## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (10) No (1) 2024, pp. 12-18

## IMPLEMENTASI METODE K-NEARST NEIGHBOR (K-NN) MEMPREDIKSI NILAI AKADEMIK MAHASISWA BERDASARKAN INDEKS PRESTASI SEMESTER
Dede Abdurahman 1 , Suhendri 2 , Deffy Susanti 3 , Dede Didin 4 1,2,3,4 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: dedeab@unma.ac.id

## ABSTRACT
This study focuses on developing a web-based application using the K-Nearest Neighbor (KNN) method to predict the  academic  performance  progression  of  students  quickly  and  accurately.  The  application  is  intended  for  the Faculty of Engineering at Majalengka University, aiming to assist in monitoring the possibility of grade decline or  improvement  for  students  in  the  future.  The  waterfall  system  development  method  is  employed  during  the application  creation  phase,  while  the  KNN  method  is  utilized  for  predicting  students'  academic  indices.  The research findings indicate that the application successfully predicts students' academic progress and effectively implements the KNN algorithm. Through this application, academic advisors can provide support to students at risk of declining grades. In conclusion, this application successfully integrates technology with the KNN approach, offering valuable predictions for students' academic advancement.
Keywords : Application, K-Nearest Neighbor, Waterfall.

## ABSTRAK
Perguruan  tinggi,  seperti  Universitas  Majalengka,  memiliki  peran  penting  dalam  memberikan  pendidikan akademik  dan  profesional.  Untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  akademik,  Fakultas  Teknik  Universitas Majalengka  merancang  aplikasi  berbasis  web  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk memprediksi perkembangan Indeks Prestasi (IP) mahasiswa. Dengan tujuan memantau dan membantu mahasiswa dalam merencanakan studi mereka, aplikasi ini menggabungkan teknologi informasi dan algoritma KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil memprediksi kemajuan IP mahasiswa secara akurat. Dosen pembimbing  akademik  dapat  menggunakan  prediksi  ini  untuk  memberikan  pendampingan  kepada  mahasiswa yang berpotensi mengalami penurunan nilai. Dengan pendekatan waterfall dalam pengembangan sistem aplikasi, serta implementasi metode KNN, aplikasi ini menjadi alat yang berharga dalam meningkatkan kualitas pendidikan di Fakultas Teknik Universitas Majalengka. Dengan demikian, aplikasi ini membawa manfaat bagi dosen, Fakultas Teknik, dan mahasiswa, membantu mereka dalam merencanakan strategi peningkatan prestasi akademik. Dengan pemanfaatan teknologi dan prediksi yang tepat, aplikasi ini mendukung pencapaian visi dan misi Fakultas Teknik untuk berperan aktif dalam pembangunan teknologi, ilmu pengetahuan, dan seni nasional.
Kata Kunci: Aplikasi, K-Nearst Neighbor, Waterfall.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 02-01-2024
Tanggal revisi : 16-01-2024
Tanggal terbit : 18-01-2024
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v10i1.8066
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2024 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perguruan  tinggi  swasta  selanjutnya  disebut  PTS adalah  perguruan  tinggi  yang  diselenggarakan  oleh Badan  Penyelenggara  Perguruan  Tinggi  Swasta. Perguruan  tinggi,  yang  meliputi  universitas,  bukan hanya menawarkan Pendidikan akademik tetapi juga memberikan kesempatan bagi pendidikan profesional dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni khusus. Universitas  adalah  perguruan  tinggi  yang  memiliki berbagai  macam  disiplin  ilmu  seperti  eksakta, humaniora, bahkan seni dan agama yang dikelompokkan ke fakultas-fakultas tertentu Misalnya, Fakultas  Ilmu Budaya yang menampung disiplin  ilmu  yang  berkaitan  dengan  sastra  dan budaya, seperti: Sastra Indonesia, Sastra Inggris, dan Antropologi. (Kemdikbud., 2011).
Evaluasi  pembelajaran  adalah  sebuah  proses pemberian  pertimbangan  tentang  arti  dan  nilai  atas suatu  tingkatan  prestasi  atau  pencapaian  suatu pembelajaran.  Pemberian  pertimbangan  dalam  hal ini  didasarkan  atas  hasil  pengukuran  dan  penilaian banyak  aspek  (input,  proses,  output,  outcome,  dan dampak).  Tujuan  utamanya  adalah  rekomendasi komprehensif terhadap pembelajaran atas informasi atau data hasil pengukuran dan penilaian yang telah dianalisis oleh Dr. Heryanto (Dr. Haryanto, 2020).
