleksi calon mahasiswa penerima beasiswa dengan metode pengembangan sistem Waterfall , serta perbandingan tingkat akurasi yang dihasilkan sistem.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini aplikasi sistem prediksi  akan dibangun dengan menggunakan metodologi waterfall yang memiliki  lima  tahapan,  yaitu communication , planning , modelling , construction ,  dan deployment .  Model waterfall sendiri  adalah  model  sekuensial  linear  yang  menggunakan  pendekatan  sistematis  dan  sekuensial hadap  pengembangan  perangkat  lunak  [14]  sehingga  pengembangan  sistem  prediksi  dapat  terstruktur  dan terukur dengan tahapan-tahapan yang jelas.
Model  klasifikasi K-Nearest  Neighbors (K-NN)  akan  diterapkan  sebagai  proses  prediksi  dimana  nantinya sistem mampu mengklasifikasikan calon penerima beasiswa. K-Nearest Neighbors adalah metode klasifikasi terhadap sebuah sebuah objek berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak paling dekat dengan objek tersebut.  Data  pembelajaran  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  objek  disebut  sebagai  tetangga  terdekat. Jumlah dari data terdekat dinyatakan dengan k . Hasil klasifikasi K-NN diambil dari mayoritas kategori pada jumlah tetangga terdekat dari objek [15] .
Work Breakdown Structure yang disajikan pada gambar 1 menunjukkan tujuan, tahapan, serta aktivitas yang akan  dilakukan  dalam membangun  aplikasi  sistem  prediksi  berbasis  web  untuk  menyeleksi  calon  penerima beasiswa dengan menerapkan model klasifikasi K-NN.
Gambar 1. Work Breakdown Structure
Tahapan communication merupakan  proses  yang  dilakukan  dengan  melakukan  studi  literatur,  wawancara, identifikasi  proses  bisnis  serta  menganalisis  kebutuhan  sistem. Tahap planning dilakukan  setelah  aktivitas analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  mengestimasikan  waktu  pengerjaan  sistem.  Tahap modeling yaitu  tahapan perancangan sistem dengan merancang Entity Relationship Diagram , Data Flow Diagram , struktur menu, dan mockup sistem. Tahap construction merupakan pengimplementasian perancangan ke dalam coding , penerapan model klasifikasi K-NN dalam sistem, blackbox testing , dan pengujian akurasi sistem. Tahap deployment yaitu penyerahan sistem kepada user untuk dilakukan uji sistem agar mendapatkan feedback secara langsung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Communication
Tahapan communication merupakan proses inisiasi penelitian, terdapat beberapa aktivitas dalam tahapan ini di antaranya studi literatur, wawancara, identifikasi proses bisnis, dan analisis kebutuhan sistem.
1) Studi literatur
Dari  hasil  studi  literatur  didapatkan  bahwa  penelitian  dari  Kurniadi,  dkk  [3]  menghasilkan  tingkat akurasi  model  klasifikasi  sebesar  90,12%  yang  akan  diterapkan  sebagai  sistem  prediksi  dalam pengembangan  aplikasi  penelitian  ini.  Selain  itu,  metode  pengembangan  terstruktur  dirasa  cocok digunakan sebagai metode pengembangannya karena aplikasi ini lebih berfokus kepada proses dan data sehingga dipilihlah metode waterfall .
