## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.163

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT CALON MAHASISWA BARU MENDAFTAR PADA FTII UHAMKA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
Luqman Abdur Rahman Malik 1 , Mia Kamayani 2 , Firman Noor Hasan 3
1,2,3 Teknik Informatika
1,2,3 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia. Correspondence email : firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Article history:          Submission date: Juni 14, 2023           Revised date: Juni 27, 2023              Published date: Juni 30, 2023

## ABSTRACT
In accepting new students at Prof. University. Dr. Hamka, many prospective students or parents of students are looking for registration information, this is a great opportunity for Uhamka to gain the sympathy of prospective students to register at Uhamka, especially the Faculty of Industrial and Informatics Technology. The problem in this study is that there is no data processing related to the factors that influence the interest of prospective new students to choose the Faculty  of  Industrial  and  Informatics  Technology  (FTII)  Uhamka.  The  purpose  of this  study  was  to determine  the factors  that  influence  the  interest  of prospective  new  students  in  choosing  majors  at the Faculty  of  Industrial  and Information Technology (FTII) Uhamka. The attributes used in this study were 10 attributes, namely full name, major, tuition  fee,  FII  location  with  domicile,  presence  of  friends/family,  accreditation,  facilities,  PMB  services,  PMB information,  and  information  of interest. The  method that researchers  use  in this study  is  the  K-Nearest  Neighbor Algorithm (K-NN). From the results of testing the researchers used the K-5 fold technique and the confusion matrix obtained an average accuracy of 72.5%, which means it is good.
Keywords: Student, Uhamka, FTII, K-Nearest Neighbor (K-NN).

## ABSTRAK
Dalam  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas  Prof.  Dr.  Hamka,  banyak  calon  mahasiswa  ataupun  orang  tua mahasiswa/i yang  mencari informasi pendaftaran, hal ini merupakan peluang besar bagi  Uhamka dalam  mengambil simpati  calon  mahasiswa/i  untuk  mendaftar  di  Uhamka  khususnya  Fakultas  Teknologi  Industri  dan  Informatika. Permasalahan  yang  hadir  pada  penelitian  ini  adalah  ketiadaan  pengolahan  data  terkait  faktor-faktor  yang mempengaruhi minat calon mahasiswa baru memutuskan daftar di Fakultas Teknologi Industri dan Informatika (FTII) Uhamka. Sasaran penelitian ini adalah untuk menyelidiki faktor-faktor yang  mempengaruhi minat calon mahasiswa baru  memilih jurusan pada Fakultas Teknologi Industri dan Informatika (FTII)  Uhamka. Atribut yang diaplikasikan dalam  penelitian  ini  terhitung  10  atribut  berupa  nama  lengkap,  jurusan,  biaya  kuliah,  lokasi  FTII  dengan  domisili, terdapat  teman/  keluarga,  akreditasi,  fasilitas,  pelayanan  pmb,  informasi  pmb,  dan  keterangan  minat.  Metode  yang peneliti terapkan adalah Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Pengujian yang menggunakan teknik K-5 fold dan confusion berdampak pada hasil rata-rata akurasinya sebesar 72,5% yang artinya sudah baik.
Kata Kunci: Mahasiswa,  Uhamka, FTII, K-Nearest Neighbor (K-NN).

## PENDAHULUAN
Salah  satu  indikasi  berkembang  atau  tidaknya suatu lembaga pendidikan perguruan tinggi  adalah total perolehan  pendaftaran  mahasiswa  baru  dari  tahun  ke tahun.  Terlebih  lagi  pada  perguruan  tinggi  terutama swasta,  perolehan  mahasiswa  setiap  tahunnya  menjadi kunci  utama  dalam  pertumbuhan  dari  perguruan  tinggi tersebut (Nas, 2021).
Dalam  hal  ini,  mahasiswa  menjadi  komponen  krusial bagi perguruan tinggi swasta untuk mendapatkan sumber pendapatan  dalam  menjalankan  aktivitas  pendidikan  di perguruan  tinggi.  Semakin  melonjaknya  jumlah mahasiswa,  maka  akan  semakin  meningkatnya  sumber pendapatan  bagi  perguruan  tinggi,  sehingga  perguruan tinggi  semakin  lancar  kegiatannya  tanpa  keterbatasan dana (Noviyanto & Fauzi, 2022).