Evaluasi  Sistem  Pendidikan  adalah  evaluasi terhadap  layanan  pendidikan,  kinerja  satuan pendidikan, dan program pendidikan pada pendidikan  anak  usia  dini,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan  menengah  dalam  rangka  pemenuhan standar  nasional  Pendidikan  sebagai  bagian  dari proses  pengendalian,  penjaminan,  penetapan,  dan peningkatan mutu pendidikan secara berkelanjutan. Tujuan  evaluasi/  asesmen  yakni  menghasilkan informasi seputar proses pembelajaran ditinjau dari sumber  daya  manusia,  fasilitas  dan  situasi lingkungan yang berkontribusi memberikan pengaruh  terhadap  jalannya  proses  pembelajaran. Proses pembelajaran dan evaluasi/ asesmen menjadi bagian  yang  saling  mendukung.  Beberapa  bentuk asesmen  yang  telah  diterapkan  oleh  pendidik memiliki  hasil  yang  bervariasi.  Sebagaimana  telah tertuang dalam Undang-Undang Republik Indonesia (UU RI) Nomor 20 Tahun 2003 Pasal 58 (1) tentang Sistem  Pendidikan  Nasional  menyebutkan  bahwa asesmen  oleh  pendidik  dilakukan  dengan  tujuan untuk  memantau  proses,  progres  dan  perbaikan secara berkelanjutan. (Kemendikbudristek, 2022).
Menurut  M.  Suryanto  dalam  (Faruqhy  Naufal Muhammad, 2021) Prestasi belajar mencakup segala kemampuan  yang  telah  diperoleh  melalui  proses pembelajaran  di  lembaga  pendidikan,  yang  diukur dengan  menggunakan  nilai.  Di  tingkat  perguruan tinggi,  prestasi  belajar  dinyatakan  dalam  bentuk angka  yang  disebut  IP  (Indeks  Prestasi).  IP  adalah nilai  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  setelah menyelesaikan satu semester belajar.
Prestasi  belajar  merupakan  suatu  masalah  yang selalu  menjadi  topik  utama  dalam  bidang pendidikan.  Asumsi  tersebut  berkembang  dengan pertimbangan  bahwa  prestasi  belajar  merupakan indikator  kualitas  dan  kuantitas  pengetahuan  yang telah dikuasai  oleh mahasiswa. Prestasi merupakan suatu  penilaian  dari  hasil  pendidikan,  umumnya dirumuskan pada suatu evaluasi atau biasanya yang disebut sebagai rapor. Maksud penilaian hasil-hasil pendidikan  itu  ialah  untuk  mengetahui  (dengan alasan  yang  bermacam-macam)  pada  waktu dilakukan  penilaian  itu  sudah  sejauh  manakah kemajuan  anak  tersebut.  Hasil  dari  tindakan mengadakan  penilaian  itu  lalu  dinyatakan  dalam suatu  pendekatan  yang  perumusannya  bermacam- macam. Ada yang menggolongkan dengan mempergunakan  lambang-lambang  A,  B,  C,  D,  E dan  ada  yang  mempergunakan  skala  sampai  11 tingkat yaitu mulai dari 0 sampai 10, dan ada yang memakai penilaian dari 0 sampai 100. Di Indonesia umumnya mempergunakan angka dari 0 sampai 10, tetapi akhir-akhir ini telah dipergunakan lambang A, B,  C,  D,  dan  E  itu  (Suryabrata,  2002).  Berbagai penilaian  dalam  proses  belajar  tersebut  diberikan melalui  kuis,  tugas,  UTS,  dan  UAS  dari  materi pelajaran  yang  diberikan,  hasil  mahasiswa  tersebut dinamakan indeks prestasi. Indeks prestasi merupakan  rumusan  terakhir  yang  diberikan  oleh dosen mengenai kemajuan atau hasil belajar. Dengan belajar setiap individu akan memperoleh pemahaman  ilmu  pengetahuan,  yang  diharapkan membentuk kecakapan, keterampilan, sifat, pengertian, harga diri, minat, watak dan penyesuaian diri  bagi  setiap  individu  tersebut.  Secara  tidak langsung  prestasi  yang  dicapai  dapat  menjadi prediksi  bagi  keberhasilan  individu  dimasa  depan sehingga  terbentuklah  sumber  daya  manusia  yang berkualitas.  