E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 1, pp. 58-66, May 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/58056 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i1.58056 Copyright   2022 The Authors

## Perbandingan K-Nearest Neighbor dan Random Forest dengan Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi Lama Studi Mahasiswa
Isran K. Hasan, Resmawan * , dan Jefriyanto Ibrahim Jurusan Matematika, Universitas Negeri Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
*Corresponding author: resmawan@ung.ac.id
Abstract. Accreditation is a quality and feasibility assessment form in carrying out higher education. One of the factors that affect accreditation is the length of student study. In this study, the length of student study is classified by using the best attributes resulting from selecting information gain features. In optimizing the classification algorithm, we process the data by converting the original data into data that is ready to be mined. The next step is dividing the data into training and testing data so that the classification algorithm can be applied. This study gives the best four attributes, with K-nearest neighbor (K-NN) classification of 86.67% and random forest classification of 100%.
Keywords: information gain; K-nearest neighbor; length of study; random forest

## 1. PENDAHULUAN
Akreditasi menjadi salah satu bentuk evaluasi mutu dan kelayakan program studi di suatu perguruan  tinggi.  Ketepatan  lama  studi  mahasiswa  menjadi  masalah  yang  signifikan  karena ketepatan  ini  adalah  alasan  berhasilnya  suatu  perguruan  tinggi  [1].    Dalam  menjalankan  masa studi sarjana/S1 mahasiswa dikatakan tepat waktu jika menyelesaikan studinya maksimal 4 tahun ataupun kurang dari itu [2]. Setiap perguruan tinggi berusaha untuk membenahi manajemennya dalam  meningkatkan  mutu  pendidikan  dan  meningkatkan  akreditasi.  Salah  satu  komponen penilaian pada perguruan tinggi yaitu tingkat kelulusan tepat waktu.
Ketiadaan  data  dan  analisis  yang  didapat  oleh  Bidang  Akademik  menyebabkan  sulitnya melakukan  klasifikasi  terhadap  lama  studi  mahasiswa.  Klasifikasi  lama  studi  mahasiswa  bisa membantu  Bidang  Akademik  untuk  membuat  metode  yang  sesuai  dalam  memperpendek  dan mempersingkat  lama studi mahasiswa. Untuk itu, penting dilakukan suatu pengujian klasifikasi dalam  memprediksi  seorang  mahasiswa  disebut  lulus  tepat  waktu  atau  tidak  berlandaskan informasi atau data yang diperoleh dari mahasiswa itu sendiri.
Klasifikasi yakni suatu operasi yang melakukan evaluasi pada suatu objek data sehingga masuk pada suatu kelas tertentu dari beberapa kelas yang ada [3]. Metode K-nearest neighbor (K- NN)  dan random  forest termasuk  dalam  metode  klasifikasi.  Metode  K-NN  adalah  salah  satu algoritma yang termasuk dalam supervised [4]. Digunakannya K-NN karena metode K-NN itu sendiri mampu diaplikasikan terhadap sejumlah data training yang banyak maupun sedikit, dan juga dalam pengoperasiannya lebih mudah, efektif dan gampang untuk dipahami. Random forest
adalah algoritma yang  digunakan untuk masalah klasifikasi dalam machine learning dan data mining [5].
Penelitian  menggunakan  algoritma  K-NN  diantaranya  dilakukan  oleh  Badu  [6]  yang mengklasifikasikan dana desa dengan tingkat akurasi 78,95% dengan nilai K = 2. Pada penelitian Subrata, et al. [7], K-NN digunakan untuk mengklasifikasikan penggunaan protokol komunikasi pada trafik jaringan dengan tingkat akurasi 99,14%. Selanjutnya, penelitian tentang random forest diantaranya dilakukan oleh Ratnawati dan Sulistyaningrum [8] yang menerapkan random forest untuk mengukur tingkat keparahan penyakit pada daun apel. Dalam hal ini diperoleh hasil akurasi sebesar 75,32%. Lebih lanjut Hanun dan Zailani [9] menerapkan klasifikasi random forest dalam menentukan  kelayakan  pemberian  kredit.  Penelitian  tersebut  menganalisis  debitur  yang bermasalah  dan  debitur  tidak  bermasalah  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87,88%.  Dari  hasil penelitian  yang telah disebutkan menunjukkan tingkat  akurasi yang  baik  dari  algoritma  K-NN maupun random forest .
Pada  penelitian  ini,  algoritma  K-NN  dan random  forest digunakan  untuk mengklasifikasikan  lama  studi  mahasiswa,  sedangkan information  gain digunakan  untuk menyeleksi  fitur-fitur  yang  tidak  memiliki  pengaruh.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan Bimantoro dan Uyun [10] yang menggunakan information gain dalam menyeleksi fitur citra  untuk  menilai  kesesuain  lahan  pada  tanaman  cengkeh.  Dengan  demikian  akurasi  yang diperoleh  pada  pengguaan fitur tanpa  proses seleksi  hanya  50%,  sedangkan  fitur  yang  didapat pada hasil seleksi dengan menggunakan information gain dengan nilai threshold 0,7 naik menjadi 88%. Selanjutnya, untuk melihat evaluasi dari sebuah model yang dibangun digunakan confusion matrix.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  siklus  dalam  mendapatkan  suatu  model  atau  manfaat  yang menggambarkan dan mengenali informasi atau gagasan yang dimanfaatkan dalam menilai kelas item  yang  labelnya  tidak  diketahui  [11].  Adapun  jenis  algoritma  yang  banyak  dipakai  dalam klasifikasi yaitu, decision/classification trees , Bayesian classifiers/Naive Bayes classifiers, neural networks, K-nearest neighbor, metode rule based , dan support vector machines (SVM). Berikut langkah-langkah dalam metode klasifikasi, yaitu:
1. Pembelajaran ( learning ):  pelatihan  ( training )  pada  fase  ini  dibuat  untuk menganalisis  data training kemudian dipresentasikan.
2. Klasifikasi:  data  yang  dicobakan  digunakan  untuk  memperoleh  ketepatan  dari  metode klasifikasi.  Apabila  ketepatan  diterima,  maka  metode  bisa  digunakan  pada  klasifikasi  data tuple yang baru.

