## Analisis Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa

## (Analysis of K-Nearest Neighbors (K-NN) and Naive Bayes Methods in Predicting Student Graduation)
Kartarina [1] , Ni Ketut Sriwinarti [2]* , Ni luh Putu Juniarti [3]
[1],[3] Sistem Informasi, Universitas Bumigora Mataram
E-mail: kartarina@universitasbumigora.ac.id
[2] Akuntansi, Universitas Bumigora Mataram
E-mail: sriwinarti@universitasbumigora.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Data Mining, K-NN Methods, Naive Bayes Methods, Prediction, Student Graduation
In this research the author aims to apply the K-NN and Naive Bayes algorithms for predicting student graduation rates at Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram, The comparison of these two methods was carried out because based on several previous studies it was found that K-NN and Naive Bayes are well-known classification methods with a good level of accuracy. But which one has a better accuracy rate than the two algorithms, that's what researchers are trying to do. The output of this application is in the form of information on the prediction of student graduation, whether to graduate on time or not on time. The selection of STP as the research  location  was  carried  out  because  of  the  imbalance  between  the  entry  and  exit  of students  who  had  completed  their  studies.  Students  who  enter  have  a  large  number,  but students  who  graduate  on  time  according  to  the  provisions  are  far  very  small,  resulting  in accumulation  of  the  high  number  of  students  in  each  period  of  graduation,  so  it  takes  the initial  predictions  to  quickly  overcome  these  problems. Based  on  the  results  of  designing, implementing,  testing,  and  testing  the  Student  Graduation  Prediction  Application  program using the K-NN and Naive Bayes Methods with the Cross Validation method, the result is an accuracy  for  the  K-NN  method of 96.18%  and for the  Naive  Bayes  method an  accuracy of 91.94%  with  using  the  RapideMiner  accuracy  test.  So  based  on  the  results  of  the  two  tests between the K-NN and Naive Bayes methods which produce the highest accuracy, namely the K-NN method with an accuracy of 96.18%. So it can be concluded that the K-NN method is more feasible to use to predict student graduation KATA KUNCI: ABSTRAK Data Mining, Metode K-NN, Metode Naive Bayes, Prediksi, Kelulusan Mahasiswa Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menerapkan  algoritma  K-NN  dan  Naive  Bayes  guna memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  di  Sekolah  Tinggi  Pariwisata  (STP)  Mataram, komparasi kedua metode ini dilakukan karena berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya ditemukan  bahwasanya  K-NN  dan  Naive  bayes  merupakan  metode  pengklasifikasi  yang terkenal dengan tingkat keakuratan yang baik. Namun mana yang tingkat akurasinya lebih baik dari kedua algoritma tersebut, itulah yang coba peneliti lakukan. Output dari aplikasi ini berupa  informasi hasil  prediksi kelulusan  mahasiswa, apakah  lulus  tepat  waktu  atau  tidak tepat  waktu.  Pemilihan  STP  sebagai  lokasi  penelitian  dilakukan  karena  adanya  ketidak seimbangan antara  masuk  dan keluarnya mahasiswa yang telah  menyelesaikan studinya. Mahasiswa  yang  masuk  memiliki  jumlah  besar,  tetapi  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu sesuai  dengan  ketentuan  ternyata  jauh  sangat  kecil.  Sehingga  terjadi  penumpukan mahasiswa  dalam  jumlah  tinggi  disetiap  periode  kelulusan,  sehingga  dibutuhkan  prediksi awal untuk dapat segera mengatasi permasalahan tersebut. Berdasarkan hasil perancangan, implementasi,  pengujian,  dan  uji  coba  program  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-NN  dan  Naive  Bayes  dengan  metode  Cross  Validation menghasilkan akurasi untuk metode K-NN sebesar 96,18% dan untuk metode Naive Bayes akurasi  sebesar  91,94%  dengan  mengguakan  pengujian  akurasi  RapideMiner.  Jadi berdasarkan hasil kedua pengujian antara metode K-NN dan Naive Bayes yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu metode K-NN dengan akurasi 96,18%. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode K-NN lebih layak di gunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.