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Akan  tetapi,  kompetisi  dalam  penerimaan mahasiswa  baru  di  perguruan  tinggi  negeri  maupun swasta  semakin  meningkat  setiap  tahunnya  sehingga setiap  institusi  pendidikan  dituntut  untuk  selalu professional  (Tensao  et  al.,  2022).  Beberapa  lembaga pendidikan  mengeluarkan  biaya  besar  untuk  promosi dengan  menggunakan  berbagai  program,  seperti penawaran biaya perkuliahan yang terjangkau, program sertifikasi internasional, kemudahan dalam memperoleh pekerjaan  setelah  lulus,  dan  sebagainya  (Wulandari  & Iqbal, 2021). Hal ini senada dengan hasil dari wawancara pada  pihak  sekretariat  Fakultas  Teknologi  Industri  dan Informatika Uhamka (selanjutnya disebut FTII Uhamka) yang  mana  telah  melakukan  beberapa  strategi  promosi serupa.
Dalam  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB), banyak calon  mahasiswa  ataupun orang tua  mahasiswa yang mencari informasi pendaftaran di perguruan tinggi yang  hendak  dituju  (Widyasari  &  Fitrani,  2021). Penyampaian  informasi  yang  tepat  dan  sesuai  juga sangat mempengaruhi paradigma calon mahasiswa baru untuk  melakukan  registrasi  di  perguruan  tinggi  yang dipilih (Situmorang et al., 2022).
Sedangkan,  dari  penyebaran  informasi  tentang Uhamka  didapat  dari  teman  yang  sedang  kuliah  atau alumni Uhamka. Tim promosi juga menyosialisasikan ke sekolah-sekolah  yang  ada  di  daerah  Jakarta  dan sekitarnya,  diikuti  dengan  memasang  iklan  di  sosial media.  Selain  informasi  dari  tim  promosi  dan  sosial media,  calon  mahasiswa  juga  dapat  mencari  informasi melalui  website  Uhamka  ataupun  pada  website  FTII Uhamka.
Meskipun  telah  menyebarkan  informasi  dan beberapa  program  promosi,  berdasarkan  pengumpulan data  melalui  wawancara  terhadap  salah  satu  staff sekretariat  FTII  Uhamka,  terjadi  penurunan  jumlah pendaftaran  calon  mahasiswa  baru.  Pada  ajaran  tahun 2020/2021,  sebanyak  344  mahasiswa  baru  terdaftar  di FTII  Uhamka.  Namun,  pada  tahun  ajaran  2021/2022 tercatat  sejumlah  328  mahasiswa  baru  yang  terdaftar. Disini terjadi penurunan sebanyak 16 calon  mahasiswa baru. Lalu pada tahun ajaran 2022/2023, mahasiswa baru yang  terdaftar  hanya  260.  Ini  berarti  terjadi  penurunan sebanyak  68  calon  mahasiswa  baru  dari  tahun  ajaran kemarin.  Dengan  begitu,  tercatat  bahwa  total  jumlah penurunan  calon  mahasiswa  baru  dari  tahun  ajaran 2020/2021 hingga tahun ajaran 2022/2023 sebanyak 84 calon  mahasiswa  baru.  Tentunya  penurunan  jumlah pendaftaran  menjadi  masalah  yang  serius  yang  harus dicari  penyebab  penurunan  minat  daftar  calon mahasiswa baru (Noviyanto & Fauzi, 2022).
Permasalahan  lain  pada  penelitian  ini  adalah belum adanya pengolahan data terkait faktor-faktor yang berdampak  terhadap  minat  calon  mahasiswa  baru mendaftar  ke  FTII  Uhamka.  Terlebih,  mayoritas mahasiswa  baru  akan  menelusuri  informasi  mengenai tempat  kuliah  yang  diincarnya,  dalam  hal  ini  berupa lokasi perguruan tinggi, kegiatan kemahasiswaan, biaya kuliah,  sarana  dan  prasarana,  akreditasi  ( brand )  serta program  studi  yang  tersedia  pada  perguruan  tinggi tersebut  (Nasution,  2020).  Diluar  itu,  pengaruh  orang terdekat  seperti  orang  tua,  teman,  saudara,  beasiswa, peluang  kerja  dan  lain-lain  juga  menyumbang  dampak pada  penyusunan  keputusan  dalam  perekrutan  calon mahasiswa semaksimal mungkin (Nas, 2021).
