## X
Research Article                                               Open Access (CC–BY-SA) ticle                                               Open Access (CC–BY-S

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Mahasiswa Berpotensi Dropout
Nurwati *1 , Nur Azizah 2 ,Yudi Santoso 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jakarta
2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang Email: * 1 nurwati@budiluhur.ac.id , 2 nur.azizah@raharja.info , 3 yudi.santoso@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Peramalan  atau  prediksi  mahasiswa  berpotensi  dropout  digunakan  untuk  memonitor  jumlah mahasiswa  aktif  agar  perkuliahan  lancar  dan  lulus  tepat  waktu.  Prediksi  menggunakan  algoritma  K-NN digunakan  karena  salah  satu  kelebihannya  yaitu  tangguh  terhadap  training  data  yang  noise  dan  efektif apabila  data  latih  nya  besar.  Setelah  didapat  hasil  dari  proses  K-NN  lalu  dilakukan  pengujian menggunakan confusionmatrix menghasilkan nilai akurasi 0,83. Nilai presisi 1 dan nilai recall 0,78.
Kata kunci –dropout, K-NN, prediksi

## Abstract
Forecasting or prediction of potential dropout students is used to monitor the number of active students so that lectures runs moothly and graduate on time. Prediction using the K-NN algorithm is used because  one  of  its  advantages  is  that  it  is  tough  against  noisy  training  data  and  is  effective  when  the training  data is large.  After obtaining the results  from the  K-NN process,  testing  was carried  out  using the confusion matrixt oproduce an accuracy valueof 0,83. The precision value is 1 and there call valueis 0,78.
Keywords –dropout, K-NN, prediction

## 1. PENDAHULUAN
Melanjutkan ke perguruan tinggi merupakah impian dari sebagaian besar siswa setelah lulus  dari  Sekolah  Menengah  Atas.  Namun  banyak  alasan  yang  membuat  mereka/siswa  tidak melanjutkan.  Bagi  mereka  yang  melanjutkan  ke  perguruan  tinggi  baik  yang  diterima  di Perguruan  Tinggi  Negeri,  Perguruan  Tinggi  Kedinasan,  Perguruan  Tinggi  Agama  dan Perguruan  Tinggi  Swasta  bukan  hal  yang  mudah  untuk  dapat  menuntaskan  kuliahnya,  masih perlu ketekunan, usaha dan doa agar selesai kuliah tepat waktu.
Tidak  lulus  dalam  kuliah  atau  sering  dikenal  dengan  drop  out/DO  salah  satu  momok yang ditakuti mahasiswa.Mahasiswa yang dinyatakan drop out jika tidak memenuhi persyaratan akademik  untuk  kelulusan,  kegiatan  ini  dilakukan  setiap  semester,  agar  kelancaran  studi mahasiswa  bisa  dideteksi  sejak  dini[1].  Sehingga  fakultas  sejak  semester  5  (lima)  sudah menyeleksi  mahasiswa  yang  sudah  mencapai  batas  minimal  SKS  yang  terkumpul.  Beberapa ketentuan  mahasiswa  dinyatakan  DO  diantaranya[2]  mahasiswa  yang  tidak  mencapai  batas minimal SKS dianggap mengundurkan diri atau dikenakan penghentian studi, mahasiswa  yang tidak mendaftar ulang sebagai mahasiswa paling lama dua tahun akademik berturut-turut tanpa pemberitahuan  tertulis  dianggap  DO,  mahasiswa  yang  melakukan  tindak  pidana  otomatis dianggap mengundurkan diri atau dikenakan penghentian studi.
Gambar 1 Jumlah angka putus kuliah berdasarkan jenis kelamin diambil dari statistik pendidikan tinggi 2020[3]
Gambar  1  menjelaskan  sebanyak  38,42%  jenis  kelamin  perempuan  putus  kuliah  pada tahun 2020. Laki-laki sebanyak 79,50% yang putus kuliah di tahun 2020.
