## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Menentukan Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Teknik Informatika
Suswantia Andriani, Alwis Nazir * , Reski Mai Candra, Fadhilah Syafria, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950125226@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 reski.candra@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id, 5 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Correspondence Author Email: alwis.nazir@uin-suska.ac.id Submitted: 23/07/2023; Accepted: 25/08/2023; Published: 29/08/2023
Abstrak −Kinerja sebuah universitas dapat dinilai semakin baik jika terdapat peningkatan jumlah mahasiswa yang berhasil menyelesaikan masa studinya tepat waktu. Perguruan tinggi harus meningkatkan kualitas akademik mahasiswa dalam proses perkuliahan  untuk  hasil  yang  optimal.  Namun  kenyataannya  banyak  keterlambatan  kelulusan  mahasiswa  pada  Universitas Islam Negri Sultan Syaif Kasim Riau terkhusus jurusan Teknik Informatika ini yang menjadi permasalahan. Oleh karena itu dibutuhkannya  sebuah  analisa  mengklasifikasi  data  kelulusan  mahasiswa  dengan  memanfaatkan  proses  data  mining. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) pada proses klasifikasi. Tujuan penelitian ini adalah hasil dari  klasifikasi  kelulusan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pihak  fakultas  teknik  dan  universitas  dalam melakukan  evaluasi  dan  perbaikan  terhadap  sistem  pembelajaran,  sehingga  menghasilkan  lulusan  tepat  waktu  dan berkualitas. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 613 data 5 tahun terakhir dari tahun 2016 hingga 2020 dengan pembagian  data  dengan  rasio  80  data  untuk  pelatihan  (training)  dan  20  data  untuk  pengujian  (testing).  Hasil  evaluasi confusion  matrix dari  K  =  3,  K =  5,  K  = 7  menghasilkan  akurasi  tertinggi  diperoleh  ketika  K  =  3  dengan  akurasi  93,06%, presisi  99,09%,  dan  recall  99,58%.  Dari  hasil  penelitian,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan  data  mining  berhasil menciptakan  model  klasifikasi  dengan  memanfaatkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dalam  mengklasifikasikan status kelulusan mahasiswa pada program sudi Teknik Informatika di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Kata Kunci: Data Mining; Kelulusan Mahasiswa; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor ; Universitas
Abstract −The performance of a university can be assessed as getting better if there is an increase in the number of students who successfully complete their studies on time. Universities must improve academic the quality of students lecture process for  optimal  results.  However,  in  reality  there  are  many  delays  in  student  graduation  at  the  Sultan  Syaif  Kasim  Riau  State Islamic  University,  especially  the  Informatics  Engineering  major,  which  is  a  problem.  Therefore  an  analysis  is  needed  to classify  student  graduation  data  by  utilizing  the  data  mining  process.  This  study  uses  the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) algorithm in classification process. The purpose of this study is that the results of this graduation classification are expected to  assist  engineering  faculties  and  universities  in  evaluating  and  improving  the  learning  system  so  that  as  a  result  it  can produce timely and quality graduates. The data used in this study is 613 data for the last 5 years from 2016 to 2020 with a data distribution ratio of 80 for  training data and 20 data for testing. The result of evaluation of the confuion matrix from K = 3,  K  =  5,  K  =7,  produce  the  highest  accuracy  obtained  when  k  =  3,  with  93.06%  accuracy,  99.09%  precision  and  99.58% recall.  From  the  result  of  the  study,  it  can  be  concluded  that  the  application  of  data  mining  has  succeded  in  creating  a classification model by utilizing the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm for the classification of Informatics Engineering students at Sultan Syarif Kasim Riau State Islamic University.
Keywords : Classification; Data Mining; K-Nearest Neighbor ; Student Graudation; University

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  suatu  aktivitas  yang  melibatkan  semua  individu  di  dunia,  tanpa  memandang  tempat  dan waktu, karena pendidikan dapat ditemukan di manapun dan kapanpun di dunia  [1]. Pendidikan pada hakikatnya mempunyai  tujuan  untuk  menggali  potensi  peserta  didik  (mahasiswa)  sehingga  mereka  menjadi  individu  yang memiliki iman dan taqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berprilaku baik, waran, berpengetahuan, berkompeten, mandiri, serta menjadi warga negara yang demokratis dan bertanggung jawab  [2] . Lembaga pendidikan adalah universitas yang menyampaikan pengajaran akademik kepada mahasiswa [3]. Peran mahasiswa sangat signifikan dalam mencapai kesuksesan sebuah perguruan tinggi, baik itu swasta maupun negeri [4][5] .