Model  klasifikasi  K-NN  ini menggunakan dataset pendaftar  beasiswa  KIP-K  di  Institut  Teknologi Garut mulai dari tahun 2014-2019 sebanyak 512 data dengan 225 data berlabel layak dan 287 data berlabel  tidak  layak.  Diketahui  juga  bahwa  data  yang  digunakan  memiliki  banyak  nilai missing sehingga penelitian  sebelumnya melakukan  replace  missing  value dengan  menggunakan  nilai  rata- rata  setiap  atribut  agar  tidak  ada  data  yang  bernilai  kosong.  Selain  itu,  dilakukan  proses penyeimbangan  data  agar  tidak  terdapat  dominan  kelas  dengan  menggunakan  teknik  SMOTE sehingga menghasilkan data sebanyak 574 data dengan 287 data layak dan 287 data tidak layak. Data yang digunakan memiliki karakteristik sebagai berikut:
Tabel 1. Karakteristik data No Atribut Deskripsi 1 No. Pendaftaran (Integer) Nomor  yang  dimiliki  peserta  berdasarkan  pendaftaran  di website KIPK Kemendikbud
2 Asal Sekolah (Polynominal)  Pendidikan terakhir dari peserta beasiswa
3 Pilihan Program Studi
(Polynominal) Jurusan yang dipilih oleh peserta beasiswa 4 Skor Nilai Seleksi (Real) Nilai peserta hasil dari tes tulis 5 Skor Nilai Wawancara (Real) Nilai peserta hasil dari tes wawancara 6 Skor Nilai Kondisi Ekonomi (Real) Jumlah tanggungan dari jumlah pendapatan bulanan keluarga dibagi jumlah anggota keluarga 7 Skor  Prestasi  Akademik (Real) Nilai gabungan dari peringkat kelas, rata-rata rapor dan nilai UAN 8 Skor Prestasi Non Akademik (Real) Nilai  gabungan  dari  raihan  akademik  baik  lokal,  regional, kabupaten, nasional 9 Skor Hasil Survey (Real)
Nilai gabungan dari penilaian tempat tinggal
Akurasi model 90,12% tersebut dihasilkan dari pembagian data dengan rasio 70% data training dan 30%  data  testing  dengan  nilai  k=3  atau  jumlah  tetangga  terdekat  yang  digunakan  yaitu  3.  Data memiliki 10 atribut input yaitu nomor pendaftaran, nama siswa, asal sekolah, pilihan program studi, skor  nilai  seleksi,  skor  nilai  wawancara,  skor  nilai  kondisi  ekonomi,  skor  prestasi  akademik,  skor prestasi non akademik, skor hasil survey serta 1 atribut output yaitu label dengan 2 kategori layak dan tidak layak.
2) Wawancara
Berdasarkan  hasil  wawancara,  bagian  kemahasiswaan  menyatakan  bahwa  permasalahan  dari penerimaan  KIP-K  adalah  jumlah  kuota  yang  dimiliki  tidak  sebanding  dengan  jumlah  pendaftar sehingga  proses  seleksi  harus  lebih  ketat  dan  lebih  tepat  sasaran.  Selain  itu,  tidak  terdapat  sistem khusus  yang  dapat  membantu  proses  seleksi  tersebut  menjadikan  proses  seleksi  memakan  lebih banyak waktu dan tidak efisien. Oleh karena itu,  perlu adanya sistem khusus yang dapat membantu mengklasifikasi dalam memprediksi kelayakan para calon penerima beasiswa yang akan diusulkan agar tepat sasaran dan proses penyeleksian dapat lebih cepat.
3) Identifikasi proses bisnis
Berikut merupakan proses bisnis yang sedang berjalan saat proses penyeleksian beasiswa KIP-K di ITG.
Gambar 2. Proses Bisnis yang sedang berjalan
Berdasarkan proses bisnis yang sedang berjalan, pada proses penyimpanan data dilakukan berulang sehingga tidak efisien, kemudian dikarenakan perhitungan nilai dilakukan secara manual dan tidak diseleksi  secara  otomatis  sehingga  jika  terdapat  banyak  perndaftar  maka data  dari  setiap  pendaftar harus  dilihat  satu  persatu  menyebabkan  penyeleksian  membutuhkan  waktu  lama.  Dari  hal  tersebut dibuatlah  sistem  prediksi  yang  dapat  mengklasifikasi  calon  penerima  beasiswa  agar  memudahkan bagian  kemahasiswaan  menyeleksi  pendaftar  dengan  fokus  utama  terhadap  pendaftar  yang terklasifikasi layak.
