## PREDIKSI KETEPATAN WAKTU STUDI MAHASISWA BIDIK MISI MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOUR
Dedy Priyambodo 1) , Aryo Nugroho 2) , dan Badrus Zaman 3)
1, 2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama, Surabaya
3) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, Surabaya e-mail: dedy.priyambodo@fik.narotama.ac.id 1) , aryo.nugroho@narotama.ac.id 2) , badruszaman@fst.unair.ac.id 3)

## ABSTRAK
Program  Beasiswa  Bidikmisi  adalah  program  bantuan  Kementerian  Pendidikan dan  Kebudayaan melalui Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan mulai tahun 2010. Program tersebut ditujukan bagi mahasiswa yang memiliki perokonomian kurang mampu, na- mun berpotensi untuk melanjutkan ke jenjang yang lebih tinggi (pendidikan tinggi). Dilihat dari jumlah mahasiswa  bidikmisi  yang  diterima  di  perguruan  tinggi  dan  data  histori  pendidikan  mahasiswa didapatkan data yang dapat memprediksi dan  menentukan pola kelulusan mahasiswa penerima bidi- kmisi  pada  sebuah  perguruan  tinggi  sehingga  dapat dijadikan acuan  kemungkinan  ketepatan  waktu kuliah mahasiswa penerima bidikmisi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi ketepatan lulus  mahasiswa  penerima  beasiswa  bidikmisi  jenjang  sarjana  pada  sebuah  universitas  dengan menggunakan atribut jenis kelamin, nilai TOEFL, indeks prestasi semester 1 hingga semester 4, rata- rata nilai ijazah SMA, rata-rata nilai ujian nasional, program studi, nilai prestasi keaktifan organisasi. Uji coba dilakukan dengan percentage split data training dan evaluasi 60-40, 70-30, 80-20, dan 90-10, dengan variasi nilai k sebesar 3, 5, 7, 9, 11, 13, dan 15. Hasil dari uji coba didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 93.93% pada percentage split 70-30 dan nilai k=15.

## Kata Kunci: Data mining, Prediksi, Kelulusan Mahasiswa, K-Nearest Neighbour

## ABSTRACT
The Bidikmisi Scholarship Program is a program of assistance from the Ministry of Education and Culture through the Directorate General of Higher Education of the Ministry of Education and Culture starting in 2010. The program is intended for students who are economically disadvantaged but have the potential to continue to a higher level (higher education). Judging from the number of Bidikmisi students accepted at tertiary institutions and historical data on student education, data is obtained that can predict and determine the graduation pattern of Bidikmisi recipient students at a university so that it can be used as a reference for the possible timeliness of Bidikmisi recipient students' lectures.  The purpose of this study was to predict the accuracy of passing students receiving Bidikmisi scholarships at the undergraduate level at a university by using gender, TOEFL scores, the semester achievement index attributes from semesters 1 to 4, average rating of senior high school, grade national average, study programs, organizational activity achievement scores. The trial was conducted with a percentage split of training data and evaluation of 60-40, 70-30, 80-20, and 90-10, with variations in k values of 3, 5, 7, 9, 11, 13, and 15. The results of the test try  to get the highest accuracy value of 93.93% on a percentage split of 70-30 and the value of k = 15.
Keywords: Data mining, Classification, Student Graduation, K-Nearest Neighbour