Perguruan  tinggi  memiliki  keharusan  untuk  menyelenggarakan  pendidikan  yang  unggul  bagi  para mahasiswa agar  menghasilkan  manusia  yang terampil,berpengeahuan luas, dan  mampu  bersaing di dunia kerja [6][7][8]. Mahasiswa memiliki peranan yang sangat krusial  dalam suatu perguruan tinggi sebagai aset berharga bagi  institusi  pendidikan  [6].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memberikan  perhatian  pada  tingkat  kelulusan mahasiswa  agar  bisa  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  sesuai  jadwal  yang  ditetapkan  [9].  Kinerja  sebuah universitas  dapat  dinilai  sebagai  semakin  baik  jika  terdapat  peningkatan  jumlah  mahasiswa  yang  berhasil menyelesaikan  studinya  tepat  waktu  [10].  Oleh  karena  itu  diperlukan  pemantauan  dan  evaluasi  terhadap kecenderungan mahasiswa dalam mencapai kelulusan tepat waktu atau tidak.
Keterlambatan  kelulusan  mahasiswa  ini  menjadi  dilema  di  setiap  perguruan  tinggi.  Saat  ini  Universitas Islam  Negri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  juga  menghadapi  tantangan  terkait  keterlambatan  kelulusan  mahasiswa, terutama di jurusan Teknik Informatika. Berdasarkan data lima tahun belakangan, tingkat kelulusan mahasiswa dalam  jurusan  ini  tergolong  rendah,  yang  tentunya  merupakan  masalah  serius  bagi  jurusan  Teknik  Informatika shingga menyebabkan lambatnya untuk jurusan ini naik akreditas A. Oleh karena itu, diperlukan analisis untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
mengklasifikasikan data kelulusan mahasiswa jurusan Teknik Informatika di Universitas tersebut. Dengan hasil klasifikasi  kelulusan  ini,  pihak  fakultas  teknik  dan  universitas  akan  mendapatkan  dukungan  untuk  melakukan evaluasi  dan  perbaikan  sistem  pembelajaran.  Tujuannya  adalah  agar  dapat  menghasilkan  lulusan  yang  tepat waktu  dan  berkualitas  tinggi.  Masalah  tersebut  bisa  diatasi  dengan  cara  membuat  suatu  model  Data  Mining dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Proses pembelajaran data mining melibatkan pengembalian dan identifikasi data, yang selanjutnya diolah menjadi pengetahuan dan wawasan yang bernillai  [11][12]. K-Nearest Neighbor (K-NN)merupakan  suatu algoritma  yang digunakan untuk  mencari kasus dengan  melakukan estimasi sejauh mana kemiripan antara kasus baru dengan kasus yang sudah ada sebelumnya [13][14].
Beberapa  penelitian  yang  telah  berhasil  dilakukan  terkait  penerapan  metode  klasifikasi  menerapkan algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  seperti  yang  terlihat  pada  penelitian  [15]  dalam  upaya  memprediksi kelulusan  mahasiswa,  digunakan  tiga  pendekatan  yaitu  naïve  bayes,  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  dan  Neural Network.  Dari  beberapa  algoritma  ini  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  menjadi  yang  paling  baik  dengan  nilai akurasi 89%. Penelitian  [16] berdasarkan kinerja bentuk  klasifikasi dari algoritma  yang  digunakan dalam  studi ini, dapat disimpulkan bahwa model K-Nearest Neighbor (K-NN) menghasilkan kinerja yang unggul dalam nilai matriks dan evaluasi, jika dibandingkan dengan algoritma Decision Tree dan Random Forest. Pada penelitian [3] nilai  akurasi  dari  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  lebih  baik  dibanding  dengan  Naïve  Bayes.  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  mendapatkan  akurasi  100%  dan  Naïve  Bayes  99,29%.  Sedangkan  penelitian  [17]  hasil  dari penggunaan data mining menyatakan pengklasifikasian masa studi tyang optimal dapat dicapai dengan memilih parameter  dari  seluruh  mata  kuliah,  mencapai  akurasi  sebebsar  75,95%.  Dan  pada  penelitian  [18]  didapatkan nilai akurasi metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan akurasi 70,28%, error 29,78%, dan auc sebesar 0,739.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian untuk menentukan klasifikasi kelulusan mahasiswa Teknik Informatika Universitas Negri Sultan Syarif Kasim Riau dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 penulis akan menjelaskan tentang tahapan-tahapan penelitian untuk mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa Teknik Informatika Universitas Negri Sultan Syarif Kasim Riau.