Gambar 2 Jumlah angka putus kuliah berdasarkan kelompok Pembinadiambil dari statistik pendidikan tinggi 2020[3]
Dari gambar 2 menjelaskan bahwa dari pengelompokan angka putus kuliah berdasarkan kelompok  Pembina  sebanyak  0,56%  dari  PTK  (Perguruan  Tinggi  Kedinasan),  dari  PTA (Perguruan  Tinggi  Agama)  sebanyak  3.04%,  dari  PTN(Perguruan  Tinggi  Negeri)  sebanyak 16.90% dan PTS (Perguruan Tinggi Swasta) menyumbang 79,50%.
Berdasarkan  gambar  1  dan  2  tersebut  maka  bagaimana  memprediksi  mahasiswa  yang berpotensi tidak melanjutkan kuliah / dropout sehingga mampu memonitoring mahasiswa aktif dan  memotivasi  mahasiswa  yang  berpotensi  dropout  sehingga  selesai  kuliah  dengan  tepat waktu.
Prediksi mahasiswa drop out pada penelitian ini menggunakan K-NearestNeighbor (K- NN).  Metode  k-NearestNeighbor(k-NN)  merupakanmetode  dari  algoritma  supervised  yang mana  hasil  proses  dari  queryinstance  yang  terklasifikasi  berdasarkan  kebanyakan  dari  kelas label.  Algoritma  k-NN  diproses  dengan  jarak  terpendek  dari  queryinstance  ke  data  training sampai  mendapatkan  nilai  k-NN-nya.  Untuk  menghitung  jarak  dengan  tetangga  (neighbor) digunakan  rumus  EuclidianDistance[1].  Algoritma  KNN  bersifat  sederhana,  bekerja  dengan berdasarkan  pada  jarak  terpendek  dari  sampel  uji  (testing  sample)  ke  sampel  latih (trainingsample) untuk menentukan KNN nya. Setelah mengumpulkan KNN, kemudian diambil mayoritas dari KNN untuk dijadikan prediksi dari sample uji[4].
Dikutip dari (Rini Nuraini Sukmana, dkk 2020) [4]KNN memiliki beberapa kelebihan yaitu  tangguh  terhadap  training  data  yang  noise  dan  efektif  apabila  data  latih  nya  besar.  Pada fase  training,  algoritma  ini  hanya  melakukan  penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi data trainingsample. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang sama dihitung untuk testing data atau yang  klasifikasinya  tidak  diketahui.  Jarak  dari  vektor  baru  yang  ini  terhadap  seluruh  vektor trainingsample  dihitung  dan  sejumlah  k  buah  yang  paling  dekat  diambil.  Titik  yang  baru klasifikasinya diprediksikan termasuk pada klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut.
Beberapa  ulasan  mengenai  penelitian  prediksi  menggunakan  algoritma  KNN  yang digunakan  untuk  prediksi  produk  kemasan  skincara  yang  paling  diminati[5],  pemantuan  dan evaluasi kelulusan mahasiswa [6], prediksi mahasiswa berpotensial berhenti kuliah [7], prediksi kelulusan siswa SMK [8].
Tabel 1 Penelitian terkait prediksi menggunakan metode K-NearestNeighbor
Paper Tujuan penelitian Hasil penelitian 1 Memprediksi produk kemasan skincare  yang  paling  banyak  diminati sehingga berguna untukmempermudah pihak  perusahaan  dalam  perencanaan penyediaan stok produk[5]. Hasil perhitungan data mining
menggunakan  teknik  klasifikasi  dan algoritma K-NearestNeighbor, terdiri  dari  atribut  Kategori  Produk, Kuantitas  dan  Bulan.  Didapatkan hasil prediksi penjualan
tertinggi  pada  produk  kemasan skincare  dengan  7  kategori  produk yaitu Lipgloss Tube pada bulan Juli & Maret), CreamBottle (Februari),  Essential  Oil  Bottle
(Oktober), SprayBottle (September),
Powder  Box  (Januari),  PumpBottle (Agustus  &  Oktober)  dan  Tube
(Agustus & Desember).