Menurut  Bloom  (dalam  Azwar,  1996) prestasi  belajar  adalah  mengungkap  keberhasilan seseorang dalam belajar. Suripto (1996) menyatakan bahwa  prestasi  belajar  merupakan  hasil  dari  proses kegiatan  belajar  dalam  suatu  periode  tertentu  yang termuat dalam laporan nilai yang diperoleh melalui pemberian  tugastugas  maupun  tes.  Dalam  hal  ini, prestasi  belajar  dapat  mengungkap  keberhasilan seseorang dalam belajar. Nilai-nilai prestasi belajar yang  tercantum  dalam  laporan  tersebut  dapat memberikan  gambaran  terhadap  kemampuan  yang bersifat kognitif, afektif, maupun psikomotor. Hasil belajar  yang  optimal  banyak  dipengaruhi  oleh berbagai  komponen  belajar  mengajar,  diantaranya adalah  hubungan  antara  dosen  dan  mahasiswa. (Ernawati  dan  Tjalla,  2005),  Alternatif  norma pengukura prestasi belajar sebagai indikasi keberhasilan  belajar  siswa  setelah  proses  belajar mengajar.  Diantaranya  norma  pengukuran  tersebut adalah: 1) Norma skala angka 0 sampai 10 (0-10, 2) Norma skala angka 0 sampai 100 (0-100). (Sujana, 2009)
Berdasarkan pendapat tersebut, evaluasi
pembelajaran menjadi faktor utama dalam memprediksi  nilai  yang  akan  datang.  Prediksi
prestasi  akademik  mahasiswa  dianggap  penting untuk  menjamin  kelancaran  proses  pembelajaran/ perkuliahan  dan  memberikan  dampak  positif  bagi mahasiswa  untuk  memicu  atau  memotivasi  dalam perkuliahannya,  Indeks  Prestasi  Semester  (IPS) merupakan  unsur  salah  satu  penentu  untuk  dapat memprediksi  nilai  yang  akan  datang.  Manfaat langsung  dari  memprediksi  nilai  akademik  ini mencakup  dosen  pembimbing  akademik  (dosen wali),  Fakultas  Teknik  bagian  akademik,  dan mahasiswa itu sendiri. Dosen pembimbing akademik (dosen  wali)  dapat  memantau  IPS  mahasiswa, sehingga jika IPS menunjukkan prediksi nilai  yang menurun, dosen pembimbing akademik (dosen wali) perlu memberikan pendampingan kepada mahasiswa  tersebut.  Bagi  mahasiswa,  prediksi tersebut  dapat  digunakan  sebagai  panduan  dalam merencanakan masa studinya.
Fakultas Teknik Universitas Majalengka menghadapi kesulitan dalam memprediksi perkembangan  indeks  prestasi  semester  mahasiswa dengan cepat dan akurat karena belum adanya sistem atau  aplikasi  yang  menunjang  hal  tersebut,  serta belum  adanya  metode  yang  di  terapkan  sehingga informasi  untuk  mengetahui  strategi  penanganan terhadap kemungkinan penurunan nilai di masa yang akan datang. Data yang digunakan sebagai uji coba prediksi adalah data mahasiswa Angkatan 2020 yang baru saja menyelesaikan semester 5. Sementara itu, data  nilai  IPS  baru  dari  mahasiswa  angkatan  2020 yang  mau  naik  ke  semester  6  digunakan  sebagai pembanding.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  dengan  ini peneliti membuat aplikasi berbasis web menggunakan  metode  untuk  memantau  atau memprediksi  Indeks  Prestasi  semester  mahasiswa, salah  satunya  adalah  metode  KNN  (K-Nearest Neighbor)  merupakan  metode  yang  secara  umum bekerja dengan membaca pola berdasarkan parameter  yang  sudah  di  tentukan  (Asrory  Faris, 2020). Maka peneliti mengusulkan untuk mengambil  judul  penelitian  yaitu  “Implementasi Metode  K-Nearst  Neighbor  (KNN)  Memprediksi Nilai  Akademik  Mahasiswa  Berdasarkan  Index Prestasi  Semester  (Studi  Kasus  :  Fakultas  Teknik Universitas Majalengka”.
