## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913

## Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine Untuk Memprediksi Penerima Beasiswa Keringanan UKT
Enggar Novianto 1,* , Arief Hermawan 1 , Donny Avianto 2
1 Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Sleman, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Sleman, Indonesia Email: 1,* 6220211003.enggar@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac.id, 3 donny@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: 6220211003.enggar@student.uty.ac.id
Abstrak− Beasiswa  adalah  bantuan  finansial  yang  diberikan  kepada  individu,  pelajar,  atau  pelajar  untuk  memperpanjang pendidikan mereka. Ini dapat diberikan oleh lembaga pemerintah atau perguruan tinggi itu sendiri kepada siswa. Salah satu komponen yang memastikan sumber daya manusia yang berkualitas adalah pendidikan formal. Tujuan dari beasiswa adalah untuk membantu mahasiswa yang kurang beruntung atau kurang mampu. Pemberi beasiswa biasanya memberikan beberapa pertimbangan tentang tingkat kesulitan mahasiswa, seperti gaji orang tua dan jumlah saudara. Karena banyaknya permohonan untuk  beasiswa  keringanan  dan  kriteria  penilaian  yang  ketat,  tidak  semua  mahasiswa  yang  mengajukan  permohonan  dapat diterima.  Petugas  seleksi  pengajuan  beasiswa  sering  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  mahasiswa  yang  layak  untuk mendapatkan beasiswa. Sementara kouta penerima beasiswa program studi ini selalu terbatas, pengajuan beasiswa keringanan UKT Mahasiswa terus  meningkat setiap semesternya.  Pengajuan  ini berasal  dari  mahasiswa  dengan kondisi  ekonomi  yang kurang mampu. Untuk memilih berkas pengajuan beasiswa keringanan UKT harus mempertimbangkan berbagai kriteria dan menggunakan  metode  manual  yang  kurang  efektif  dan  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  untuk  menentukan  hasilnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan antara algoritma klasifikasi  K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine dalam menentukan penerima beasiswa keringanan UKT Mahasiswa Program Studi S1 Ilmu Hukum Fakultas Hukum Universitas  Sebelas  Maret  dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Hasil  akurasi  yang  didapat  menggunakan  aplikasi RapidMiner  yang  telah  dilakukan,  metode  K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  92.92%,  sedangkan  metode  SVM menghasilkan  akurasi  sebesar  85.84%,  sehingga  metode  K-NN  menjadi  metode  yang  terbaik  dalam  klasifikasi  untuk memprediksi penerima beasiswa keringanan UKT mahasiswa di program studi S1 Ilmu Hukum.
Kata Kunci: Klasifikasi; SVM; K-NN; Mahasiswa; Beasiswa
Abstract− Scholarships are financial assistance provided to individuals, pupils, or scholars to extend their  education. These may be provided by government agencies or the colleges themselves to students. One component that ensures quality human resources is formal education. The purpose of scholarships is to help disadvantaged or underprivileged students. Scholarship providers usually give some consideration to the student's level of difficulty, such as parents' salary and number of siblings. Due to the large number of applications for relief scholarships and strict assessment criteria, not all students who apply can be accepted. Scholarship application selection officers often have difficulty determining which students are worthy of receiving a scholarship. While the quota for scholarship recipients for this study program is always limited, applications for student UKT relief scholarships continue to increase every semester. This application came from students with poor economic conditions. To select UKT relief scholarship application documents, you have to consider various criteria and use manual methods which are less effective and require more time to determine the results. This research aims to make a comparison between the K- Nearest Neighbor and Support Vector Machine classification algorithms in determining recipients of UKT relief scholarships for  undergraduate  students  in  the  Legal  Sciences  Study  Program,  Faculty  of  Law,  Sebelas  Maret  University  using  the RapidMiner application. The accuracy results obtained using the RapidMiner application that have been carried out, the K-NN method produces an accuracy of 92.92%, while the SVM method produces an accuracy of 85.84%, so the K-NN method is the best method in classification for predicting recipients of UKT relief scholarships for students in the program. Bachelor of Law studies.
