Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENENTUAN KELULUSAN MAHASISWA  TEPAT WAKTU
1 Hamdani, 2 Torkis Nasution
1,2 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah, Km. 10 Panam, Pekanbaru 28294 Email: hamdani@sar.ac.id , torkisnasution@sar.ac.id

## ABSTRAK
Pelaksanaan seleksi merupakan upaya Perguruan Tinggi untuk mendapatkan calon mahasiswa yang berkualitas. Data hasil uji calon mahasiswa baru mampu mendeskripsikan kualitas  akademik dan  menghubungkan  dengan  lulus  tepat  waktu.  Mengenali  kualitas  akademik  mahasiswa diperlukan dalam pelaksanaan proses perkuliahan untuk memperoleh hasil yang optimal. Kondisi nyata  saat  ini,  kelulusan  tepat  waktu  belum  tercapai  secara  optimal,  perlu  peningkatan  untuk mencapai  batas  kewajaran.  Data  yang  telah  ada  perlu  dilakukan  klasifikasi  berdasarkan  kualitas akademik,  sehingga diperoleh  prediksi  kelulusan  tepat  waktu.  Oleh  karena  itu,  diajukan  sebuah upaya untuk mengatasi masalah dengan menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk meng- clustering  data  hasil  ujian  calon  mahasiswa  baru.  Prosedur  yang  dilakukan  adalah  menentukan Jumlah  cluster  data,  menentukan  titik  pusat  cluster,  menghitung  jarak  objek  dengan  centroid, mengelompokkan  objek.  Jika  kelompok  data  hasil  perhitungan  baru  sama  dengan  hasil perhitungan  kelompok  data  baru  maka  selesailah  perhitungannya.  Data  yang  akan  digunakan dalam clustering  adalah hasil ujian masuk calon mahasiswa baru 3 tahun, dan telah dinyatakan diterima  masuk  di  STMIK  Amik  Riau.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  atau  tidak.  Hasil  penelitian  pada  pengujian  nilai  k,  akurasi  maksimum didapatkan  ketika  k=5  yakni  mencapai  99.25%.  Akurasi  akan  menurun  jika  nilai  k  semakin  besar maka hasil semakin tidak akurat.
Keywords : klasifikasi, lulus tepat waktu, kualitas akademik

## PENDAHULUAN
Seleksi masuk ke STMIK Amik Riau dilakukan dengan dengan memberikan soal-soal tes yang harus mereka kerjakan. Tes tersebut bertujuan untuk mengetahui kemampuan dan pengetahuan calon mahasiswa. Tes yang diberikan adalah  tes potensial akademik (TPA), nilai tes Bahasa Inggris, dan  Wawancara.  Pelaksanaan  ujian  telah  dilakukan  dalam  10  tahun  terakhir.  Sampai  saat  ini penggunaan data tersebut masih terbatas pada seleksi masuk dan perangkingan mahasiswa yang dinyatakan  lulus.    Kelulusan  merupakan  satu  diantara  item  penilaian  dalam  proses  akreditasi institusi  suatu  perguruan  tinggi.  Elemen  penilaian  pada  lulusan  perguruan  tinggi  salah  satunya adalah perguruan tinggi memiliki angka efisien edukasi yang ideal (BANPT, 2007). Kelulusan tepat waktu mahasiswa ditentukan oleh berbagai faktor, antara lain:
a. Motivasi mahasiswa dalam menempuh pendidikan, walaupun dapat dipastikan bahwa setiap mahasiswa yang terdaftar  menginginkan lulus namun tidak semua didorong oleh motif yang sama.
b. Pelaksanaan proses pembelajaran,
c. Status mahasiswa, umumnya mahasiswa yang mengambil kelas reguler pagi relatif akan lebih cepat selesai dibanding dengan kelas reguler malam.
d. Sumber  biaya,  turut  mempengaruhi  terlebih  lagi  mahasiswa  tersebut  membiayai  dirinya sendiri. Mahasiswa yang bekerja untuk membiayai kuliah relatif lebih lambat kelulusan, hal ini dipengaruhi oleh ritme kerja mahasiswa yang bersangkutan.
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
e. Faktor kemampuan akademik, kondisi menjadi penentu karena kemampuan mahasiswa dalam menyelesaikan tugas mata kuliah didukung oleh kemampuan diri sendiri. Dalam penelitian akan menggunakan data hasil ujian calon mahasiswa masuk ke STMIK Amik
Riau, permasalahan adalah:
a. Data hasil uji calon mahasiswa baru mendeskripsikan kualitas  namun sampai saat ini belum pernah di ekspos ataupun digali;
b. Data awal potensi belajar mahasiswa baru belum ada, padahal data tersebut dapat digali dari data hasil  uji seleksi mahasiswa baru;
c. Dalam  upaya  menggali  potensi  mahasiswa  di  dalam  proses  perkuliahan  data  akademik  dan potensi diri diperlukan;
d. Kelulusan tepat waktu merupakan indikator kemampuan perguruan tinggi dalam mengelola pelaksanaan akademik.