Dengan  terkumpulnya  informasi  dan  faktor tersebut,  maka  berpontensi  untuk  diolah  agar mengetahui  seberapa  besar  minat  calon  mahasiswa memilih FTII  Uhamka. Kecenderungan dan antusiasme yang  tinggi  pada  sesuatu  dapat  dimaknakan  sebagai minat. Minat dapat timbul karena daya tarik dari luar dan juga  datang  dari  hati  sanubari  (Prasetyo  et  al.,  2019). Oleh karena itu, diperlukan tindakan berupa analisis dan pengolahan  data  menggunakan data  mining untuk menelusuri  faktor  pendukung  dari  ketertarikan  calon mahasiswa  untuk  registrasi.  Penelitian  ini  memiliki target untuk menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi minat calon mahasiswa baru mendaftarkan  diri  pada  FTII  Uhamka  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) (Fahlevi, 2019). Selanjutnya,  terdapat  algoritma  yang  memiliki sebuah  metode  dengan  mengklasifikasikan  objek  yang dipengaruhi  data  pembelajaran  berjarak  terdekat terhadap  objek  tersebut  sehingga  dikenal  sebagai algoritma K-Nearest  Neighbor (selanjutnya  disebut  K- NN). Selain itu, K-NN memiliki kesederhanaan, berjalan dengan berorientasi pada jarak terpendek dari sampel uji ( testing sample ) ke sampel latih ( training sample ) untuk menentukan  nilai  daripada K-  Nearest  Neighbor nya. Apabila telah terkumpul nilai K-Nearest Neighbor , maka akan  dilanjutkan  dengan  dipilih  mayoritas  dari K- Nearest  Neighbor (K-NN)  untuk  ditetapkan  sebagai prediksi  dari  sample  uji.  Ditambah  lagi,  K-NN berkemampuan kuat terkait training data yang noise dan praktis terhadap data latih berjumlah besar (Mubassiran, 2020).  Dalam  siklus training ,  K-NN  berfungsi  dalam penyimpanan vektor-vektor fitur dan penggolongan data training  sample .  Lalu,  ditahapan  klasifikasi  dilakukan testing data berdasarkan perhitungan terhadap kesamaan fitur-fitur  atau  yang  klasifikasinya  belum  diketahui (Hasanah et al., 2022).

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.163
Tindakan selanjutnya yaitu menghitung jarak dari vektor baru  yang  ini  kepada  kesemua  vektor  training  sample dilanjut  dengan  pengambilan  terdekat  dari  sejumlah  k buah.  Titik  baru  diprediksi  akan  tergolong  dalam klasifikasi  yang  paling  dominan  di  antara  titik-titik tersebut. Ditambah lagi, keberadaan dari fitur-fitur yang tidak  terkait  atau  bobot  fitur  berbeda  dengan relevansinya  akan  mempengaruhi  keakurasian  (Bode, 2017).
Penelitian sebelumnya yang memprediksi program studi bagi calon mahasiswa baru menggunakan algoritma  K-NN  menghasilkan  akurasi  tinggi  sebesar 74%  dari  total  379  data  (Rahmawati  Rahayu  & Lidiawati,  2021).  Penggunaan  algoritma  K-NN  juga menyimpulkan  bahwa  dapat  memprediksi  pemilihan jurusan  untuk  calon  siswa  baru.  Hasil  akurasi  yang didapat  sangat  tinggi,  yaitu  92,86%  (Saepudin  et  al., 2019).
Algoritma  K-NN  juga  dipakai  dalam  penelitian terkait  prediksi  waktu  kelulusan  siswa.  Kesimpulan penelitian  ini,  K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar 98,5%  dari  total  60  data  (Muliono  et  al.,  2020). Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  K-NN  untuk mengklasifikasi seleksi penerimaan beasiswa menunjukkan  hasil  akurasi  tinggi  sebesar  90,5%  dari total 89 data (Cholil et al., 2021). Penelitian terkait prediksi yang menggunakan K- NN juga menyimpulkan bahwa K-NN dapat memprediksi  jumlah  mahasiswa  yang  lulus  untuk jurusan  teknik  informatika  sebanyak  148  mahasiswa, dan  jumlah  yang  tidak  lulus  sebanyak  67  mahasiswa (Manullang & Sianturi, 2021).

## METODE PENELITIAN
Peneliti  menerapkan  beberapa  tindakan  atau metode yang diperlukan, yaitu yang pertama pengumpulan data atau informasi (Hasan & Sudaryana, 2022).    Langkah  kedua  berupa  pengolahan  data menggunakan  algoritma K-NN  dilanjut  dengan menerapkan confusion  matrix sebagai  evaluasi  dan validasi.

## Metode Pengumpulan Data
Merujuk  pada  (Sulaiman  et  al.,  2022)  dan (Muhammad  Sopandi,  Agus  Efendi,  2017),  dilakukan akuisisi data melalui:
1. Observasi Peneliti  melakukan  observasi  secara  langsung  pada Fakultas  Teknologi  Industri  dan  Informatika  (FTII) Uhamka.
2. Kuesioner Peneliti  melakukan  penyebaran  kuesioner  secara online kepada mahasiswa  Angkatan 2022 dan calon
mahasiswa  yang  mau  mendaftar  pada  Fakultas Teknologi Industri dan Informatika (FTII) Uhamka. 3. Wawancara Peneliti  melakukan  tanya  jawab  secara  tatap  muka terhadap salah satu staff secretariat FTII Uhamka dan staff promosi.