## 2.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  suatu  proses  penting  yaitu  mengurangi  atribut  yang  tidak berpengaruh pada proses klasifikasi. Dalam tahap ini data yang digunakan masih dalam keadaan belum  siap  diolah,  sehingga  pada  tahap  ini  data  disiapkan  agar  mempermudah  dalam  proses klasifikasi. Preprocessing dibutuhkan dalam mengoptimalkan kemampuan algoritma klasifikasi [12]. Biasanya ada empat langkah dalam preprocessing untuk dokumen teks, yakni case folding, tokenizing, stopwords removal dan stemming [13].

## 2.3. Information Gain
Information  gain adalah  suatu  metode  yang  bertujuan  sebagai  pembatas  yang  akan digunakan untuk suatu karakter atau atribut yang tersedia, minimal 1  atau lebih atribut yang akan digunakan, dan merupakan cerminan dari sifat sifat yang akan dimanfaatkan  [14]. Information gain membantu dalam mereduksi atau mengelola noise yang diakibatkan oleh fitur immaterial . Information  gain mampu  mengidentifikasi  fitur  yang  memiliki  banyak  data  yang  terkandung dalam  suatu  informasi  dalam  pandangan  kelas  tertentu.  Dalam  memilih  atribut  terbaik diselesaikan dengan menghitung nilai entropy terlebih dahulu. Entropy adalah jenis kerentanan kelas  dengan  memanfaatkan  peluang  kejadian  atau  sifat  tertentu  [15].  Penentuan  fitur  dengan Information gain dilakukan dengan 3 tahap [16], yakni:
1. Menghitung nilai information gain untuk setiap atribut pada dataset.
2. Memastikan garis batas ( threshold ) yang diperlukan. Ini akan memungkinkan atribut dengan bobot  yang  setara  dengan garis  batas  atau  lebih menonjol  untuk ditahan  pada atribut  yang berada di bawah batas.
3. Dataset diperbaiki dengan menghilangkan atribut yang tidak relevan.

