KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2637-2645 DOI 10.30865/klik.v4i5.1795 https://djournals.com/klik

## Data Mining Classification Untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Aktif dan Cuti Angkatan 2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Sekar Ayu Fitria, Harma Oktafia Lingga Wijaya * , Davit Irawan
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuk Lingau, Indonesia Email: 1 sekarayufitria1@gmail.com, 2,* harmaoktafialingga@gmail.com, 3 davit_irawan@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: harmaoktafialingga@gmail.com
Abstrak− Mahasiswa aktif adalah mahasiswa yang mengikuti perkuliahan, sedangkan mahasiswa cuti adalah mahasiswa yang tidak mengikuti perkuliahan. Agar tetap berstatus aktif, mahasiswa harus melakukan registrasi ulang pada awal semester. Pada penelitian kali ini peneliti menggunakan data mahasiswa tahun angkatan 2020 yang bersumber dari Universitas Bina Insan Kota Lubuklinggau. Metode  yang  digunakan  adalah  data  mining.    Data  mining  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  penemuan pengetahuan  dalam  basis  data.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mnegetahui  berapa  banyak  jumlah  mahasiswa  yang  aktif  dan  cuti  pada angkatan  2022.  Data  akan  dianalisis  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Dalam klasifikasi mahasiswa aktif dan cuti didapatkan nilai akurasi sebesar 89%.
Kata Kunci: Aktif dan Cuti; Data Mining; Classification; K-Nearest Neighbor
Abstract− Active students are students who attend lectures, while students on leave are students who do not attend lectures. To remain active, students must re-register at the start of the semester. In this study, researchers used student data from the class of 2020 sourced from Bina Insan University, Lubuklinggau City. The method used is data mining. Data mining is a term used to describe the discovery of knowledge in databases. Data will be analyzed using the Python programming language with the K-Nearest Neighbor algorithm. In the classification of active and leave students, an accuracy value of 89% was obtained.
Keywords : Aktif and Leave; Data Mining; Classification; K-Nearest Neighbor