## TINJAUAN PUSTAKA
Untuk  menentukan  posisi  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  terdahulu  maka  dibuatlah State Of The Art. Pada penelitian ini membandingkan dengan tiga jurnal yang berkaitan dengan Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu. Pada  tahun  2019,  Sekar  Rizkya  Rani  dan  kawan-kawan  dalam  penelitiannya  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Prediksi  Kelulusan  Siswa  pada  SMK  Anak Bangsa” yang diterbitkan pada  Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS). Melakukan analisis terhadap aspek sikap dan kehadiran siswa untuk memprediksi kelulusan tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan kelulusan tepat waktu yang didasarkan pada penilaian sikap dan penilaian kehadiran disekolah. Hasil penelitian yang diperoleh adalah nilai K=5 dengan tingkat akurasi sebesar 93,55 % yang ditetapkan sebagai K-Optimal. Nilai K=5 diterapkan pada algoritma K-Nearest Neighbor untuk prediksi kelulusan siswa berdasarkan kehadiran, sikap dan nilai pengetahuan. Pada tahun 2018, eneliti Eri Sasmita Susanto dan kawan-kawan dengan judul “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Magister  Teknik  Informatika  Universitas  Amikom  Yogyakarta Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor”  yang  diterbitkan  pada  Jurnal  Teknologi  Informasi. Penelitian  fokus  untuk  mengetahui  uji  kelayakan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  Universitas AMIKOM Yogyakarta. Data yang dioleh bersifat numerik dan tidak membutuhkan skema estimasi parameter  perulangan  yang  rumit,  ini  berarti  bisa  diaplikasikan  untuk  dataset  berukuran  besar. Input dari sistem ini adalah Data sampel berupa data mahasiswa tahun 2014-2015. pengujian pada penelitian  ini  menggunakn  dua  pengujian  yaitu  data  testing  dan  data  training.  Kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini adalah, IP Semester 1-4, capaian SKS, Status Kelulusan. Output dari sistem ini berupa hasil prediksi kelulusan mahasiswa yang terbagi menjadi dua yaitu tepat waktu dan kelulusan tidak tepat waktu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Berdasarkan  penerapan  k=14  dan  k-fold=5  menghasilkan  performa  yang  terbaik  dalam memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan indeks prestasi 4 semester dengan nilai akurasi= 98,46%, precision= 99.53% dan recall =97.64%.
Pada tahun 2019, Lalu Abd Rahman Hakim dan kawan-kawan melakukan penelitian dengan judul Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis K-Nearest Neighbor (K-NN). Dasar penelitian ini  adalah  presentasi  naik  turunnya  kemampuan  mahasiswa  untuk  menyelesaikan  studi  tepat waktu merupakan salah satu elemen penilaian akreditasi kampus. Berdasarkan data dari Bagian Prodi  di  3  tahun  terakhir  presentasi  kelulusan  mahasiswa  hanya  25%  mahasiswa  dari  total  yang keseluruhan mahasiswa yang dapat menyelesaikan studinya dengan tepat waktu. Pada penelitian ini  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  yang  bertujuan  untuk  dapat  mengidentifikasi kelulusan  mahasiswa  pada  kasus  baru  dengan  cara  mengadaptasi  solusi  dari  kasus  sebelumnya yang  memiliki  kedekatan  dengan  kasus  baru.  Algoritma  ini  berperan  untuk  mendapatkan  nilai kedekatan  kasus  baru  terhadap  kasus  lama,  yang  selanjutya  populasi  terbanyak  pada  area  K dengan nilai terdekat didapatkan mahasiswa tersebut di prediksi apakah lulus tepat waktu  atau tidak  tepat  waktu.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  waterfalll  Roger  S.  Pressman  yaitu
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Communication,  Planning,  Modelling,  dan  Construction.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  didapatkan  akurasi  tertinggi  pada  model  yang  ketiga sebesar  80%  ketika  k-fold  ke-4  dan  61%  ketika  nilai  K=1.  Sedangkan  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix  didapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  98%  pada  K=1  untuk  klasfikasi  “Tepat Waktu”, dan 98% pada K=2 untuk klasfikasi “Tidak Tepat Waktu”.
Pada tahun 2018, Arie Yandi Saputra dan Yogi Primadasa melakukan penelitian dengan judul “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbour”  yang  diterbitkan  pada  jurnal  Techno.COM.  dasar  penelitian  ini  adalah Bertambahnya  mahasiswa  tiap  tahunnya  menyebabkan  penumpukan  data  mahasiswa.  Prediksi ketepatan  kelulusan  mahasiswa  dirancang  untuk  mendukung  prodi  untuk  membimbing mahasiswa  agar  kelulusan  tepat  waktu.  Menurut  peneliti,  dengan  mengetahui  prediksi  status kelulusan mahasiswa berjalannya perkuliahan, maka prodi di bantu pembimbing akademik dapat memberi  perhatian  khusus  terhadap  mahasiswa  yang  di  prediksi  tidak  lulus  tepat  waktu (terlambat)  sehingga  mahasiswa  tersebut  dapat  memperbaiki  indeks  prestasinya  tiap  semester agar  dapat  lulus  tepat  waktu.  Penelitian  ini  menggunakan  9  data  training  dan  1  data  testing. Dengan  menggunakan  k=5  yang  diterapkan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk prediksi kelulusan mahasiswa.