Keywords : Classification; SVM; K-NN; Student; Scholarship

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  adalah  bantuan  finansial  yang  diberikan  kepada  individu,  pelajar,  atau  pelajar  untuk  memperpanjang pendidikan mereka. Ini dapat diberikan oleh lembaga pemerintah atau perguruan tinggi itu sendiri kepada siswa. Salah  satu  komponen  yang  memastikan  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  adalah  pendidikan  formal. Pendidikan harus mendorong peningkatan kualitas sumber daya manusia yang terampil, cerdas, sehat, dan berdaya saing  serta  memperluas  kesempatan  bagi  mereka  yang  tidak  mampu  dan  berprestasi  akademik  di  bidang pendidikan.  Untuk  mencapai  tujuan  ini,  pendidikan  harus  memfasilitasi  pengembangan  kecerdasan  dan kemampuan  berpikir  yang  diperlukan  untuk  memanfaatkan  dan  memanfaatkan  sumber  daya  yang  tersedia  [1]. Tujuan dari beasiswa adalah untuk membantu  mahasiswa yang kurang beruntung atau kurang mampu. Pemberi beasiswa biasanya memberikan beberapa pertimbangan tentang tingkat kesulitan siswa, seperti gaji orang tua dan jumlah  saudara.  Biaya  pendidikan  perguruan  tinggi  dapat  menjadi  pandangan  khusus  bagi  pemerintah  karena mengembangkan sumber daya manusia di Indonesia nyatanya memerlukan biaya yang besar [2]. Mahasiswa yang orang tuanya tidak mampu membayar biaya pendidikan mereka menerima bantuan biaya pendidikan [3].
Selain prestasi akademik  mahasiswa, faktor ekonomi juga memainkan peran penting dalam keberhasilan pendidikan  mereka  di  perguruan  tinggi.  Di  Indonesia,  salah  satu  hambatan  terbesar  bagi  siswa  untuk menyelesaikan  pendidikan  mereka,  terutama  di  perguruan  tinggi  swasta  yang  tidak  dikelola  pemerintah.  Oleh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
karena itu, untuk membantu para pelajar, lembaga seperti pemerintah, perusahaan, atau yayasan harus memberikan beasiswa  [4].  Universitas,  sebagai  institusi  pendidikan  tinggi,  memberikan  informasi  tentang  beasiswa  kepada siswanya untuk membantu pemerintah menjalankan tujuan Undang-Undang Dasar Negara Indonesia, yaitu untuk mencerdaskan kehidupan bangsa dan mengurangi jumlah mahasiswa yang gagal sekolah atau putus sekolah karena masalah  ekonomi  [5].  Pendidikan  sangat  penting  untuk  menciptakan  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas, karena  tanpanya  pembangunan  dapat  terhambat.  Oleh  karena  itu,  pendidikan  harus  berkualitas  dan  dapat menyesuaikan diri dengan zaman [6].
Program studi S1 Ilmu Hukum merupakan salah satu program studi yang terdapat di lingkungan kampus Universitas  Sebelas  Maret.  Sampai  saat  ini  jumlah  mahasiswa  aktif  program  studi  S1  Ilmu  Hukum  mencapai kurang lebih 2000 mahasiswa aktif. Dalam setiap semester tidak sedikit mahasiswa yang mengajukan beasiswa keringanan UKT (Uang Kuliah Tunggal). Bagian kemahasiswaan dan alumni Fakultas Hukum Universitas Sebelas Maret  kesulitan  dalam  menentukan  data  mahasiswa  yang  mengajukan  keringanan  beasiswa  keringanan  UKT. Karena  banyaknya  permohonan  untuk  beasiswa  keringanan  dan  kriteria  penilaian  yang  ketat,  tidak  semua mahasiswa  yang  mengajukan  permohonan  dapat  diterima  [7].  Petugas  seleksi  pengajuan  beasiswa  sering mengalami kesulitan dalam menentukan mahasiswa yang layak untuk mendapatkan beasiswa [8].
Sementara kouta penerima beasiswa program studi ini selalu terbatas, pengajuan beasiswa keringanan UKT Mahasiswa terus meningkat setiap semesternya. Pengajuan ini berasal dari mahasiswa dengan kondisi ekonomi yang  kurang  mampu.  Untuk  memilih  berkas  pengajuan  beasiswa  keringanan  UKT,  harus  mempertimbangkan berbagai kriteria dan menggunakan metode manual yang kurang efektif dan membutuhkan waktu yang lebih lama untuk menentukan hasilnya [9].
Dari  permasalahan  yang  ada,  penelitian  ini  melakukan  perbandingan  dua  metode  klasifikasi  untuk mendapatkan hasil akurasi yang terbaik dalam memprediksi penerima beasiswa keringanan UKT Mahasiswa. Data bantuan  beasiswa  harus  diklasifikasikan  untuk  mengetahui  hasil  seleksi  bantuan  beasiswa  ini  [10].  Teknik klasifikasi  dalam  data  mining  adalah  proses  menempatkan  atau  memilih  fitur  dan  parameter  yang  tepat  untuk dataset yang akan diklasifikasikan untuk meningkatkan akurasi proses perhitungan [11].