## 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.  Seiring  dengan  semakin  pesatnya  perkembangan teknologi informasi tersebut, maka kebutuhan teknologi komputerisasi diharapkan juga semakin baik, guna menghasilkan suatu  informasi[1].  Teknologi  ini  menggunakan  seperangkat  komputer  untuk  mengolah  data,  jaringan  untuk menghubungkan satu komputer dengan komputer lainnya bila diperlukan, dan teknologi telekomunikasi yang digunakan agar  data dapat disebarluaskan  dan  diakses  secara  global.  Teknik  menjadikan  pembelajaran  lebih  praktis  dan flexibel . Universitas Bina Insan Lubuklinggau merupakan salah satu perguruan tinggi yang ada di kota Lubuklinggau yang terletak di Jl. Jenderal Moh Suharto Km 13, Desa Lubuk Kupang, Kecamatan Lubuklinggau Selatan I, Kota Lubuklinggau[2]. Universitas Bina Insan didirikan pada tahun 1996 ketika Yayasan Dwi Tunggal Palembang pemilik STIE dan STMIK Musirawas menggabungkan dua perguruan tinggi menjadi satu universitas. Saat ini terdapat beberapa program studi yang telah  mempunyai  akreditasi  baik  dan  sangat  baik,  dibuktikan  dengan  SK  BAN-PT  NO.7016/SK/BAN- PT/Akred/S/XI/2020.  Saat  ini  Universitas  Bina  Insan  menawarkan  program  studi  Sistem  Informasi,  Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Hukum, Manajemen, Akuntansi, Perikanan, Agroteknologi, dan program studi Pascasarjana Magister Manajemen. Salah satu permasalahan Universitas Bina Insan adalah masih adanya mahasiswa yang cuti dengan alasan  yang  tidak  jelas  dalam  masa  kuliah.  Mahasiswa  aktif  adalah  mahasiswa  yang  terdaftar  atau  telah  melakukan registrasi dan pengisisan KRS (Kartu Rencana Studi) setiap semester dan mengikuti perkuliahan, sedangkan mahasiswa tidak aktif atau biasa disebut dengan mahasiswa cuti adalah mahasiswa yang tidak melakukan registrasi dan pengisian KRS tepat waktu serta tidak mengikuti perkuliahan[3].
Registrasi  akademik  adalah  kegiatan  mendaftarkan  diri  menjadi  mahasiswa  peserta  kegiatan  akademik  tiap semester berupa pengisian Kartu Rencana Studi. Beberapa faktor penyebab status yang tidak jelas tersebut diantaranya adalah faktor ekonomi, kemampuan akademik, dan lain-lain. Manajemen perguruan tinggi perlu mengidentifikasi serta melakukan tindakan terhadap mahasiswa yang mempunyai status “tidak diharapkan” untuk mengetahui faktor munculnya masalah  tersebut  perlu  dilakukan  evaluasi  saat  pertengahan  masa  studi  mahasiswa  guna  mencegah  sedini  mungkin munculnya mahasiswa yang diindikasi terdapat status cuti untuk mengurangi dampak yang ditimbulkan. Saat ini, untuk evaluasi  biasanya  dilakukan  dengan  melakukan  rapat  evaluasi  mengenai  aktivitas  kuliah mahasiswa  melibatkan unsur pimpinan yaitu Rektor, Wakil Rektor I, Wakil Rektor II, Dekan, Kaprodi, kemudian Kabag Akademik untuk melihat ada berapa jumlah mahasiswa yang cuti, yang nanti kedepannya akan dilakukan penelusuran untuk meriset alasan mereka cuti itu apa, apakah bisa aktif lagi, lalu dipandu mulai aktif kuliah lagi, sehingga mengurangi jumlah mahasiswa cuti dari semester sebelumnya[4].
Pada  penelitian  terdahulu yang  dilakukan  oleh  [5]  Mei  Lestari,  tentang  Hasil  penelitian diperoleh nilai  akurasi sebesar  70%  serta  nilai  AUC  sebesar  0.875  yang  masuk  kedalam  klasifikasi  baik.  Pada  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh [6] Anna Baita dkk, Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan algoritma KNN. Akurasi algoritma SVM sebesar 70%, sedangkan akurasi algoritma KNN

## Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020
sebesar 56%. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [7] Ari Putra Wibowo dkk, tentang hasil akurasi sebesar 70,46%, untuk algoritma Naïve Bayes dan akurasi sebesar 73,33% untuk algoritma K-Nearest Neighbor. Pada Penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  [8]  Rahmat  Robi  dkk,  Klasifikasi  citra  kayu  jati  yang  berasal  dari  Sulawesi  dengan Metode    K-  Nearest  Neighbor  sebesar  76%,  dan  Metode  Naive  Bayes  paling  baik  dengan  persentase  tingkat  akurasi sebesar  82,7%.  Hasil  penelitian  ini  yaitu  analisis  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  secara  sistematis yang digunakan  untuk melakukan klasifikasi untuk prediksi jumlah mahasiswa aktif dan cuti. Untuk itu penelitian ini dilakukan untuk menggali informasi tentang mahasiswa yang aktif dan cuti dengan penerapan data mining dengan metode K-Nearest  Neighbor .  Data  yang  diteliti  berasal  dari  Universitas  Bina  Insan  (UNIVBI)  Kota  Lubuklinggau.  Hasil penelitian  memungkinkan  untuk  mendapatkan  aturan  klasifikasi  untuk  data  siswa  yang  aktif  dan  cuti  dengan  tingkat akurasi yang sangat baik. Oleh karena itu, penelitian ini dapat digunakan untuk mencegah mahasiswa putus kuliah secara sepihak.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  jumlah  mahasiswa  yang  masuk  dalam  kategori  cuti  dan  aktif  pada angkatan 2022.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan  apa  saja  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian[9].  Ada  4  tahap  yang  akan dilakukan dalam penelitian ini. Dapat dilihat pada gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian tersebut sebagai berikut :
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  pengamatan  dan  pencatatan  langsung  pada  tempat  penelitian  atau pihak-pihak yang terkait dalam penelitian, Penulis melakukan observasi pengamatan langsung pada Toko Ratna Siahan, Serta pengamatan permasalahan yang berhubungan dengan pelayanan dan pengolahan data.
b.   Pengembangan Sistem
Pengembangan Sistem adalah proses membuat system yang akan dibuat lalu dikembangkan agar dapat digunakan secara efektif dan berguna.
c.   Analisis Sistem
Analisis Sistem Merupakan Proses untuk mengidentifikasi system yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
d.   Pengujian Sistem
Pada tahapan ini merupakan pengujian system yang akan diuji coba apakah sudah bisa digunakan dan dipakai oleh user atau pengguna.
2.2 Metode Analisa
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Metode analisis yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah Metode Pengembangan Data Mining yang digunakan untuk menganalisis data dalam penerapannya menggunakan fase proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam database meliputi data, transformasi data ( data transformation ), pemilihan data ( data selection ), penambangan data ( data mining ), pemodelan evolusi ( pattern evolution ) dan presentasi pengetahuan ( knowledge presentation )[10].