## 1. P ENDAHULUAN
Program  Beasiswa  Bidikmisi  adalah  program bantuan  Kementerian  Pendidikan  dan  Ke- budayaan  melalui  Direktorat  Jendral  Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan mulai tahun 2010 [1]. Program tersebut ditujukan bagi mahasiswa yang memiliki perokonomian ku- rang  mampu,  namun  berpotensi  untuk  melanjut- kan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  (pendidikan tinggi) [2]. Pendidikan tinggi adalah jenjang pen- didikan pada jalur pendidikan formal setelah pen- didikan  menengah  yang  dapat  berupa  program pendidikan  diploma,  sarjana,  magister,  spesialis, dan doktor, yang diselenggarakan oleh perguruan tinggi  [3].  Program  sarjana  diarahkan  pada  hasil lulusan  yang  menguasi  dasar-dasar  ilmiah  dan keterapilan  dalam  bidang  keahlian  tertentu  se- hingga  mampu  menemukan,  memahami,  men- jelaskan dan merumuskan cara penyelesaian  ma- salah  yang  ada  di  kawasan  keahliannya.  Dilihat dari banyaknya peminat dari tiap tahun akademik perguruan  tinggi  dapat  memperhatikan  berbagai faktor  yang  berpengaruh  terhadap  pengelolaan daya tampung mahasiswa, salah satunya ketepatan  dari  ma-sa  studi  mahasiswa  sesuai dengan  waktu  yang  telah  ditentukan.  Masa  studi adalah waktu studi terjadwal yang harus ditempuh oleh  mahasiswa  sesuai  dengan  rentang  wak-tu yang dipersyaratkan.
Data mahasiswa bidikmisi dimungkinkan un- tuk menghasilkan sebuah data yang dapat diolah sehingga dapat dilakukan prediksi ketepatan lulus mahasiswa  jalur  bidikmisi.  Prediksi  yang  dil- akukan dapat dijadikan acuan untuk memberikan perlakuan khusus untuk mahasiswa sehingga ma- hasiswa tersebut dapat lulus tepat waktu.
Untuk  mendapatkan  prediksi  ketepatan  waktu lulus mahasiswa dibutuhkan sebuah metode pen- golahan  data  yang  telah  tersedia.  Hasil  dari pengelolaan  pola  dapat  dianalisis  dengan menggunakan  konsep  data  mining.  Data  mining, sering juga disebut Knowledge Discovery In Da- tabase  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan  da- lam data berukuran besar [4].
Data  mining  juga  disebut  sebagai  serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa penge- tahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual  dari  suatu  kumpulan  data.  Terdapat  dua metode  dalam  pengolahan  data.  Metode  tersebut
adalah metode klasifikasi dan klasterisasi. Klasifi- kasi adalah  suatu cara dalam Data Mining untuk mengklasifikasikan  data  yang  akan  kita  analisis. Data  yang  diklasifikasikan  dengan  pola  terawasi selalu  memiliki  label  di  setiap  kelasnya  [5]. Metode  Klasifikasi  mempu  mengolah  dataset dengan  pelatihan  data  yang  sangat  cepat,  efektif dan memiliki nilai komputasi yang kompleks ada- lah k Nearest Neighbor. k Nearest Neighbor ada- lah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Data  pembelajaran  diproyeksikan  ke  ruang  ber- dimensi  banyak,  dimana  masing-masing  dimensi merepresentasikan fitur dari data.Percentage split merupakan  teknik  mengevaluasi  dari  hasil  train- ing data dimana cara ini akan menemukan akurasi terbaik  dengan  memanfaatkan  angka  dalam prosentasenya [4].
KNN merupakan metode untuk mengklasifikasi dokumen  dengan  menentukan  nilai  K-nearest neighbor  untuk  menentukan  label  dokumen.  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  model ruang  vektor  yang  berfungsi  untuk  mengklasifi- kasikan suatu objek [6]. Pada dasarnya, klasifikasi KNN  akan  didasarkan  pada  hipotesis  dimana dokumen uji d akan memiliki kategori atau label yang  sama  dengan  kategori  dokumen  pelatihan yang  bermain  dalam  lingkup  yang  melingkupi dokumen  uji  [7].  Jadi  KNN  harus  mencocokkan seluruh  dokumen  untuk  menguji  dokumen  satu per  satu,  KNN  memiliki  kelemahan  dalam penggunaan waktu proses pengklasifikasian.
Penelitian  sebelumya  pernah  dilakukan  oleh Aryo  Nugroho  pada  tahun  2021  dengan  judul  A Decision Guidance for Solving Success Rate Po- litical  Campaign  Using  Distance  Weighted  kNN in  Nassi-Shneiderman  Framework  [8].  Data  dio- lah dengan pemodelan yang dibangun menggunakan  machine  learning  dengan  metode klasifikasi  k  Nearest  Neighbor  (kNN)  dan  Dis- tance Weighted kNN (kNN). Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  DWkNN  pengembangan model  telah  berhasil  memberikan  akurasi  yang lebih  baik.  Hasil  ini  dapat  dicapai  dalam  tahap pelatihan dan pengujian. Pilihan k = 2 adalah dil- akukan  dengan  prinsip  kehati-hatian  untuk menghindari kemungkinan overfitting saat menggunakan k = 1. Namun, k = 2 menunjukkan hasil  yang  baik  untuk  keseluruhan.  Himpunan data. Tahapan pengujian menggunakan cross-val- idation  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  baik  di
berbagai  n-fold  skenario  antara  5  dan  20,  dan dapatkan hasil terbaik pada 20 kali lipat.
Penelitian  selanjutnya  penah  dilakukan  oleh Novita  priandini  pada  tahun  2017  dengan  judul Categorizing document by fuzzy C-Means and K- nearest neighbors approach [9]. Dalam penelitian ini  mengelola  beberapa  dokumen  dengan mengkategorikan  merupakan  salah  satu  aplikasi Information  Retrieval,  karena  melibatkan  text mining dalam prosesnya. Sedangkan teknik kate- gorisasi  dapat  dilakukan  baik  dengan  metode Fuzzy C-Means (FCM) maupun K Nearest Neigh- bors  (KNN).  hasil  penelitian  ini  adalah  penge- lompokan  dokumen  pelatihan,  dihasilkan  empat cluster dengan rincian 57 dokumen pada cluster 1, 26  dokumen  pada  cluster  2,  20  dokumen  pada cluster 3, dan 57 dokumen pada cluster 4. Dari 20 dokumen pengujian yang diuji, 14 dokumen tidak memiliki  relevansi.  ke  kategori  sebenarnya.  Se- dangkan  6  dokumen  tidak  memiliki  relevansi dengan kategori sebenarnya. Hasil evaluasi sistem menunjukkan  nilai  sistem  Precision  Recall  sebe- sar 0,7. Menggabungkan dua metode menghasilkan F-measures 0,7. Dengan nilai-nilai tersebut  sudah  cukup  membuat  sistem  memiliki ukuran keberhasilan yang cukup baik.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Niki Dwi Ayuningtyas pada tahun 2020 dengan judul Prob- lematika Mahasiswa Bidikmisi Prodi Pendidikan Sejarah Angkatan 2013—2017 [10]. Penelitian ini berfokus untuk mendeskripsikan mengenai prob- lematika  yang  dihadapi  mahasiswa  bidikmisi selama  masa  studi.  Metode  dalam  penelitian  ini menggunakan  deskriptif  kualitatif  dengan  pen- dekatan  studi  kasus.  Pengumpulan  data  dalam penelitian  ini  menggunakan  observasi,  wa- wancara,  dan  dokumentasi.    Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  setiap  mahasiswa  memiliki masalah yang berbeda dengan mahasiswa lainnya dalam  menempuh  masa  studi.  Untuk  kelulusan, jika  dibandingkan  lebih  banyak  mahasiswa  bidi- kmisi yang tidak tepat waktu.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi ketepan  waktu  lulus  dari  mahasiswa  bidikmisi jenjang sarjana pada sebuah universitas. Kemudian,  dari  hasil  klasifikasi  ketepatan  kelu- lusan  mahasiswa  dapat  dijadikan  sebagai  bahan evaluasi  untuk  percepatan  kelulusan  mahasiswa bisikmisi jenjang sarjana .