## 2.4. K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN  adalah  metode  yang  menjalankan  klasifikasi  berlandaskan  pada  kedekatan  suatu jarak data dengan data lainnya [3]. Pada K-NN nilai K berarti data yang paling dekat dari data uji. Karena  sederhana  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  pada  kelompok  data,  metode  K-NN menjadi salah satu metode pengenalan pola yang umum dan sering dimanfaatkan. Cara kerja K- NN itu sendiri yaitu dengan mencari jarak antara dua titik yakni titik pelatihan dan titik uji, yang selanjutnya dilakukan penilaian dengan K tetangga paling dekat dengan data latih. Pada penelitian ini  akan  menggunakan  pengukuran  jarak  dengan Euclidean  distance .  Adapun  rumus  dari Euclidean distance dipresentasikan pada persamaan berikut [17],
𝑑 (𝑥𝑖𝑥𝑗) = √∑ (𝑥 𝑖 −𝑥 𝑗 ) 2 𝑛 𝑟=1 .
Ada beberapa hal yang dapat mempengaruhi hasil  K-NN, diantaranya yaitu menentukan nilai K .  Jika K terlalu  kecil  maka  akan  berdampak  pada  hasil  perkiraan  atau  prediksi  yang diperoleh bisa sensitif  pada adanya noise . Apabila K terlalu besar, maka tetangga  paling dekat yang  dipilih  terlalu  banyak  dari  kelas  lain  yang  tidak  relevan  karena  jaraknya  terlalu  jauh. Pemilihan  nilai K genap  atau  ganjil  juga  menjadi  perhatian.  Untuk K genap  dengan  jumlah klasifikasi genap akan ada kemungkinan voting dari kedua klasifikasi mendapat suara yang sama. Akan tetapi untuk K ganjil dengan jumlah klasifikasi genap akan memudahkan karena dijamin kedua kelas tidak akan mendapat suara yang sama [3].

## 2.5. Random Forest
Random forest adalah sekelompok tree dimana tiap-tiap tree tergantung pada jumlah piksel untuk  setiap  vektor  yang  diambil  dengan  acak  dan  independen  [18].  Metode random  forest merupakan model klasifikasi yang dipakai dengan mengembangkan beberapa pohon keputusan berdasarkan  seleksi  data  dan  variabel  yang  dilakukan  dengan  acak.  Hasil random  forest yaitu sekumpulan pohon acak. Kelas yang dihasilkan dari metode klasifikasi dipilih dari kelas dengan angka paling banyak yang dibuat oleh pohon acak yang ada [19].
Banyak  pohon  yang  ditumbuhkan  kemudian  terbentuk  hutan  atau  yang  dikenal  dengan forest, selanjutnya kumpulan pohon tersebut dianalisis sehingga menjadi metode random forest .
Pada sekelompok data yang tersusun dari n yang diamati dan p variabel penjelas, random forest dikerjakan dengan cara berikut.
1. Di  grup  data,  lakukan  pemeriksaan  tidak  teratur  ukuran n dengan  pemulihan.  Tahapan  ini dikenal sebagai tahapan bootstrap .
2. Memanfaatkan  kasus bootstrap ,  pohon  dibuat  dengan  ukuran  paling  besar  (tanpa pemangkasan). Di setiap simpul, pemilihan diselesaikan dengan memilih m faktor penjelas dengan  acak,  dimana m  <  p .  Pemilihan  terbaik  dipilih  dari m faktor  informatif.  Tahap  ini merupakan  penentuan  komponen  yang  tidak  beraturan.  Tahapan  ini  merupakan random feature selection .
3. Kemudian  mengulang  tahap  1  dan  2  sejumlah k kali,  kemudian  tercipta  dari  hutan  yang tersusun atas k pohon.

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion  matrix salah  satu  metode  yang  sering  dipakai  dalam  melakukan  pengujian akurasi  pada  konsepsi  data  mining.  Sistem  yang  menjalankan  klasifikasi  diharapkan  mampu melakukan klasifikasi semua dataset dengan tepat, namun tidak bisa dipungkiri juga untuk hasil kerja dari sistem belum mampu bisa 100% tepat, maka sebuah sistem ini harus diukur kinerjanya [3]. Pengujian confusion matrix mengutarakan hasil penilaian model dengan memanfaatkan table matrix. Jika dataset tersusun atas dua kelas, maka kelas pertama dikatakan positif dan kelas kedua dikatakan negatif. Tabel confusion matrix disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Confusion matrix Correct Classification Classified as Predicted “+” Predicted “-“ Actual “+” True Positives False Negatives Actual “-” False Negatives True Positives