Algoritma K-NN digunakan untuk klasifikasi data mining berdasarkan kedekatan terhadap objek baru atau tetangga  terdekat.  K-NN  adalah  salah  satu  algoritma  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  data  mining.  Dalam algoritma  K-NN, banyaknya tetangga terdekat (K) memengaruhi proses pengambilan keputusan. K-NN sendiri merupakan bagian dari algoritma terpelajar (supervised learning) di mana dataset harus memiliki target atau kelas. Penentuan  nilai  K  pada  algoritma  K-NN  didasarkan  pada  perhitungan  nilai  euclidean  distance  [12].  Algoritma SVM pertama kali dibuat pada tahun 1992 dan masih banyak digunakan saat ini untuk melakukan klasifikasi. Ini adalah  algoritma  pembelajaran  supervised  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  membedakan antara kelas positif, negative, dan netral [13]. Proses klasifikasi penerimaan beasiswa keringanan UKT Mahasiswa dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  dan  SVM  diharapkan  menjadi  solusi  dalam  mengklasifikasikan  status penerima beasiswa keringanan UKT.
Penelitian sebelumnya tentang klasifikasi penerima beasiswa pernah dilakukan. Penelitian yang dilakukan [4]  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menggunakan  model  algoritma  k-Nearest  Neighbor  (kNN)  untuk menganalisis, memprediksi, dan mengklasifikasikan siswa yang berpotensi menerima beasiswa perguruan tinggi. Hasil simulasi model prediksi menunjukkan bahwa faktor penentu data latih dari berbagai variasi nilai dan jumlah dapat meningkatkan kinerja algoritma k-NN sebesar 95,83 persen dalam memprediksi.
Penelitian  lainnya  [1]  Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  yang  didasarkan  pada  kerangka kerja.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  K-Nearest  Neighbor  sebesar  85,78%  dengan  jumlah parameter K sebanyak 6, yaitu 1, 3, 5, 7, 9, 10 dan jumlah data sebanyak 254  data dengan 14 atribut. K-Nearest Neighbor yang menggunakan metode seleksi atribut Chi Square lebih akurat dan efektif dalam klasifikasi penerima beasiswa daripada K-Nearest Neighbor yang menggunakan metode seleksi atribut Chi Square.
Penelitian selanjutnya menggunakan algoritma klasifikasi penerima beasiswa K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan dari penelitian  ini  adalah untuk membantu proses seleksi  beasiswa di SMA dengan  membuat penerima beasiswa tepat sasaran. Algoritma  KNN dapat  memberikan  informasi dan data  yang diperlukan untuk  memilih penerima beasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 30 individu dipilih dari 89 data klasifikasi. Sistem diuji dengan pengujian akurasi metode confusion matrix dengan hasil 90.5%. Ini menunjukkan bahwa algoritma KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan seleksi penerimaan beasiswa [14].
Algoritma  klasifikasi  perbandingan  tida  digunakan  dalam  penelitian  tambahan.  Penelitian  ini membandingkan  tiga  atau  tiga  algoritma  klasifikasi  untuk  membantu  menentukan  prediksi  siswa  yang  akan menerima  beasiswa,  sehingga  sekolah  dapat  dengan  mudah  menentukan  data  siswa  mana  yang  akan  diajukan. Tujuan  dari  membandingkan  algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest,  dan  SVM  adalah  untuk  menentukan algoritma mana yang memiliki akurasi yang paling tinggi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, tiga algoritma ini adalah yang paling sering digunakan dalam penelitian jenis ini. Dari tiga algoritma tersebut, algoritma  Random Forest  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi,  sebesar  75%;  algoritma  K-NN  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  59%,  dan algoritma Naive Bayes memiliki nilai akurasi terendah, sebesar 55% [7].
