## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3049
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 01/07/2021 ; Published: 31/07/2021

## Implementasi K-Nearest Neighbor Dalam Prediksi Mahasiswa Berhenti Kuliah
Yunita *
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: * yunita@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: yunita@wicida.ac.id
Abstrak− Mahasiswa merupakan seorang pelajar yang duduk dan terdaftar pada salah satu perguruan tinggi baik negeri maupun swasta,  menjadi  seorang  mahasiswa  merupakan  impian  banyak  pelajar  diseluruh  dunia  dan  menjadi  mahasiswa  merupakan gerbang awal untuk menentukan seseorang akan menggeluti dunia keilmuan dalam bidang apa, baik ilmu komputer, kedokteran, dunia  pendidikan  dan  lain-lainnya.  Namun  sangat  banyak  penyebab  mahasiswa  memutuskan  untuk  berhenti  mengikuti perkuliahan  secara  tiba-tiba  yang  diakibatkan  leh  beberapa  faktor,  baik  faktor  external  maupun  faktor  internal.  Hal  tersebut menyebabkan  kerugian  tersendiri  yang  akan  dihadapi  oleh  kampus  salah  satunya  berkurangnya  kuantitas  data  mahasiswa  dan mengakibatkan penumpukan data, diperlukan prediksi mahasiswa yang berpotensi berhenti kuliah secara sepihak dengan melihat beberapa  kriteria  dan  menggali  informasi  terhadap  data  mahasiswa  yang  berpotensi  untuk  berhenti  kuliah  dengan  menerapkan algoritma K-NN. Pada penelitian ini algoritma K-NN merekam data lama dan melihat kemiripan terhadap data baru dalam upaya pengenalan pola mahasiswa berhenti kuliah, hasil yang didapatkan dari data kuliah baru menunjukan kemiripan data dengan data lama mahasiswa yang berhenti kuliah dengan kemiripan nilai terdekat dari kasus lainnya yaitu 17,3815 dengan 19,98875 sehingga hasil yang didapatkan keputusan mahasiswa data baru tersebut memutuskan kemungkinan berhenti kuliah.
Kata Kunci : Data Mining; K-NN; Mahasiswa Berhenti Kuliah
Abstract− A student is a student who sits and is registered in one of the universities, both public and private, being a student is the dream of many students around the world and being a student is the starting gate to determine someone will be in the world of science  in  what  field,  be  it  computer  science,  medicine,  world  of  education  and  others.  However,  there  are  many  reasons  why students decide to stop attending lectures suddenly due to several factors, both external and internal factors. This causes its own losses  that  will  be  faced  by  the  campus,  one  of  which  is  the  reduction  in  the  quantity  of  student  data  and  resulting  in  data accumulation, it is necessary to predict students who have the potential to stop studying unilaterally by looking at several  criteria and digging up information on the data of students who have the potential to quit college by applying the K-algorithm. NN. In this study,  the  K-NN  algorithm  records  old  data  and  sees  similarities  to  new  data  in  an  effort  to  recognize  patterns  of  students dropping out of college, the results obtained from new lecture data show that the data is similar to the old data of students who dropped out of college with the closest similarity of values  from other cases, namely 17 .3815 with 19.98875 so that the results obtained by the new data student decision decided the possibility of dropping out of college.
Keywords: Data Mining; K-NN; Students Quit College

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan suatu proses yang membantu manusia untuk memperoleh pengetahuan, pengalaman, didikan etika, kehidupan dan masa depan, pendidikan merupakan jenjang dan tahapan yang banyak diterima oleh masyarakat luar  dan  pendidikan  menjadi  identitas  diri  manusia  itu  sendiri,  dengan  adanya  pendidikan  yang  sudah  diakui  oleh bayak  pihak  maka  pendidikan  pada  akhirnya  menjadi  patokan  terhadap  pengetahuan  dan  jabatan  seseorang dikalangan  masyarakat  luas  sehingga  banyak  masyarakat  yang  berlomba-lomba  ingin  memperoleh  pendidikan sampai  pendidikan  tingkat  tinggi.  Banyak  masyarakat  yang  mempersiapkan  keuangan  demi  mendapatkan  anaknya atau  diri  sendiri  untuk  memperoleh  pendidikan  tinggi,  banyak  rintangan  ketika  seseorang  menduduki  pendidikan khususnya pendidikan tinggi membuat peserta didik banyak yang disebut dengan mahasiswa memilih untuk berhenti melanjutkan pendidikannya[1].