## 2.3  Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Dalam  penelitian  ini  juga  menggunakan  metode  Metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  yaitu  sebuah  algoritma pembelajaran yang berdasarkan konsep bahwa data dengan atribut yang serupa cenderung berkumpul dalam ruang fitur yang  sama.  Untuk  melakukan  klasifikasi,  KNN  mencari  k  titik  data  terdekat  dalam  ruang  fitur  untuk  data  baru  dan menentukan kategori mayoritas dari tetangga-tetangga tersebut sebagai prediksi. Proses ini bergantung pada perhitungan jarak antara data baru dan titik-titik data yang ada, yang umumnya menggunakan metrik seperti Euclidean distance atau Manhattan distance. Setelah tetangga terdekat teridentifikasi, data baru diklasifikasikan sesuai dengan mayoritas kategori dari tetangga-tetangga tersebut [11][12][13].
Keunggulan  KNN  termasuk  kemudahan  implementasi  dan  interpretasi  serta  kemampuannya  untuk  menangani dataset dengan kompleksitas yang tinggi dan tidak terstruktur. Namun, KNN juga memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap data pencilan dan kinerja yang kurang optimal pada dataset dengan dimensi tinggi karena kebutuhan akan perhitungan jarak yang kompleks. Oleh karena itu, pemilihan nilai k yang tepat dan pemrosesan data yang cermat diperlukan  untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal  dengan  metode  KNN.  Algoritma K-Nearest  Neighbor memiliki kelebihan salah satunya ketangguhan terhadap data training yang memiliki banyak noise dan data dalam jumlah yang besar. Berikut ini alur penerapan metode K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi untuk prediksi jumlah mahasiswa yang aktif dan cuti tahun angkatan 2020 Universitas Bina Insan.
a. Tetapkan parameter K
b. Hitung jarak antara data yang dievaluasi dengan seluruh pelatihan
c. Urutkan jarak yang terbentuk (urutan menaik)
d. Tentukan jarak terpendek ke barisan K
e. Kecocokan asosiasi kelas
f. Temukan jumlah kelas tetangga terdekat dan tetapkan lapisan tersebut sebagai lapisan data yang akan dievaluasi. Dibawah ini merupakan alur dari metode K-Nearest Neighbor (KKN).
Gambar 2. Alur KNN