4. Studi Pustaka Peneliti melakukan pengkajian terhadap literatur atau studi  pustaka  yang  bernada  sama  dengan  pokok bahasan beserta teknik penelitian yang digunakan.

## Metode Penelitian yang Dipakai
Peneliti  menggunakan  K-NN  untuk  memahami seberapa besar akurasi dari faktor-faktor yang berimbas pada  minat  calon  mahasiswa  baru melakukan pendaftaran di FTII Uhamka(Saputra & Hasan, 2023).
K-NN  memiliki  prinsip  kerja  dengan  mencari jarak terkecil antara data yang sedang dievaluasi dengan k tetangga terdekatnya di dalam data pelatihan(Cholil et al.,  2021). Euclidean  distance dan manhattan distance (yang paling lazim dipakai euclidean distance ) merupakan  sekian  dari  banyaknya  alternatif  dalam mencari  jarak  kedekatan  antara  data  baru  dengan  data lama. Euclidean  distance memiliki  rumus  sebagai berikut(Kurniawan & Saputra, 2019):
𝑋 = √(𝑎1 − 𝑏1) 2 + (𝑎2 − 𝑏2) 2 + ⋯ + (𝑎𝑛 − 𝑏𝑛) 2 … (1)
DataSet Preprocessing Transformasi Data Data Training Data Testing Metode K-NN Penentuan Nilai K-5 Fold Confusion Matrix Hasil Evaluasi Akurasi
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 1. Tahapan Penelitian Menggunakan K- Nearest Neighbors
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Merujuk  pada  gambar  1.  peneliti  menggunakan dataset  yang  didapatkan  dari  hasil  kuesioner  sebanyak 119  data(Wibowo  et  al.,  2022).  Langkah  selanjutnya, yaitu diperoleh data training dan data testing dari proses transformasi  dataset,    lalu  memproses  dataset  dengan algoritma K-NN, dan tidak lupa menentukan nilai k-fold , sebagaimana  penelitian  ini  menerapkan  5  kali  proses pengujian.  Terakhir,  ditutup  dengan confusion  matrix yang  berfungsi  sebagai  evaluasi  dan  validasi  algoritma sehingga  akan  didapatkan  nilai  akurasi  dari  hasil penelitian.  Rumus confusion  matrix ,  yaitu  (Gumanti  et al., 2022):
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 … … … (2)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Data
Untuk bagian ini, diawali dengan penyiapan data awal,  pemilihan  atribut  yang  akan  dikaji,  dilanjutkan dengan  validasi  variabel  yang  tersedia  dan  persiapan transformasi data. Tahap persiapan data ini menghasilkan beberapa hal sebagai beriku:
Dataset yang peneliti gunakan sebanyak 119 data. Kemudian  dataset  ditransformasikan  menggunakan splite data dengan perbandingan 0.8 (80%) data training sebanyak 95 data dan 0.2 (20%) data testing sebanyak 24 data (Ode Nurhayah Kadir et al., 2019).
Kemudian,  sejumlah  sebanyak  95  data  diikuti oleh  data testing sejumlah  24  data,  dilakukan  data training .  Atribut  yang  digunakan  terdiri  dari  10  atribut yaitu dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Dataset Diikuti Atributnya
No Atribut Nilai 1 Nama Lengkap 2 Jurusan - Teknik Instrumentasi Logam - Multimedia - IPA - IPS - Teknik Instalasi tenaga listrik (TITL) - Broadcasting dan Perfilman No Atribut
Nilai - Akuntansi
- TKJ - Teknik Mesin - Teknik Kimia - Kimia Industri - Teknik Kendaraan
Ringan - Teknik Komputer 3 Biaya Kuliah - Terjangkau - Mahal - Murah 4 Lokasi Ftii Dengan Domisili - Dekat - Terjangkau - Jauh 5 Terdapat Teman/ Keluarga - Banyak - Cukup - Tidak Ada 6 Akreditasi - Sangat Baik - Baik - Cukup 7 Fasilitas - Sangat Baik - Memadai - Cukup 8 Pelayanan Pmb - Sangat Baik - Baik
- Cukup 9 Informasi Pmb - Sosial
Media(Facebook, Instagram, Youtube, dsb) - Teman, Kerabat,
Keluarga
- Kunjungan Langsung ke Sekolah - Guru(wali kelas, guru bk, dll) - Brosur/Poster
10 Keterangan Minat - Ya - Tidak
Sumber: ( Malik et al., 2023)

## Pengelompokan Data
Peneliti  melakukan  klasifikasi  data  untuk  data testing sebanyak  24.  Pengelompokan  data  ini berdasarkan 10 atribut yang telah dipilih sesuai dengan table 1.