Adapun  tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Membuat  sistem  atau  aplikasi  berbasis  web menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor) untuk memprediksi perkembangan indeks prestasi mahasiswa dengan cepat dan akurat.
2. Mengimplementasikan Metode KNN (K-Nearst Neighbor) Untuk Memprediksi Indeks Prestasi Mahasiswa .

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Perguruan  tinggi  swasta  selanjutnya  disebut  PTS adalah  perguruan  tinggi  yang  diselenggarakan  oleh Badan  Penyelenggara  Perguruan  Tinggi  Swasta,
Perguruan  tinggi,  yang  meliputi  universitas,  bukan hanya  menawarkan  prestasi  Pendidikan  akademik tetapi juga memberikan kesempatan bagi pendidikan profesional dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni khusus.
Universitas  adalah  perguruan  tinggi  yang  memiliki berbagai  macam  disiplin  ilmu  seperti  eksakta, humaniora, bahkan seni dan agama yang dikelompokkan ke fakultas-fakultas tertentu. (Kemdikbud., 2011) .
Evaluasi  pembelajaran  adalah  sebuah  proses pemberian  pertimbangan  tentang  arti  dan  nilai  atas suatu  tingkatan  prestasi  atau  pencapaian  suatu pembelajaran.  Pemberian  pertimbangan  dalam  hal ini  didasarkan  atas  hasil  pengukuran  dan  penilaian banyak  aspek  (input,  proses,  output,  outcome,  dan dampak).  Tujuan  utamanya  adalah  rekomendasi komprehensif terhadap pembelajaran atas informasi atau data hasil pengukuran dan penilaian yang telah dianalisis oleh Dr. Heryanto. (Dr. Haryanto, 2020)
Evaluasi  Sistem  Pendidikan  adalah  evaluasi terhadap  layanan  pendidikan,  kinerja  satuan pendidikan, dan program pendidikan pada pendidikan  anak  usia  dini,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan  menengah  dalam  rangka  pemenuhan standar  nasional  Pendidikan  sebagai  bagian  dari proses  pengendalian,  penjaminan,  penetapan,  dan peningkatan mutu pendidikan secara berkelanjutan. Berdasarkan  definisi  di  atas  dapat  disimpulkan evaluasi  sistem  pendidikan  adalah  penilaian terhadap  pelayanan  pendidikan,  prestasi  lembaga pendidikan,  dan  program  pendidikan  di  tingkat pendidikan  anak  usia  dini,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan  menengah.  Tujuannya  adalah  untuk memastikan  bahwa  standar  nasional  pendidikan terpenuhi dan merupakan bagian integral dari upaya mengontrol, menjamin, menetapkan, dan meningkatkan
mutu pendidikan secara berkelanjutan. (Kemendikbudristek, 2022).
Ramalan  merujuk  pada  sebuah  metode  sistematis untuk memperkirakan atau mengantisipasi peristiwa yang  mungkin  terjadi  di  masa  mendatang berdasarkan informasi yang ada saat ini. Fokus dari ramalan  bukanlah  sepenuhnya  pada  keakuratan mutlak  (yakni  suatu  hasil  yang  pasti),  tetapi  lebih pada upaya untuk mendekati hasil sebenarnya dalam penarikan kesimpulan atau hasil akhir. (Asrory Faris, 2020).  Pengertian  prediksi  adalah  suatu  proses menilai dengan sengaja sesuatu yang mungkin akan terjadi  di  kemudian  hari  mengingat  data  yang dimiliki  dalam  kurun  waktu  yang  sangat  lama sehingga kesalahan, perbedaan antara sesuatu  yang terjadi  dan  hasil  yang  dinilai,  dapat  dibatasi. Prakiraan dan prediksi adalah istilah yang sinonim. (Pengetahuan, 2020).