## 2.4 Pengujian Data
Penulis  menggunakan  metode  pengujian Library  Confusion  Matrix yang  termasuk  dalam  metode K-Nearest Neighbor [14]. Secara umum terdapat istilah-istilah dalam proses klasifikasi, khususnya sebagai berikut: a. Akurasi  merupakan  ukuran  yang  menentukan  tingkat  kemiripan  antara  hasil  pengukuran  dengan  nilai  pengukuran sebenarnya. Berikut merupakan rumus akurasi:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Keterangan:
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
TN  = True Negative TP  = True Positive FN  = False Negative FN  = False Negative b. Presisi merupakan sebuat tingkat kesamaan dari data yang diambil dengan informasi yang ada. Berikut merupakan rumus presisi:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ` (2)
c. Recall ialah tingkat keberhasilan sistem dalam mengambil informasi. Berikut merupakan rumus recall :
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 2.5 Pengolahan Data
Dalam  memprediksi  jumlah mahasiswa  yang  aktif  dan  cuti  dengan  menerapkan  klasifikasi  data  mining menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan ini diperlukan data status mahasiswa yang aktif dan cuti tahun angkatan 2020[15]. Data  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  624  data  mahasiswa.  Data  tersebut  meliputi  nama  mahasiswa,  nomor  induk mahasiswa (NIM), Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), dan status mahasiswa yang aktif dan cuti sebagai labelnya[16]. Tabel 1 menunjukan beberapa data status mahasiswa yang dijadikan sampel penelitian.
Tabel 1. Data Status Mahasiswa No Nama Nim Program Studi IPK Label 1 Lokahita 2003010001 Agroteknologi 3.00 Aktif 2 Vito Janu Anggara 2001020021 Akuntansi 3.20 Aktif 3 Suci Nabilah Barokah 2004010022 Hukum 3.22 Cuti 4 Ari Hutama Batubara 2003020001 Ilmu Perikanan 3.32 Aktif 5 Reni Rahayu Lestari 2002020040 Informatika 3.10 Aktif 6 Muhammad Agung 2001010015 Manajemen 2.84 Cuti ….. ….. …. …. … … …... ….. …. … … … 621 … … … … … 622 Wendi Aprizal 2002010058 Rekayasa Sistem Komputer 1.80 Cuti 623 Agung Sanjaya 2002030015 Sistem Informasi 3.33 Aktif 624 Anjani 2002030030 Sistem Informasi 3.20 Aktif
Tabel 2 dibawah ini menunjukan konversi data Program Studi kedalm bentuk angka
Tabel 2. Konversi Data Program Studi Program Studi Konversi Angka S1 Agroteknologi 1 S1 Akuntansi 2 S1 Hukum 3 S1 Ilmu Perikanan 4 S1 Informatika 5 S1 Manajemen 6 S1 Rekayasa Sistem Komputer 7 S1 Sistem Informasi 8 S2 Manajemen 9
Tabel 3 menunjukan data konversi IPK kedalam angka
Tabel 3. Konversi Data IPK IPK Konversi Angka 1.00 - 1.99 1 2.00 - 2.99 2 3.00 - 4.00 3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  624  data  mahasiswa.  Data  tersebut  meliputi  nama  mahasiswa,  nomor  induk mahasiswa  (NIM),  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  dan  status  mahasiswa  yang  aktif  dan  cuti  sebagai  labelnya. Selanjutnay data tersebut di konversikan berdasarkan tabel 1, 2 dan 3 yang telah di jelaskan sebelumnya.
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