## 2. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  eksperimen  untuk menentukan klasifikasi ketepatan waktu kelulusan
mahasiswa bidikmisi jenjang sarjana berdasarkan atribut  jenis  kelamin,  rata-rata  nilai  ijazah,  rata- rata nilai UN, nilai toefl, nilai prestasi organisasi, program  studi  mahasiswa  dan  indek  prestasi semester  1  sampai  dengan  4  mahasiswa.    Tahap penelitian  menggunakan  teknik  data  mining dengan metode K-Nearest Neighbor. Sedangkan, untuk  pengujian  nilai  akurasi  dari  metode menggunakan presentase split untuk mencari nilai optimal dari metode yang digunakan. Secara garis besar  penelitian  dilakukan  dengan  5  tahap,  yaitu pengumpulan  data,  pra  proses  data,  pemodelan data,  uji  coba,  dan  evaluasi  [11].  Tahapan  ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1 .  Tahap Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah prosedur  yang siste- matik  dan  standar  untuk  memperoleh  data  yang diperlukan.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  observasi  dokumen  dan  laporan  yang  ada pada sebuah perguruan tinggi negeri di kota Sura- baya. Data yang dikumpulkan adalah data histori pendidikan  mahasiswa  bidikmisi  jenjang  sarjana mulai tahun 2013 sampai dengan tahun 2017.