4) Analisis kebutuhan sistem
Aktivitas ini menjelaskan spesifikasi sistem yang dibutuhkan pada penelitian ini :
a. Spesifikasi Fungsional
a) Sistem dapat diakses oleh Admin, Operator dan Peserta.
b) Sistem dapat dilakukan login logout .
c) Sistem dengan autentikasi Admin dapat mengelola data training , data testing , data pendaftar, data seleksi, data atribut program studi dan asal sekolah ( create , read , update , delete ) serta menguji tingkat akurasi sistem prediksi.
d) Sistem  dengan  autentikasi  Operator  dapat  memvalidasi  data  pendaftar,  mengelola  data seleksi, memprediksi kelayakan pendaftar KIP-Kuliah, serta menyaring pendaftar yang layak diterima.
e) Sistem dengan autentikasi Peserta dapat melakukan registrasi untuk mendaftar KIP-Kuliah ITG serta mengakses sistem untuk informasi kelulusan dari pendaftaran KIP-Kuliah.
b. Spesifikasi Non Fungsional
a) Sisi Pengembang
Berikut beberapa syarat minimum dari sisi pengembang :
i. Framework CodeIgniter versi 4.3
ii. XAMPP versi 3.3.0 / PHP versi 8.1.12
iii. Teks Editor Visual Studio Code versi 1.78.2
iv. Perangkat keras : Processor Intel(R) Celeron(R) N4000 1.10GHz, RAM 4 GB, dan Penyimpanan 500 GB.
b) Sisi Pengguna
Persyaratan minimum bagi pengguna yaitu hanya perlu memiliki sebuah web browser , baik itu Google Chrome, Firefox dan lainnya.

## 3.2 Planning
Tahapan  ini  hanya  memiliki  satu  aktivitas  yaitu  mengestimasikan  waktu  pengerjaan  sistem  yang  akan dibangun. Aktivitas ini mengestimasikan waktu dari setiap fitur, modul, atau menu dengan mempertimbangkan kompleksitas serta pengalaman tim pengembang. 1 hari = 8 jam kerja.
Tabel 2. Estimasi Pengerjaan
No. Modul Estimasi (Hari) 1 Login 1 2 Dashboard 2 3 Menu Data Prodi 3 4 Menu Data Asal Sekolah 3 5 Menu Data Training 5 6 Menu Data Testing 5 7 Normalisasi Data 6 8 Euclidean 4 9 Import Data 2 10 Export Data 1 11 Sorting Fitur 1 12 Menu Data Pendaftar 1 13 Menu Data Seleksi 2 14 Menu Hasil Prediksi 1 15 Menu Keputusan 1 16 Perankingan Data 1 17 Menu Periode 1 18 Menu Kelulusan 1 19 Menu Data Diri 1 Total 42 Hari

## 3.3 Modeling
Tahapan  ini  memiliki  beberapa  aktivitas  perancangan  yaitu  aktivitas  membuat Data  Flow  Diagram,  Entity Relationship Diagram , struktur menu dan mockup sistem. 3.1 Entity Relationship Diagram
Pada gambar 4 terdapat 8 entitas yang terdiri dari users , prodi, asal sekolah, data training , data testing , data uji, data peserta dan periode, serta 2 weak entity yaitu data training normalization dan data testing normalization . Berikut kamus data dari ERD tersebut. 3.2 Data Flow Diagram
Gambar 4. DFD Level 0
Gambar tersebut merupakan DFD level 0 dengan 3 entitas luar, yaitu admin, operator dan peserta yang berinteraksi dengan sistem prediksi.
Gambar 5. DFD Level 1
DFD level 1 memiliki 15 proses yang saling berinteraksi dengan entitasnya masing-masing. Proses 14 merupakan proses pengimplementasian dari model klasifikasi K-Nearest Neighbors dimana terdapat proses  perhitungan  jarak eculidean serta  mencari  dominan  kelasnya.  Proses  14  terhubung  dengan proses 13 yaitu proses  normalisasi.
3.3 Struktur Menu
Struktur  menu  dapat  membantu  menavigasikan  alur  dari  menu  yang  dirancang  akan  dimiliki  oleh sistem. Setiap user dengan role yang berbeda akan memiliki struktur menu yang berbeda juga dalam aplikasi sistem prediksi mahasiswa penerima beasiswa ini.
Gambar 6. Struktur Menu Admin
Gambar 6 memperlihatkan alur menu dari sistem prediksi bagi user dengan role admin. Menu admin berisikan data-data terkait dengan proses prediksi.