## 2.1 Perumusan Masalah
Tahapan awal yang sangat penting dalam metodologi penelitian adalah merumuskan masalah. Penelitian yyang akan dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan yang ada dan kemudian menemukan solusi yang diharapkan. Rumusan masalah utamanya adalah bagaimana mmenerapkan metode K-Nearesr Neighbor (K-NN) dalam  mengklasifikasi  kelulusan  mahasiswa  di  jurusan  teknik  informatika  Uin  Suksa  Riau,  serta  mengukur tingkat akurasi.

## 2.2 Studi Pustaka
Dalam teknik pengumpulan data dalam sebuah penelitian, langkah pertama yang biasanya dilakukan adalah studi pustaka,  yang  sering  disebut  juga  sebagai literature  review .  Metode  ini  melibatkan  pencarian  sumber  refrensi dari berbagai buku, karya ilmiah, dan jurnal-jurnal yang dianggap relevan dan mendukung.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada  proses  pengumpulan  data,  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  kelulusan  mahasiswa  program  studi Teknik Informatika. Pengumpulan data  yang dilaksankan adalah dengan  memperoleh data sekunder,  yaitu data yang diperoleh melalui sumber buku, jurnal dan penelitian sebelumnya. Data yang diperoleh berasal dari Pusat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Teknologi  Informasi  dan  Pangkalan  Data  (PTIPD)  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  yang mencakup  informasi  mengenai  kelulusan  mahasiswa  2016-2020  sebanyak  613  data  kelulusan  terdiri  dari  Jenis Kelamin,  Indeks  Prestasi  kumulatif,  Asal  Sekolah,  Jalur  Masuk,  Nilai  Sistem  Informasi  (SI),  Nilai  Jarringan Komputer  (Jarkom),  dan  Nilai  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objek  (RPLBO),data  tersebut  nantinya akan digunakan sebagai pembentuk model yang nantinya akan diteliti.

## 2.4 Analisis
2.4.1 Data Preprocessing
Pada tahap ini, data akan mengalami transformasi melalui penerapan metode pengelompokan berdasarkan label. Selain  itu,  proses transformasi juga  dilakukan  dengan  menerapkan  normalisasi min-max ,  sebelum  melakukan klasifikasi, data perlu melewati tahap preprocessing , yang mencakup langkah-langkah sebagai berikut : a. Data Selection
Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai,  peneliti  kemudian  melanjutkan  ke  tahap  data selection .  Data selection merupakan  proses  pemilihan  atribut-atribut  tertentu  dari  kumpulan  data  yang  lebih  besar.  Dalam penelitian  ini,  penulis  memilih  atribut-atribut  yang  berpengaruh  terhadap  kelulusan  mahasiswa  Teknik Informatika,  yaitu  Jenis  Kelamin,  Indeks  Prestasi  kumulatif,  Asal  Sekolah,  Jalur  Masuk,  Nilai  Sistem Informasi (SI), Nilai Jarringan Komputer (Jarkom), dan Nilai Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek (RPLBO).
b. Transformasi Data
Dikarenakan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  hanya  dapat  digunakan  pada  data  yang  berupa  angka, maka  poses transformasi data  bertujuan  untuk  mengubah  atribut-atribut non-numerik menjadi  nilai  angka, sehingga data tersebut dapat diolah menerapkan metode K-nearest Neighbor (K-NN).