## B. Pra Proses Data
Tahap  pra  proses  data  adalah  tahap  mentrans- formasikan  data  mentah  kedalam  format  data yang  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  dalam penelitian.  Proses  ini  bertujuan  menyiapkan  dan dan mengolah data dengan teknik-teknik tertentu sehingga  terbentuk  data  yang  siap  diolah  pada proses selanjutnya. Teknik yang dilakukan dalam proses ini diantaranya adalah:
1) Data Validation Data  validation, untuk  mengidentifikasi  dan menghapus  data  yang  ganjil (outlier/noise), data yang tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap (missing value). Missing data terlihat .

## 2) Data integration and Transformation
Data  integration  and  Transformation, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma. Data yang digunakan dalam penulisan ini ber- nilai kategorikal.
3) Data size reduction and dicrtization Data  size  reduction  and  dicrtization, untuk memperoleh  data  set  dengan  jumlah  atribut dan record yang lebih sedikit tetapi bersifat in- formatif.

## C. Pemodelan Data
Tahap  pemodelan  data  adalah  pengolahan data  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor sesuai dengan tahapan yang diperlukan. Dalam tahap  ini  dilakukan  pemprosesan  data sebanyak 1593 data. Data tersebut adalah data dari hasil pra proses data. Data yang diperoleh selanjutnya  diolah  sesuai  dengan  langkah- langkah pada metode K-Nearest Neighbor un- tuk menghasilkan sebuah model.
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang mengelompokan data baru  berdasarkan  jarak  data  baru  itu kebeberapa  data/tetangga  (neighbor)  terdekat [12].  Teknik  K-Nearest  Neighbor  dengan melakukan  langkah-langkah  yaitu,  mulai input: Data training, label data traning, k, data testing.
a. Untuk  semua  data  testing,  hitung jaraknya ke setiap data training
b. Tentukan k data training yang jaraknyapaling dekat dengan data c. Testing
d. Periksa label dari k data ini
e. Tentukan  label  yang  frekuensinya palingbanyak
f. Masukan  data  testing  ke  kelas  dengan frekuensi paling banyak
Untuk menghitung jarak antara dua titik x dan y  bisa  digunakan  jarak  Euclidean  seperti  pada persamaan 1.
𝑑(𝑋 1 , 𝑋 2 ) =   ∑ | 𝑛 1𝑖 𝑛1 − 𝑛 2𝑖 𝑛 2 | 𝐼 …. (persamaan 1)
Yang mana 𝑋 1 , 1 = adalah atribute kategori, dan 𝑛 1j , 𝑛 1 mewakili frekuensi yang sesuai.