## I. PENDAHULUAN
Metode K-Nearest  Neighbor  ( K-NN ) merupakan suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised  dimana  hasil  dari Query  instance dapat diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label class  pada  K-NN[1].  Algoritma  K-NN  bekerja berdasarkan jarak terpendek dari Query instance ke training  data  untuk  menentukan  K-NNnya  dan merupakan  salah  satu  cara  untuk  menghitung  jarak dekat atau jauhnya suatu data menggunakan metode euclidian  distance [2].  Sedangkan  metode Naive Bayes adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran induktif  yang  paling  efektif  dan  efisien  untuk machine learning dan Data Mining [3]. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Teorema tersebut dikombinasikan dengan  ”naive”  dimana  diasumsikan  kondisi  antar atribut saling bebas. Algoritma Naive Bayes adalah pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class.  Bayesian Classification didasarkan  pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan Decision tree dan Neural network [3].  Penelitian  dengan  menggunakan metode Naive Bayes telah dilakukan untuk Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu [4]. Di mana kedua metode ini merupakan bagian dari Data Mining yang  biasanya  digunakan  untuk    mencari faktor  mana  yang  paling  berperan  atau  paling mempunyai  pengaruh  yang  cukup  besar  berkaitan dengan  informasi  yang  ingin  diperoleh  [5]. Data Mining sendiri  merupakan  sebuah  proses  ekstraksi informasi untuk menemukan pola ( pattern recognition )  yang  penting  dalam  tumpukan  data sehingga menjadi pengetahuan ( knowledge discovery ).  Fungsi-fungssi Data  Mining antara  lain fungsi  deskripsi,  estimasi,  predikis,  clustering klasifikasi dan asosiasi [6].
Terdapat beberapa penelitian yang membuat suatu prediksi mengenai kelulusan mahasiswa tepat waktu dengan  memperhitungkan  atribut  –  atribut  dari database perguruan tinggi yang digunakan. Sedangkan  untuk  tingkat  akurasi  ketiga  literatur menghasilkan akurasi di atas 90% walaupun dengan menggunakan  jumlah  atribut  dan  aplikasi Data
Mining yang  berbeda.  Atribut  yang  terdapat  pada semua  literatur  yang  dapat  menentukan  prediksi ketepatan  waktu  mahasiswa  lulus  adalah  dengan menggunakan atribut IPK (Indeks Prestasi Komulatif) [4]. Pada penelitian selanjutnya dilakukan  oleh  [7]  pada  tahun  2019  untuk  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa,  hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN) mampu memberikan  hasil yang  terbaik dari pengujian  menggunakan Confusion  Matrix bahwa didapatkan    hasil    prediksi    kelulusan  mahasiswa S1   Teknik     Informatika   angkatan  2014  bahwa dari 247 mahasiswa, hanya 51 mahasiswa diprediksi lulus  tepat    waktu    dan    sisanya  yaitu  196    orang diprediksi  tidak  lulus tepat  waktu [7].
Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan komparasi  dua  metode  yaitu Naive  Bayes dan K- Nearest Neighbor di karenakan dua metode ini yaitu KNN  dan Naive  bayes merupakan  metode pengklasifikasi  yang  terkenal  dengan  tingkat keakuratan yang baik. Beberapa penelitian sebelumnya  kebanyakan  berbasiskan  pada  ilmu komputer atau informatika sehingga pada pembahasannya lebih ditekankan pada hasil analisis menggunakan  aplikasi  serta  tema  yang  diambil berkaitan  dengan  hal-hal  yang  bersifat  elektronik. Selain itu berbeda dengan metode pengklasifikasian dengan  regresi  logistik  ordinal  maupun  nominal, pada metode Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor pengklasifikasian tidak diperlukan adanya permodelan  maupun  uji  statistik  seperti  uji signifikansi.  