## METODE PENELITIAN

## 3.1 Ran cangan Penelitian
Penelitian ini konsentrasi pada pendeteksi penyimpangan maupun pelanggaran disiplin oleh mahasiswa dengan berlandaskan pada peraturan yang sudah ada pada STMIK Amik Riau maupun Kemenristek-Dikti. Kerangka kerja dibangun sedemikian rupa sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk mencapai lulus tepat waktu. Berikut ini prosedur dalam rancangan penelitian :
1. Data dikumpulkan, data hasil ujian calon mahasiswa baru di kumpulkan yang meliputi ujian Tes Potensi Akademik, Tes Bahasa Inggris, dan Tes Wawancara.
2. Semua  data  yang  dikumpulkan  disimpan  dalam  database  yang  dapat  di  load  oleh  sistem maupun pimpinan.
3. Data diambil dari database kemudian dilakukan pengolahan data pre processing dan disimpan kembali.
4. Data yang dibaca akan diukur validitas dan reliabilitas berdasarkan aturan akademik, disiplin kemahasiswaan, non akademik, kepatutan dalam organisasi, faktor internal mahasiswa yang bersangkutan, dan kompilasi data.
5. Data direkam kembali ke database sebagai data hasil kompilasi.
6. Data yang ada di olah menggunakan metode K-NN.
7. Melakukan pengujian atas hasil metoda K-NN, dengan menggunakan data sample.
8. Memutuskan hasil capaian mahasiswa lulus tepat waktu.
9. Membuat kesimpulan dan implikasi.
Semua hasil pada setiap siklus proses direkam pada database system, sehingga dapat disajikan informasi  yang  lengkap  untuk  setiap  siklus.  Adapun  teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Analisa Prosedur, melakukan analisa terhadap prosedur yang telah ditetapkan  STMIK Amik Riau terhadap standar pelaksanaan ujian dengan demikian data yang diperoleh sahih.
2. Pengamatan  Dokumen,  melakukan  amatan  terhadap  dokumen  yang  sudah  tersedia berhubungan dengan data hasil ujian, daftar peserta, pelaksanaan ujian, dan sifat ujian.
3. Sampling,  melakukan    pengambilan sample data  terhadap  populasi,  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan terhadap hasil prediksi sistem berbanding dengan data sample yang ada.
4. Studi pustaka, menemukan artikel ilmiah yang relevan untuk mendapat riset terdahulu tentang prediksi  lulus  tepat  waktu,  keterhubungan  ujian  calon  mahasiswa  baru  dengan  lulus  tepat waktu;
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Data  yang  diperoleh  dijadikan  untuk  melakukan  pengujian  dan  pembuktian      penerapan dengan metode K-NN .

## 3.3. Bagan Alir Penelitian
Bagan  alir  penelitian  yang  diuraikan  ke  dalam  masing-masing  tahapan,  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.

## Gambar  1. Bagan Alir Penelitian
Tahapan perancangan penelitian diatas, dilakukan secara berurutan dan berkesinambungan antara  satu  tahap  dengan  tahap  lainnya.  Selama  proses  penelitian  ini  berlangsung  peneliti melakukan pencatatan kegiatan pada logbook yang menggambarkan kemajuan penelitian.
Mulai Menemukan permasalahan Lulus tepat waktu Identifikasi Masalah Merumuskan Masalah Literature of Review Merumuskan tujuan penelitian Survei pendahuluan Rancangan pengumpulan data Data karakteristik Calon mahasiswa, peminatan, jeda melanjutkan, program studi pilihan Data primer Dokumen ujian calon mhs baru, data per angkatan, data kelulusan, data mhs baru, data tepat waktu Data sekunder Riset terdahulu, tahapan K-NN dengan aturan yang ada, peraturan, dokumen Latar Belakang Mining data dengan K-NN Penentuan nilai K, menghitung kuadrat jarak eucliden, pengurutan data hasil perhitungan, menentukan kelompok hasil, prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa Analisis data Analisis sistem Perancangan aplikasi Pengujian dan perbaikan Simpulan dan saran Selesai Pengambilan data
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu

## 3.4 Analisa Data
Dalam data kualilatif data berbentuk hasil analisis mengunakan kata-kata bukan berupa angka tetapi hasil diperoleh dari pengamatan dilapangan. Analisis kualitatif digunakan pada data yang diperoleh  dari  hasil  observasi  tentang  kebiasaan  karyawan  dalam  mengambil  foto  serta mendokumentasikan.  Dalam  pengumpulan  data  dari  dua  sudut  yaitu  dari  tenaga  pendidik  dan tenaga  kependidikan.  Data  tersebut  diolah  dan  dianalisis  untuk  perencanaan  pembelajaran berikutnya.  Dalam  melakukan  analisis  data  harus  berdasarkan  prosedur  dan  langkah-langkah tertentu. Berikut ini adalah beberapa langkah-langkah dalam analisis data:
1. Pengumpulan Data, tahap awal dari aktivitas analisis data adalah pengumpulan data yang akan dianalisis.
2. Tahap  Perbaikan,  yaitu  proses  pemeriksaan  kejelasan  dan  kelengkapan  terkait  pengisian instrumen pengumpulan data.
3. Tahap Interprestasi, yaitu proses identifikasi dan klasifikasi terhadap semua pernyataan yang ada pada instrumen pengumpulan data berdasarkan variable yang sedang diteliti.
4. Tahap Pengujian,  yaitu  proses  pengujian  kualitas data,  baik dari  sisi  validitas  dan  realibilitas instrumen dari pengumpulan data.
5. Tahap  Mendeskripsikan  Data,  yaitu  proses  membuat  deskripsi  data  dengan  menyajikannya dalam bentuk tabel frekuensi atau diagram dengan beragam ukuran tendensi sentral maupun ukuran  dispersi.  Tujuannya  adalah  agar  memahami  karakteristik  data  sampel  dari  suatu penelitian.
6. Tahap  Pengujian  Hipotesis,  yaitu  proses  pengujian  terhadap  proposisi  apakah  bisa  diterima atau ditolak, apakah memiliki makna atau tidak. Berdasarkan tahap inilah nantinya akan dibuat kesimpulan atau keputusan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Setelah  melakukan  analisa  terhadap  perancangan  dengan  tahapan  data  mining  untuk menghasilkan prediksi tamat tepat waktu  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Analisa ini berakhir dengan melakukan proses data mining yang sesungguhnya, maka hasil yang dicapai oleh peneliti adalah untuk mengetahui prediksi lulus tepat waktu berdasarkan hasil ujian seleksi masuk perguruan tinggi. Peneliti menggunakan aplikasi RapidMiner ntuk melakukan proses data mining, yang menghasilkan informasi prediksi lulus tepat waktu.

## 4.1.2 Analisis Klasifikasi K-NN
Penganalisis  untuk  klasifikasi  data  pada  penelitian  ini  menggunakanalgoritma  klasifikasi K- Nearest Neighbor . Algoritma KNN bekerja berdasarkan jarak terpendek dari training dan test dalam penentuannya,  kemudian  menggambil  mayoritas  hasil  ketentuan  yang  telah  didapatkan  untuk dijadikan prediksi dari test. Sebagai pemgimplementasian algoritma dalam aplikasi, maka diambil dari  3  data training yang  dijadikan  sebagai  nilai k .  Pada  data training tersebut  telah  memiliki klasifikasi masing-masing, yaitu data hasil ujian training 2 dan 4 mempunyai klasifikasi pengulangan, sedangkan pada data hasil ujian training ke 3 mempunyai klasifikasi pemilihan.

## 4.4. Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaiut  data  penerimaan  calon  mahasiswa berdasarkan hasil ujian 3 tahun terakhir. Data berasal  dari tahun akademik 2016/2017, 2017/2018, 2018/2019.  Kemudian  data  tersebut  diseleksi  dan  digunakan  untuk  diolah  dalam  memprediksi mahasiswa  lulus  tepat  waktu.  Adapun  atribut  yang  digunakan  dalam  penentuan  prediksi mahasiswa  lulus  tepat  waktu  adalah  nama  calon  mahasiswa,  hasil  ujian  tertulis,  hasil  ujian wawancara, predikat. Data training dapat dilihat pada tabel 1.
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Tabel 1 Tabel Data Selection No  IdUjiian CalonMahasiswa Kelas UjiBhs Inggris Uji Kecak Logika Nilai Huruf Hasil Akhir 1 802-0-43762 Azza Nurleli Fuadiah Siang 42.00 68.00 A Lulus 2 802-0-32530 Winda Indi Astuti Siang 48.00 58.00 B Lulus 3 802-0-59763 Hazraf Padmadani Siang 36.00 58.00 B Lulus 4 802-0-29216 Raja Kevin Alhafid Siang 44.00 58.00 B Lulus 5 802-0-89302 Imam Anugrah Adha Siang 38.00 48.00 B Lulus 6 802-0-57021 Wilda Adriani Frastika Siang 30.00 46.00 B Lulus 7 802-0-30149 Arif Budi Santoso Siang 50.00 54.00 B Lulus 8 802-0-53932 Wahyu Pradana Siang 36.00 54.00 A Lulus 9 802-0-83596 Rafly Muhammad Fitra Siang 38.00 56.00 B Lulus 10 802-0-98367 Prima Sanggul Siang 38.00 56.00 B Lulus 11 802-0-98368 Ridho Wandira Siang 30.00 36.00 D Lulus 12 802-0-98369 Rafita Siang 45.00 56.00 D Lulus ... … … … … … … … 444 802-804- 80370 Roy Daniel Nainggolan Siang 0 0.00 E Tidak Lulus