Berikut tabel 2 yang merupakan contoh sampel 4 data testing dari 24 data testing :
Tabel 2. Pengelompokan Data Testing Nama Lengkap Jurusan Biaya Kuliah Lokasi FTII Dengan Domisili Terdapat Teman/ Keluarga Akreditasi Fasilitas Pelayanan PMB Informasi PMB Ket Anggia Rinjani Teknik Instrumen tasi Logam Terjan gkau Jauh (>10 Km) Cukup (1 - 3 Orang) Baik Memadai Sangat Baik Teman, Kerabat, Keluarga Ya Abdillah Ismail Adha RPL Terjan gkau Jauh (>10 Km) Tidak Ada Baik Memadai Baik Kunjungan Langsung Ke Sekolah Tidak

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.163
Nama Lengkap Jurusan Biaya Kuliah Lokasi FTII Dengan Domisili Terdapat Teman/ Keluarga Akreditasi Fasilitas Pelayanan PMB Informasi PMB Ket Adi Tri Siswanto TITL Mahal Jauh (>10 Km) Tidak Ada Baik Memadai Baik Teman, Kerabat, Keluarga Ya Adrian Maulana Saputra IPA Mahal Jauh (>10 Km) Tidak Ada Baik Cukup Cukup Teman, Kerabat, Keluarga Tidak Sumber: ( Malik et al., 2023) Evaluasi Berikutnya, Peneliti
menerapkan tools RapidMiner sebagai  evaluasi  model.  Desain  model mengikuti gambar 2 sebagai berikut ini :
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 2. Tahapan Penelitian Menggunakan K- Nearest Neighbors
Berdarkan  gambar  2,  evaluasi  model  yang dilakukan, yaitu (Saepudin et al., 2019): 1. Read Excel : dataset spreadsheet dari Microsoft Excel akan terbaca dengan aksi ini.
2. Split  Data :  d ata latih  sebanyak  0.8  dibarengin dengan data uji  sebesar 0.2 akan dipisah secara acak dari kumpulan dataset.
3. K-Nearest  Neighbors :  merupakan  teknik  data mining yang diterapkan dalam penelitian.
4. Apply  Model :  berfungsi  sebagai  penerapan  model yang telah dilatih sebelumnya dengan memakai data training pada unlabeled data (data testing).
5. Performance : aksi yang bertugas mengukur akurasi dari model atau metode K-NN.
K - 5 Fold dan Confusion  Matrix Ditetapkan Sebagai Validasi Model 1. Pengujian K-1 Peneliti  melakukan  proses  validasi  model  k-1 fold dengan menggunakan data testing sebanyak 24 data . Proses tersebut membuahkan hasil berupa gambar 3 berikut ini :
Sumber: ( Malik et al., 2023)
Gambar 3. Pengujian K-1 Fold Matrix Accuracy menorehkan  akurasi  sebesar 66.67% yang didapat dari siklus evaluasi model dan proses validasi K-NN.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan confusion matrix dengan  rumus  (2)  yang  digunakan  sebagai validasi perhitungan akurasi dari gambar 3:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 14+2 14+2+4+4 = 16 24 =
0,6666 = 66,67%..................................................(3)
Dari  hasil  prediksi  akurasi  diatas  dan  gambar  3 menggunakan rapidminer dan confusion matrix yaitu :
a. True  Positive (TP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Positif ) Ya minat, memang benar ( True )
Ya minat sebesar 14 orang.
b. True  Negatif (TN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Negatif ) Tidak minat, sebenernya calon mahasiswa  tersebut  memang  ( True )  Tidak  Minat sebesar 2 orang.
c. False  Positive (FP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Positif )  Ya  minat,  Ternyata  Tidak Minat. Prediksinya salah (False ) sebesar 4 orang.
d. False  Negatif (FN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Negatif )  Tidak  Minat,  tetapi  ternyata sebenarnya ( True ) Ya Minat Sebesar 4 orang.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
90
2. Pengujian K-2
Peneliti  melakukan  proses  validasi  model  k-2 fold dengan menggunakan data testing sebanyak 24 data . Proses tersebut membuahkan hasil berupa gambar 4 berikut ini :
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 4. Pengujian K-2 Fold
Matrix Accuracy menorehkan  akurasi  sebesar 70.83% yang didapat dari siklus evaluasi model dan proses validasi K-NN.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan confusion matrix dengan  rumus  (2)  yang  digunakan  sebagai validasi perhitungan akurasi dari gambar 4:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 15+2 15+2+3+4 = 17 24 =
0,7083 = 70,83%...................................................(4)
Dari  hasil  prediksi  akurasi  diatas  dan  gambar  4 menggunakan rapidminer dan confusion matrix yaitu :
a. True  Positive (TP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Positif ) Ya minat, memang benar ( True )
Ya minat sebesar 15 orang.