Penelitian yang dilakukan oleh [15] Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi keakuratan pemberian  beasiswa  mahasiswa  melalui  penggunaan  data  mining  algoritma  KNN.  Hasil  penelitian mengklasifikasikan beasiswa: 19 siswa yang layak dan 49 siswa yang tidak layak.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
Pada  penelitian  ini  mencoba  melakukan  klasifikasi  data  pengajuan  beasiswa  keringanan  dengan menggunakan perbandingan algoritma antara K-NN dan SVM. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan nilai akurasi yang terbaik pada algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-3 dan Support Vector Machine  dalam  mengklasifikasi  pengajuan  beasiswa  keringanan.  Penelitian  ini  dapat  berkontribusi  untuk membantu staff bagian akademik dan kemahasiswaan dalam melakukan seleksi bagi mahasiswa yang mengajukan beasiswa keringanan  mahasiswa di Program Studi S1 Ilmu Hukum Fakultas Hukum Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Hasil  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  bagian  staff  akademik  dan kemahasiswaan dalam menentukan dan memprediksi mahasiswa yang layak mendapatkan disetujui atau ditolak dalam  proses  pengajuan  beasiswa  keringanan  UKT  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  dengan nilai K= 3 dan dibandingkan dengan metode SVM berdasarkan hasil kinerja akurasi yang terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memasukkan jenis penelitian kuantitatif, yang merupakan proses menemukan pengetahuan dengan menggunakan  data  angka  untuk  menganalisis  detail  tentang  apa  yang  ingin  diketahui  [16].  Dalam  melakukan penelitian,  diperlukan  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan.  Tahapan-tahapan  ini  dilakukan  untuk  membuat penelitian lebih terstruktur dan terlaksana dengan baik. Adapun tahapan-tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1 . Alur Penelitian
Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 yang diawali dengan melakukan studi literatur dengan mencari referensi pada jurnal nasional dan internasional. Selanjutnya melakukan pengumpulan data dengan cara melakukan  wawancara  pada  staff  akademik  dan  kemahasiswaan.    Pengambilan  data  menggunakan  sistem informasi akademik. Tahapan selanjutnya melakukan pemrosesan data untuk menyeleksi atribut serta menghapus data yang kosong, selanjutnya melakukan pemodelan klasifikasi dengan metode algoritma K-NN dan SVM. Tahap akhir pada alur penelitian ini adalah mengetahui hasil akurasi yang terbaik dan membandingkan kedua hasil akurasi tersebut.

## 2.2 Studi Literatur
Studi literatur pada penelitian ini dilakukan dengan mencari referensi di berbagai jurnal dan prosiding. Referensi yang dipilih merupakan untuk mendukung penelitian ini yang berkaitan dengan teori bidang data mining dengan menggunakan algoritma perbandingan klasifikasi K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine.

## 2.3 Pengumpulan Data
Metodologi pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan observasi secara langsung serta melakukan  wawancara  dengan  bagian  staff  kemahasiswaan  dan  alumni.  Penelitian  ini  menggunakan  data  dari Bagian  Kemahasiswaan  dan  Alumni  program  studi  S1  Ilmu  Hukum  yang  mengajukan  keringanan  UKT  pada tahun 2022 – 2023.

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses mensurvei objek informasi untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari jumlah kelas  yang  dapat  diakses.  Tugas  klasifikasi  adalah  merencanakan  dan  mengajar  kemampuan  tertentu  dengan menghubungkan  setiap set  fitur atau tanda ke nomor tanda kelas  yang dapat diakses. Struktur klasifikasi  harus dapat menggambarkan secara efektif semua indeks informasi; namun, eksekusi struktur tidak dapat 100% akurat, sehingga  situasi  klasifikasi  juga  harus  mengukur  presentasinya.  Estimasi  eksekusi  klasifikasi  biasanya  dibuat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
dengan kisi-kisi yang tidak teratur. [17]. Setelah analisis relevansi, klasifikasi dapat dilakukan. Tujuan dari analisis ini adalah untuk menemukan  fitur  yang terkait dengan proses. Tabel 1 menunjukkan tingkat ketepatan prediksi pengklasifikasi [18].
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi (+) Prediksi (-) Aktual (+) TP (True Positives) FN (False Negatives) Aktual (-) FP (False Positives) TN (True Negatives)
Keterangan : TP : Jumlah data positif yang telah terklasifikasi dengan benar oleh sistem FP : Jumlah data positif telah diklasifikasikan secara salah oleh sistem TN : Jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem FN : Jumlah data negative yang telah diklasifikasikan secara salah oleh sistem Kinerja klasifikasi bisa di evaluasi dengan memperhatikan ukuran-ukuran sebagai berikut : 1. Accuracy
Akurasi adalah ukuran untuk mengukur ketepatan prediksi pengklasifikasi pada kelas tertentu. Rumus untuk menghitung akurasi klasifikasi sesuai persamaan sebagai berikut :
Accuracy : TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
2. Precision
Precision adalah ukuran untuk mengukur ketepatan prediksi pengklasifikasi pada kelas tertentu. Rumus untuk menghitung precision klasifikasi sesuai persamaan sebagai berikut :
Precision : TP TP+FP (2)
3. Recall
Recall adalah ukuran mengukur berapa banyak data dari kelas tertentu yang dapat diprediksikan secara benar. Rumus untuk menghitung recall klasifikasi sebagai berikut :
Recall : TP TP+FN (3)

## 2.5 Klasifikasi Dengan K-Nearest Neighbor
Dalam  penelitian  ini,  data  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor,  algoritma  k-NN  yang bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan karakteristiknya dan menentukan nilai jarak pengujian data  dengan  data  pelatihan  berdasarkan  nilai  terkecil  dari  nilai  ketetanggaan  terdekat.  Klasifikasi  ketetanggaan digunakan  untuk  menghitung  nilai  prediksi  sampel  uji  baru.  [19].  Ide  dasar  K-NN  adalah  menemukan  jarak terpendek antara data yang perlu dievaluasi dengan terdekatnya. Nilai jarak data pengujian dan pelatihan diurutkan sesuai  dengan  nilai  terendah  [20].  Algoritma  K-NN  selalu  dimulai  dengan  mencari  nilai  K.  Kemudian, penghitungan dilakukan pada data eksperimen dan data uji. Metode Pencarian Kasus Terdekat (Nearest Neighbor Method)  menghitung  jarak  antara  kasus  baru  dan  kasus  lama  dengan  menggunakan  pencocokan  bobot  dari sejumlah  fitur  yang  mungkin dari  K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode ini  mencakup kelompok pembelajaran berbasis  kasus.  [12].  Kelas  yang  paling  sering  ditampilkan  adalah  kelas  yang  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi. Kedekatan didefinisikan dalam jarak metrik, seperti jarak Euclidean [21].