## D. Uji Coba
Tahap  ujicoba  adalah  tahap  dimana  dilakukan ujicoba dari model yang sudah diperoleh menggunakan beberapa skenario untuk mencari nilai optimal dalam penelitian. Ujicoba dilakukan dengan menggunakan  presentage  split.  Dengan  pengujian tersebut akan dihasilkan nilai persentase ideal dalam melakukan pengujian data dengan metode K-Nearest Neighbor.

## E. Evaluasi
Tahapan  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah tahap evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan menganalisa hasil dari pengujian menggunakan per- centage split dengan mencari nilai optimal sehingga dapat  disimpulkan  nilai  pengujian  terbaik  dalam proses uji coba yang dilakukan.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## F. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah  da-ta  mahasiswa  bidikmisi  pada  tahun 2013  hingga  2017  sebanyak  1593  data  dengan rincian  laki-laki  sebanyak  345  orang  (21.65%), sedangkan  perempuan  sebanyak  1.248  orang (78,34%). Data ini memiliki atribut nim, jenis ke- lamin,  nilai  toefl,  Indeks  Prestasi  Semester  1 hingga  semester  4,  rata-rata  nilai  ijazah  SMA, rata-rata  nilai  UN,  program  studi,  nilai  prestasi keaktifan organisasi, tanggal masuk mahasiwa, dan  tanggal  lulus  mahasiswa.  Dari  data  yang didapatkan jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu  sebanyak  1.503  orang  atau  94.35%, sedangkan yang molor sebanyak 90 orang atau 5.65%.  Rekapitulasi  data  yang  diperoleh  di- tunjukkan pada Tabel 1.

## T ABEL 1

## Rekapitulasi Hasil Perolahan Data

## G. Pra Proses Data
Pra  proses  data  dilakukan  untuk  mendapatkan data yang siap untuk diproses pada langkah selan- jutnya.  Pengolahan  data  menggunakan  teknik klasifikasi untuk mendapatkan data sesuai dengan kebutuhan  pengolahan  data.  Dimulai  dari eliminasi atribut yang tidak digunakan seperti nim
Tahun Angkatan Mahasiswa Laki Laki Perempuan MOLOR TEPAT MOLOR TEPAT 2013 24 33 19 159 2014 15 66 18 316 2015 5 78 9 346 2016 0 99 0 319 2017 0 25 0 62 JUMLAH 44 301 46 1202 TOTAL 1593
mahasiswa, tanggal masuk, dan tanggal lulus ma- hasiswa.
Sebelum dilakukan eliminasi pada tanggal ma- suk  dan  lulus  mahasiswa  dilakukan  transformasi data yaitu pengolahan data lama studi mahasiswa dengan  menghitung  lama  studi  mahasiswa menggunakan attribut tanggal masuk dan tanggal keluar. Selanjutnya melakukan pengkodean pada program  studi  mahasiswa,  jenis  kelamin  maha- siswa  dan  memberikan  label  kategori  kelulusan mahasiswa yaitu mahasiswa lulus tepat waktu dan lulus  melebihi  batas  waktu  studi  (terlambat). Setelah dilakukan proses tersebut data siap diolah pada  proses  selanjutnya.  Contoh  sebagian  data yang sudah siap diolah dapat dilihat pada Tabel 2. Data-data  ini  memiliki  11  atribut,  yaitu  Kode Prodi,  Jenis  Kelamin,  Nilai  Organisasi,  Nilai TOEFL,  Rata-rata  Nilai  Ijazah,  Rata-rata  nilai UN, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4, dan Class.
T ABEL 2 D ATASET S IAP O LAH M AHASISWA B IDIKMISI
K o d e P r o d i J e n is K e la m in N il a i O r g a n is a si N il a i T o e fl R a ta R a ta N il a i Ij a z a h R a ta R a ta N il a i U N IP S 1 IP S 2 IP S 3 IP S 4 C L A S S 7 1 100 360 88 75.2 2.6 3.15 3.14 3.05 molor
7 1 105 350 79.7 75.9 2.65 3.08 2.7 1.63 molor
4 2 223 347 84 84.8 2.17 2.66 2.64 2 TEPAT
4 2 174 477 87.5 86.3 3.31 3.18 3.38 3.44 TEPAT
20
1 168 377 83 80.7 3.39 3.38 3.31 3.22 TEPAT
20 2 262 360 91.3 90.3 3.41 3.43 3.45 3.44 molor
20 2 649 333 86.7 80.7 3.76 3.57 3.67 3.83 molor
30 2 106 393 84.5 84.5 2.14 2.84 2.14 2.58 TEPAT
10 2 294 350 82.7 77.7 3.16 3.7
3.35 3.87 TEPAT
20 1 277 357 82.5 79.3 2.78 2.82 3.18 3.24 TEPAT
Dst...