## 2.7. Lama Studi Mahasiswa
Salah  satu  bentuk  evaluasi  dari  akreditasi  perguruan  tinggi  yaitu  lama  studi  [20].  Lama studi  merupakan  waktu  yang  diperlukan  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  pendidikan  yang ditunjukkan oleh tiap-tiap tingkatan, umumnya untuk tingkat sarjana adalah 4 tahun. Disamping itu, kelulusan tepat waktu menjadi masalah penting mengingat tingkat kelulusan menjadi alasan efektifnya perguruan tinggi [1].
Adapun variabel-variabel yang berhubungan dengan lama studi untuk seorang mahasiswa dalam  penelitian  ini  yaitu,  tempat  lahir,  jenis  kelamin,  predikat,  seleksi,  dosen  penasehat akademik,  jenis  sekolah,  pekerjaan  orang  tua,  pendapatan orang  tua,  indeks  prestasi  kumulatif (IPK), sistem kredit semester (SKS), jumlah cuti/nonaktif, jumlah mata kuliah nilai bagus, jumlah mata  kuliah  nilai  buruk  dan  waktu  studi.  Program  studi  yang  diteliti  yakni  Program  Studi Pendidikan Matematika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Gorontalo angkatan 2013 yang lulus di tahun 2017 hingga 2019.

## 3. METODE PENELITIAN
Data Data pada penelitian merupakan data sekunder berupa data mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas  Negeri  Gorontalo  angkatan  2013  yang  lulus    pada tahun  2017 hingga  tahun  2019.
Data tersebut didapat dari Tata Usaha (TU) Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Gorontalo.
Sebelum masuk pada proses klasifikasi untuk kedua model, hal pertama yang dilakukan yakni  mempersiapkan  data,  menghitung information  gain yang  digunakan  untuk  menyeleksi atribut yang tidak berpengaruh, selanjutnya data dikonversi sehingga dapat digunakan pada kedua metode klasifikasi. Data dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing , masing- masing sebesar 80% dan 20%.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah seluruh data sampel pada penelitian ini yakni 75 sehingga untuk nilai s =75, dengan 42 orang tepat waktu dan 33 orang yang lewat batas waktu dan terdapat atribut dan salah satunya yakni atribut target yang akan dilihat pengaruhnya dalam suatu klasifikasi. Jumlah seleksi fitur menggunakan asumsi penelitian sebelumnya yang menjelaskan bahwa jumlah seleksi fitur yang disarankan  adalah  log 2 n  dengan  n  adalah  jumlah  seluruh  fitur  [21].  Jadi  pada  penelitian  ini digunakan  5  atribut  yang  memiliki  nilai  pengaruh  terbesar,  karena  log 2 15  =  3,9  ≈  4  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut yang berpengaruh Atribut Nilai pengaruh Dosen PA 0,510 Tempat Lahir 0,736 Asal Sekolah 0,763 Waktu Studi 0,990

## 4.1. Preprocessing Data
Preprocessing dibutuhkan dalam memaksimalkan kinerja  algoritma  klasifikasi  [7].  Data yang digunakan dalam sistem mining umumnya tidak dalam kondisi optimal untuk ditangani. Jadi dalam penelitian ini hasil atribut yang telah diperoleh pada proses information gain selanjutnya diproses dengan mengkonversi data dari bentuk asalnya menjadi data yang siap untuk dianalisis. Adapun hasil konversi data yang diperoleh dari tahap preprocessing sebagai berikut.
1. Lama studi ( Y ). Pada lama studi tidak terjadi perubahan karena lama studi merupakan atribut target dan tidak akan mempengaruhi proses.
2. Waktu studi ( X1 ). Berhubung untuk waktu studi mahasiswa datanya berbentuk numerik maka data ini tidak terjadi perubahan.
3. Asal sekolah ( X2 ). Untuk asal sekolah dikelompokkan berdasarkan kabupaten yang ada di Provinsi  Gorontalo.  Adapun  untuk  yang  dari  luar  Gorontalo  akan  digabung  menjadi  satu kelompok.
4. Tempat  lahir  ( X3 ).  Sama  halnya  dengan  asal  sekolah,  untuk  tempat  lahir  dikelompokkan berdasarkan  kabupaten  yang  ada  di  Provinsi  Gorontalo.  Adapun  untuk  yang  dari  luar Gorontalo akan digabung menjadi satu kelompok.
5. Dosen PA ( X4 ). Untuk Dosen PA dikelompokkan berdasarkan dosen-dosen yang berada di lingkungan jurusan itu sendiri.
Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  data training dan  data testing .  Pada  penelitian  ini  data training digunakan  untuk  direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan  klasifikasi,  selanjutnya  data
testing digunakan  dalam  memprediksi  akurasi  dari  aturan  klasifikasi.  Pembagian  data  ini dilakukan dengan pemilihan secara random, yaitu 80% untuk data training dan 20% data testing .