Data  set  yang  akan  di  gunakan  dalam penelitian  kali  ini  adalah  Data  set  bersumber  dari data Mahasiswa di Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram. Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram adalah  sekolah  Tinggi  Pariwisata  pertama  di  Nusa Tenggara  Barat  (NTB),  STP  merupakan  yayasan pertama  dan  terbaik  di  NTB  yang  selalu  menarik lumayan  banyak  mahasiswa  setiap  prodinya  dalam tiap  tahun.  Dari  data  yang  bersumber  dari Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) mahasiswa masuk pada tahun 2013 sekitar 214,  2014  sekitar  229,  2015  sekitar  203  dan  2016 sekitar 235 mahasiswa yang lulusan angkatan tahun 2013  sekitar  156  mahasiawa  yang  lulus  angkatan 2014 sekitar 162 mahasiswa dan mahasiswa lulusan angkatan 2015 yang lulus sekitar 147 mahasiwa dan angkatan  2016  yang  lulus  sekitar  187.  Dari  data  di atas  bisa  kita  ketahui  bahwa  data  tidak  konsisten dalam  artian  jumlah  peserta  didik  baru  dengan
108 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 106-112
peserta yang lulus tepat waktu haruslah berbanding lurus.  namun  pada  kenyataannya  masih  masih  ada peserta  didik  yang  yang  lulus  pada  semester  yang lebih dari waktu yang di tentukan di STP Mataram, sehingga membuat penumpukan mahasiswa/idengan jumlah tinggi di setiap periode lulus, yang membuat STP Mataram kesulitan mengelola data mahasiwa/i dalam mengetahui pengelompokan mahasiswa lulus tepat waktu atau lulus tidak tepat waktu.
Tingkat  lulus  tepat  waktu  yang  tinggi  adalah keuntungan  bagi  dua  pihak.  Pertama,  untuk  pihak mahasiswa, mahasiswa akan mendapatkan pekerjaan dengan  lebih  mudah  karena  perusahaan  cenderung mencari  yang  baru  lulus  Kedua,  untuk  pihak universitas, karena seiring tepatnya waktu kelulusan mahasiswa,  hal  itu  akan  membantu  memajukan kualitas  universitas  tersebut,  seperti  peningkatan akreditas  [8].  Oleh  karena  itu  untuk  meningkatkan kualitas  dan  akreditasi    pada  STP  Mataram,  maka harus  ada  penyaringan    pada    mahasiswa  yang mendaftar  untuk  masuk  dan  perlu  diprediksi mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  karena berpengaruh  langsung  terhadap  kapasitas  ruang kelas,  rasio  dosen  terhadap  mahasiswa/i,  beserta kapasitas  tempat  parkir.  Prediksi  waktu  kelulusan mahasiswa merupakan salah satu  yang penting dan tepat  untuk  membentuk  pola-pola  yang  mungkin memberikan  indikasi  yang  bermamfaat  pada  data mahasiswa  yang  berjumlah  besar.  Untuk  mencapai tujuan  tersebut  pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan  algoritma  K-NN  dalam  menentukan prediksi  kelulusan  berdasarkan  atribut,  Nim,  jenis kelamin, Indeks Prestasi (IP) semester 1-5 dan IPK. Berdasarkan latar belakang yang sudah dipaparkan, maka  dalam  skripsi  ini  penulis  bertujuan  untuk menerapkan algoritma K-NN dan Naive Bayes untuk prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  di  STP mataram,  dan  membandingkan  tingkat  akurasi  dari kedua  algoritma  sehinga  pihak  kampus  dapat meminimalisir  tingkat  kelulusan  tidak  tepat  waktu dan  mengetahui  algoritma  mana  yang  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## II. METODOLOGI