Hasil  pengujian  perhitungan  akurasi menggunakan  Rapidminer  untuk mengetahui penjualan beberapa bulan  mendatang  diperoleh  hasil nilai akurasi 80%. 2 Pemantauan  dan  evaluasi  terhadap kelulusan mahasiswa dengan menggunakan klasifikasi data mining[6]. Memprediksi  kelulusan  mahasiswa dengan menggunakan algoritma klasifikasi data mining K- NearestNeighbor dengan mengklaster  data  k=1,  k=2,  k=3,
k=4,  dan  k=5.  Hasil  yang  diperoleh dengan  cluster  data  k=5  accuracy adalah 85,15% dan nilai AUC adalah 0.888 adalah akurasi paling tinggi.
3 Prediksi  mahasiswa  yang  berpotensi berhenti  kuliah  secara  sepihak  dengan melihat beberapa kriteria dan menggali informasi  terhadap  data  mahasiswa yang  berpotensi  untuk  berhenti  kuliah dengan  menerapkan  algoritma  K-
NN[7]. Algoritma  K-NN  merekam  data lama dan melihat kemiripan terhadap data  baru  dalam  upaya  pengenalan pola  mahasiswa  berhenti  kuliah,
hasil  yang  didapatkan  dari  data kuliah  baru  menunjukan  kemiripan data  dengan  data  lama  mahasiswa yang berhenti kuliah dengan kemiripan  nilai  terdekat  dari  kasus lainnya yaitu 17,3815 dengan 19,98875 sehingga hasil yang didapatkan  keputusan  mahasiswa data  baru  tersebut  memutuskan kemungkinan berhenti kuliah. 4 Metode  K-  NearestNeighbor  untuk melakukan  prediksi  kelulusan  siswa pada SMK Swasta Anak Bangsa[8]. 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- NearestNeighbor untuk prediksi kelulusan siswa berdasarkan kehadiran, sikap dan nilai
pengetahuan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  langkah  pertama  yaitu  identifikasi  masalah  lalu pengumpulan  data,pencarian  literatur  dengan  tinjauan  pustaka,  dilanjutkan  dengan  langkah persiapan  dan  pemilihan  data,selanjutnya  lakukan  proses  K-NN  dan  terakhir  hasil  dan pembahasan lalu membuat kesimpulan dan saran.
Gambar 3. Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  pada  gambar  3  penjelasannya  yaitu  dimulai  dengan  langkah identifikasi  masalah.  Identifikasi  masalah  dibuat  untuk  menentukan  ruang  lingkup  masalah, merumuskan  masalah  dan  mencari  solusi  dari  masalah  yang  terjadi.Selanjutnya  langkah pengumpulan data. Data yang digunakan adalah data Indeks Prestasi mahasiswa mulai semester 1(satu) hingga semester 5 (lima) dimulai dari semester Ganjil tahun 2019/2020 sampai dengan semester  Ganjil  tahun  2021/2022.  Langkah  penelitian  selanjutnya  melakukan  tinjauan  pustaka dengan  mengumpulkan  artikel/jurnal/penelitian  berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Dilanjutkan dengan  persiapan  dan  pemilihan  data  untuk  memproses  prediksi  mahasiswa  yang  dropout menggunakan K-NN. Setelah itu dilakukan proses K-NN dengan nilai K=5. Langkah berikutnya menuliskan  kembali  hasil  dari  proses  K-NN  dan  pembahasannya  kemudian  melakukan kesimpulan dan saran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil
Data  yang  digunakan  adalah  data  Indeks  Prestasi  mahasiswa  mulai  semester  1(satu) hingga semester 5 (lima) dimulai dari semester Ganjil tahun 2019/2020 sampai dengan semester Ganjil tahun 2021/2022.
Untuk menghitung jarak dengan tetangga (neighbor) digunakan rumus EuclidianDistance[1].