## 4.5. Preprocessing
Tahap  preprocessing  dilakukan  untuk  pengelompokan  jenis  ujian  berdasarkan  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  untuk  mempermudah  dalam  proses  perhitungan  prediksi.  Setelah data terkelompokkan lalu semua dijumlahkan sehingga menjadi data penerimaan mahasiswa baru. Dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Data Preprocessing Calon Mahasiswa UjiBhs Inggris Uji Kecak Logika Hasil Akhir Azza Nurleli Fuadiah 42.00 68.00 Lulus Winda Indi Astuti 48.00 58.00 Lulus Hazraf Padmadani 36.00 58.00 Lulus Raja Kevin Alhafid 44.00 58.00 Lulus Imam Anugrah Adha 38.00 48.00 Lulus Wilda Adriani Frastika 30.00 46.00 Lulus Arif Budi Santoso 50.00 54.00 Lulus Wahyu Pradana 36.00 54.00 Lulus Rafly Muhammad Fitra 38.00 56.00 Lulus Prima Sanggul 38.00 56.00 Lulus Ridho Wandira 30.00 36.00 Lulus Rafita 45.00 56.00 Lulus .. .. .. .. Roy Daniel Nainggolan 0 0.00 Tidak Lulus
Berdasarkan  tabel  3  data  training  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanya  diambil  dari  2 tahun sebelumnya yaitu  penerimaan calon  mahasiswa  tahun  akademik 2017/2018 dan 2018/2019 yang menjadi data training.
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Tabel 3. Data Uji  Lulus Tepat Waktu Calon Mahasiswa UjiBhs Inggris Uji Kecak Logika Hasil Akhir Azza Nurleli Fuadiah 42.00 68.00 Lulus Winda Indi Astuti 48.00 58.00 Lulus Hazraf Padmadani 36.00 58.00 Lulus Raja Kevin Alhafid 44.00 58.00 Lulus Imam Anugrah Adha 38.00 48.00 Lulus Wilda Adriani Frastika 30.00 46.00 Lulus Arif Budi Santoso 50.00 54.00 Lulus Wahyu Pradana 36.00 54.00 Lulus Rafly Muhammad Fitra 38.00 56.00 Lulus Prima Sanggul 38.00 56.00 Lulus Ridho Wandira 30.00 36.00 Lulus Rafita 45.00 56.00 Lulus .. .. .. .. Roy Daniel Nainggolan 0 0.00 Tidak Lulus