## 4.2. Klasifikasi K-NN
Algoritma K-NN adalah teknik yang menjalankan algoritma supervised , yang bermaksud untuk mengklasifikasi objek baru berlandaskan atribut dan data sampel. Pada proses klasifikasi dengan K-NN terdapat tiga alur yakni pemilihan parameter K , menghitung jarak Euclid antara data training dan  data testing ,  dan  menentukan  rangking  dari  hasil  perhitungan  jarak.  Hasil Perhitungan jarak dan telah diurutkan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan bahwa dengan menggunakan 1-NN, pada data testing pertama  yaitu  mahasiswa  dengan  lama  studi  3,9  tahun,  berasal  dari  sekolah  dan  lahir  di  Kab. Gorontalo Utara (4), dan menjadi Bimbingan dosen PA dari Bapak Drs. Sumarno Ismail, M.Si (4) diklasifikasikan lulus tepat waktu. Hasil prediksi ditampilkan pada Tabel 4.
Setelah  mendapatkan  hasil  prediksi  dari  seluruh  data testing menggunakan K =1,  dapat dilakukan evaluasi hasil klasifikasi metode K-NN dengan menggunakan confusion matrix . Pada siklus penyusunan dengan teknik K-NN, jumlah objek yang benar dan salah diklasifikasikan pada tiap-tiap  kelompok  (Tabel  5).  Tanda  (*)  pada  angka  menunjukkan  jumlah  objek  kelompok tertentu yang salah diklasifikasikan dengan menjalankan metode K-NN.
Tabel 3 . Ranking jarak Euclid
Tabel 5 menunjukkan bahwa Lama Studi Mahasiswa Pendidikan Matematika angktan 2013 dengan  menggunakan  algritma  K-NN  diperoleh  hasil  yakni  dari  10  orang  dengan  kelas  tepat waktu  dan  tidak  terdapat  kesalahan  dalam  klasifikasi.  Dari  5  orang  yang  lewat  batas  waktu, terdapat 3 orang yang dapat diklasifikasikan dengan benar dan 2 orang lainya di klasifikasikan tepat waktu dengan demikian terdapat 2 orang yang tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Tingkat akurasi untuk K =1 sebesar 86,67%. Selanjutnya dalam memudahkan menghitung nilai K lainnya digunakan bantuan aplikasi R, dan didapatkan hasil  86,67% untuk K =3, 73,33% untuk K =5,  66,66%  untuk K =7, 66,66%  untuk K =9,  66,66%  untuk K =11,  66,66%  untuk K =13,  60% untuk K =15, 60% untuk K =17, 53,3%3 untuk K =19, dan 60% untuk K =21.
Y X1 X2 X3 X4 Jarak Setelah Diurutkan Rank Klasifikasi K =1 1 4 2 2 5 3.00 1 ya 1 4 5 5 1 3.32 2 tidak 2 5.6 3 7 2 4.11 3 tidak 1 4 7 2 2 4.12 4 tidak 1 4 6 6 1 4.12 5 tidak 1 3.9 7 7 3 4.36 6 tidak 1 4 7 7 3 4.36 7 tidak … … … … … … … … … … … … … … … … 2 5.6 1 10 19 16.52 59 tidak 2 5.6 1 1 20 16.64 60 tidak
Tabel 4. Tabel hasil klasifikasi untuk k = 1 Y X1 X2 X3 X4 Hasil klasifikasi K-NN K = 1 1 3.9 4 4 4 1 1 3.9 1 1 5 1 1 4 7 7 7 1 1 4 9 9 9 1 1 4 7 7 13 1 1 4 2 1 13 1 1 4 2 1 1 1 1 4 7 7 1 1 1 4 7 7 14 1 1 4 3 3 14 1 2 5.6 2 3 20 2 2 5.6 8 8 4 2 2 6 1 1 6 1 2 6.7 7 8 6 1 2 6.7 10 10 19 2 Tabel 5. Tabel hasil klasifikasi K-NN untuk K =1 Klasifikasi lama studi Prediksi klasifikasi Total Tepat waktu Lewat batas waktu Tepat waktu 10 0* 10 Lewat batas waktu 2* 3 5 Total 12 3 15