Gambar 4 Rumus EuclideanDistance[1] Dimana; x1=sampel data x2=data uji atau data testing i=variabel data d= jarak p=dimensi data
3.2. Pembahasan
Penelitian  ini  mencari  nilai  euclidean  dari  keterkaitan  level  kelulusan  mahasiswa dengan menggunakan data mahasiswa yaitu nilai indeks prestasi dari semester pertama sampai semesterlima kemudian dilanjutkan pengujian dari data testing menggunakan tehnikconfusionmatrixsehingga  hasil  pengolahan  data  dapat  terlihat  dengan  memanfaatkan nilaiindeks prestasi di semester ke berapa dan nilai k yang dianggap terbaik yang nantinya akan menghasilkantingkat pengujian terbaik.

## 3.2.1. Persiapan dan pemilihan data
Data  penelitian  ini  diambil  dari  data  akademik  di  salah  satu  Universitas  swasta Tangerang, Bantendari Fakultas Ekonomi dan Bisnis . Data ini terdiri dari data trainingdan data testing (tabel 2).
Tabel 2 Tabel data mahasiswa angkatan 2019 No NIM Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Sem5 1 1981528151 0 0 0 0 0
2 1981526345 2,94 3,28 3,41 3,41 3,37 3 1981526300 3,62 3,76 3,78 3,79 3,71 4 1981525754 3,34 3,6 3,7 3,75 3,73 ... 28 1981528471 3,82 3,88 3,91 3,92 3,90 29 1981523870 3,41 3,62 3,70 3,74 3,75 30 1981528304 3,89 3,93 3,95 3,95 3,94 31 1981526006 0 1,64 2,00 0 2,79 32 1981526819 0 0 0 0 0 33 1981526794 3,29 3,49 3,42 3,39 3,37 34 1981528402 3,72 3,83 3,87 3,86 3,86 35 1981522921 3,90 3,88 3,86 3,79 3,83
Keterangan field yang digunakan NIM : Nomor Induk Mahasiswa, Sem1 : Nilai indeks prestasi semester  1,  Sem2  :  Nilai  indeks  prestasi  semester  2,  Sem3  :  Nilai  indeks  prestasi  semester  3, Sem4: Nilai indeks prestasi semester 4, Sem5 : Nilai indeks prestasi semester 5.

## 3.2.2. Proses K-NN
Langkah awal pada proses K-NN adalah menentukan jumlah jarak yang akan menjadi parameter,penelitian ini menggunakan 5 (lima). Jumlah tetangga terdekat (K=5). Tabel berikut merupakan data mahasiswa yang berhenti kuliah karena nilai indeks prestasi 0(nol)atau tidak melanjutkan kuliah (tabel 3).
Tabel 3 data mahasiswa lengkap No NIM Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Sem5 Status 1 1981528151 0 0 0 0 0 Berhenti 2 1981526345 2,94 3,28 3,41 3,41 3,37 Lanjut 3 1981526300 3,62 3,76 3,78 3,79 3,71 Lanjut 4 1981525754 3,34 3,6 3,7 3,75 3,73 Lanjut ... 28 1981528471 3,82 3,88 3,91 3,92 3,90 Lanjut 29 1981523870 3,41 3,62 3,70 3,74 3,75 Lanjut 30 1981528304 3,89 3,93 3,95 3,95 3,94 Lanjut 31 1981526006 0 1,64 2,00 0 2,79 Lanjut
32 1981526819 1,22 0 0 0 0 Berhenti 33 1981526794 3,29 3,49 3,42 3,39 3,37 Lanjut 34 1981528402 3,72 3,83 3,87 3,86 3,86 Lanjut 35 1981522921 3,90 3,88 3,86 3,79 3,83 Lanjut Tabel 4 tabel testing data mahasiswa No NIM Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Sem5 Status 1 1981526125 3,45 3,62 3,65 3,66 3,66 ? 2 1981525855 0 0 0 0 0 ? 3 1981526530 2,67 2,79 2,58 2,79 2,69 ? 4 1981523752 2,77 3,14 3,23 3,26 3,2 ? 5 1981528211 2,94 3,19 0 0 0 ? 6 1981528142 2,65 2,72 2,35 0 0 ? 7 1981525707 2,93 3,30 3,34 3,14 3,34 ? 8 1981528232 3,04 3,32 3,42 3,50 3,47 ? 9 1981525875 3,68 3,76 3,75 3,75 3,77 ?