Kasus  mahasiswa  berhenti  kuliah  merupakan  kasus  yang  tidak  asing  lagi  dan  sering  terjadi  dalam perkuliahan.  Berhentinya  mahasiswa  juga  disebabkan  banyak  factor,  baik  faktor  akademik,  non  akademik  ataupun dari  personalnya  yang  menyebabkan  serta  mempengaruhi  mahasiswa  tersebut  untuk  berhenti  kuliah,  jenis  berhenti kuliah ada beberapa tahapan seperti. Berhentinya mahasiswa dari perkuliahan tidak hanya merugikan diri mahasiswa itu  secara  personal  saja,  tetapi  berdampak  juga  akepada  perguruan  tinggi  seperti  bertambahnya  pengurangan mahasiswa,  tidak  diketahuinya  mahasiswa  yang  memilih  berhenti  kuliah  sehingga  terjadinya  penumpukan  data hal tersebut juga akan mempersulit dosen dalam mengetahui mahasiswa kelas mana yang harus dibuang[2][3].
Perlu  melakukan  sebuah  prediksi  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  berhentinya  mahasiswa  dari perkuliahan.  Agar  dapat  mengurangi  permasalahan  tersebut  dan  juga  dapat  melakukan  tindak  lanjut  terhadap mahasiswa  yang  memilih  berhenti  memutuskan  perkuliahan  salah  satunya  dengan  menggunakan  teknik  prediksi dalam  Algoritma  K-NN,  dimana  Algoritma  KNN  merupakan  sebuah  proses  untuk  menemukan  pengetahuan  yang menarik dari data berhentinya mahasiswa[4][5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3049
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 01/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Penelitian  terdahulu  memerlihatkan  algoritma  KNN  sangat  membantu  dalam  banyak  permasalahan  seperti memperlihatkan klasifikasi tingkat stres seseorang melalui tweet yang ada pada akun twitter, pada tahapan ini data dilakukan seleksi fitur terlebih dahulu terhadap data status yang ada pada twitter dan dilakukan klasifikasi terhadap tingkat  stress  pemilik  akun  dengan  metode  KNN,  terhlihat  metode  KNN  mampu  menyelesaikn  permasalahan klasifikasi dengan baik[6].
Penelitian  terdahulu  memperlihatkan  algortima  KNN  dalam  menentukan  pemberian  pinjaman  kredit pensiunan  yang  memberikan  hasil  terbaik  dari  setiap  keputusan  dan  mampu  megklasifikasikan  data  berdasarkan kriteria  yang  sudah  ditentukan[7].  Penelitian  lainnya  metode  ini  juga  digunakan  dalam  memprediksi  cuaca  di  kota Palembang  dimana  jejak  data  rekaman  cuaca  yang  ada  dikota  Palembang  dilakukan  klasifikasi  menggunakan algoritma KNN untuk mempermudah memprediksi kejadian terhadap cuaca dimasa yang akan mendatang[8].
Pada penelitian ini metode K-NN digunakan sebagai tahapan klasfikasi dalam menentukan mahasiswa yang akan berhenti kuliah secara sepihak untuk membantu perguruan tinggi dalam menghindari  permasalahan yang telah disebutkan  sebelumnya,  menggunakan  metode  KNN  dikarenakan  banyak  penelitian  yang  lainnya  menyatakan tingkat akurasi dan pengenalan pola yang baik terhadap kasus yang lama dalam menyelesaikan permasalahan baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi pada penelitian ini merupakan tahapan yang menunjukan penelitian terhadap hal yang akan dicapai dan tahapan apa yang termasuk dalam proses penelitian, penelitian ini melakukan pengumpulan data mulai dari tahapan pengambilan  data  dan  tapan  penjelasan  berupa  teoristis  yang  terkait  dengan  penelitian,  penelitian  ini  mengunakan metode kuantitatif [9][10].