## 4.3. Klasifikasi Random Forest
Random forest merupakan metode klasifikasi yang tersusun dari sejumlah pohon keputusan berbagai subset dari dataset dan mengambil rata-rata dalam meningkatkan akurasi prediksi dari dataset  tersebut. Random  forest mengambil  prediksi  dari  setiap  pohon  berdasarkan  pada  suara mayoritas. Sintak model random forest disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Sintak model random forest
Sintak  yang  diberikan  pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  jenis random  forest yang terbentuk merupakan klasifikasi dengan jumlah pohon yang dibuat sebanyak 500 dan banyaknya variabel yang digunakan pada tiap iterasinya sebanyak 2 dengan perkiraan tingkat kesalahan OOB pada  data training yang  digunakan  0%.  Dari  Gambar  1  juga  dapat dilihat semua  data  berhasil dimodelkan dengan benar, sehingga class error yang dihasilkan sebesar 0%.
Setelah model terbentuk pada data training , tahap selanjutnya adalah menguji data testing untuk  melihat  ketepatan  model  yang  didapat.  Hasil  prediksi  dari  seluruh  data testing dengan menggunakan model random forest , selanjutnya dapat dilakukan evaluasi hasil klasifikasi metode random  forest dengan  menggunakan confusion  matrix ditampilkan  pada  Tabel  6.  Berdasarkan pada Tabel  6 dapat diketahui bahwa Lama Studi Mahasiswa Pendidikan Matematika angkatan 2013 dengan menggunakan algoritma random forest diperoleh hasil yakni dari 10 orang dengan kelas tepat waktu dan tidak terdapat kesalahan dalam klasifikasi.  Selain itu,  dari 5 orang yang lewat batas waktu, tidak terdapat kesalahan, sehingga dapat dilihat bahwa tingkat akurasi dengan algoritma random forest sebesar 100%.
Tabel 6. Tabel hasil klasifikasi
Klasifikasi lama studi Prediksi klasifikasi Total Tepat waktu Lewat batas waktu Tepat waktu 10 0* 10 Lewat batas waktu 0* 5 5 Total 10 5 15

## 4.4. Perbandingan Tingkat Akurasi
Pengukuran tingkat akurasi baik pada algoritma K-NN maupun random forest diselesaikan dengan  memastikan  peluang  kesalahan  klasifikasi.  Dalam  proses  klasifikasi  diharapkan melakukan  klasifikasi  pada  semua  objek  dengan  benar,  sehingga  semakin  kecil  kesalahan klasifikasi membuktikan bahwa semakin baik hasil klasifikasi yang diperoleh. Pada penelitian ini didapatkan  bahwa  algoritma  yang  memiliki  tingkat  akurasi  terbesar  adalah  algoritma random forest dengan  akurasi  sebesar  100%,  lebih  unggul  daripada  algoritma  K-NN  dengan  akurasi sebesar 86,67%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma random forest bekerja lebih baik daripada algoritma K-NN dalam mengklasifikasikan Lama Studi Mahasiswa.