## 4.6. Transformation
Pada  tahap  transformation  ini  hasil  dari  pengelompokan  data  preprocessing  kemudian digunakan untuk data training. Proses pembentukan data training berdasarkan data yang ada, data harus  di  seleksi  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  dapat  mempengaruhi kelulusan  tepat  waktu    yang  disebut  data  target,  dimana  data  target  merupakan  data  yang berisikan  atribut  yang  akan  menjadi  atribut  yang  relevan  dan  mendukung  dalam  proses  data mining. Adapun data training yang digunakan adalah seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4 Data Training Calon Mahasiswa UjiBhs Inggris Uji Kecak Logika Hasil Akhir Azza Nurleli Fuadiah 42.00 68.00 Lulus Winda Indi Astuti 48.00 58.00 Lulus Hazraf Padmadani 36.00 58.00 Lulus Raja Kevin Alhafid 44.00 58.00 Lulus Imam Anugrah Adha 38.00 48.00 Lulus Wilda Adriani Frastika 30.00 46.00 Lulus Arif Budi Santoso 50.00 54.00 Lulus Wahyu Pradana 36.00 54.00 Lulus Rafly Muhammad Fitra 38.00 56.00 Lulus Prima Sanggul 38.00 56.00 Lulus Ridho Wandira 30.00 36.00 Lulus Rafita 45.00 56.00 Lulus .. .. .. .. Roy Daniel Nainggolan 0 0.00 Tidak Lulus
Berdasarkan  tabel  5  data  training  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanya  diambil  dari  2 tahun sebelumnya yaitu  penerimaan calon  mahasiswa  tahun  akademik 2017/2018 dan 2018/2019 yang menjadi data training. Data training dikelompokkan menjadi 2, yaitu  data input dan target. Dimana data input merupakan data penerimaan mahasiswa pada gelombang 1, sedangkan data target menggunakan data gelombang 2. Selanjutnya untuk gelombang 3  digunakan sbagai data input  dengan  target  keluaran  pada  gelombang  1  tahun  akademik  2018/2019,  dan  seterusnya. Sedangkan data testing yang digunakan untuk prediksi disajikan pada table abc
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Tabel 5 Data Testing CalonMahasiswa UjiBhsInggris UjiKecakapanLogika Hasil Akhir Nurmahdiyah 85.00 78.00 Lulus Mega Susanti 75.00 70.00 Lulus Muhammad Ibnu Rushandy 86.00 80.00 Lulus Aida Nisa 74.00 82.00 Lulus Krida Pratama 88.00 90.00 Lulus Winda Krisnayanti 0.00 0.00 Lulus Rizki Yeputra 80.00 86.00 Lulus Sayyid Alpharizki 75.00 90.00 Lulus Muhammad Qorib Alqowiy 82.00 86.00 Lulus

## 4.7. K-Nearest Neighbor
Berdasarkan dari tahapan data mining untuk algoritma K-Nearest Neighbor, adapun langkah- langkah adalah:
1. Penentuan nilai k, penentuan nilai k yang digunakan tidak memiliki aturan yang baku, namun pada penelitian ini nilai k yang diguanakn adalah 5.
2. Menghitung  kuadrat  jarak  eucliden  (query-instance)  masing-masing  objek  terhadap  sampel data yang diberikan. Koordinat query-instance adalah (50,40) dimana nilai tersebut berasal dari nilai attribut yang akan diproduksi.
3. Penguruatan data hasil perhitungan, jarak yang telah didapatkan kemudian diurutkan dari yang paling dekat jaraknya sampai yang apling jauh (asending).
4. Menentukan  kelompok  data  hasil  uji  berdasarkan  label  mayoritas  dari  k  tetangga  terdekat. Karena nilai k=5 maka diambil maka diambil 5 jarak terkecil
5. Dengan menggunakan K-NN yang paling mayoritas maka dapat diprediksikan mahasiswa lulus tepat waktu.

## 4.7.1. Penentuan Nilai K
Jumlah data tetangga terdekat ditentukan dan dinyatakan dengan k. Penentuan nilai k terbaik dapat ditentukan dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan
4.7.2. Menghitung Euclidean distance
Menggunakan persamaan
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑌 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 𝑛 𝑘=1
Berikut hasil dari euclidean distance masing-masing objek terhadap data testing yang diberikan
Tabel 6 Euclidean distance data testing Calon Mahasiswa UjiBhsInggris UjiKecakapanLogika Eucliden Azza Nurleli Fuadiah 42 68 29.12 Winda Indi Astuti 48 58 18.11 Hazraf Padmadani 36 58 22.80 Raja Kevin Alhafid 44 58 18.97 Imam Anugrah Adha 38 48 14.42 Wilda Adriani Frastika 30 46 20.88 Arif Budi Santoso 50 54 14.00 Wahyu Pradana 36 54 19.80 Rafly Muhammad Fitra 38 56 20.00 Prima Sanggul 38 56 20.00 Ridho Wandira 30 36 20.40 Rafita 45 56 16.76
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak euclidian terkecil.  Setelah  objek-objek  tersebut  di  urutkan  maka  menentukan  peringkat  dari  data  yang mempunyai jarak terkecil ke terbesar, hasil perngurutan peringkat jarak dapat di lihat pada tabel 7 di bawah ini :
Tabel 7 Pengurutan Peringkat Jarak Calon Mahasiswa UjiBhsInggris UjiKecakapanLogika Eucliden Urutan Azza Nurleli Fuadiah 42 68 29.12 12 Winda Indi Astuti 48 58 18.11 9 Hazraf Padmadani 36 58 22.80 10 Raja Kevin Alhafid 44 58 18.97 11 Imam Anugrah Adha 38 48 14.42 1 Wilda Adriani Frastika 30 46 20.88 8 Arif Budi Santoso 50 54 14.00 3 Wahyu Pradana 36 54 19.80 6 Rafly Muhammad Fitra 38 56 20.00 2 Prima Sanggul 38 56 20.00 7 Ridho Wandira 30 36 20.40 5 Rafita 45 56 16.76 4
Dengan menggunakan kategori mayoritas,maka dapat hasil klasifikasi Setelah mengumpulkan kategori Y dengan K =5 maka langkah selanjutnya adalah mengumpulkan kategori mayoritas. Hasil dari kategori mayoritas dapat di lihat pada tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8 Hasil Kategori Mayoritas Calon Mahasiswa Uji Bhs Inggris Uji Kecakapan Logika Eucliden Urutan Apakah termasuk nearest neighbor (K) Azza Nurleli Fuadiah 42 68 29.12 12 Tidak Winda Indi Astuti 48 58 18.11 9 Tidak Hazraf Padmadani 36 58 22.80 10 Tidak Raja Kevin Alhafid 44 58 18.97 11 Tidak Imam Anugrah Adha 38 48 14.42 1 Ya Wilda Adriani Frastika 30 46 20.88 8 Tidak Arif Budi Santoso 50 54 14.00 3 Ya Wahyu Pradana 36 54 19.80 6 Tidak Rafly Muhammad Fitra 38 56 20.00 2 Ya Prima Sanggul 38 56 20.00 7 Tidak Ridho Wandira 30 36 20.40 5 Tidak Rafita 45 56 16.76 4 Ya