## 3.1 Data Set
Tabel 4 menunjukan data set Status Mahasiswa yang sudah di konversi kedalam angka.
Tabel 4. Data Set Status Mahasiswa Yang di Konversi
Nama Nim Program Studi IPK Label 1 Lokahita 2003010001 1 3 Aktif 2 Vito Janu Anggara 2001020021 2 3 Aktif 3 Suci Nabilah Barokah 2004010022 3 3 Cuti 4 Ari Hutama Batubara 2003020001 4 3 Aktif 5 Reni Rahayu Lestari 2002020040 5 3 Aktif 6 Muhammad Agung 2001010015 6 2 Cuti 7 ….. …. …. … … 8 ….. …. … … … 621 … … … … … 622 Wendi Aprizal 2002010058 7 1 Cuti 623 Agung Sanjaya 2002030015 8 3 Aktif 624 Anjani 2002030030 8 3 Aktif
Setelah  data  di  konversi  maka  di  terpaakn  metode  KKN  dengan  langkah-langkah  berikut  ini.  Langkah Penyelesaian:
a. Mentukan Parameter K sebagai banyaknya jumlah b. Tetangga terdekat dengan objek baru.
K=3
c. Kita hitung jarak antara data baru dengan semua data training. Kita menggunakan Euclidean Distance . Hitung seperti berikut:
K 1 = √(1 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−8) 2 + (0) 2 = √64 + 0 = √64 = 8
K 2 = √(2 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−7) 2 + (0) 2 = √49 + 0 = √49 = 7
K 3 = √(3 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−6) 2 + (0) 2 = √36 + 0 = √36 = 6
K 4 = √(4 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−5) 2 + (0) 2 = √25 + 0 = √25 = 5
K 5 = √(5 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−4) 2 + (0) 2 = √16 + 0 = √16 = 4
K 6 = √(6 − 9) 2 + (2 − 3) 2 = √(−3) 2 + (−1) 2 = √9 + 1 = 10 = 3.162
K 7 = √(7 − 9) 2 + (1 − 3) 2 = √(−2) 2 + (−2) 2 = √4 + 4 = √8 = 2.828
K 8 = √(8 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−1) 2 + (0) 2 = √1 + 0 = √1 = 1
K 9 = √(8 − 9) 2 + (3 − 3) 2 = √(−1) 2 + (0) 2 = √1 + 0 = √1 = 1
d.  Langkah selajutnya adalah mengurutkan jarak dari data baru dengan data training dan menentukan tetangga terdekat berdasarkan jarak minimum K. Tabel 5 menunjukan nilai urtu dari mahasiswa berdasarkan jarak.
Tabel 5. Mengurutkan Nilai No Nama Nim Program Studi IPK Encludien Distance Urutan Jarak Label 1 Lokahita 2003010001 1 3 8 8 Aktif 2 Vito Janu Anggara 2001020021 2 3 7 7 Aktif 3 Suci Nabilah Barokah 2004010022 3 3 6 6 Cuti 4 Ari Hutama Batubara  2003020001 4 3 5 5 Aktif 5 Reni Rahayu Lestari 2002020040 5 3 4 4 Aktif 6 Muhammad Agung 2001010015 6 2 3.162 3 Cuti 7 ….. …. …. … … ….. …. 8 ….. …. … … … ….. …. 621 … … … … … … … 622 Wendi Aprizal 2002010058 7 1 2.828 2 Cuti 623 Agung Sanjaya 2002030015 8 3 1 1 Aktif 624 Anjani 2002030030 8 3 1 1 Aktif
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020

## Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
e.  Selanjutnya menentuka  kategori dari tetangga terdekat. Kategori Ya diambil jika nilai k<=3 . Sehingga baris 6, 7, 8, 9 termasuk dalam kategori Ya . Tabel 6 menunjukan tabel kategori.
Tabel 6. Menentukan Kategori
Encludien Distance Urutan Jarak Apakah Termasuk 3-NN Kategori Ya Untuk 3-NN 8 8 Tidak (k > 3) - 7 7 Tidak (k > 3) - 6 6 Tidak (k > 3) - 5 5 Tidak (k > 3) - 4 4 Tidak (k > 3) - 3.162 3 Ya (k = 3) Cuti 2.828 2 Ya (k < 3) Cuti 1 1 Ya (k < 3) Aktif 1 1 Ya (k < 3) Aktif
f.   Dalam menentukan nilai prediksi, digunakan kategori mayoritas yang sederhana dari tetangga terdekat tersebut. Tabel 7 menunjkan nilai kategori tetanga terdekat
Tabel 7. Kategori Mayoritas Tetangga Terdekat No Nama Nim Program Studi IPK Label 1 Lokahita 2003010001 1 3 Aktif 2 Vito Janu Anggara 2001020021 2 3 Aktif 3 Suci Nabilah Barokah 2004010022 3 3 Cuti 4 Ari Hutama Batubara 2003020001 4 3 Aktif 5 Reni Rahayu Lestari 2002020040 5 3 Aktif 6 Muhammad Agung 2001010015 6 2 Cuti 7 ….. …. …. … … 8 ….. …. … … … 621  … … … … … 622  Wendi Aprizal 2002010058 7 1 Cuti 623  Agung Sanjaya 2002030015 8 3 Aktif 624  Anjani 2002030030 8 3 Aktif
Data yang dimiliki pada baris 1 sampai 10 kategori yaitu Aktif dan Cuti. Dari jumlah mayoritas (Aktif > Cuti) tersebut maka didapatkan hasil nilai prediksi berupa kategori pada data baru adalah termasuk kategori Aktif .

## 3.2 Pemisahan atribut dan label
Dari data set yang  ada maka dilakukan pemisan atribut sel. Pada langkah ini, akan dilakukan pemisahan atribut dan label yang akan digunakan[17]. Pada gambar 3 dibawah ini menunjukan proses pemisahan atribut dna label:

## Gambar 3. Pemisahan atribut dan label
Setelah melakukan seleksi data, maka data siap dibagi menjadi data training dan data testing[18]. Pengujian ini dilakukan menggunakan split data dengan data training sebesar 70% dan data testing 30%.  Dari hasil split data didapatlah data training sebanyak 436 data dan data testing sebanyak 188[19]. Pada gambar 4 dibawah ini :
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Gambar 4. Data training dan data testing

## 3.3 Jumlah Data Per Kelas
Selanjutnya, menemukan jumlah data untuk setiap kelas. Didapatlah data kelas Aktif sebanyak 477 mahasiswa dan kelas Cuti sebanyak 147 mahasiswa[20]. Pada gambar 5 dibawah ini:

## Gambar 5. Jumlah data per kelas

## 3.4 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor dengan  nilai neighbor =3  menggunakan metric Euclidean dan parameter 2. Pada gambar 6 dibawah ini :
Gambar 7. Klasifikasi K-Nearest Neighbor

## 3.5 Pengujian hasil Analisa
Untuk mendapatkan akurasi, presisi, dan recall dilakukanlah pengujian hasil pada penelitian ini menggunakan Confusion Matrix . Pada gambar 8 dibawah ini:
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  ada  145  data  yang  diprediksi  benar  dan  kemudian  hasilnya  benar. Sedangkan, ada 23 data yang diprediksi menghasilkan salah dan ternyata adalah salah. Kemudian 16 dan 4 adalah prediksi yang kurang tepat.
Gambar 9. Tingkat akurasi
Pada gambar 9 diatas, tingkat akurasi setelah dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix adalah dengan nilai presisi Aktif sebesar 90% dan Cuti sebesar 85%, nilai recall Aktif sebesar 97% dan Cuti sebesar 59%, dan nilai akurasi sebesar 89%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, hasil klasifikasi status mahasiswa di Universitas Bina Insan pada Angkatan 2020 berdasarkan data sebanyak 624 data dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor terdapat 477 mahasiswa yang aktif dan 147 mahasiswa yang cuti dengan nilai presisi Aktif sebesar 90% dan Cuti sebesar 85%, nilai recall Aktif sebesar 97% dan Cuti sebesar 59%, dan nilai akurasi sebesar 89% maka dari itu metode K-Nearest Neighbor efektif digunakan untuk klasifikasi dengan jumlah data yang besar. Untuk mendapatkan aturan klasifikasi untuk data siswa yang aktif dan cuti dengan tingkat akurasi yang sangat baik. Oleh karena itu, penelitian ini dapat digunakan untuk mencegah mahasiswa putus kuliah secara sepihak.