Dx,y = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan : D = Jarak kedekata X = data training y = data testing n = jumlah atribut individu antara 1 s.d n I = atribut individu antara 1 s.d n

## 2.6 Klasifikasi Dengan Support Vector Machine
Pada  penelitian  ini  mengklasifikasikan  dengan  perbandingan  algoritma  pada  data  mining  yaitu  Support  Vector Machine.  Sistem  pembelajaran  Support  Vector  Machine  (SVM)  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran  yang didasarkan pada teori optimasi dan menerapkan learning biasa yang berasal dari teori pembelajaran statistik. Ruang hipotesis,  yang  terdiri  dari  fungsi-fungsi  linear  dalam  ruang  fitur  yang  luas,  digunakan  untuk mengklasifikasikannya  [21].  SVM dapat digunakan untuk klasifikasi. Kernelisasi adalah proses  mengubah data dari bentuk non-linier menjadi linier. Fungsi kernel mendefinisikan fitur data dari sudut pandang terendah hingga sudut pandang yang lebih luas. Dalam Support Vector Machine (SVM), ada banyak kernel, termasuk kernel linear,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
kernel  polynomial,  kernel  Gaussian  Radial  Basis  Function  (RBF),  dan  kernel  sigmoid  [22].  Konsep  klasifikasi SVM adalah mencari  hyperlane terbaik  yang memiliki fungsi sebagai pemisah dari dua kelas data, opini positif dan opini negative. Persamaan SVM seperti pada rumus [23] :
w.x + b = 0 (5)
dengan :
w = parameter hyperlane yang dicari (garis yang tegak lurus antara garis hyper plane dan titik support vector) x = titik data masukan Support Vector Machine b = parameter hyperlane yang dicari (nilai bias)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Beasiswa Keringanan UKT
Penelitian ini menggunakan data dari Bagian Kemahasiswaan dan Alumni  Fakultas Hukum Universitas Sebelas Maret.  Data  yang  digunakan  yaitu  data  mahasiswa  yang  mengajukan  beasiswa  keringanan  UKT  pada  program studi S1 Ilmu Hukum pada tahun 2022 dan 2023 yang berjumlah  162 data. Atribut yang digunakan  yaitu NIM, Tahun Pengajuan, Tarif  UKT, Pekerjaan Orang Tua, Penghasilan, Tanggungan, dan Status Keringanan. Data yang digunakan dengan format xls Microsoft Excel. Data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Data Ajuan Keringanan UKT No NIM Tahun Pengajuan Tarif UKT Pekerjaan orang Tua Penghasilan  Tanggungan Status Keringanan 1 21199 2023 3.725.500 PNS Sedang 2 Ditolak 2 22140 2023 3.725.500 Karyawan Swasta Sedang 2 Disetujui 3 22296 2023 3.725.500 Karyawan swasta Sedang 4 Disetujui 4 22443 2023 3.725.500 Karyawan swasta Tinggi 2 Ditolak 5 22376 2023 3.725.500 Karyawan swata Sedang 2 Disetujui 6 22295 2023 3.725.500 Karyawan Swasta Rendah 3 Disetujui ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 159  16148 2022 4.000.000 Wiraswasta Rendah 3 Disetujui 160  20118 2022 4.975.500 Wiraswasta Sedang 3 Ditolak 161  19327 2022 5.000.000 Wiraswasta Rendah 3 Disetujui 162  19036 2022 6.250.000 Wirasawasta Tinggi 1 Ditolak
Pada data yang digunakan dalam penelitian ini, memiliki jumlah 162 data secara keseluruhan yang terbagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji. Data ajuan keringanan UKT memiliki 7 atribut yang digunakan sebagai variabel dan label kelas. Adapun setiap  variabel data memiliki tipe data yang berbeda. Variabel NIM merupakan nomor identtitas setiap  mahasiswa  yang  memiliki  tipe data  integer, variabel  tahun  pengajuan  merupakan tahun ajuan yang diajukan oleh mahasiswa yang memiliki data memiliki tipe data integer, variabel tarif ukt merupakan besaran  ukt  yang  dimiliki  oleh  setiap  mahasiswa  dan  memiliki  tipe  data  polynominal,  variabel  penghasilan merupakan kategori penghasilan yang