## H. Pemodelan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  dengan pengujian  data  kelulusan  mahasiswa  bidikmisi jenjang  sarjana  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor.  Metode  tersebut  digunakan  untuk memprediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa.  Setelah  melakukan  pengolahan  data awal,  data  menjadi  1593  mahasiswa  dengan jumlah kasus yang “tepat” waktu berjumlah 1503 mahasiswa  sedangkan  kasus  yang  “terlambat”
berjumlah  90  mahasiswa.  Dan  atribut  yang dipakai  dalam  eksperimen  yaitu;  jenis  kelamin, rata-rata  nilai  ijazah,  rata-rata  nilai  UN,  nilai Toefl,  nilai  Prestasi,  program  studi  mahasiswa, dan  IPK  dari  semester  1  sampai  4.  Hasil pengolahan data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2 .  Hasil Pengolahan Data
Dengan  mengklaster  k=1  dari  data  1593 mahasiswa,  10  dimensi  terdiri  dari  2  kelas  yaitu “TEPAT” dan “MOLOR”

## I. Uji Coba
Uji  Coba  dilakukan  dengan  menggunakan  28 skenario. Skenario ditentukan berdasarkan percentage  split ,  dan  nilai k .  Variasi percentage split data training dan data testing ada 4, yaitu 60- 40,  70-30,  80-20,  dan  90-10,  sedangkan  variasi nilai  k  ada  7,  yaitu  k=3,  k=5,  k=7,  k=9,  k=11, k=13,  dan  k=15.  Rincian  hasil  dari  uji  coba  ini ditunjukkan pada Tabel 3.

## T ABEL 3 R EKAP HASIL PENGUJIAN MENGGUNAKAN PRESENTAGE SPLIT
Skenario K Presentage % Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Total Number of Instances 1 K 3 60
78.02% 21.98%
637 2 K 5 82.10% 17.90% 637 3 K 7 85.40% 14.60% 637 4 K 9 90.58% 9.42% 637 5 K 11 93.72% 6.28% 637 6 K 13 93.72% 6.28% 637 7 K 15 93.88% 6.12% 637 8 K 3 70
62.34% 37.66%
478 9 K 5 65.90% 34.10% 478 10 K 7 77.62% 22.38% 478 11 K 9 88.91% 11.09% 478 12 K 11 93.72% 6.28% 478 13 K 13 93.72% 6.28% 478 14 K 15 93.93% 6.07%
478
15
K 3
80 60.19% 39.81% 319 16 K 5 63.95% 36.05% 319
17 K 7 76.49% 23.51% 319 18 K 9 86.52% 13.48% 319 19 K 11 91.85% 8.15% 319 20 K 13 91.85% 8.15% 319 21 K 15 91.85% 8.15% 319 22 K 3 90
44.65% 55.35% 159
23 K 5 53.46% 46.54% 159 24 K 7 59.12% 40.88% 159 25 K 9 67.30% 32.70% 159 26 K 11 77.36% 22.64% 159 27 K 13 88.68% 11.32% 159 28 K 15 92.45% 7.55% 159