Tabel 1. Transformasi Jenis Kelamin
Pada tabel 1 penulis melakukan Transformasi data dari atribut nominal berubah menjadi numeric seperti Jenis kelamin P berubah menjadi 1 , dan Jenis Kelamin L berubah menjadi 2.
Tabel 2. Transformasi Jalur Masuk
Pada tabel 2 penulis melakukan Transformasi data dari atribut nominal berubah menjadi numeric seperti Jalur  Masuk  PBUD    berubah  menjadi  1  ,  Jalur  Masuk  SNMPTN    berubah  menjadi  2,  Jalur  Masuk  SBMPTN berubah menjadi 3, dan Jalur Masuk UMUM  berubah menjadi 4.
Tabel 3. Transformasi Asal Sekolah
Pada tabel 3 penulis melakukan Transformasi data dari atribut nominal berubah menjadi numeric seperti Asal  Sekolah  MAN    berubah  menjadi  1  ,  Asal  Sekolah  SMK    berubah  menjadi  2,  dan  Asal  Sekolah  SMA berubah menjadi 3.
Proses tranformasi juga  melibatkan  normalisasi min-max ,  dimana  data  diubah  menjadi  rentang  antara  0 dan 1. Metode ini mempertahankan korelasi dengan data asli dan dapat diaplikasikan menggunakan rumus yang telah ditetapkan sebelumnya.
( ) (          )(                 )
(1)

## 2.5 Data Mining
Setelah data dikumpulkan dan diproses dalam tahap pengumpulan data dan preprocessing data, selanjutnya akan dilakukan  pengolahan  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN).  Detail  penggunaan  algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN) dapat dilihat pada flowchart yang terdapat pada Gambar 2 dibawah ini.
No Jenis Kelamin Keterangan 1 P 1 2 L
2 No Jalur Masuk Keterangan 1 PBUD 1 2 3 4 SNMPTN SBMPTN UMUM 2 3 4
No
Asal Sekolah Keterangan 1 MAN 1 2 3 SMK SMA 2 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 922-930 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3914
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Berdasarkan  Gambar  2  diatas  Penjelasan  berikut  ini  menggambarkan  bagaimana  proses  perhitungan dilakukan menggunakan algortima K-Nearest Neighbor (K-NN). a. Pada  proses pertama, nilai k diputuskan/ditetapkan.
b. Melakukan perhitungan jarak Euclidean data testing dan data uji.
(    )   √∑ (       ) (2)
Keterangan d(x,y) = Jarak data x ke y Xi = data testing ke-1 Yi = data training ke-1 c. Golongkan data menggunakan perhitungan jarak Euclidean.
d. Membentuk kluster tetangga terdekat dengan mengurutkan data berdasarkan jarak terkecil.
e. Memilih label yang paling sering muncul di antara K tetangga dan menggunakan sebagai hasil prediksi.
2.6 Evaluasi
Evaluasi  kinerja  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN) r memakai  7  parameter  yaitu  Jenis  Kelamin,  Indeks Prestasi kumulatif, Asal Sekolah, Jalur Masuk, Nilai Sistem Informasi (SI), Nilai Jarringan Komputer (Jarkom), dan Nilai Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek (RPLBO). Tahapan evaluasi menggunakan Confusion Matrix yang  dapat  diterapkan  menggunakan  perangkat  lunak  Rapidminer. Confusion  Matrix digunakan  untuk mengukur tingkat akurasi, presisi, dan recall.