Berdasarkan  jurnal  (Jasmir,  2017)  Cara  beroperasi KNN merupakan suatu pendekatan yang melibatkan algoritma  berbimbing  di  mana  pengelompokan instance permintaan  baru  diolah  dengan  mengacu pada  mayoritas  label  kelas  di  antara  tetangga terdekat  dalam  k-NN.  Prinsip  dari  algoritma  k-NN
adalah  untuk  mengelompokkan  objek  baru  dengan berdasarkan atributnya dan data training. Mekanisme k-NN mengandalkan perhitungan jarak terpendek  antara  instance  permintaan  dan  data latihan  untuk  menentukan  tetangga  terdekat sejumlah  k  tertentu.  Salah  satu  pendekatan  untuk mengukur  jarak  antara  tetangga,  baik  yang  dekat maupun  jauh,  adalah  melalui  penggunaan  metode jarak Euclidean . (Jasmir, 2017). K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning .
Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning. KNN dilakukan dengan mencari kelompok K  objek  dalam  data  training  yang  paling  dekat (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data testing.  (Sahar,  December  2020).  K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode dimana metode  ini  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  data training  atau  data  pembelajaran  dilihat  dari  jarak yang paling dekat dengan objek berdasarkan nilai k. Tujuan  dari  metode  ini  adalah  mencari  hasil klasifikasi  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  setiap objek.  Untuk  menentukan  jarak  tersdekat  tersebut terlebih dahulu data dibagi menjadi data training dan data testing, setelah diperoleh data training dan data testing kemudian di hitung jarak masing-masing data testing (ecluidience Distance) terhadap data training. Rumus yang digunakan untuk mengitung jarak bisa dilihat pada persamaan. (Yuni Ambar S, 2019)

## 1.3. Metodologi Penelitian
Penelitian ini diawali dengan pendefinisian masalah dan dilanjutkan dengan penerapan dari metode yang digunakan:
a. Metode Pengumpulan Data a). Studi Pustaka Metode  pengumpulan  data  dan  informasi dengan  cara  menggali  pengetahuan  atau  ilmu dari  sumber-sumber  seperti  buku,  karya  tulis, jurnal ilmiah, makalah, dan sumber lain yang berhubungan dengan objek penelitian.
b). Wawancara
Metode  pengumpulan  data  dengan  cara melakukan  wawancara  atau  tanya  jawab langsung  dengan  narasumber  dan  pihak-pihak yang  bersangkutan  terkait  dengan  judul  yang diambil penulis.
c). Observasi Dokumentasi merupakan metode pengumpulan data dengan cara mencatat, mencari data, foto- foto  terkait  penelitian,  dan  formulir-formulir, dalam  hal  ini  penulis  memperoleh  data mengenai data yang terkait.
b. Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor. Adapun  penerapan  metode  K-NN  melalui beberapa Langkah:
a). Tentukan parameter k
b). Hitung  jarak  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan semua pelatihan
c). Urutkan jarak yang terbentuk (urut naik) d). Tentukan jarak terdekat sampai urutan k
e). Pasangkan kelas yang bersesuaian
f). Cari  jumlah  kelas  dari  tetangga  yang terdekat  dan  tetapkan  kelas  tersebut sebagai kelas data yang akan dievaluasi.
c. Perancangan  Aplikasi  Prediksi  Nilai  IPS Menggunakan  Metode  Pengembangan  Sistem Waterfall.
Metode ini dilakukan dengan pendekatan yang sistematis,  mulai  dari  tahap  kebutuhan  sistem lalu  menuju  ke  tahap  analisis,  desain,  coding, testing/verification, dan maintenance. Langkah demi  langkah  yang  dilalui  harus  diselesaikan satu  per  satu  (tidak  dapat  meloncat  ke  tahap berikutnya) dan berjalan secara berurutan, oleh karena itu di sebut waterfall.
Gambar 1. Software Development Life Cycle

## 2. PEMBAHASAN
Penulis  membahas  hasil  penelitiannya  pada  3 pembahasan  yaitu  :  Pengumpulan  dan  Pengolahan data, Implementasi dan Perancangan dan Implementasi Aplikasi Prediksi IPS.

## 2.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi  yang  relevan  dengan  penelitian  seperti mengumpulkan  data  mahasiswa  semester  lima Fakutas  Teknik  Universitas  Majalengka  untuk dijadikan pengolahan dalam prediksi.