dimiliki oleh kedua orang tua mahasiswa yang memiliki tipe polynominal, variabel    tanggungan  yang  merupakan  jumlah  tanggungan  dalam  keluarga  serta  memiliki  tipe  data integer  dan status yang berisikan kelas ditolak dan disetujui dengan tipe data polynominal. Adapaun variabel dan atribut data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Variabel dan Tipe Data No Variabel Tipe Data 1 NIM Integer 2 Tahun Pengajuan Integer 3 Tarif UKT Polynominal 4 Pekerjaan Orang Tua  Polynominal 5 Penghasilan Polynominal 6 Tanggungan Integer 7 Status Keringanan Polynominal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913

## 3.2 Model Proses Klasifikasi K-NN
Untuk mengetahui seorang mahasiswa S1 akan mendapatkan persetujuan atau ditolak dalam mengajukan beasiswa keringanan UKT, penelitian ini membandingkan algoritma klasifikasi dengan menggunakan aplikasi RapidMiner. Proses model K-NN dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2 . Model Proses K-NN
Pada Gambar 2 proses model K-NN. Retrieve data beasiswa keringanan UKT digunakan untuk membuat data  yang  berupa  format  xlxs  Microsoft  Excel.  K-NN  algoritma  yang  akan  dilakukan  pengujian  nilai  akurasi. Apply  Model  digunakan  untuk  menghubungkan  algoritma  K-NN,  sedangkan  Performance  digunakan  untuk mendapatkan nilai akurasi dari model K-NN dan Split Data untuk membagi data latih dan data uji.

## 3.3 Hasil Model K-NN Dengan Confusion Matrix
Setelah dilakukan pembuataan model proses K-NN dengan menggunakan RapidMiner, maka didapatkan hasil akurasi dengan confusion matrix algoritma K-NN yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix K-NN Prediksi Aktual Positif Negatif Positif 51 8 Negatif 0 54
Akurasi : 92.92%, Klasifikasi Error : 7.08%
Perhitungan nilai hasil akurasi dengan menggunakan Confusion Matrix adalah sebagai berikut ini [24].
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN + 51+54 51+8+0+54 + 105 113 = 0,9292 = 92.92%.
Sedangkan untuk contoh hasil klasifikasi dengan metode K-NN dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi K-NN
NIM Tahun Pengajuan Tarif UKT Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Tanggungan Status Keringanan Confidence Ditolak Confidence Disetujui Prediction 22443 2023 3.725.500 Karyawan Swasta Tinggi 2 Ditolak 0.916 0.084 Ditolak 18266 2023 6.250.000 PNS Tinggi 1 Ditolak 0.566 0.434 Ditolak 20359 2023 6.250.000 Karyawan Swasta Sedang 3 Dsietujui 0 1 Disetujui 20424 2023 6.250.000 Petani Rendah 2 Disetujui 0.500 0.500 Ditolak 20459 2023 6.250.000 Karyawan Swasta Sedang 1 Disetujui 0.219 0.781 Disetujui 20011 2023 6.225.500 Petani Rendah 2 Disetujui 0.129 0.871 Disetujui 20406 2023 6.225.500 Petani Rendah 2 Disetujui 0.500 0.500 Disetujui 20051 2023 6.225.500 Pedagang Rendah 2 Disetujui 0 1 Disetujui 20394 2023 5.600.500 Wiraswasta Sedang 2 Disetujui 0 1 Disetujui

## 3.4 Model Proses Klasifikasi SVM
Untuk mengetahui seorang mahasiswa S1 akan mendapatkan persetujuan atau ditolak dalam mengajukan beasiswa keringanan UKT, penelitian ini membandingkan algoritma klasifikasi dengan menggunakan aplikasi RapidMiner. Proses model SVM dapat dilihat pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
Pada Gambar 3 proses model SVM. Retrieve data beasiswa keringanan UKT digunakan untuk membuat data yang berupa format xlxs Microsoft Excel. SVM algoritma yang akan dilakukan pengujian nilai akurasi. Apply Model digunakan untuk menghubungkan algoritma SVM, sedangkan Performance digunakan untuk mendapatkan nilai  akurasi  dari  model  K-NN,  Nominal  to  Numerical  digunakan  untuk  mengubah  tipe  atribut  nonnumerik menjadi numerik dan Split Data untuk membagi data latih dan data uji.