## 2.7 Kesimpulan
Kesimpulan  dapat  ditarik  dari  hasil  perhitungan  menerapkan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  yang menghasilkan nilai-nilai akurasi, presisi, dan recall .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  analisis  ini,  data  yang  digunakan  berasal  dari  Pusat  Teknologi  Informasi  dan  Pangkalan  Data  (PTIPD) Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau.  Berikut  adalah  tabel  kelulusan  mahasiswa  Teknik Informatika dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 922-930 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3914
Tabel 4. Dataset Kelulusan mahasiswa
No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 1 L 2,75 MAN SBMPTN 3,00 2,00 2,30 Tidak Tepat Waktu 2 L 2,54 MAN PBUD 3,30 2,70 2,30 Tidak Tepat Waktu 3 L 2,59 MAN SBMPTN 3,30 2,30 2,30 Tidak Tepat Waktu 4 L 2,75 SMK SBMPTN 3,70 2,30 3,30 Tidak Tepat Waktu 5 L 2,61 SMA SBMPTN 3,70 3,20 3,00 Tidak Tepat Waktu 6 L 3,29 SMA SNMPTN 4,00 3,70 3,00 Sedang 7 L 2,81 SMA SNMPTN 4,00 4,00 4,00 Tidak Tepat Waktu 8 L 2,80 SMA SNMPTN 4,00 3,0 3,00 Tidak Tepat Waktu 9 P 3,28 SMA SNMPTN 3,70 3,30 3,70 Sedang 10 L 3,14 SMA SBMPTN 3,70 2,70 2,70 Tidak Tepat Waktu -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 612 P 3,64 MAN SNMPTN 2,70 2,30 3,00 Sedang 613 L 3,54 SMK PBUD 3,00 2,70 3,50 Sedang
Pada  Tabel  4  diatas  ini  merupakan  tabel  dataset  kelulusan  mahaiswa  teknik  informatika,  Sebelum menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  untuk  perhitungan,  peneliti  melaksanakan  langkah preprocessing atau transformasi data seusai dengan konteks permasalahan yang ada, dengan mengadaptasi data agar sesuai dengan algoritma yang dipergunakan. Data yang berhasil melalui tahap transformasi data kemudian ditampilkan dalam tabel 5.
Tabel 5. Dataset Kelulusan mahasiswa No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 1 2 2,75 1 3 3,00 2,00 2,30 Tidak Tepat Waktu 2 2 2,54 1 1 3,30 2,70 2,30 Tidak Tepat Waktu 3 2 2,59 1 3 3,30 2,30 2,30 Tidak Tepat Waktu 4 2 2,75 2 3 3,70 2,30 3,30 Tidak Tepat Waktu 5 2 2,61 3 3 3,70 3,20 3,00 Tidak Tepat Waktu 6 2 3,29 3 2 4,00 3,70 3,00 Sedang 7 2 2,81 3 2 4,00 4,00 4,00 Tidak Tepat Waktu 8 2 2,80 3 2 4,00 3,0 3,00 Tidak Tepat Waktu 9 1 3,28 3 2 3,70 3,30 3,70 Sedang 10 2 3,14 3 3 3,70 2,70 2,70 Tidak Tepat Waktu -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 612 1 3,64 1 2 2,70 2,30 3,00 Sedang 613 2 3,54 2 1 3,00 2,70 3,50 Sedang
Berdasarkan  tabel  5  diatas  ini  merupakan  tabel  dataset  kelulusan  mahasiswa  teknik  informatika Universitas  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  yang  telah  di  preprocessing  pada  atribut  Jenis  Kelamin,  Asal  Sekolah, Jalur Masuk.

## 3.1 Pengolahan Data
Sistem  yang  dimanfaatkan  untuk  melakukan  klasifikasi  status  kelulusan  mahasiswa  dalam  jurusan  Teknik Informatika  melibatkan  penggunaan  data  numerik  dan  non-numerik.  Setelah  data  terkumpul,  penulis  akan menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  untuk  mengolah  data  tersebut  yang  menciptakan  hasil akurasi,  presisi,  dan recall .  Berikut  langkah-langkah  dalam  meproses  data  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
a. Data  dibagi  dalam  rasio  80  data  untuk  pelatihan  ( training )  dan  20  data  untuk  pengujian  ( testing ),  yang diperlihatkan dalam Tabel 6 sebagai data training dan Tabel 7 sebagai data testing .