3.4 Mockup Sistem
Mockup sistem merupakan perancangan dari antarmuka sistem yang direncanakan akan dibuat dan diimplementasikan ke dalam proses pengkodean. Berikut contoh mockup sistem prediksi yang dibuat.
Gambar 7. Contoh Mockup Sistem

## 3.5 Construction
Pada  tahapan  ini,  semua  rancangan  dan  model  klasifikasi  K-NN  akan  diimplementasikan  ke  dalam  bahasa pemrograman  PHP framework CodeIgniter  dengan  struktur  basis  data  MySQL  dan  terdapat  dua  pengujian sistem, yaitu black box testing untuk menguji fungsionalitas sistem dan pengujian akurasi sistem untuk menguji tingkat akurasi yang dimiliki oleh sistem.
1) Pengkodean
Seperti  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  aplikasi  ini  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  yang  menggunakan framework CodeIgniter  4.  Berikut  merupakan  hasil implementasi perancangan ke dalam proses pengkodean.
2) Penerapan Model K-NN
Penerapan  model  klasifikasi K-Nearest  Neighbors dalam  aplikasi  ini  digunakan  untuk mengklasifikasikan  kelayakan  calon  penerima  beasiswa  KIP-K.  Untuk  proses  klasifikasi  tersebut diperlukan  beberapa  rumus  dan  langkah  yang  harus  diimplementasikan  ke  dalam  bahasa pemrograman.
a. Normalisasi data
Normalisasi dilakukan untuk menskalakan nilai dari suatu varibel menjadi lebih kecil antara -1 atau 1. Berikut rumus menormalisasikan data [16]. Normalisasi dilakukan pada seluruh data, baik data training maupun data testing .
𝑣′ 𝑖 = 𝑣 𝑖 −   𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑥 𝐴 −   𝑚𝑖𝑛 𝐴 (𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥 𝐴 − 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 ) + 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 (1) Keterangan : 𝑣′ 𝑖 : Nilai data baru hasil normalisasi 𝑣 𝑖 : Nilai data yang akan dinormalisasi 𝑚𝑖𝑛 𝐴 : Nilai minimal data 𝑚𝑎𝑥 𝐴
: Nilai maksimal data 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 : Nilai minimal yang diharapkan dari proses normalisasi 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥 𝐴 : Nilai maksimal yang diharapkan dari proses normalisasi
b. Menghitung jarak antar data
Seperti yang telah dipaparkan sebelumnya pada metodologi penelitian, model klasifikasi K-NN mengklasifikasikan data berdasarkan tetangga terdekat dari data itu sendiri. Untuk menghitung kedekatan antar data dilakukan dengan menggunakan rumus Euclidean distance [15] .
𝑑 𝑖 =   √∑ (𝑝 2𝑖 −   𝑞 1𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : 𝑝 𝑖 : sampel data 𝑞 𝑖 : data uji i : variabel data 𝑑 𝑖 : jarak n : dimensi data
c. Tentukan jumlah tetangga terdekatnya
Jumlah tetangga terdekat atau k pada model klasifikasi yang menghasilkan akurasi 90,12% berada pada k=3. Maka sistem harus mencari 3 data training terdekat dengan data uji berdasarkan hasil perhitungan  jarak  dengan Euclidean sebelumnya.  Dan  ambil  dominan  klasifikasi  dari tetangganya.
3) Black Box Testing
Aktivitas ini dilakukan untuk menguji fungsionalitas dari sistem untuk mencari kesalahan atau error pada  sistem  dengan  menguji  satu  persatu  fungsi  pada  sistem.  Berikut  merupakan  hasil  dari  proses pengujian sistem dengan black box.