## 1.7.3. Data Hasil Uji
Berdasarkan label mayoritas dari k tetangga terdekat. Karena nilai k=60 maka diambil maka diambil 3 jarak terkecil. Dari hasil klasifikasi diatas jadi, data testing termasuk kategori Tepat Waktu dikarenakan  jumlah  mayoritas  Tepat  Waktu  berjumlah  4  dan  Terlambat  berjumlah  1.  Hasil  data testing dapat dilihat pada tabel 9
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu

## Tabel 9 Hasil Data Testing
Calon Mahasiswa Uji Bhs Inggris Uji Kecakapan Logika Eucliden Urutan Apakah termasuk nearest neighbor (K) Y = kategori nearest neighbor Azza Nurleli Fuadiah 42 68 29.12 12 Tidak - Winda Indi Astuti 48 58 18.11 9 TIdak - Hazraf Padmadani 36 58 22.80 10 TIdak - Raja Kevin Alhafid 44 58 18.97 11 Tidak - Imam Anugrah Adha 38 48 14.42 1 Ya Baik Wilda Adriani Frastika 30 46 20.88 8 Tidak - Arif Budi Santoso 50 54 14.00 3 Ya Kurang Wahyu Pradana 36 54 19.80 6 Tidak - Rafly Muhammad Fitra 38 56 20.00 2 Ya Cukup Prima Sanggul 38 56 20.00 7 Tidak - Ridho Wandira 30 36 20.40 5 Tidak - Rafita 45 56 16.76 4 Ya Jelek Winda Krisnayanti 0 0 0 13 Tidak -
Dengan  menggunakan  kategori  nearest  neighbor  yang  paling  mayoritas,  maka  dapat diprediksikan  nilai  query  instance  yang  telah  dihitung.  Mempunyai  kualitas  2  Jelek  dan  2  baik, karena nilai Y sama maka yang dipilih adalah jelek.  Maka  kita simpulkan bahwa prediksi kelulusan tepat  waktu  dengan  menetapkan  hasil  nilai  attribute  X1=50,  X2=3  termasuk  ketegori  jelek . Dari penjelasan diatas algoritma K-Nearest ini memiliki kelebihan yang terdiri dari :
1. Dapat menghasilkan data yang kuat atau jelas (khususnya jika menggunakan turunan perkalian kuadrat pada besaran jarak)
2. Efektif jika digunakan untuk data yang besar
Dari beberapa kelebihannya maka K-Nearest juga memiliki kekurangan yaitu :
1. Membutuhkan nilai K sebagai parameter.
2. Jarak  dari  data  percobaan  tidak  dapat  jelas  dengan  tipe  jarak  yang  digunakan  dan  dengan atribut  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  hasil  yang  terbaik,  maka  harus  menggunakan semua atribut atau  hanya 1 aribut yang telah pasti.
3. Perhitungan harga sangat tinggi karena percobaan ini membutuhkan perhitungan jarak dari beberapa query untuk semua data percobaan.