Data  yang  digunakan  sebagai  data  training  untuk prediksi nilai indek semester adalah data mahasiswa Fakultas  Teknik  Universitas  Majalengka  angkatan 2020 yang baru saja menyelesaikan semester 5. Data angkatan  mahasiswa  semester  5  digunakan  sebagai Data Testing yang berjumlah 121 mahasiswa.
Dosen  Wali  dan  Mahasiswa  menggunakan  atribut IPS  dan  jumlah  SKS  sebagai  parameter  untuk prediksi  perkembangan  index  prestasi  mahasiswa dimasa yang akan datang. Prediksi pada aplikasi ini menggunakan  metode  atau  algoritma  K-Nearst Neighbor  (KNN)  untuk  mengklasifikasikan  data nilai  mahasiswa  semester  5  sebagai  data  training. Proses  prediksi  kemudian  dilakukan  pada  nilai mahasiswa  baru  yang  mau  ke  semester  6  sebagai data  uji  coba,  kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu menghitung  jarak  antara  data  training  dan  testing dengan  rumus  euclidean  distance,  setelah  itu menentukan nilai  K misalnya diisi dengan angka 3 berarti mengambil tiga data, langkah terakhir adalah voting data yang mana lebih banyak kelas naik atau turun,  jika  kelas  naik  lebih  banyak  maka  hasil
prediksi  akan  naik  begitu  juga  sebaliknya  dengan kelas turun.

## 2.2. Implementasi Metode K-NN
Tahapan  dari  algoritma  K-NN  ini  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Algoritma  KNN  dimulai  dengan  memasukan data  training.  Setelah  data  training  dimasukan langkah  berikutnya  adalah  memasukan  data  testing yaitu data nilai ips mahasiswa yang akan di predikisi.
Kemudian  menginputkan  nilai  K  yang  merupakan parameter  untuk  menentukan  jumlah  tetangga terdekat  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan prediksi  atau  klasifikasi  pada  suatu  data  baru. Langkah  selanjutnya  yaitu  proses  menghitung  dari data  telah  dimasukan.  Hasil  perhitungan  akan menentukan apakah nilai IPS turun atau naik di masa yang akan datang.

## Tabel 1 Atribut Prediksi Perkembangan IPS
Berdasarkan  tabel  1  diatas  menunjukan  terdapat empat  variabel,  dua  bertipe  label  dan  satu  bertipe kelas yang digunakan untuk memprediksi perkembangan ips. Keterangan yang bertipe kelas ini yang  menentukan  naik  atau  turun  pada  data  yang diuji.
Berikut  merupakan  perhitungan  manual  algoritma K-Nearst  Neighbor  (KNN)  untuk  memprediksi perkembangan indeks prestasi sementara:

## Tabel 2 Data Training
No NPM Nama Mahasiswa SKS  IPS  Keterangan 1 20.16.1.0019 Dede Agus Darmawan 24 2,33  Turun 2 20.14.1.0001 Muhamad Dendi Purwanto 24 3,92  Turun 3 20.16.1.0030 Dede Kurniawan 19 3,11  Turun 4 20.14.1.0040 Andriyanto 18 3,83  Naik 5 20.15.1.0007 Abdul Wahid Halimi 18 2,39  Turun 6 20.14.1.0026 Aidilrizki Alfatilani 20 3,85  Naik
7 20.15.1.0017 Ari Ayu Rimba 21 3,33  Naik
8 20.15.1.0033 Ari Purnama 17 2,53  Naik
9 20.17.1.0010 Asep 17 3,88  Naik
No NPM Nama Mahasiswa SKS  IPS  Keterangan Rusmana 10  20.17.1.0003 Enggar Tyasto Laksono 18 3,17  Turun
b. Langkah  selanjutnaya  yaitu  menentukan  data testing,
Tabel 3 Data Testing NPM Nama Mahasiswa SKS IPS  Keterangan 20.16.1.0019  Dede Agus Darmawan 24 2,33 ?
c. Langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan. Melakukan perhitungan jarak antara data yang akan diprediksi dengan setiap data training menggunakan rumus jarak euclidean distance.