Tabel 3. Black Box Testing No. Pengujian Skenario Hasil yang diharapkan Validasi 1 Login Masukan username dan  password dengan benar Masuk ke halaman dashboard Valid 2 Menu data program studi Klik menu data program studi Menampilkan data program studi Valid 3 Tambah data prodi Isi semua data dengan benar Data berhasil ditambahkan Valid 4 Edit data program studi Ubah data yang sudah ada Data berhasil diubah Valid 5 Hapus data program studi Klik icon sampah lalu oke Terdapat alert data berhasil dihapus Valid
No. Pengujian Skenario Hasil yang diharapkan Validasi 6 Hapus multiple data Pilih beberapa data, klik hapus Terdapat alert data berhasil dihapus Valid 7 Impor data training Upload data dengan file excel Data pada file berhasil ditambahkan Valid 8 Ekspor data testing Klik export pada menu data testing Seluruh  data  testing  terunduh  dengan fomat file excel Valid 9 Prediksi data testing Klik prediksi data Seluruh data testing memiliki klasifikasi berdasarkan prediksinya Valid 10 Sorting data seleksi Masukan bobot nilai dan kuota Data seleksi tersorting berdasarkan nilai akumulasi tertinggi Valid
4) Pengujian Akurasi Sistem
Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian sebelumnya, pembagian data 70% data training dan 30% data testing terhadap 574 data menghasilkan tingkat akurasi model klasifikasi yang mencapai 90,12%, menandakan  bahwa  model  ini  memiliki  tingkat  keberhasilan  yang  tinggi  dalam  memprediksi kelayakan penerima beasiswa. Maka dalam proses pengujian sistem prediksi ini pun menerapkan hal yang sama yaitu menguji sistem dengan jumlah data sebanyak 574 data dengan 70% data training dan 30%  data testing dengan  jumlah  k  yang  digunakan  yaitu  3  (k=3) , berikut  rumus  perhitungan akurasinya [17] :
Jumlah data testing = 172 data Jumlah prediksi benar = 126 data Akurasi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
(3)
Hitung akurasi berdasarkan persamaan (3) : Akurasi = 126 172 𝑥 100% = 73,26%
Dilihat  dari  hasil  akurasi  sistem,  terdapat  penurunan  akurasi  dengan  model  klasifikasinya.  Setelah dilakukan analisis lebih lanjut, teknik preprocessing data pada penelitian sebelumnya tidak diketahui sehingga data yang digunakan harus divalidasi pada bagian kemahasiswaan. Berdasarkan pernyataan bagian  kemahasiswaan,  data  yang  memiliki missing  value pada  beberapa  kategori  tidak  dapat digantikan  hanya  dengan  nilai  rata-rata  tetapi data  harus  digantikan dengan  nilai 0, grade tertentu, nilai  minimal  atau  nilai  maksimal.  Kemudian  data  yang  telah  divalidasi  diujikan  kembali  dengan langkah dan jumlah dataset yang sama seperti sebelumnya.
Jumlah prediksi benar = 158 data
Akurasi = 158 172 𝑥 100% = 91,86%
Berdasarkan hasil tersebut tingkat akurasi setelah dilakukan validasi data meningkat menjadi 91,86%. Tingkat akurasi ini justru lebih baik jika dibandingkan dengan akurasi modelnya. Dari keseluruhan perbedaan  tingkat  akurasi  ini menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  bergantung  kepada kualitas  data yang digunakan.

## 3.6 Deployment
Tahapan deployment ini dilakukan dengan menyerahkan sistem untuk dilakukan pengujian agar peneliti dapat mendapatkan feeback mengenai kekurangan dari sistem. Aktivitas ini disebut sebagai user testing , pengujian dilakukan oleh bagian kemahasiswaan, berikut feedback yang diberikan :
1) Menyediakan  fitur  pembobotan  nilai  atribut  untuk  akumulasi  data  pendaftar  agar  dapat  dilakukan proses perangkingan.
2) Menambahkan  fitur  kuota  per  program  studi  untuk  menyaring  data  pendaftar  yang  memiliki akumulasi tertinggi berdasarkan program studi dengan maksimal data yang ditampilkan berdasarkan jumlah kuotanya.
3) Dapat memasukkan serta mengubah rangking pendaftar beasiswa.