## J. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari ke-28  skenario  yang  merupakan  kombinasi percentage  split dan  nilai k .  Dari  hasil  uji  coba didapatkan nilai akurasi terbaik pada skenario ke- 14  dengan  nilai  93.93%  yaitu  dengan  nilai percentage  split  70-30  dan  nilai  k=15.  Secara umum  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa semakin besar nilai k, maka nilai akurasi semakin baik.  Hal  ini  terlihat  dari  berbagai  skenario percentage  split,  nilai  akurasi  terbaik  terdapat pada nilai k=15. Hasil lengkap dari uji coba dapat dilihat pada Gambar 3.

## 4. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor  dapat  digunakan  sebagai pengolahan prediksi kelulusan mahasiswa
bidikmisi  jenjang  sarjana.  Pengujian  dilakukan menggunakan  28  skenario  dengan  hasil  nilai optimal  pada  pengujian  presentage  split    70-30 dengan hasil akurasi sebesar 93.93% dengan nilai k=15.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  “Permenristekdikti-6-2019-Bantuan-Biaya- Pendidikan-bagi-Mahasiswa-Miskin-Ber- prestasi.pdf.”
[2]  N. D. Ayuningtyas, J. Sayono, and E. S. An- dayani, “Problematika Mahasiswa 1B059idi- kmisi Prodi Pendidikan Sejarah Angkatan 2013—2017,” p. 7.
[3]  “PERATURAN PEMERINTAH
REPUBLIK INDONESIA NOMOR 66 TAHUN 2010.pdf.”
[4]  G. H. Herlambang, A. Nugroho, and B. Za- man, “KLASIFIKASI PERKIRAAN KELULUSAN MAHASISWA JENJANG MAGISTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” NJCA Nusant. J. Comput. Its Appl. , vol. 5, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[5]  Beni-Suef University et al. , “Credibility De- tection in Twitter Using Word N-gram Anal- ysis and Supervised Machine Learning Techniques,” Int. J. Intell. Eng. Syst. , vol.
13, no. 1, pp. 291–300, Feb. 2020, doi:
10.22266/ijies2020.0229.27.
[6]  A. R. Pratama, M. Mustajib, and A. Nugroho, “Deteksi Citra Uang Kertas dengan Fitur RGB Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Eksplora Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 163–172, 2020.
Gambar 3 Hasil pengujian menggunakan 28 skenario 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
[7]  “Rohman - 2015 - MODEL ALGORITMA
K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PR.pdf.”
[8]  A. Nugroho, S. Sumpeno, K. Fujisawa, and M. H. Purnomo, “A Decision Guidance for Solving Success Rate Political Campaign Using Distance Weighted kNN in Nassi- Shneiderman Framework”.
[9]  “Priandini et al. - 2017 - Categorizing docu- ment by fuzzy C-Means and K-neare.pdf.”
[10] “Ayuningtyas et al. - Problematika Maha- siswa 1B059idikmisi Prodi Pendidi.pdf.”
[11] B. Zaman, A. Justitia, K. N. Sani, and E. Purwanti, “An Indonesian Hoax News De- tection System Using Reader Feedback and Naïve Bayes Algorithm,” Cybern. Inf. Tech- nol. , vol. 20, no. 1, pp. 82–94, Mar. 2020, doi: 10.2478/cait-2020-0006.
[12] A. Sukma, B. Zaman, and E. Purwanti, “In- formation Retrieval Document Classification with K-Nearest Neighbor,” Rec. Libr. J. , vol.
1, no. 2, Art. no. 2, 2015, doi:
10.20473/rlj.V1-I2.2015.129-138.