## 5. KESIMPULAN
Pembahasan hasil menunjukkan bahwa dari 15 atribut dan salah satu diantaranya adalah atribut target, didapatkan 4 atribut terbaik berdasarkan seleksi fitur information gain . Algoritma random  forest bekerja  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  K-NN  dalam mengklasifikasikan Lama Studi Mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm . , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, Sep. 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300. 244-250.
[2] Keputusan  Menteri  Pendidikan  Nasional,  Keputusan  Menteri  Pendidikan  Nasional Republik  Indonesia  Nomor  232/U/2000  Tentang  Pedoman  Penyusunan  Kurikulum Perguruan Tinggi , 2000.
[3] E.  Prasetyo,  Data  Mining:  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB,  1st  ed. Yogyakarta: Andi Ofset, 2012.
[4] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques.  New  York: Morgan Kaufmann, 2012.
[5] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Vol 4. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2014.
[6] Z. S. Badu, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Dana Desa,” J. Inform . , 2016.
[7] K. K. A. Subrata, I. M. O. Widyantara, and L. Linawati, “Klasifikasi Penggunaan Protokol Komunikasi  Pada  Trafik  Jaringan  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 16, no. 1, p. 67, 2016, doi: 10.24843/MITE.1601.10.
[8] L.  Ratnawati  and  D.  R. Sulistyaningrum,  “Penerapan Random  Forest untuk  Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48517.
[9] A. U. Zailani and N. L. Hanun, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Di  Koperasi  Mitra  Sejahtera,”  Infotech  J. Technol. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.37365/jti.v6i1.61.
[10] D. A. Bimantoro and S. Uyun, “Pengaruh Penggunaan Information Gain untuk Seleksi Fitur  Citra  Tanah  dalam  Rangka  Menilai  Kesesuaian  Lahan  pada  Tanaman  Cengkeh,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga),  vol.  2,  no.  1,  pp.  42–52,  2017,  doi: 10.14421/jiska.2017.21-06.
[11] F.  Gorunescu,  Data  Mining:  Concepts,  Models  and  Techniques.  New  York:  Springer, 2011.
[12] W. Sun, Z. Cai, Y. Li, F. Liu, S. Fang, and G. Wang, “Data Processing and Text Mining Technologies on Electronic Medical Records: A Review,” J. Healthc. Eng., vol. 2018, pp. 1–9, 2018, doi: 10.1155/2018/4302425.
[13] S. F. Crone, S. Lessmann, and R. Stahlbock, “The impact of preprocessing on data mining: An evaluation of classifier sensitivity in direct marketing,” Eur. J. Oper. Res., vol. 173, no. 3, pp. 781–800, Sep. 2006, doi: 10.1016/j.ejor.2005.07.023.
[14] A.  S.  Budiman  and  X.  A.  Parandani,  “Uji  Akurasi  Klasifikasi  Dan  Validasi  Data  Pada Penggunaan  Metode  Membership  Function  Dan  Algoritma  C4.5  Dalam  Penilaian Penerima Beasiswa,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 565–578, Apr. 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.2021.
[15] N. A. Shaltout, M. El-Hefnawi, A. Rafea, and A. Moustafa, “Information Gain as a Feature Selection Method for the Efficient Classification of Influenza Based on Viral Hosts,” in Proceedings of the World Congress on Engineering, 2014, pp. 625–631.
[16] M.  R.  Maulana  and  M.  A.  Al-Karomi,  “Information  Gain  untuk  Mengetahui  Pengaruh Atribut Terhadap Klasifikasi Persetujuan Kredit,” J. LITBANG KOTA PEKALONGAN, vol. 9, pp. 113–123, 2015.
[17] M.  Lestari,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Nearest  Neighbor  (K-Nn)  Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung,” Fakt. Exacta, vol. 7, no. 4, pp. 366–371, 2014.
[18] L.  Breiman,  “Random  Forest,”  Mach.  Learn.,  vol.  45,  pp.  5–32,  2001,  doi: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.
[19] G. Biau, “Analysis of a Random Forests Model,” J. Mach. Learn. Res., vol. 13, pp. 1063– 1095, 2012, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1005.0208.
[20] I.  M.  B.  Adnyana,  “Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa  Dengan  Metode  Random  Forest (Studi Kasus : Stikom Bali),” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 8, no. 3, pp. 201–208, 2016, doi: 10.22303/csrid.8.3.2016.201-208.
[21] A.  Roihan,  Seleksi  Fitur  Menggunakan  Symmetrical  Uncertainty  pada  Prediksi  Cacat Perangkat Lunak, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2018.