## 1.7.4. Implementasi Rapid Miner
RapidMiner merupakan salah satu software data mining pengolahan data set untuk mnecari pola data sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut. Tidak semua algoritma yang dapat sesuai atau dapat mengolah data set yang ada, harus dilakukan penyesuaian pola data dan sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut.  Pada proses terdapat 3 operator masing-masing adalah:  Pembacaan  data  eksternal  dari  Microsoft  Excel  Read  Excel,  K-NN,  dan  Validation, ditunjukkan pada gambar 4.1
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu

## Gambar 2 Model Proses Classification  K-Nearest Neighbor
Operator validation memiliki sub model yang di bagi menjadi 2, bagian data training dan bagian data  testing.  Pada  data  training  memiliki  operator  K-NN,  pada  bagian  data  testing  memiliki operator Applay Model dan Performance

## Gambar 3 Model Sub Validation
Gambar 4 membuktikan data telah dibaca dengan baik dan seluruhnya oleh RapidMiner. Data ini akan di proses untuk menghasilkan klasifikasi KNN
Gambar 4 Hasil Pembacaan Data oleh RapidMiner
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
Tingkat hasiul akurasi dari performance vector sebesar 99.25% untuk proses yang dilaksanakan pada model diatas, dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Hasil perhitungan nilai akurasi
Gambar  6  Rapid  miner  melakukan  klasifikiasi  terhadap  data,  dan  menghasilkan  KKN Clasification pada lulus dan tidak lulus tepat waktu
Gambar 6 Model Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Gambar 7 menjelaskan secara grafik tampilan sebaran kelulusan tepat waktu dan tidak lulus tepat waktu.

## Gambar 7 Sebaran data kelulusan tepat waktu
Gambar 8 rancangan model untuk melakukan pengujian terhadap data testing berdasarkan data training yang telah di ujia terlebih dahulu tingkat akurasinya.
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu

## Gambar 8 Model Sub Data Testing berdasarkan Data Trining
Gambar  9  mendeskripsikan  bahwa  hasil  pengujian  kelulusan  tepat  waktu  atas  nama  nama Winda Krisnayanti, tidak lulus tepat waktu.

## Gambar 9 Hasil pengujian

## KESIMPULAN
Setelah  mendeskripsikan  hasil  dan  pembahasahan,  dapat  ditarik  kesimpulan  berupa  hasil penelitian adalah:
1. Pada  pengujian  nilai  k,  akurasi  maksimum  didapatkan  ketika  k=5  yakni  mencapai  99.25%. Akurasi akan menurun jika nilai k semakin besar.
2. Akurasi akan meningkat jika jumlah data semakin banyak. Pada pengujian komposisi data latih, akurasi terbaik yang diperoleh mencapai 84%
3. Komposisi data latih berpengaruh terhadap akurasi karena saat komposisinya seimbang, maka data latih merata di setiap kelas data uji Dalam  hal  ini  penulis  ingin  memberikan  beberapa  saran  yang  mungkin  berguna  untuk pengembangan lebih lanjut penelitian ini antara lain :
Hamdani, Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa  Tepat Waktu
1. Dapat  dikembangkan  untuk  pembuatan  aplikasi  sehingga  pelaksanaan  klasifikasi  data  lebih fleksibel.
2. Menambah variabel data, untuk menambah akurasi prediksi.
3. Melaksanakan pengujian klasifikasi secara tuntun waktu, untuk untuk memperoleh data secara realtime.

## REFERENSI
[1] Muhamad  Ichsan,  Meyti  Eka  Apriani,  Sandi  Prasetyaningsih,  2016,  ANALISIS  DAN IMPLEMENTASI  CLOUD  RECOGNITION  DAN  DEVICE  STORAGE  PADA  AUGMENTED  REALITY JENIS BUAH, Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), Vol. 5, No. 1, Maret 2016, ISSN : 2089-9033
[2] Tomy  Hidayat,  Fitri  Susanti,  Yahdi  Siradj,  2017,  IMPLEMENTASI  LAYANAN  PRIVATE  CLOUD STORAGE MENGGUNAKAN OWNCLOUD DAN MONITORING DENGAN ZENOSS, SSN : 2442-5826 e-Proceeding of Applied Science : Vol.3, No.1 April 2017
[3] Muhamad  Dany  Kurniawan,  Ibnu  Irvan  Hanafi,  Thera  Frista  Dewi  Karina  Bulan,  Rico  Agung Firmansyah, 2016, DESIGN DAN IMPLEMENTASI CLOUD STORAGE BERBASIS WEB PADA RT/RW NET MAJU JAYA,  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016, STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-7 Februari 2016, ISSN : 2302-3805
[4] Reggy  Lintang  Perdana,  Heru  Supriyono,    IMPLEMENTASI  CLOUD  STORAGE  DI  KANTOR KECAMATAN NGEMPLAK BOYOLALI, J urnal Emitor Vol.17 No. 01 ISSN 1411-8890
[5] Irfan  Santiko,  Rahman  Rosidi,  Seta  Agung  Wibawa,  2017,    PEMANFAATAN  PRIVATE  CLOUD STORAGE  SEBAGAI  MEDIA  PENYIMPANAN  DATA E-LEARNING  PADA  LEMBAGA  PENDIDIKAN JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL.10 NO.2, 2017, p-ISSN 1979-9160,  e-ISSN 2549-7901