b. True  Negatif (TN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Negatif ) Tidak minat, sebenernya calon mahasiswa  tersebut  memang  ( True )  Tidak  Minat sebesar 2 orang.
c. False  Positive (FP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Positif )  Ya  minat,  Ternyata  Tidak Minat. Prediksinya salah ( False ) sebesar 3 orang.
d. False  Negatif (FN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Negatif )  Tidak  Minat,  Tetapi  ternyata sebenarnya ( True ) Ya Minat Sebesar 4 orang.
3. Pengujian K-3
Peneliti  melakukan  proses  validasi  model  k-3 fold dengan menggunakan data testing sebanyak 24 data . Hasilnya ditunjukkan pada gambar 5 berikut ini:
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 5. Pengujian K-3 Fold
Matrix Accuracy menorehkan  akurasi  sebesar 75.00% yang didapat dari siklus evaluasi model dan proses validasi K-NN.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan confusion matrix dengan  rumus  (2)  yang  digunakan  sebagai validasi perhitungan akurasi dari gambar 5:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 16+1 16+2+2+4 = 18 24 =  0,75
= 75%..............................................................(5)
Dari  hasil  prediksi  akurasi  diatas  dan  gambar  5 menggunakan rapidminer dan confusion matrix yaitu :
a. True  Positive (TP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi (Positif) Ya minat, memang benar ( True ) Ya minat sebesar 16 orang.
b. True  Negatif (TN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Negatif ) Tidak minat, sebenernya calon mahasiswa  tersebut  memang  ( True )  Tidak  Minat sebesar 2 orang.
c. False  Positive (FP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Positif )  Ya  minat,  Ternyata  Tidak Minat. Prediksinya salah ( Fals e) sebesar 2 orang.
d. False  Negatif (FN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Negatif )  Tidak  Minat,  tetapi  ternyata sebenarnya ( True ) Ya Minat Sebesar 4 orang.
3. Pengujian K-4
Peneliti  melakukan  proses  validasi  model  k-4 fold dengan menggunakan data testing sebanyak 24 data . Hasilnya ditunjukkan pada gambar 5 berikut ini:

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.163
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 6. Pengujian K-4 Fold Matrix Accuracy menorehkan  akurasi  sebesar 75.00% yang didapat dari siklus evaluasi model dan proses validasi K-NN.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan confusion matrix dengan  rumus  (2)  yang  digunakan  sebagai validasi perhitungan akurasi dari gambar 6:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 16+1 16+2+2+4 = 18 24 =  0,75
= 75%..................................................................(6)
Dari  hasil  prediksi  akurasi  diatas  dan  gambar  6 menggunakan rapidminer dan confusion matrix yaitu :
a. True  Positive (TP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Positif ) Ya minat, memang benar ( True ) Ya minat sebesar 16 orang.
b. True  Negatif (TN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Negatif ) Tidak minat, sebenernya calon mahasiswa  tersebut  memang  ( True )  Tidak  Minat sebesar 2 orang.
c. False  Positive (FP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Positif )  Ya  minat,  Ternyata  Tidak Minat. Prediksinya salah ( False ) sebesar 2 orang. d. False  Negatif (FN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Negatif )  Tidak  Minat,  tetapi  ternyata sebenarnya ( True ) Ya Minat Sebesar 4 orang. 4. Pengujian K-5 Peneliti  melakukan  proses  validasi  model  k-5 fold dengan menggunakan data testing sebanyak 24 data . Dapat kita lihat pada gambar 7 berikut ini :
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 7. Pengujian K-5 Fold
Matrix Accuracy menorehkan  akurasi  sebesar 75.00% yang didapat dari siklus evaluasi model dan proses validasi K-NN.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan confusion matrix dengan  rumus  (2)  yang  digunakan  sebagai validasi perhitungan akurasi dari gambar 7:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 17+1 17+1+1+5 = 18 24 =  0,75
= 75%................................................................(7)
Dari  hasil  prediksi  akurasi  diatas  dan  gambar  7 menggunakan rapidminer dan confusion matrix yaitu :
a. True  Positive (TP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Positif ) Ya minat, memang benar ( True )
Ya minat sebesar 17 orang.
b. True  Negatif (TN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi ( Negatif ) Tidak minat, sebenernya calon mahasiswa  tersebut  memang  ( True )  Tidak  Minat sebesar 1 orang.
c. False  Positive (FP)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Positif )  Ya  minat,  Ternyata  Tidak Minat. Prediksinya salah ( False ) sebesar 1 orang. d. False  Negatif (FN)  yaitu  kasus  dimana  faktor penyebab yang mendorong minat calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  FTII  Uhamka  adalah  yang diprediksi  ( Negatif )  Tidak  Minat,  tetapi  ternyata sebenarnya ( True ) Ya Minat Sebesar 5 orang.