## 2.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Tahapan penelitian ini melakukan pengumpulan dan data dengan cara sebagai berikut ini[11][12]: 1. Observasi
Observasi  merupakan  tahapan  penelitian  dalam  pengumpulan  data  secara  langsung,  mengamati  langsung  untuk mendapatkan hasil yang terpercaya.
2. Dokumentasi
Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  direkam  di  dalam  sebuah  data  file, record dan  lain-lain, fungsi dari data ini merupakan bukti dari adanya hal yang menjadi landasan dari penelitian ini.
3. Studi Pustaka
Studi pustaka untuk melengkapi data teoristis dan data yang memperlihatkan penelitian terdahulu sebagai arahan kemana penelitian ini akan dilakukann.
4. Analisa
Analisa pada penelitian ini melihat kepada permasalahaan yang menjadi topik utama untuk diketahui tahapan apa yang  selanjutnya  akan  dilakukan,  sebagai  bentuk  penyelesaian  permasalahan  dengan  memanfaatkan  ilmu komputer dan memilih tahapan dan metode yang akan dilakukan pada proses penyelesaian permasalahan[13].
5. Tahapan pengujian
Tahapan pegujian digunakan metodologi kuantitatif dimana metode ini menampilkan hasil matematik. Hasil yang didapatkan  merupakan  hasil  dari  penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbor,  hasil  sebagai  keputusan  pada penelitian ini.
6. Kesimpulan
Kesimpulan dilakukan dengan memberitahu hasil dan poin-poin penting dalam penelitian secara terperinci, tepat, singkat dan padat

## 2.2 K-Nearest Neighbor (KNN)
Adapun  tahapan  dalam  penyelesaian  permasalahan  menggunakan  metode  K-nearest  Neighbor,  sebagai  berikut ini[14]–[17]
1. Menentukan parameter K, parameter ini nantinya akan menadi bahan utama dalam batasan yang akan dilakukan pencarian  dengan  menggunakan  metode  ini,  agar  penelitian  dan  penelitian  ini  memiliki  pondasi  awal  dari gambaran hal yang ingin ditemukan.
2. Menghitung kuadrat jarak euclidian masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan
3. Mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil
4. Mengumpulkan kategori Y
5. Dengan menggunakan kategori mayoritas,maka dapat diprediksikan nilai query instance yang telah dihitung Dij= √𝑥𝑖𝑖 − 𝑥𝑖𝑖) + 𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑖 + ⋯ (𝑥𝑖𝑖 − 𝑥2𝑖)
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3049
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 01/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Keterangan : Dij=Jarak dari data  ke i ke pusat cluster i Xxi=Data dari data ke- i keattribute data data ke –K Xkj=Data dari data ke- j keattribute data data ke –K

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu program pemerintah untuk membantu masyarakat yang belum mempunyai rumah adalah dengan meluncur program  perumahan  bersubsidi  dengan  bunga  cicilan  hanya  sekitar  5%  program  tersebut  disalurkan  melalui  bank yang bekerja sama dengn pemerintah data

## 3.1 Studi Kasus dan Penyelesaian
Pertama:  tentukan  terlebih  dahulu  jumlah  jarak  yang  akan  menjadi  parameter,  pada  peneitian  ini  menjadi  3  (Tiga) Jumlah tetangga terdekat (K=3)
Tabel berikut merupakan data mahasiswa yang berhenti kuliah
Tabel 1. Data Mahasiswa Yg Berhenti Kuliah No Nama Semester  Penghasilan/Jam IPK Keterangan 1 Lilis 2 Rp.2500 3.55 Lanjut 2 Yeni 4 Rp.2600 2.92 Berhenti 3 Putri 4 Rp.2700 3.40 Berhenti 4 Putra 2 Rp.2800 2.95 Berhenti 5 Roni 4 Rp.2900 3.20 Lanjut
Pertanyaan seorang calon mahasiswa baru dengan data sebagai berikut:
Tabel 2. calon mahasiswa baru No Nama Jurusan Penghasilan IPK Keterangan 1 Santi T.Informatika Rp.2400 3.4 ??