Tabel 6. Dataset Training No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 1 2 2,75 1 3 3,00 2,00 2,30 Tidak Tepat Waktu 2 2 2,54 1 1 3,30 2,70 2,30 Tidak Tepat Waktu 3 2 2,59 1 3 3,30 2,30 2,30 Tidak Tepat Waktu 4 2 2,75 2 3 3,70 2,30 3,30 Tidak Tepat Waktu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 5 2 2,61 3 3 3,70 3,20 3,00 Tidak Tepat Waktu 6 2 3,29 3 2 4,00 3,70 3,00 Sedang 7 2 2,81 3 2 4,00 4,00 4,00 Tidak Tepat Waktu 8 2 2,80 3 2 4,00 3,0 3,00 Tidak Tepat Waktu 9 1 3,28 3 2 3,70 3,30 3,70 Sedang 10 2 3,14 3 3 3,70 2,70 2,70 Tidak Tepat Waktu -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 489 1 3,24 2 3 3,70 1,70 2,30 Tidak Tepat Waktu 490 2 3,66 3 3 3,00 3,30 3,70 Sedang
Berdasarkan  tabel  6  diatas  merupakan  dataset  training  yang  mana  pembagian  data  set  dengan  rasio  80:20. Data training diatas dari data no 1 – 490.
Tabel 7. Dataset Testing No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 491 2 3,30 2 2 4,00 3,30 3,30 Tidak Tepat Waktu 492 2 2,77 3 3 3,70 2,70 4,00 Tidak Tepat Waktu 493 1 3,22 1 3 3,00 2,70 2,70 Sedang 494 2 3,08 3 2 3,70 3,00 4,00 Tidak Tepat Waktu 495 1 3,68 3 2 3,00 3,00 3,30 Sedang 496 2 2,89 2 3 3,70 3,70 3,30 Tidak Tepat Waktu 497 1 3,31 3 4 2,70 3,00 3,30 Sedang 498 1 3,25 1 3 3,70 2,70 2,30 Sedang 499 1 3,27 2 3 3,00 4,00 2,30 Sedang 450 1 3,26 3 2 3,30 1,70 2,30 Sedang -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 612 1 3,64 1 2 2,70 2,30 3,00 Sedang 613 2 3,54 2 1 3,00 2,70 3,50 Sedang
Berdasarkan tabel 6 diatas merupakan dataset testing yang mana pembagian data set dengan rasio 80:20. Data testing diatas dari data no 490 - 613.
b. Hasil normalisasi min-max dari data training dan testing ditampilkan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 8. Dataset Training No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 1 1 0,17 0 0,66 0,66 0,33 0,43 Tidak Tepat Waktu 2 1 0 0 0 0,76 0,56 0,43 Tidak Tepat Waktu 3 1 0,04 0 0,66 0,76 0,43 0,43 Tidak Tepat Waktu 4 1 0,17 0,5 0,66 0,9 0,43 0,76 Tidak Tepat Waktu 5 1 0,05 1 0,66 0,9 0,74 0,66 Tidak Tepat Waktu 6 1 0,62 1 0,33 1 0,9 0,66 Sedang 7 1 0,22 1 0,33 1 1 1 Tidak Tepat Waktu 8 1 0,21 1 0,33 1 0,66 0,66 Tidak Tepat Waktu 9 0 0,61 1 0,33 0,9 0,76 0,9 Sedang 10 1 0,5 1 0,66 0,9 0,56 0,56 Tidak Tepat Waktu -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 489 0 0,58 0,5 0,66 0,9 0,23 0,43 Tidak Tepat Waktu 490 1 0,93 1 0,66 0,66 0,76 0,9 Sedang
Berdasarkan  tabel  8  diatas  dilakukannya  proses  normalisasi  min-max  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil akurasi yang lebih akurat .[19] pada dataset training kelulusan mahasiswa tekni informatika.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 922-930 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3914
Tabel 9. Dataset Testing No Jenis kelamin IPK Asal Sekolah Jalur Masuk Nilai_SI Nilai_Jar kom Nilai_RPLBO Semester 491 1 0,52 0,35 0,33 1 0,74 0,68 Tidak Tepat Waktu 492 1 0 0,71 0,66 0,88 0,52 1 Tidak Tepat Waktu 493 0 0,44 0 0,66 0,60 0,52 0,40 Sedang 494 1 0,30 0,71 0,33 0,88 0,63 1 Tidak Tepat Waktu 495 0 0,90 0,71 0,33 0,60 0,63 0,68 Sedang 496 1 0,11 0,35 0,66 0,88 0,88 0,68 Tidak Tepat Waktu 497 0 0,53 0,71 1 0,49 0,63 0,68 Sedang 498 0 0,47 0 0,66 0,88 0,52 0,22 Sedang 499 0 0,49 0,35 0,66 0,60 1 0,22 Sedang 450 0 0,48 0,71 0,33 0,72 0,15 0,22 Sedang -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 612 0 0,86 0 0,33 0,49 0,37 0,54 Sedang 613 1 0,76 0,35 0 0,60 0,52 0,77 Sedang
Berdasarkan  tabel  9  diatas  dilakukannya  proses  normalisasi  min-max  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil akurasi yang lebih akurat .[20] pada dataset testing kelulusan mahasiswa tekni informatika
c. Penerapan  metode  euclidean  distance  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara  data training dan  data testing . Berikut adalah contoh perhitungan jarak antara data testing 491 dengan data training 1 adalah .