## REFERENCES
[1] S. Diansyah, “Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (KNN),” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 7–12, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.114.
[2] H. Harianto and D. Rosiyadi, “Komparasi Algortima C4.5, Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbor Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Menaikkan Jumlah Peserta Didik,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 55–61, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7250.
[3] A. Salam, F. B. Nugroho, and J. Zeniarja, “Implementasi  Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Forward Selection Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif Universitas Dian Nuswantoro Semarang,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 69–76, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3351.
[4] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[5] Heliyanti Susana, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.96.
[6] D. Irawan and Z. Novianto, “Perancangan E-Learning Pada Sman 1 Kota Lubuklinggau Menggunakan Framework Codeigniter (Ci),” J. Digit. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 53, 2020, doi: 10.32502/digital.v3i2.2690.
[7] R. Shinta, P. Fairul, and G. Saputri, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Cat Menggunakan Metode Naïve ( Studi Kasus : Mitra 10 Gading Serpong ),” Log. J. Ilmu Komput. dan … , vol. 1, no. 3, pp. 571–578, 2023.
[8] M. Mega and J. Jasmir, “Prediksi Masa Studi Mahasiswa Unama Jambi Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 140–151, 2023, doi: 10.33998/jurnalmsi.2023.8.1.770.
[9] A. Baita and N. Cahyono, “Analisis Sentimen Mengenai  Vaksin Sinovac Menggunakan Algoritma Support  Vector Machine (Svm) Dan K-Nearest Neighbor (Knn),” Infos , vol. 4, no. 2, pp. 42–42, 2021.
[10]  J. Astri, J. Karman, and N. K. Daulay, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Nearest Neigbor (KNN) pada
Sekar  Ayu  Fitria,  Data  Mining  Classification  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Aktif  dan  Cuti  Angkatan  2020 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Fakultas Ilmu Teknik, Univeritas Bina Insan,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 8, pp. 169–173, 2022.
[11]  A. P. Wibowo, W. Darmawan, and N. Amalia, “Komparasi Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Pedulilindungi,” IC-Tech , vol. 17, no. 1, pp. 18–23, 2022, doi: 10.47775/ictech.v17i1.234.
[12]  E. Irawan and I. Gunawan, “Penerapan C4.5 pada Keaktifan Mahasiswa dalam Pengumpulan Berkas di Biro Akademik,” REMIK (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komputer) , vol. 3, no. 2, p. 87, 2019, doi: 10.33395/remik.v3i2.10132.
[13]  D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[14]  R. A. Soleha, “Klasifikasi Kemampuan Ekonomi Calon Siswa Baru dengan Metode K-Nearest Neighbor pada SMA Negeri 1 Musi Rawas,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 62–69, 2023.
[15]  Q. A. A’yuniyah and M. Reza, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Di Sma Negeri 15 Pekanbaru,” Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 39–45, 2023, doi: 10.57152/ijirse.v3i1.484.
[16]  M. M. Baharuddin, H. Azis, and T. Hasanuddin, “Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 269–274, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[17]  S. K. P. Loka and A. Marsal, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Status Gizi  Pada  Balita,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  8–14,  2023,  doi: 10.57152/malcom.v3i1.474.
[18]  A.  A.  D.  Halim  and  S.  Anraeni,  “Analisis  Klasifikasi  Dataset  Citra  Penyakit  Pneumonia  menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor (KNN),” Indones. J. Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 01–12, 2021, doi: 10.33096/ijodas.v2i1.23.
[19]  A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[20]  Z.  Zulfikar,  E.  S.  Podungge,  M.  I.  Saleh,  and  ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Siswa Menggunakan Algoritma Neural Network,” J. Elektron. Sist. … , vol. 5, no. 1, pp. 7–13, 2022.