Langkah selanjutnya mencari euclid (queryinstance) untuk masing-masing training data dengan rumus EuclidianDistance , tabel 5.
Tabel 5 Tabel testing data uji coba 1 16 1981526334 3.03 3,37 3,48 3,58 3,54 ? 1 = 0 − 3.03 + 0 − 3,37 + 0 − 3,48 + 0 − 3,58 + 0 − 3,54 = 7,61552 2 = 2,94 − 3,03 + 3,28 − 3,37 + 3,41 − 3,48 + 3,41 − 3,58 + 3,37 − 3,54 = 0,28089 Tabel 6SquareInstancetoQueryDistance (SItQD) No NIM Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Sem5 SItQD 1 1981528151 0 0 0 0 0 7,61552 2 1981526345 2,94 3,28 3,41 3,41 3,37 0,28089 3 1981526300 3,62 3,76 3,78 3,79 3,71 0,81437
4 1981525754 3,34 3,6 3,7 3,75 3,73 0,5125 ... 28 1981528471 3,82 3,88 3,91 3,92 3,90 1,1334 29 1981523870 3,41 3,62 3,70 3,74 3,75 0,57009 30 1981528304 3,89 3,93 3,95 3,95 3,94 1,2534 31 1981526006 0 1,64 2,00 0 2,79 5,26717 32 1981526819 1,22 0 0 0 0 7,21744 33 1981526794 3,29 3,49 3,42 3,39 3,37 0,38807 34 1981528402 3,72 3,83 3,87 3,86 3,86 1,01025 35 1981522921 3,90 3,88 3,86 3,79 3,83 1,13561
Selanjutnya membuat tabel pengurutan jarak euclid terkecil pada tabel 7,
Tabel 7 Tabel pengurutan jarak euclid terkecil No NIM Sem 1 Sem 2 Sem 3 Sem 4 Sem 5 SItQD UJET ANN Y=Class 1 1981528151 0 0 0 0 0 7,61552 34 Tidak Tidak 2 1981526345 2,94 3,28 3,41 3,41 3,37 0,28089 4 Ya Ya 3 1981526300 3,62 3,76 3,78 3,79 3,71 0,81437 16 Ya Ya 4 1981525754 3,34 3,6 3,7 3,75 3,73 0,5125 10 Ya Ya ... ... .... ... ... ... ... .... ... ... ... 28 1981528471 3,82 3,88 3,91 3,92 3,90 1,1334 20 Ya Ya 29 1981523870 3,41 3,62 3,70 3,74 3,75 0,57009 14 Ya Ya 30 1981528304 3,89 3,93 3,95 3,95 3,94 1,2534 22 Tidak Ya 31 1981526006 0 1,64 2,00 0 2,79 5,26717 28 Tidak Ya 32 1981526819 1,22 0 0 0 0 7,21744 33 Tidak Tidak 33 1981526794 3,29 3,49 3,42 3,39 3,37 0,38807 8 Ya Ya 34 1981528402 3,72 3,83 3,87 3,86 3,86 1,01025 18 Ya Ya 35 1981522921 3,90 3,88 3,86 3,79 3,83 1,13561 21 Tidak Ya
Keterangan:  SItQD  :  SquareInstancetoQueryDistance,  UJET  :  Urutan  Jarak  Euclid  terkecil,  ANN  : Apakah termasuk Nearest Neighbor
Dengan  memanfaatkan  K-NN  dapat  diprediksikan  dengan  perhitungan  nilai queryinstance. Pada urutanjarak yang terdekat dari 1 (satu) sampai 5 (lima) dengan nilai K yang digunakan  adalah  k=5,  maka  diketahui  ada  mahasiswa  yang  dropout  dan  ada  mahasiswa  yang lanjut kuliah. Sehingga testing datadapat dilihat pada tabel 8,
Tabel 8 Tabel hasil klasifikasi No NIM Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Sem5 Klasifikasi 1 1981526125 3,45 3,62 3,65 3,66 3,66 Ya 2 1981525855 0 0 0 0 0 Tidak 3 1981526530 2,67 2,79 2,58 2,79 2,69 Ya 4 1981523752 2,77 3,14 3,23 3,26 3,2 Ya 5 1981528211 2,94 3,19 0 0 0 Tidak 6 1981528142 2,65 2,72 2,35 0 0 Ya 7 1981525707 2,93 3,30 3,34 3,14 3,34 Ya 8 1981528232 3,04 3,32 3,42 3,50 3,47 Ya 9 1981525875 3,68 3,76 3,75 3,75 3,77 Ya
3.2.3. Pengujian data
Pengujian data untuk mengukur akurasi menggunakan confusion matrix dengan rumus dikutip dari Raharjo Putra Kurniadi, dkk (2021)[9].