Distance = √(     ) (           ) (        ) (           ) (        )
(           ) (           )
Selanjutnya adalah contoh perhitungan jarak antara data latih 491 dengan data uji 2 adalah.
Distance = √(     ) (        ) (        ) (        ) (        )
(           ) (           )
Selanjutnya adalah contoh perhitungan jarak antara data latih 491 dengan data uji 3 adalah.
Distance = √(     ) (           ) (        ) (           ) (        )
(           ) (           )
Setelah selesai menghitung jarak dari data latih 491 ke beberapa data uji. Lakukanlah perhitungan jarak dari data testing berikutnya dengan menerapkan proses perhitungan yang sama seperti pada data seblumnya.

## 3.2 Evaluasi
Setelah  menyelesaikan  proses  pemodelan K-Nearest  Neighbor (K-NN),  dilakukan  pengujian  akurasi  untuk mengevaluasi  performa  model  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  yang  telah  dimodelkan  sebelumnya. Akurasi diukur menggunakan confusion matrix melalui pengunaan alat Rapidminer. Hasil dari confusion matrix tersebut dipresentasikan dalam bentuk gambar dengan menampilkan beberapa percobaan dari nilai k.
Gambar 3. Evaluasi K =3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 5. Evaluasi K =7
Berdasarkan  hasil  dari  seluruh  percobaan  yang  telah  dilaksanakan  dari  K  =  3,    K=  5,  K  =  7,  diketahui bahwa  klasifikasi  yang  terbaik  tercapai  ketika  menggunakan  nilai  k  =  3.  Pada  kondisi  ini,  diperoleh  akurasi sebesar  93,06%,  presisi  99,09%  dan  recall  99,58%.  Dari  hasil  percobaan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan nilai k dalam proses  klasifikasi berpenngaruh pada tingkat akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  data  mining  telah  berhasil  menghasilkan  model  klasifikasi dengan  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dalam  mengklasifikasikan  status  kelulusan mahasiswa  pada  program  studi  Teknik  Informatika  di  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau. Terdapat variasi akurasi hasil pengujian yang dilakukan dari k = 3, k = 5, dan k = 7 menunjukkan evalusai K= 3 memiliki hasil tertinggi dengan akurasi 93,06%, presisi 99,09%, dan recall 99,58%. Dari eksperimen yang telah dilakukan,  terungkap  bahwa  nilai  k,  dan  tahapan preprocessing data  seperti transformasi data  dan  normalisasi min-max yang  digunakan  memiliki  pengaruh  pada  hasil  akhir  yang  diperoleh.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut, disarankan untuk  menerapkan  pendekatan  normalisai data yang berbeda dan mencoba rasio data selain 80 data testing dan 20 data uji.

## REFERENCES
[1]  Muhammad  Hasan,  Tuti  Khairani  Harahap,  Inanna,  Uswatun  Khasanah,  Badroh  Rif’ati,  A  A  Musyaffa, Susanti, Sitti Hajerah Hasyim, Nuraisyiah, Ahmad Fuadi, Muh. Suranto, Fakhrurrazi, Nur Arisah, Ahmad Zaki, Cahya Edi Setyawan, Ebook Landasan Pendidikan . 2021. [Online]. Available: http://repository.uinjambi.ac.id/10882/1/EBOOK LANDASAN PENDIDIKAN %281%29.pdf#page=50
[2]  Z.  S.  Imelia  Rosa  Br  Sinuhaji,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK MENENTUKAN  MAHASISWA  BERPRESTASI  DI  STMIK  KRISTEN  NEUMANN  INDONESIA,” CAHAYAtech , vol. 3, no. 11, p. 140, 2018, doi: 10.47047/ct.v6i2.10.