## 3.7 Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  model  klasifikasi K-Nearest  Neighbors berhasil  diterapkan  ke dalam  sistem  prediksi  berbasis  web  yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP framework CodeIgniter  4  serta  metode  pengembangan  sistem waterfall dapat  menghasilkan  akurasi  yang tinggi. Dengan terdapat tiga user dalam sistem yaitu admin, operator dan peserta, selain dapat memprediksi kelayakan calon penerima beasiswa dengan menggunakan model klasifikasi, sistem ini dapat selalu mengecek tingkat  akurasi  dari  sistem  sehingga  dapat  diketahui  apabila  terjadi  penurunan  tingkat  akurasi  dari  proses klasifikasinya, fitur pembobotan nilai atribut untuk menghitung akumulasi nilai agar dapat dilakukan proses perankingan calon penerima beasiswa, serta pengurutan data calon penerima beasiswa berdasarkan kelayakan dan akumulasi nilai tertinggi yang ditampilkan sesuai jumlah kuota per program studinya.
Sistem  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  91,86%  dengan  menggunakan  k=3,  akurasi  ini  lebih  tinggi dibandingkan model klasifikasinya yaitu 90,12% dengan jumlah k yang sama, hal ini disebabkan perbedaan pada  tahap preprocessing data .  Meskipun  begitu,  hal  ini  selaras  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  oleh Kurniadi,  dkk  [3]  yang  menyatakan  bahwa  dengan  menerapkan  model  klasifikasi  K-NN  ini  sistem  dapat memiliki  tingkat  kurasi  yang  tinggi  dalam  memprediksi  kelayakan  calon  penerima  beasiswa.  Selain  itu, terjadinya perbedaan tingkat akurasi sistem dengan modelnya yang disebabkan oleh perbedaan processing data menunjukkan bahwa proses persiapan data berpengaruh pada tingkat akurasi yang dihasilkan, hal ini selaras dengan hasil penelitian dari Musu, dkk [13] yang menyatakan bahwa proses persiapan data harus diperhatikan agar mendapatkan dataset berkualitas yang mampu memberikan akurasi dengan nilai terbaik.
Dilihat dari segi urgensitas penelitian yang telah dipaparkan pada pendahuluan dan digambarkan pada proses bisnis, penelitian ini telah membuktikan bahwa dengan adanya sistem yang memiliki tingkat akurasi sebesar 91,86%  ini  dapat  digunakan untuk  mengatasi  masalah  bagian  kemahasiswaan  dalam  menyeleksi  kelayakan calon  penerima  beasiswa  agar  lebih  cepat  dengan  bantuan  fitur-fitur  dalam  sistem.  Dimana  sistem  dapat berimplikasi  pada  proses  adminitrasi  dengan  melakukan copy secara  berulang  untuk  menyeleksi  per  prodi sehingga  lebih  efisien  dan  proses  seleksi  calon  penerima  bisa  lebih  berfokus  pada  peserta  yang  terprediksi kategori layak.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  adanya  aplikasi  sistem  prediksi  berbasis  web  yang  menerapkan  model klasifikasi K-Nearest  Neighbors yang  diadaptasi  dari  hasil  penelitian  sebelumnyadengan  tingkat  akurasi prediksi tinggi, sehingga berimplikasi pada proses penyeleksian yang dapat mengurangi kerumitan administrasi karena copy-paste data  berulang,  serta  lebih  berfokus  pada  data  terprediksi  layak  sehingga  proses  seleksi menjadi lebih selektif dan cepat. Kontribusi dari penelitian ini adalah teradapat alat yang dapat untuk membantu menyeleksi kelayakan calon penerima beasiswa KIP-K di Institut Teknologi Garut agar lebih tepat sasaran, serta  menjadi  referensi  bagi  sistem  yang  menerapkan  model  tertentu.  Hasil  pengujian  akurasi  penelitian  ini menunjukan bahwa kualitas dataset berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan. Adapun saran untuk penelitian ini yaitu menambah cakupan fitur sistem untuk memantau mahasiswa KIP-K yang telah diterima di Institut Teknologi Garut.

## REFERENSI
[1] I. Ilham, I. G. Suwijana, and N. Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Pada SMK 2 Sojol Menggunakan Metode AHP,” Jurnal Elektronik Sistem Informasi dan Komputer , vol. 4, no. 2, pp. 48–58, 2021.
