Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 169-173 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Nearest Neigbor (KNN) pada Fakultas Ilmu Teknik, Univeritas Bina Insan
Jemi Astri 1 , Joni Karman 2* , Nelly Khairani Daulay 3 1,2,3 Universitas Bina Insan Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia. Email: 1 jemiastri780@gmail.com, 2 joni_karman@univbinainsan.ac.id
3 nellykhairanilestari@gmail.com

## Abstract
The  problem  in  this  study  is  that  there  has  never  been  a  prediction  of  student  graduation, especially the Faculty of Engineering using the KNN algorithm at Bina Insan Lubuklinggau University and it is necessary to evaluate student graduation both in a timely and untimely manner so that we can compare from year to year whether it is increasing or decreasing. student graduation each year. The research method used is the method of analysis by making predictions using the KNN algorithm. Data collection techniques used are observation, interviews, documentation, and literature study. The results  of  this  study  are  the  implementation  of  predictions  for  graduating  students  at  Bina  Insan University using the KNN algorithm in Rstudio. Implementation is done by preparing a dataset that will be used for  predictions. The dataset is divided into two, namely training data and testing data. Then  set  the  category  column  as  the  predictive  determinant.  Furthermore,  the  data  that  has  been prepared is normalized so that it can be implemented into the KNN algorithm. Installing the required libraries  into  Rstudio.  Perform  prediction  calculations  using  KNN.  Displays  accuracy  results  and displays  graphs.  Based  on  the  results  and  discussion  that  has  been  done,  it  is  obtained  that  the prediction of Computer Systems Engineering students graduating on time is 0.91 or 91%. Whereas for students majoring in Information Systems graduating on time is 0.70 or 70%. Then for the Informatics Engineering major, graduates on time are 0.80 or 80%. Based on the results of these predictions, the student  with  the  highest  prediction  of  graduating  on  time  is  Computer  Systems  Engineering  with  a passing percentage of 91%.
Keywords : Prediction, KNN, Rstudio

## Abstrak
Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  belum  pernah  dilakukan  prediksi  terhadap  kelulusan mahasiswa  khususnya  Fakultas  Ilmu  Teknik  menggunakan  algoritma  KNN  pada  Universitas  Bina Insan  Lubuklinggau  dan  perlu  dilakukan  sebuah  evaluasi  kelulusan  mahasiswa  baik  secara  tepat waktu dan tidak tepat waktu agar bisa membandingkan dari tahun ke tahun apakah meningkat atau menurun kelulusan mahasiswa setiap tahunnya. Metode penelitian yang digunakan adalah algoritma KNN.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  observasi,  wawancara,  dokumentasi,  dan studi  pustaka.  Hasil  penelitian  ini  adalah  implementasi  prediksi  kelulusan  mahasiswa  Universitas Bina Insan menggunakan algoritma KNN di Rstudio. Implementasi dilakukan dengan mempersiapkan dataset yang akan digunakan untuk prediksi. Dataset tersebut dibagi menjadi dua, yaitu data training dan  data  testing.  Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  diperoleh  prediksi mahasiswa Rekayasa Sistem Komputer lulus dengan tepat waktu adalah 0,91 atau 91%. Sedangkan untuk  mahasiswa  jurusan  Sistem  Informasi  lulus  dengan  tepat  waktu  adalah  0,70  atau  70%. Kemudian  untuk  jurusan  Teknik  Informatika  lulusan  dengan  tepat  waktu  adalah  0,80  atau  80%. Berdasarkan  hasil  prediksi  tersebut,  maka  mahasiswa  dengan  prediksi  lulus  tepat  waktu  tertinggi adalah Rekayasa Sistem Komputer dengan persentase kelulusan sebesar 91%.
Kata Kunci : Prediksi, KNN, Rstudio
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 169-173 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi Informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data, termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data  dalam  berbagai  cara  untuk  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas,  yaitu informasi yang relevan, akurat dan tepat waktu, yang digunakan untuk keperluan pribadi, bisnis, dan pemerintahan dan merupakan informasi yang strategis  untuk pengambilan  keputusan.  Teknologi  ini  menggunakan  seperangkat  komputer untuk  mengolah  data,  sistem  jaringan  untuk  menghubungkan  satu  komputer dengan  komputer  yang  lainnya  sesuai  dengan  kebutuhan,  dan  teknologi telekomunikasi  digunakan  agar  data dapat  disebar  dan  diakses  secara  global  [1]. Teknologi  informasi  saat  ini  menjadi  kebutuhan  primer  dalam  dunia  pekerjaan, pendidikan, dan sebagainya [2].
Teknologi  juga  mempermudahkan  kegiatan  Mahasiswa  dan  Dosen  pada setiap  proses  yang  berkaitan  dengan  Kampus  hampir  menggunakan  Teknologi Informasi,  Seperti  mengolah  data  secara  otomatis  sehingga  bisa  di  akses  secara melalui  jaringan  internet  dan  tidak  manual  lagi  [3].  Dengan  adanya  teknologi seperti komputer sangatlah dibutuhkan dalam kegiatan belajar mengajar terutama di  Fakultas  Ilmu  Teknik  untuk  membantu  kelancaran  pembelajaran  agar  lebih praktis dan fleksibel. Salah satu permasalahan yang ada di Universitas Bina Insan yaitu  ada  mahasiswa  yang  lulusnya  tidak  tepat  waktu,  dikarenakan  faktor kurangnya biaya dan kemalasan mahasiswa dalam belajar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metode Penelitian
Metode penelitian ini termasuk penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan data-data angka (numerik) tujuannya untuk  mendapatkan suatu gambaran secara menyeluruh tentang suatu keadaan berdasrkan data yang diperoleh dengan cara mengumpulkan, menyajikan dan menganalisis data terebut menjadi sebuah informasi terbaru yang relevan dan akurat yang dapat digunakan untuk  menganalis  mengenai  masalah  yang  diteliti[4].  Dalam  penelitian  ini menggunakan  data  mahasiswa  angkatan  2019  pada  Fakultas  Ilmu  Teknik  untuk menentukan  kelulusan  mahasiswa  secara  tepat  waktu  dan  tidak  tepat  waktu  di Tahun  2023.  Pengumpulan  data  adalah  langkah  yang  paling  utama  dalam penelitian,  karena  tujuannya  untuk  mendapatkan  data.  Adapun  cara-  cara  untuk mendapatkan data yaitu:

## a) Data Primer
Data  yang  didapatkan  secara  langsung  pada  objek  penelitian.  Adapun  cara untuk mengumpulkan data-data tersebut sebagai berikut:
1) Observasi
2) Wawancara
3) Dokumentasi
b) Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh dari berbagai sumber pengetahuan secara teoritis seperti buku, jurnal dan data lainnya yang berkaitan dengan objek penelitian.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 169-173 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2. Pengolahan Data
Berikut  ini  adalah  alur  penerapan  Metode  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) bisa dilihat dibawah ini[5]:
Gambar 1. Alur KNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil
Hasil  penelitian  adalah  implementasi  prediksi  kelulusan  mahasiswa Universitas  Bina  Insan  menggunakan  algoritma  KNN  di  Rstudio.  Implementasi dilakukan  dengan  mempersiapkan  dataset  yang  akan  digunakan  untuk prediksi. Dataset  tersebut  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing . Kemudian  menetapkan  kolom  kategori  sebagai  faktor  penentu  prediksi. Selanjutnya  data  yang  sudah  persiapkan  dilakukan  normalisasi  agar  dapat diimplementasikan  ke  dalam  algoritma  KNN.  Melakukan  pemasangan  library- library  yang  dibutuhkan  ke  dalam  Rstudio.  Melakukan  perhitungan  prediksi dengan  menggunakan  KNN.  Menampilkan  hasil  akurasi  dan  menampilkan   grafik.

## 3.2. Pembahasan
Gambar 2. Tampilan Grafik/Plot RSK
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 169-173 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar3. Tampilan Grafik/Plot TI
Gambar 4. Tampilan Grafik/Plot SI
4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan diperoleh prediksi mahasiswa Rekayasa Sistem Komputer lulus dengan tepat waktu adalah 0,91 atau 91%.  Sedangkan  untuk  mahasiswa  jurusan  Sistem  Informasi  lulus  dengan  tepat waktu adalah 0,70 atau 70%. Kemudian untuk jurusan Teknik Informatika lulusan dengan  tepat  waktu  adalah  0,80  atau  80%.  Jadi  berdasarkan  hasil  prediksi tersebut,  maka  mahasiswa  dengan  prediksi  lulus  tepat  waktu  tertinggi  adalah Rekayasa Sistem Komputer dengan persentase kelulusan sebesar 91%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. S. Naibaho, “Peranan Dan Perencanaan Teknologi Informasi Dalam Perusahaan,” J. War. , no. April, p. 4, 2017, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/290731-peranan-dan-perencanaan- teknologi-inform-ad00d595.pdf.
[2] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 91–93, 2013.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 169-173 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[3] E.  S. Susanto, K. Kusrini, and H. Al Fatta,  “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Magister Teknik  Informatika  Universitas  Amikom  Yogyakarta  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” Respati ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  67–73,  2018,  doi: 10.35842/jtir.v13i2.260.
[4] Ms.  Prof.  Dr.  Suryana,  “Metodologi  Penelitian :  Metodologi  Penelitian  Model Prakatis  Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif,” Univ.  Pendidik.  Indones. ,  pp.  1–243, 2012, doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[5] M. Kafil and F. T. Industri, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbors,” vol. 3, no. 2, pp. 59–66, 2019.