[3]  R.  Situmorang et  al. ,  “MODEL  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  (  K-NN  )  DAN  NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA,” vol. 7, no. 1, pp. 250–254, 2023.
[4]  A. Putri, C. S. Hardiana, E. Novfuja, and ..., “Komparasi Algoritma K-NN, Naive Bayes dan SVM untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tingkat  Akhir,” …  Indones.  J.  … ,  vol.  3,  no.  April,  pp.  20–26,  2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/610
[5]  R. Muliono, J. H. Lubis, and N. Khairina, “Analisis Algoritma K-Nearest Neighbors dalam Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” Semant. (Seminar Nas. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 12–16, 2019.
[6]  I.  P.  J.  Tafonao,  A.  F.  K.  Sibero,  and  D.  Mining,  “Sistem  Informasi  Universitas  Sari  Mutiara  Indonesia Menggunakan K- Nearest Neighbors,” vol. 7, no. 1, pp. 83–90, 2022.
[7]  M.  F.  Abadi,  “KLASIFIKASI  LAMA  STUDI  MAHASISWA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- NEAREST  NEIGHBOR,” J.  Teknol.  Pint. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  1–17,  2022,  [Online].  Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipintar/article/view/247%0Ahttp://teknologipintar.org/index.p hp/teknologipintar/article/download/247/234
[8]  A.  J.  Nathan  and  A.  Scobell,  “Model  Algoritma  K-nearest  Neighbor  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa,” Foreign Aff. , vol. 91, no. 5, pp. 1–9, 2022.
[9]  L.  Anshori, R. R. M. Putri, and Tibyani, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Rekomendasi Keminatan Studi (Studi Kasus : Jurusan Teknik Informatika Universitas Brawijaya),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 7, pp. 2745–2753, 2018, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/321097020_Implementasi_Metode_K- Nearest_Neighbor_untuk_Rekomendasi_Keminatan_Studi_Studi_Kasus_Jurusan_Teknik_Informatika_Uni versitas_Brawijaya
[10]  O.  S.  D.  Putri  and  Y.  P.  P.  Anggi,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor pada Jurusan Sistem Informasi Institut XYZ,” Semin. Nas. Tek. Elektro, Sist. Informasi, dan Tek. Inform. , pp. 199–206, 2023.
[11]  B. Basuki, A. Nazir, S. K. Gusti, L. Handayani, and I. Iskandar, “Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, p. 510, 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5800.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[12]  N.  Nursobah,  S.  Lailiyah,  B.  Harpad,  and  M.  Fahmi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Perkiraan Hujan dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2564.
[13]  H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[14]  D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Memprediksi  Prestasi  Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan dan Ekonomi,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 1, pp. 56–67, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.56-67.
[15]  D.  Safitri,  S.  S.  Hilabi,  and  F.  Nurapriani,  “Analisis  Penggunaan  Algoritma  Klasifikasi  Dalam  Prediksi Kelulusan Menggunakan Orange Data Mining,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 8, no. 1, pp. 75–81, 2023, doi: 10.36341/rabit.v8i1.3009.
[16]  LOUIS  MADAERDO  SOTARJUA  and  DIAN  BUDHI  SANTOSO,  “Perbandingan  Algoritma  Knn, Decision Tree, Dan Random Forest Pada Data Imbalanced Class Untuk Klasifikasi Promosi Karyawan,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 192–200, 2022, doi: 10.24252/instek.v7i2.31385.
[17]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[18]  Manarul  Hidayat*;  Ahmad  Faqih;  Tati  Suprapti,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK PREDIKSI KETEPATAN KELULUSAN,” vol. 10, no. 2, 2022.
[19]  R. Bahtiar, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor,” J.  Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  200–214,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim203
[20]  R.  Iriane,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Pangan Hewan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Media Online , vol. 3, no. 5, pp. 509–515, 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/klik