Hasil  Pengujian  Menggunakan  K-5 Fold dan Confusion Matrix
Sumber: ( Malik et al., 2023) Gambar 8. Diagram Chart Pengujian Algoritma
K-NN
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sesuai  dengan  rujukan  dari  gambar  8,  dapat dipahami  bahwa diagram  chart menunjukan  setiap pengujian algoritma K-NN yang dimulai dari pengujian ke 1 dengan perolehan akurasi sebesar pengujian sebesar 66,67%,  pengujian  ke  2  membuahkan  keakuratan sebesar  70,83%,  pengujian  ke  3  membuahkan keakuratan  sebesar  75%,  pengujian  ke  4  membuahkan keakuratan sebesar 75%,  dan pengujian terakhir dengan akurasi  tinggi  sebesar  75%.  Dari  hasil  pengujian menggunakan  teknik  K-5 fold tersebut  diperoleh  hasil rata-rata akurasinya sebesar 72,5%.

## KESIMPULAN
Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 10 atribut yaitu nama lengkap, jurusan, biaya kuliah,  lokasi  ftii  dengan  domisili,  terdapat  teman/ keluarga, akreditasi, fasilitas, pelayanan pmb, informasi pmb,  dan  keterangan  minat.  Dataset  yang  peneliti gunakan  sebanyak  119  data.  Kemudian  dataset  di transformasikan  menggunakan splite data  dengan perbandingan 0.8 (80%) data training sebanyak 95 data dan 0.2 (80%) data testing sebanyak 24 data. Dari hasil pengujian  peneliti  menggunakan  teknik  K-5 fold dan confusion  matrix diperoleh  hasil  rata-rata  akurasinya sebesar 72,5% yang artinya sudah baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Bode,  A.  (2017).  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature Selection  Menggunakan  Backward  Elimination Untuk  Prediksi  Harga  Komoditi  Kopi  Arabika.
ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (2), 188–195. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195 Cholil, S. R., Handayani,  T., Prathivi, R., & Ardianita, T. (2021). Implementasi Algoritma Klasifikasi K- Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi Seleksi  Penerima  Beasiswa. IJCIT:  Indonesian Journal on Computer and Information Technology , 6 (2), 118–127. https://doi.org/10.31294/ijcit.v6i2.10438 Fahlevi,  J.  H.  J.  dan  S.  A.  (2019). Klasifikasi  Calon Mahasiswa  Bidikmisi  dengan  Algoritma  K- Nearest Neighbor . 5 (1), 1–5.
Gumanti,  A.  E.,  Handayani,  S.,  &  Toresa,  D.  (2022). Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Topik  Skripsi  Mahasiswa  di  Fakultas Ilmu  Komputer. JITaCS:  Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science , 1 (2),  44–50. https://journal.unilak.ac.id/index.php/JITACS/arti cle/view/10037
Hasan,  F.  N.,  &  Sudaryana,  I.  K.  (2022).  Penerapan Business  Intelligence  &  Online  Analytical Processing  untuk  Data-Data  Penelitian  dan Luarannya  pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Pentaho. Infotech:  Journal  of  Technology
Information , 8 (2), 85–92. https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143
Hasanah,  F.,  Suprapti,  T.,  Rahaningsih,  N.,  &  Ali,  I.
(2022). Implementasi Algoritma K-Nearest
Neighbor  dalam  Menentukan  Buku  Berdasarkan Peminatan. Jurnal Accounting Information System (AIMS) , 5 (1), 102–111. https://doi.org/10.32627/aims.v5i1.467
Kurniawan,  D.,  &  Saputra,  A.  (2019).  Penerapan  K-
Nearest  Neighbour  dalam  Penerimaan  Peserta
Didik  dengan  Sistem  Zonasi. Jurnal  Sistem Informasi Bisnis , 9 (2), 212. https://doi.org/10.21456/vol9iss2pp212-219 Manullang,  R.  A.,  &  Sianturi, F.  A.  (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Untuk
Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal  Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI) , 4 (2),
42–50. https://doi.org/10.9767/jikomsi.v4i2.155 Mubassiran, I. C. (2020). PENERAPAN ALGORITMA
K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK MENENTUKAN POLA PENERIMAAN MAHASISWA  BARU  (Studi  Kasus:  Politeknik
Pos  Indonesia). Ilmiah  Manajemen  Informatika , 12 (2), 1–70.