Berdasarkan data sebelumnya apkah mahasiswa baru diatas lanjut atau berhenti kuliah.
Kedua : Proses perhitungan jarak menggunakan persamaaan euclidean Distance d(x 3, C)= √(𝑎 − 𝑐𝑎) + (𝑏 − 𝑐𝑏) + (𝑐1 − 𝑐2) + (𝑑2 − 𝑐𝑑)
= √(2500 − 2400) + (1 − 1) + (3 − 3) + (2 − 4) = 10,00075 d(x 2, C)= √(𝑎 − 𝑐𝑎) + (𝑏 − 𝑐𝑏) + (𝑐1 − 𝑐2) + (𝑑2 − 𝑐𝑑)
= √(2600 − 2400) + (2 − 1) + (2 − 3) + (2 − 4) = 14,19577 d(x 4, C)= √(𝑎 − 𝑐𝑎) + (𝑏 − 𝑐𝑏) + (𝑐1 − 𝑐2) + (𝑑2 − 𝑐𝑑)
= √(2700 − 2400) + (1 − 1) + (3 − 3) + (2 − 4) = 17,37185 d(x 5, C)= √(𝑎 − 𝑐𝑎) + (𝑏 − 𝑐𝑏) + (𝑐1 − 𝑐2) + (𝑑2 − 𝑐𝑑)
= √(2800 − 2400) + (1 − 1) + (3 − 3) + (2 − 4) = 19,98875 d(x 6, C)= √(𝑎 − 𝑐𝑎) + (𝑏 − 𝑐𝑏) + (𝑐1 − 𝑐2) + (𝑑2 − 𝑐𝑑)
= √(2900 − 2400) + (1 − 1) + (3 − 3) + (2 − 4) = 22,40089 Setelah dihitung jaraknya,selanjutnya urutkan nilai dari  terkecil ke nilai yang terbesar seperti berikut: Penyelesaian:
Algoritma K-NN tidak dapat memproses nilai atributkriteria dalam bentuk huruf oleh karna itu nilai atribut dirubah dalam bentuk variabel angkat seperti berikut: atribut jurusan
Tabel 4. calon mahasiswa setelah diubah kedalam angka No Nama Semester Penghasilan IPK Keterangan 1 Lilis 2 Rp.2500 3.55 Lanjut 2 Yeni 4 Rp.2600 2.92 Berhenti 3 Putri 4 Rp.2700 3.40 Berhenti

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3049
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 01/07/2021 ; Published: 31/07/2021
No Nama Semester Penghasilan IPK Keterangan 4 Putra 2 Rp.2800 2.95 Berhenti 5 Roni 4 Rp.2900 3.20 Lanjut
Berikut adalah data calon mahasiswa baru setelah berubah dalam bentuk variabel seperti berikut:
Tabel 5. Hasil No Nama Semester Penghasilan Ipk Keterangan 1 Santi 2 Rp.2400 3.4 Berhenti
pada hasil tabel diatas tampak hasil menunjukan kecenderungan dari nilai terdekat denga nilai lainnya berakhir kepada hasil mahasiswa tersebut bernama santi melanjutkan perkuliahanya.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  dibuatnya  penelitian  ini,  kita  dapat  mengetahui  tingkat  prediksi  mahasiswa  berhenti  kuliah,  yang  cukup sering terjadi pada lingkungan masyarakat, baik itu dari segi pendapatan dan pembiyaan hidup serta kebutuhan lain yang meningkatkan faktor mahasiswa memutuskan untuk berhenti kuliah. Dengan digunakannya metode ini, prediksi mahasiswa berhenti kuliah yang tentunya dapat mempermudah banyak kalangan untuk lebih mengetahui penyebab mahasiswa yang berhenti kuliah secara sepihak dan sering kali membuat pihak kampus mengalami kerugian bahkan keterlambatan  dalam  pelaporan  data  mahasiswa.  Pada  hasil  data  diatas  memerlihatka  perkiraan  mahasiswa  akan berhenti kuliah, ternyata lebih cederung kepada tetap lanjut perkuliahan.