## 3.5 Hasil Model SVM Dengan Confusion Matrix
Setelah dilakukan pembuataan model proses K-NN dengan menggunakan RapidMiner, maka didapatkan hasil akurasi dengan confusion matrix algoritma K-NN yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix SVM
Prediksi Aktual Positif Negatif Positif 40 5 Negatif 11 57
Akurasi : 85.84%, Klasifikasi Error : 14.16% Perhitungan nilai hasil akurasi dengan menggunakan Confusion Matrix adalah sebagai berikut ini [24].
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN + 40+57 40+5+11+57 + 97 113 = 0,8584 = 85.84%.
Sedangkan untuk contoh hasil klasifikasi dengan metode SVM dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi SVM
NIM Tahun Pengajuan Tarif UKT Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Tanggungan Status Keringanan Confidence Ditolak Confidence Disetujui Prediction 22443 2023 3.725.500 Karyawan Swasta Tinggi 2 Ditolak 0.731 0.269 Ditolak 18266 2023 6.250.000 PNS Tinggi 1 Ditolak 0.687 0.313 Ditolak 20359 2023 6.250.000 Karyawan Swasta Sedang 3 Dsietujui 0.269 0.731 Disetujui 20424 2023 6.250.000 Petani Rendah 2 Disetujui 0.269 3.731 Disetujui 20459 2023 6.250.000 Karyawan Swasta Sedang 1 Disetujui 0.269 0.731 Disetujui 20011 2023 6.225.500 Petani Rendah 2 Disetujui 0.269 0.731 Disetujui 20406 2023 6.225.500 Petani Rendah 2 Disetujui 0.394 0.606 Disetujui 20051 2023 6.225.500 Pedagang Rendah 2 Disetujui 0.263 0.737 Disetujui 20394 2023 5.600.500  Wiraswasta Sedang 2 Disetujui 0.262 0.738 Disetujui

## 3.6 Hasil Perbandingan Algoritma K-NN Dan SVM
Berdasarkan hasil pengujian perbandingan akurasi kedua algoritma yaitu K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine, maka didapatkan perbandingan akurasi yang dapa dilihat pada Tabel 8 dan Gambar 4.
Tabel 8 . Perbandingan Akurasi No  Algoritma  Akurasi 1 K-NN 92.92% 2 SVM 85.84%
Gambar 4. Perbandingan Akurasi 82,00% 84,00% 86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% Hasil Akurasi K-NN SVM

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  untuk  mengklasifikasi  prediksi  penerima  beasiswa  keringanan  Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT) mahasiswa  dengan  membandingkan  2  metode  yaitu  K-NN  dan  SVM.  Variabel  data  yang  digunakan  untuk klasifikasi terdiri dari NIM, Tahun Pengajuan, Tarif UKT, Pekerjaan Orang Tua, Penghasilan, Jumlah Tanggungan dan  Status  Keringanan.  Hasil  akurasi  yang  didapat  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  yang  telah  dilakukan, metode  K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  92.92%,  sedangkan  metode  SVM  menghasilkan  akurasi  sebesar 85.84%. sehingga metode K-NN menjadi metode yang terbaik dalam klasifikasi memprediksi penerima beasiswa keringanan UKT mahasiswa di program studi S1 Ilmu Hukum. Penelitian yang dilakukan ini hanya sebatas pada data yang tidak terlalu besar, sehingga untuk penelitian yang akan dikembangkan selanjutnya dapat menggunakan data dan variabel dengan jumlah yang besar untuk menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dan akurat dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi  lainnya  dan  dengan  menggunakan  teknik  SMOTE  untuk  menyimbangkan dataset.

## REFERENCES
[1]   H.  Hamsir  Saleh,  "K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Seleksi  Atribut  Chi  Square  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa Kurang Mampu," Jurnal SIMETRIS, pp. 1-10, 2023.
[2]   H. F. Muhamamd Riyyan, "Perbandingan Algoritme Naive Bayes Dan KNN Terhadap Data Penerimaan Beasiswa (Studi Kasus Lembaga Beasiswa Baznas Jabar)," JIRE (Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika), vol. 5, no. 1, pp. 1-9, 2022.
[3]   W. B. P. A. Fakhriyani, "Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Seleksi Kelulusan Pemberkasan Beasiswa BPP-PPA Fakultas Teknik Universitas Negeri Jakarta," JURNAL PINTER, vol. 2, no. 2, pp. 108- 115, 2018.
[4]   E. A. H. L. H. W. a. W. S. D Kurniadi, "The Prediction of Scholarship recipients in higher education using k-Nearest neighbor algorithm," in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Bandung, Indonesia, 2018.