(∑ = 𝒎 𝒌 𝟏(𝒙 𝒊𝒌 −   𝒙 𝒊𝒌 ) 𝟐 ) 𝟐
Jarak 1 = √(( 2.33 −  2.33 ) 2 + ( 24 −  24 ) 2 ) = 0 Jarak 2 = √((2. 33 −  3.92) 2 + ( 24 −  24) 2 ) = 1.59 Jarak 7 = √((2.33 −  3.33) 2 + (24 −  19) 2 ) = 3.16 Jarak 3 = √((2.33 −  3.11) 2 + (24 −  19) 2 ) = 5.06 Jarak 6 = √((2.33 −  3.85) 2 + (24 −  21) 2 ) = 4.27 Jarak 4 = √((2.33 −  3.83) 2 + (24 −  18) 2 ) = 6.18 Jarak 5 = √((2.33 −  3.39) 2 + (24 −  18) 2 ) = 6.00 Jarak 8 = √((2.33 −  2.53) 2 + (24 −  17) 2 ) = 7.00 Jarak 9 = √((2.33 −  3.17) 2 + (24 −  18) 2 ) = 6.05 Jarak 10 = √((2.33 −  3.88) 2 + (24 −  17) 2 ) = 7.16
d. Berdasarkan hasi perhitungan di atas hasil setiap jarak seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak
NPM Nama Mahasiswa SKS IPS Keterangan  Jarak 20.16.1.0019  Dede Agus Darmawan 24  2,33 Turun 0 20.14.1.0001  Muhamad Dendi Purwanto 24  3,92 Turun 1.59 20.16.1.0030  Dede Kurniawan 19  3,11 Turun 5.06 20.14.1.0040  Andriyanto  18  3,83 Naik 6.18 20.15.1.0007  Abdul Wahid Halimi 18  2,39 Turun 6.00 20.14.1.0026  Aidilrizki Alfatilani 20  3,85 Naik 4.27 20.15.1.0017  Ari Ayu Rimba 21  3,33 Naik 3.33 20.15.1.0033  Ari Purnama 17  2,53 Naik 7.00 Variabel Tipe Keterangan Nilai IPS Label = > 3,26 – 4,00 = > 3,00 – 3,25 = > 2,75 – 2,99 = >2,00 – 2,74 < = 2,00 Jumlah SKS  Label 24 22 20 18 16 Keterangan  Kelas Naik dan Turun
NPM Nama Mahasiswa SKS IPS Keterangan  Jarak 20.17.1.0010  Asep Rusmana 17  3,88 Naik 7.16 20.17.1.0003  Enggar Tyasto Laksono 18  3,17 Turun 6.05 e. Masukan  nilai  K,  misal  K  =  3  artinya  akan memilih tiga tetangga terdekat seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 5 Hasil Jarak Terderkat
IPS SKS Ket Jarak 2.33 24 Turun 0 3.92 24 Turun 1.59 3.33 21 Naik 3.16
f. Langkah  terakhir  adalah  dari  ketiga  tetangga terdekat hitung jumlah masing – masing keterangan (Naik  atau  Turun).  Pilih  keterangan  yang  memiliki jumlah  lebih  banyak  sebagai  hasil  prediksi.  Dari ketiga tetangga terdekat memiliki dua turun dan satu naik,  karena  keterangan  turun  lebih  banyak  dari keterangan naik maka hasil prediksi perkembangan ips akan turun.

## 2.3. Implementasi Metode K-NN pada Aplikasi Perkembangan IPS
Tampilan  halaman  login  merupakan  halaman  yang menyediakan  bagi  pengguna  untuk  masuk  pada aplikasi  prediksi  perkembangan  IPS.  Pengguna harus  memasukan  username  dan  password  dengan benar  pada  form  login.  Login  berhasil  maka  akan redirect ke halama utama atau dashboard.
Gambar 2 Tampilan Halaman Login User
Berdasarkan  gambar  3  dibawah  ini  merupakan halaman  yang  menyediakan  bagi  staff  akademik untuk pengelolaan data maahsiswa seperti menambah,  mengubah  dan  menghapus  data  yang tercatat pada aplikasi.
Gambar 3 Tampilan Halaman Data Mahasiswa Berdasarkan  gambar  4  dibawah  ini  merupakan halaman  yang  menyediakan  bagi  staff  akademik untuk melakukan penambahan data mahasiswa baru.