Muhammad  Sopandi,  Agus  Efendi,  B.  (2017).  Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Teknik  Kejuruan  (  JIPTEK  ). Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan , X (2), https://jurnal.uns.ac.id/jptk.
Muliono,  R.,  Lubis,  J.  H.,  &  Khairina,  N.  (2020). Analysis  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  for Improving  Prediction  Student  Graduation  Time. SinkrOn :  Jurnal  Dan  Penelitian  Teknik Informatika , 4 (2), 42–46. https://doi.org/10.33395/sinkron.v4i2.10480 Nas,  C.  (2021).  Data  Mining  Prediksi  Minat  Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , 11 (2), 131–145. https://doi.org/10.34010/jamika.v11i2.5506
Nasution, T. (2020). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu. Jurnal Perangkat Lunak , 2 (1), 1–14. https://doi.org/10.32520/jupel.v2i1.944
Noviyanto,  H., & Fauzi,  A. (2022).  Implementasi Data Mining Untuk Mengetahui Minat Siswa Terhadap Perguruan Tinggi. Jurnal Teknik Informatika Dan
Teknologi Informasi , 2 (1), 51–55. https://doi.org/10.55606/jutiti.v2i1.450

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.163
Ode  Nurhayah  Kadir,  W.,  Pramono,  B.,  &  Statiswaty. (2019).  Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode K-Nearest Neighbor(KNN) Untuk
Mengelompokan  Minat  Konsumen  Asuransi  (Pt. Jasaraharja  Putera). SemanTIK , 5 (1),  97–104. https://doi.org/10.5281/zenodo.3116132
Prasetyo,  A.,  Kursini,  &  Rudyanto  Arief,  M.  (2019). Penerapan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor  Untuk Rekomendasi Minat Konsentrasi Di Program Studi Teknik  Informatika  Universitas  Pgri  Yogyakarta. Jurnal Informasi Interaktif , 4 (1), 1–6.
Rahmawati  Rahayu,  R.,  &  Lidiawati.  (2021).
Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk  Memprediksi  Program  Studi  Bagi  Calon Mahasiswa  Baru. Jurnal  Informatika  Dan
Teknologi , 4 (2), 131–141.
https://doi.org/10.29408/jit.v4i2.3546
Saepudin,  S.,  Muslih,  M.,  &  Sihabudin.  (2019). Pemilihan  Jurusan  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor  Untuk  Calon  Siswa  Baru. Jurnal Rekayasa  Teknologi  Nusa  Putra , 5 (2),  15–19. https://doi.org/10.52005/rekayasa.v5i2.89
Saputra, A., &  Hasan, F. N.  (2023).  Analisis Sentimen Terhadap  Aplikasi  Coffee  Meets  Bagel  Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Sibatik Journal | Volume , 2 (2), 465–474.
Situmorang, Z., Mandasari, S., Franciska, Y., Andriyani, K.,  &  Ramadhan,  P.  S.  (2022).  Algoritma  C45 Dalam  Memprediksi  Minat  Calon  Mahasiswa. Journal  of  Science  and  Social  Research , 5 (1), 125–133. https://doi.org/10.54314/jssr.v5i1.809
Sulaiman,  R.,  Raya,  A.  M.,  &  Cahya  Saputra,  K.  E.
(2022).  Advice  Planning  System  Pada  Dinas Pekerjaan Umum Dan Penataan Ruang Tata Kota Pangkalpinang Berbasis Android. Infotech: Journal  of  Technology  Information , 8 (2),  69–76. https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.133
Tensao,  O.  O.,  Wijaya,  N.  Y.  A.,  &  Fredlina,  K.  Q.
(2022). Analisa Data Mining dengan Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi Mahasiswa Baru Pada STMIK
Primakara. Jurnal  Informatika  Dan  Sistem Informasi ,
14 (1). https://doi.org/10.37424/informasi.v14i1.135
Wibowo, A., Noor Hasan, F., Nurhayati, R., & Wibowo, A.  (2022).  Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat Terhadap  Keefektifan  Pembelajaran  Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi , 4 (2), 239–248. https://doi.org/10.35814/asiimetrik.v4i1.3577
Widyasari, V., & Fitrani, A. S. (2021). Penerapan Data
Mining Dengan Metode Klasifikasi Pada Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Web. Procedia of Engineering and Life Science , 1 (2). https://doi.org/10.21070/pels.v1i2.1062
Wulandari, S., & Iqbal, M. (2021). Analisis Kelayakan Lokasi  Promosi  Dalam  Penerimaan  Mahasiswa Baru  (PMB)  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  &
Decission Tree C4.5. Kilat , 10 (1). https://doi.org/10.33322/kilat.v10i1.1169
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
94