## 2.1.Metode Pengumpulan Data
2.1.1 Wawancara
Wawancara dilakukan dengan cara mengumpulka data  dengan  cara  bertanya  atau  melakukan  tanya jawab  secara  langsung  dengan  pihak  bagian
Akademik  dan  K-Prodi  D3  Perhotelan  yang bertujuan  untuk  Mengetahui  data  data  Mahasiswa STP Mataram Jurusan D3 Perhotelan.

## 2.1.2. Studi Pustaka
Metode  ini  dilakukan  dengan  cara  mempelajari dan mencari referensi pada jurnal maupun literature lain  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan  yaitu  Prediksi  Kelulusan  Mahsiswa menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor( K- NN ) dan Naive Bayes.

## 2.2. Metode pengembangan sistem
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengadopsi  dari  metode  waterfall  memiliki  yang tahapan – tahapan sebagai berikut[9] :
Gbr. 1 Metode Waterfall

## a. Requirements analysis and definition
Layanan  sistem,  kendala,  dan  tujuan ditetapkan  oleh  hasil  konsultasi  dengan pengguna  yang  kemudian  didefinisikan  secara rinci dan berfungsi sebagai spesifikasi sistem.
b. System and software design
Tahapan
perancangan sistem mengalokasikan  kebutuhan-kebutuhan  sistem baik  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak dengan  membentuk  arsitektur  sistem  secara keseluruhan.  Perancangan  perangkat  lunak melibatkan  identifikasi  dan  penggambaran abstraksi  sistem  dasar  perangkat  lunak  dan hubungannya.
c. Implementation and unit testing
Pada tahap ini, perancangan perangkat lunak direalisasikan sebagai serangkaian program atau unit  program.  Pengujian  melibatkan  verifikasi bahwa setiap unit memenuhi spesifikasinya.
d. Integration and system testing
Unit-unit  individu  program  atau  program digabung  dan  diuji  sebagai  sebuah  sistem lengkap  untuk  memastikan  apakah  sesuai dengan  kebutuhan  perangkat  lunak  atau  tidak. Setelah  pengujian,  perangkat  lunak  dapat dikirimkan ke customer.
e. Operation and maintenance
Biasanya  (walaupun  tidak  selalu),  tahapan ini  merupakan  tahapan  yang  paling  panjang. Sistem  dipasang  dan  digunakan  secara  nyata. Maintenance.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Perhitungan Sistem Menggunakan K-NN
Hasil  perhitungan  sistem  yang  sudah  dibuat dengan  menggunakan  metode  K-NN dengan  data testing yang digunakan sebagai berikut:
Gbr. 2 Hasil Perhitungan Sistem Menggunakan  K-NN
Dari  hasil  perhitungan  K-NN  diatas  dengan  nilai K = 7, didapatkan hasil keterangan TEPAT WAKTU adalah  7  dan  TIDAK  TEPAT  WAKTU  adalah  0. Maka  dapat  disimpulkan  mahasiswa  dengan  nama Dwin Apriadi, nim 15302026, Jenis Kelamin: 1 , IP Semester  1: 3.86 ,  IP  Semester  2: 3.32 ,  IP  Semester 3: 3.1 ,  IP  Semester  4: 3 ,  IP  Semester  5: 3.52 , IPK: 3.4 , hasilnya adalah: TEPAT WAKTU .

## B. Hasil Perhitungan Sistem Menggunakan Naive Bayes
Hasil  perhitungan  sistem  yang  sudah  dibuat dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes dengan data testing yang digunakan sebagai berikut:
Gbr. 3 Hasil Perhitungan Sistem Menggunakan

## Naive Bayes
Dari  hasil  perhitungan  Naive  Bayes  diatas, didapatkan  hasil  keterangan  TIDAK  TEPAT WAKTU.  Maka  dapat  disimpulkan  mahasiswa dengan nama Akhmad Zailan Fatoni, nim 15302088, Jenis Kelamin: L, IP Semester 1: 2.55, IP Semester 2: 3.05, IP Semester 3: 2.95, IP Semester 4: 2,77 IP
Semester 5: 2.76, IPK: 2.99, hasilnya adalah: TIDAK TEPAT WAKTU.

## C. Tingkat Akurasi Menggunakan K-NN
1). Data Awal
Data yang digunakan berjumlah 496 data dan diuji menggunakan Cross validation.
Gbr. 5 Grafik Akurasi K-NN
2) Design Sistem Perhitungan Akurasi
Gbr. 6 Design Sistem Perhitungan Akurasi K-NN
Gbr. 7 Design Proses Cross Validation K-NN

## 3) Hasil Akurasi
Gbr. 7 Hasil Akurasi K-NN RapidMiner
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan menggunakan  496  data  dengan  metode  pengujian
Cross  Validation didapatkan  hasil  Akurasi  metode K-NN sebesar 96,18%.
- Sensitivitas (Precision) TP = 477 TN = 0
FP = 0
FN = 19
- Spesifitas (Recall) TP = 477 TN = 0 FP = 0 FN = 19
D. Tingkat Akurasi Menggunakan Naive Bayes
1) Data Awal Data  yang  digunakan  berjumlah  496  data,  dan dibagi  menjadi  60%  data  training  dan  40%  data testing.
Gbr. 8 Data Awal Perhitungan Akurasi Naive Bayes
Sedangkan  grafik  akurasi  Naïve  Bayes  tampak seperti pada gambar dibawah ini :
Gbr. 9 Grafik Akurasi Naive Bayes