Gambar 4 Tampilan Halaman Form Tambah dan Ubah Mahasiswa
Berdasarkan  gambar  5  dibawah  ini  merupakan halaman  yang  menyediakan  bagi  staff  akademik untuk pengelolaan data nilai seperti menambah dan menghapus data yang tercatat pada aplikasi.
Gambar 5 Tampilan Halaman Data Nilai Berdasarkan  gambar  6  dibawah  ini  merupakan halaman  yang  menyediakan  bagi  staff  akademik untuk melakukan penambahan data nilai baru.
Gambar 6 Tampilan Halaman Form Data Nilai Berdasarkan  gambar  7  dibawah  ini  merupakan halaman  form  yang  menyediakan  bagi  staff akademik untuk melakukan prediksi ips mahasiswa.
Gambar 7 Tampilan Halaman Prediksi
Berdasarkan  gambar  8  dibawah  ini  merupakan halaman hasil prediksi perkembangan IPS mahasiswa. Pada gambar 6 dan 7 merupakan gambar halaman  aplikasi  pada  menu  prediksi  berlaku  pada hak  akases  pengguna  di  terapkannya  atau implementasi metode K-Nearst Neighbor (K-NN).

## Gambar 7 Tampilan Halaman Hasisl Prediksi

## 3. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian terhadap aplikasi  prediksi  perkembangan  index  prestasi sementara  mahasiswa  Fakultas  Teknik  Universitas Majalengka adalah sebagai berikut :
a. Penerapan  algoritma  K-Nearst  Neighbor  (K- NN)  telah  dilaksanakan  pada  aplikasi  prediksi nilai  akademik,  sehingga  aplikasi  tersebut  bisa dimanfaatkan untuk memprediksi kemajuan IPS dengan menggunakan prinsip algoritma K-NN.
b. Aplikasi  yang  dibuat  oleh  peneliti  berhasil memprediksi  perkembangan  IPS  mahasiswa, dan bisa digunakan untuk mengetahui kemunkinan  penurunan  atau  kenaikan  nilai akademik dimasa yang akan datang.

## PUSTAKA
Asrory Faris, I. D. (2020). Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu. Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) ,
105. Dr. Haryanto, M. (2020). Evaluasi Pembelajaran (Konsep Dan Manajemen). Yogyayarta: UNY Press. Ernawati dan Tjalla, A. (2005). Hubungan Komunikasi Interpersonal Antara Mahasiswa dan Dosen dengan Prestasi Akademik Mahasisawa Fakultas Psikologi Universitas Gunadarma. Publikasi Ilmiah. Jakarta: fakultas psikologi Universitas Gunadarma. Faruqhy Naufal Muhammad, A. D. (2021). Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiswa Berdasarkan Jalur Masuk Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Multiple Linear Regression(Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. . Jurnal Rekursif , 173.
Jasmir, A. Z. (2017). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi. Computer Scince and ICT , 134. Kemdikbud. (2011). KEPUTUSAN MENTERI PENDIDIKAN NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 234/U/2000 TENTANG PEDOMAN PENDIRIAN
PERGURUAN TINGGI. Jakarta: Kemdikbud. Kemendikbudristek. (2022, Febuari 24). https://www.kemdikbud.go.id/. Retrieved from kemendikbudristek: https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2 022/02/ruu-sistem-pendidikan-nasional- masih-tahap-perencanaan- kemendikbudristek-libatkan-
publik#:~:text=RUU%20tentang%20siste m%20pendidikan%20nasional,Tahun%20
2012%20tentang%20Pendidikan%20Ting gi.
Pengetahuan, K. (2020, Agustus 05). Kanal Pengetahuan . Retrieved from Kanal Pengetahuan: https://www.kanal.web.id/pengertian- prediksi Sahar. (December 2020). Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classiffier pada Data Set Penyakit Jantung. Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), Vol 1, No 3 , 79-86. Sujana, N. (2009). Penilaian Hasil Proses Belajar Mengajar. Bandung: PT Remaja Rosdakarnya. Suryabrata, S. (2002). Psikologi Pendidikan. Jakarta: PT. Grafindo Perkasa. Yuni Ambar S, K. H. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan
Pembinaan Koperasi Kabupaten
Kotawaringin Timur. Citec Journal, Vol. 5, No. 3, Mei 2018 – Juli 2018, Universitas AMIKOM Yogyakarta , 232- 241.