Gambar 4 rumus confusionmatrix
Hasil yang didapat sebagai berikut:
Tabel 9 Hasil confusion matrix Keterangan Nilai Akurasi 0,83 Presisi 1 Recall 0,78
Dari  hasil  confusion  matrix  nilai  akurasi  0,83.  Nilai  presisi  dengan  nilai  1  dan  nilai  recall  sebesar  0,78 menggunakan K-NN dengan  nilai k=5.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan di atas, kesimpulan penelitian ini adalah:
1. Proses prediksi mahasiswa dropout dengan penerapan algoritma K-NN yang akan diterapkan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis.
2. Dengan  memanfaatkan  data  mahasiswa  lengkap  sebanyak  35  record  dan  data  testing sebanyak  9  record  dengan  nilai  k=5  di  prediksi  sebanyak  6  mahasiswa  tidak  melanjutkan kuliah/dropout dan sebanyak 29 mahasiswa melanjutkan kuliah.
3. Pengujian  menggunakan  confusionmatrix  menghasilkan  nilai  akurasi  0,83.  Nilai  presisi  1 dan nilai recall 0,78.

## 5. SARAN
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengembangan  dan  perbaikan  penelitian  ini  adalah menambahkan  atribut  nilai  kehadiran  dan  nilai  prilaku  pada  proses  prediksi  mahasiswa  yang  berpotensi tidak melanjutkan kuliah/dropout.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Jasmir, D. Zaenal, P. A. J, and E. Rasywir, “Prediksi Mahasiswa Drop Out Dengan Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 82–87, 2018, [Online]. Available: http://seminar.ilkom.unsri.ac.id/index.php/ars/article/view/1864.
[2] U. A. Medan, S. O. Prosedur, and M. D. Out, “SISTEM PENJAMINAN MUTU INTERNAL (SPMI) Page 70.” pp. 70–72, 2015.
[3] Kemendikbud, “Statistik Pendidikan Tinggi (Higer Education Statistic) 2020,” PDDikti Kemendikbud . pp. 81–85, 2020, [Online]. Available: https://pddikti.kemdikbud.go.id/publikasi.
[4] R. N. Sukmana, Abdurrahman, and Y. Wicaksono, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Menentukan Prediksi Penjualan (Studi Kasus : PT Maksiplus Utama Indonesia),” J. Teknol. Inf. dan Komun. Vol. 8 No. 2, Desember 2020 , vol. 8, no. 2, pp. 31–38, 2020.
[5] M. Arifanto and E. Santoso, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk prediksi penjualan kemasan skincare pada PT. Universal Jaya Perkasa,” Technologic , vol. 10, no. 8, pp. 1–9, 2015.
[6] A. J. Nathan and A. Scobell, “Model Algoritma K-nearest Neighbor untuk memprediksi kelulusan mahasiswa,” Foreign Aff. , vol. 91, no. 5, pp. 1–9, 2012.
[7] Y. Yunita, “Implementasi K-Nearest Neighbor Dalam Prediksi Mahasiswa Berhenti Kuliah,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 866, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3049.
[8] S. R. Rani, S. R. Andani, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Siswa pada SMK Anak Bangsa,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 670, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.73.
[9] R. P. Kurniadi, V. P. Widartha, and U. Telkom, “Perbandingan Akurasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Logistic,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9757–9764, 2021.