## 2) Design Sistem Perhitungan Akurasi
Gbr. 10 Design Sistem Perhitungan Akurasi Naive Bayes
Gbr. 11 Design Proses Cross Validation

## 3) Hasil Akurasi
Gbr. 12 Akurasi Naive Bayes RapidMiner
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan menggunakan  496  data  dengan  metode  pengujian Cross  Validation didapatkan  hasil  Akurasi  metode Naive Bayes sebesar 91,94%.
- Sensitivitas (Precision) TP = 447 TN = 9
FP = 30
FN = 10
- Spesifitas (Recall) TP = 447 TN = 9 FP = 30
FN = 10

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi, pengujian,  dan  uji  coba  program  Aplikasi  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-NN dan Naive Bayes dengan perbandingan data training 60% dan data testing 40% menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  dikatakan bahwa  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan metode Naive  Bayes dan  metode K-Nearest Neighbor sudah baik atau sudah akurat 2. Berdasrkan  perhitungan  akurasi  menggunakan RapidMiner Metode K-NN yaitu sebesar 96,18% dan  metode Naive  Bayes sebesar  91,94%.  Dari kedua nilai  tersebut  dapat  dikatakan bahwa baik metode Naive  Bayes ataupun  metode K-Nearest Neighbor memiliki  peluang  yang  kecil  untuk melakukan kesalahan dalam proses prediksi. 3. Dilihat  dari  nilai  pengujian  dan  akurasi  dapat disimpulkan bahwa pengklasifikasian menggunakan metode K-Nearest Neighbor lebih baik  dibandingkan  dengan  metode Naive  Bayes dalam proses prediksi kelulusan mahasiswa

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasi  kami  ucapkan  pada  Sekolah  Tinggi Pariwisata  (STP)  Mataram,  atas  bantuan  dan kesediaannya  dalam  memberikan  data  sehingga penelitian  ini  dapat  terselesaikan  dengan  baik. Terima  kasih  juga  kepada  sekawan  team  atas bantuan  dan  masukan  atas  tulisan  dalam  penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] H.  Romadhona,  A.,  Suprapedi  ,  S.  dan  Himawan,
“Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Berdasarkan Usia, Jenis Kelamin, Dan Indeks Prestasi Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,” J.  Teknol. Inf. , vol. 13, pp. 69–83, 2017.
[2] I.  Budiman,  D.  T.  Nugrahadi,  and  R.  A.  Nugroho, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Prediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,” Pros.  SNRT
(Seminar Nas. Ris. Ter. , vol. 5662, pp. 9–10, 2016.
[3] A. Azahari, Y. Yulindawati, D. Rosita, and S. Mallala,
“Komparasi  Data  Mining  Naive  Bayes  dan  Neural Network memprediksi Masa Studi Mahasiswa S1,” J.
Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  443, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020732093.
[4] L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin, and S. Purwani,
“Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan  Metode  Data  Mining  Naïve  Bayes : Systematic Review,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, pp. 38–47, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[5] A.  A.  Murtopo,  “Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu Mahasiswa  STMIK  YMI  Tegal  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” CSRID (Computer Sci. Res. Its  Dev.  Journal) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  145,  2016,  doi: 10.22303/csrid.7.3.2015.145-154.
[6] D. Kartini, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma
Neural  Network  (Backpropagation)  Untuk  Prediksi Lama  Studi  Mahasiswa,” Pros.  Semin.  Nas.  Sisfotek , vol. 3584, pp. 235–241, 2017.
[7] L.  A.  R.  Hakim,  A.  A.  Rizal,  and  D.  Ratnasari,
“Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Berbasis K- Nearest Neighbor (K-NN),” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  30–36,  2019,  doi: 10.35746/jtim.v1i1.11.
[8] R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto,  and  A.  P.  Wibawa,
“Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive  Bayes  dan  K- Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no.
4, p. 427, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[9] G.  W.  Sasmito,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Pada Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.