[2] Kemendikbud, “Pedoman Pendaftaran KIPK,” 2022. Accessed: Mar. 08, 2023. [Online]. Available: https://kip-kuliah.kemdikbud.go.id/
[3] D.  Kurniadi,  F.  Nuraeni,  N.  Abania,  L.  Fitriani,  A.  Mulyani,  and  Y.  H.  Agustin,  “Scholarship Recipients  Prediction  Model  using  k-Nearest  Neighbor  Algorithm  and  Synthetic  Minority  Over- sampling Technique,” in 2022 12th International Conference on System Engineering and Technology (ICSET) , 2022, pp. 89–94. doi: 10.1109/ICSET57543.2022.10010947.
[4] A. Mulyani, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, I. T. Julianto, and M. Regita, “The Prediction Of PPA And KIP-Kuliah Scholarship Recipients Using Naive Bayes Algorithm,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 3, no. 4, pp. 821–827, 2022.
[5] D.  Haryanto,  C.  Ramdani,  W.  S.  Wahidah,  A.  G.  Dinia,  and  S.  Oktaviani,  “Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Artificial  Neural Network (ANN) di Institut Teknologi Telkom Purwokerto,” in Conference on Electrical Engineering, Telematics, Industrial technology, and Creative Media (CENTIVE) , 2019, pp. 103–114.
[6] R. Al Ghani, A. F. Winanda, and M. L. Hamzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa KIP-K (Studi Kasus:‘UIN SUSKA RIAU’),” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis , 2022, pp. 236–239.
[7] A. S. Suweleh, D. Susilowati, and H. Hairani, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4. 5,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[8] D. A. Putra, M. D. S. Sanapiah, A. I. Hanifah, and T. Afirianto, “SEED (Stroke Disease Early Detection Application)–Rancang Bangun Aplikasi Mobile Berbasis  Android Untuk Mendiagnosis Gejala Dini Penyakit Stroke Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 6, no. 3, 2019.
[9] M. Yunus and N. K. A. Pratiwi, “Prediksi Status Gizi Balita Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di Puskemas Cakranegara,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 4, no. 4, pp. 221–231, Feb. 2023, doi: 10.35746/jtim.v4i4.328.
[10] L. Qoiriyah, H. L. Purwanto, and W. Setiyaningsih, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Beasiswa Menggunakan Knn,” RAINSTEK: Jurnal Terapan Sains & Teknologi , vol. 1, no. 2, pp. 64–72, 2019.
[11] S.  Mulyati,  S.  M.  Husein,  and  R.  Ramdhan,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Data  Mining  Prediksi Kelulusan  Ujian  Nasional  Menggunakan  Algoritma  (KNN)  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Metode Euclidean Distance Pada SMPN 2 PAGEDANGAN,” JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 4, no. 1, p. 65, Jan. 2020, doi: 10.31000/jika.v4i1.2288.
[12] H. Said, N. H. Matondang, and H. N. Irmanda, “Perancangan Sistem Prediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi  Dengan  Menerapkan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  in Prosiding  Seminar  Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya , 2022, pp. 158–168.
[13] W.  Musu,  A.  Ibrahim,  and  H.  Heriadi,  “Pengaruh  Komposisi  Data  Training  dan  Testing  terhadap Akurasi Algoritma C4. 5,” in SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2021, pp. 186–195.
[14] R. S. Pressman and B. R. Maxim, Software Engineering : A Practitioner’s Approach , Ninth Edition. New York: McGraw-Hill Education, 2020.
[15] U. Hidayah and M. K. Agus Sifaunajah, Cara Mudah Memahami Algoritma K-Nearest Neighbor Studi Kasus Visual Basic 6.0 . Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas KH. A. Wahab Hasbullah, 2019. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=B6t-EAAAQBAJ
[16] U.  Rofiqoh,  R.  Perdana,  and  M.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features,” Jurnal Pengembangan Teknlogi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) , vol. 1, pp. 1725–1732, Aug. 2017.
[17] D. Dahri, F. Agus, and D. M. Khairina, “Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman,” Jurnal Informatika Mulawarman , vol. 11, no. 2, p. 29, 2016.