## REFERENCES
[1] K.  Arizona,  Z.  Abidin,  and  R.  Rumansyah,  “Pembelajaran  Online  Berbasis  Proyek  Salah  Satu  Solusi  Kegiatan  Belajar Mengajar Di Tengah Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Profesi Pendidik. , vol. 5, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[2] M.  A.  Firmansyah,  “Analisis  Hambatan  Belajar  Mahasiswa  Pada  Mata  Kuliah  Statistika,” J.  Penelit.  dan  Pembelajaran Mat. , vol. 10, no. 2, 2017.
[3] M.  Muhamad,  A.  P.  Windarto,  and  S.  Suhada,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Klasifikasi  Potensi  Siswa  Drop  Out,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[4] D.  A.  Anggoro  and  N.  D.  Kurnia,  “Comparison  of  accuracy  level  of  support  vector  machine  (SVM)  and  K-nearest neighbors  (KNN)  algorithms  in  predicting  heart  disease,” Int.  J.  Emerg.  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  8,  no.  5,  pp.  1689–1694, 2020.
[5] E. P. W. Mandala, “Data Mining Algoritma Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Tingkat Resiko Pinjaman Dana Di Bank Perkreditan Rakyat,” JIK J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 91–103, 2016.
[6] M. I. Maulana and A. A. Soebroto, “Klasifikasi Tingkat Stres Berdasarkan Tweet pada Akun Twitter menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi- square,” vol. 3, no. 7, pp. 6662–6669, 2019.
[7] V.  Alfani,  “Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Pinjaman  Kredit  Pensiunan  Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor,” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. April, pp. 281–286, 2019.
[8] J. T. Informatika and U. Sriwijaya, “Prediksi Cuaca di Kota Palembang Berbasis,” pp. 9–18.
[9] Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[10]  G. Hendro, T. B. Adji, and N. A. Setiawan, “Penggunaan Metodologi Analisa Komponen Utama ( PCA ) untuk Mereduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Jantung Koroner,” Semin. Nas. ScrETec , pp. 1–5, 2012.
[11]  E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D . Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[12]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[13]  M.  P.  Simatupang  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Testimonial  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Text  Mining  Dan  Term Frequency-  Inverse  Document  Frequence  (Tf-Idf)  Pada  Toko  Allmeeart,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 808–814, 2019.
[14]  Y. Zhang, G. Cao, B. Wang, and X. Li, “A novel ensemble method for k-nearest neighbor,” Pattern Recognit. , vol. 85, pp. 13–25, 2019.
[15]  M.  R.  Islam,  A.  R.  M.  Kamal,  N.  Sultana,  R.  Islam,  M.  A.  Moni,  and  A.  Ulhaq,  “Detecting  Depression  Using  K-Nearest Neighbors (KNN) Classification Technique,” Int. Conf. Comput. Commun. Chem. Mater. Electron. Eng. IC4ME2 2018 , no. February, pp. 1–4, 2018.
[16]  M. T. Masud, M. A. Mamun, K. Thapa, D. H. Lee, M. D. Griffiths, and S. H. Yang,  “Unobtrusive monitoring of behavior and movement patterns to detect clinical depression severity level via smartphone,” J. Biomed. Inform. , vol. 103, 2020.
[17]  A. Adiwijaya, M. N. Aulia, M. S. Mubarok, U. N. W, and F. Nhita, “A Comparative Study of MFCC-KNN and LPC-KNN for  Hijaiyyah  Letters  Pronounciation  Classification  System,”  in International  Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT) , 2017.