[5]   A. K. Putri, "Perilaku Pencarian Informasi Beasiswa Mahasiswa Fakultas Ilmu Budaya Universitas Diponegoro Melalui Media Online," JIPI (Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 259-273, 2021.
[6]   S. N. H. S. Okta Misro'i, "Pengaruh Beasiswa KIP Kuliah terhadap Motivasi Beprestasi Mahasiswa Jurusan PIPS FKIP Universitas Riau," Jurnal Pendidikan dan Konseling, vol. 4, no. 6, pp. 6666-6672, 2022.
[7]   E.  S.  N.  T.  B.  K.  Nanda  Tri  Haryati,  "Klasifikasi  Pemberian  Beasiswa  Beprestasi  Menggunakan  Perbandingan  Tiga Algoritma," Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 17, no. 1, pp. 54-66, 2023.
[8]   N.  H.  E.  S.  Caesaradi  Rama  Raharya,  "Penentuan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest Neighbor," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 4984-4990, 2018.
[9]   J. S. and T. R. T. P. Nugraha, "Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Universitas Peradaban)," Indonesian Journal of Informatics and Research, vol. 1, no. 1, pp. 36-42, 2020.
[10]   R.  U.  M.  D.  Ikrimatul  Wilda  Lorenza,  "Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Beasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour Dengan  Seleksi Fitur Backward  Elimination," JASIE  "Jurnal  Aplikasi Sistem  Informasi dan  Elektronika", vol. 3, no. 1, pp. 26-31, 2021.
[11]   I. B. Ari Sudrajat, "Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Pada Data Seleksi Penerima Beasiswa Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) (Studi Kasus : Politeknik TEDC Bandung)," Jurnal TEDC, vol. 13, no. 1, pp. 1-11, 2019.
[12]   K. H. Pajar Pahrudin, "Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Uuntuk Klasifikasi Warga Penerima Bantuan Sosial," Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1241-1245, 2022.
[13]   R. N.  Ikhsani and F. F. Abdulloh, "Optimasi SVM dan Decision Tree Menggunakan SMOTE Untuk Mengklasifikasi Sentimen Masyarakat Mengenai Pinjaman Online," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 4, pp. 1667-1677, 2023.
[14]   T.  H.  R.  P.  T.  A.  Saifur  Rohman  Cholil,  "Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa," IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 6, no. 2, pp. 118-127, 2021.
[15]   M. M. M. T. B. B. E. L. Bosker Sinaga, "Classification Of Student Scholarship Accurate Classification  Using The K Nearest Neighbor Algorithm," JURNAL INFOKUM, vol. 10, no. 5, pp. 999-1005, 2022.
[16]   N. M. D. R. Mohammad Mastur Alfitri, "Evaluasi Performa Algoritma Naive Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1433-1445, 2023.
[17]   S.  L.  S.  R.  Baskoro,  "Prediksi  Penerima  Beasiswa  dengan  Menggunakan  Teknik  Data  Mining  di  Universitas Muhammadiyah Pringsewu," in Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Lampung, 2021.
[18]   A. H. Yunial, "Analisa Perbandingan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine, Decession Tree Dan Naive Bayes," in Prosiding Seminar Nasional Informatika dan Sistem Informasi, Tangerang, Indonesia, 2020.
[19]   I.  S.  E.  Z.  Hilda  Nur  Zerlinda,  "Klasifikasi  Calon  Penerima  Bidikmisi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor," in Seminar Nasional Penelitian Pendidikan Matematika (SNP2M) 2019 UMT, Tangerang, 2019.
[20]   S.  S.  H.  F.  N.  Dinda  Safitri,  "Analisis  Penggunaan  Algoritma  Klasifikasi  Dalam  Prediksi  Kelulusan  Menggunakan Orange Data Mining," RABIT : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 8, no. 1, pp. 75-81, 2023.
[21]   R. A. S. A. R. A. W. E. P. M. N. W. Safitri Linawati, "Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan SVM Pada Studi Kasus Pemberian Penerima Beasiswa PPA," JURNAL SWABUMI, vol. 8, no. 1, pp. 71-75, 2020.
[22]   R.  Rian  Oktafiani,  "Perbandingan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Decision  Tree  Untuk  Sistem Rekomendasi Tempat Wisata," Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 113-121, 2023.
[23]   S. Y. Pangestu, Y. Astuti and L. D. Farida, "Algoritma Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sikap Politik Terhadap Partai Politik Indonesia," Jurnal Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, pp. 236-241, 2019.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6913
[24]   I. E. P. P. A. P. N. W. Agus Budiyantara, "Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu," Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, vol. 5, no. 2, pp. 265-270, 2020.