## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401

## Analisis Efektivitas Studi Independen (MBKM) Pada Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Isa Faqihuddin Hanif 1,* , Tri Wintolo Apoko 2 , Benny Hendriana 3 , Isnaini Handayani 3 , Arum Fatayan 4 , Irdalisa 5
1 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Guru Sekolah Dasar, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
5 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Biologi, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1,* isa@uhamka.ac.id, 2 triwin_apoko@uhamka.ac.id, 3 benny_hendriana@uhamka.ac.id,
4 isnaini_handayani@uhamka.ac.id, 5 arum_fatayan@uhamka.ac.id, 6 irdalisa@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: isa@uhamka.ac.id Submitted: 24/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Program Studi Merdeka merupakan bagian dari kebijakan Kampus Merdeka (MBKM) yang dicanangkan oleh Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  yaitu  Nadiem  Makarim.  Mahasiswa  diberikan  kesempatan  untuk  memperluas  pengetahuan  dan keterampilan,  baik hard  skill maupun soft  skill ,  melalui  berbagai  kegiatan  di  luar  kampus.  Banyak  mahasiswa  yang  memiliki ekspektasi tinggi terhadap program MSIB, mengharapkan pengalaman kerja yang kaya dan pembelajaran yang signifikan. Namun, dalam beberapa kasus, realitas di lapangan tidak sesuai dengan harapan. Di Program Studi Teknik Informatika UHAMKA, program ini  dirancang  untuk  memperkaya  pengalaman  belajar  dan  meningkatkan  keterampilan  praktis  yang  relevan  dengan  industri. Evaluasi efektivitas program dilakukan melalui survei terhadap 41 mahasiswa untuk mengumpulkan data mengenai pengalaman dan  persepsi  mereka.  Tujuannya  untuk  mengukur  sejauh  mana  program  MBKM  memberikan  dampak  positif  terhadap pembelajaran mahasiswa. Metodologi penelitian menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan data efektivitas program berdasarkan beberapa indikator kinerja. Data yang dianalisis meliputi hasil survei dari mahasiswa yang mengikuti  program  MBKM.  Hasil penelitian  menunjukkan bahwa  model  klasifikasi  KNN  memiliki accuracy sebesar  93,65% dengan nilai rata-rata precision 94,08% dan recall 93,65%, menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam mengklasifikasikan efektivitas  program.  Sebagian  besar  mahasiswa  melaporkan  bahwa  program  MBKM  sangat  efektif  dalam  meningkatkan keterampilan  dan  pengetahuan  mereka,  meskipun  ada  beberapa  yang  merasa  netral  atau  kurang  efektif.  Penelitian  ini menyimpulkan bahwa program MBKM secara umum efektif dalam mencapai tujuannya, meskipun perbaikan dan penyesuaian masih diperlukan untuk mengoptimalkan manfaatnya bagi semua mahasiswa.
Kata Kunci: Efektivitas; Studi Independen; K-Nearest Neighbor; Data Mining
Abstract− The Merdeka Study Program is part of the Kampus Merdeka (MBKM) policy initiated by the Minister of Education and Culture, Nadiem Makarim. Students are given the opportunity to expand their knowledge and skills, both hard and soft, through various off-campus activities. In the Informatics Engineering Study Program at UHAMKA, this program is designed to enrich learning  experiences  and  enhance practical  skills  relevant to the  industry.  The program's  effectiveness  evaluation is  conducted through a survey of 41 students to collect data on their experiences and perceptions. The aim is to measure the extent to which the MBKM program positively impacts student learning. The research methodology uses the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm to classify  program  effectiveness  data  based  on  several  performance  indicators.  The  analyzed  data  includes  survey  results  from students who participated in the MBKM program. The research findings show that the KNN classification model has an accuracy of 93.65%, with an average precision of 94.08% and recall of 93.65%, indicating a high level of accuracy in classifying program effectiveness. Most students reported that the MBKM program is very effective in enhancing their skills and knowledge, although some felt neutral or found it less effective. This study concludes that the MBKM program is generally effective in achieving its goals, although improvements and adjustments are still needed to optimize its benefits for all students.
Keywords : Effectiveness; Independent Study; K-Nearest Neighbor; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah pondasi utama bagi pembangunan individu dan masyarakat. Dengan adanya pendidikan, seseorang tidak  hanya  memperoleh  pengetahuan  dan  keterampilan,  tetapi  juga  nilai-nilai  moral  dan  etika  yang  membentuk karakter serta kepribadian [1]. Pendidikan membangun landasan bagi pemikiran kritis, kreativitas, dan inovatif yang sangat  penting  dalam  menghadapi  tantangan  global  di  era  modern.  Sejak  usia  dini,  pendidikan  memberikan kesempatan bagi anak-anak untuk mengenali dan mengembangkan potensi mereka. Pembelajaran tidak hanya terjadi di  dalam  kelas,  tetapi  juga  melalui  interaksi  dengan  lingkungan  dan  masyarakat  sekitar,  yang  memperkaya pengalaman belajar siswa [2].
Di  era  digital  seperti  sekarang,  perkembangan  teknologi  sudah  semakin  pesat.  Kemajuan  teknologi memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap pendidikan. Teknologi digital yang inovatif dalam pendidikan harus  disesuaikan  dengan  kebutuhan  lokal  dan  struktur  pendidikan  yang  ada.  Di  dalam  bidang  pendidikan,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
penggunaan  teknologi  digital  bertujuan  untuk  memfasilitasi  proses  pembelajaran  dengan  menggunakan  berbagai sumber pembelajaran yang tersedia dengan bantuan teknologi yang tepat. Ini memungkinkan pendidikan yang efektif dan efisien terjadi selama proses pembelajaran. Oleh karena itu, inovasi  dalam pendidikan harus mencakup semua siswa, termasuk peran pemerintah di sektor pendidikan [3]
UU  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional mengenai prinsip dari penyelenggaraan pendidikan di Indonesia yang mensyaratkan  agar dapat pelaksanaan  yang  semestinya  yang  adil  dengan junjungan HAM  serta  mengingat  Indonesia  adalah  bangsa  yang  majemuk. Dengan  begitu, pendidikan yang diselenggarakan oleh    pemerintah  menjadi  kesatuan  sistematis  serta  multimakna.  Dalam  hal  ini  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan mencanangkan kebijakan berupa Kebijakan Merdeka Belajar. Kebijakan ini dirumuskan sebagai langkah transformasi pendidikan untuk menghasilkan sumber daya manusia (SDM) Indonesia unggul yang berprofil Pancasila.
Program  Studi  Merdeka  merupakan  kebijakan  Kampus  Merdeka  atau  MBKM  (Kampus  Merdeka  Belajar Merdeka) bagi perguruan tinggi yang berada di bawah naungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Kampus merdeka  merupakan  salah  satu  upaya  yang  dicanangkan  oleh  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yaitu  Nadiem Makarim  dengan    tujuan    mewujudkan  dinamika  pembelajaran  yang  mandiri  dan  fleksibel  di  perguruan  tinggi. Mahasiswa  diberikan  kesempatan  sebesar-besarnya  untuk  memperluas  pengetahuan  dan  kemampuannya, meningkatkan hard skill dan soft skill , berinteraksi  dengan dunia nyata dan mengakses berbagai pembelajaran  tidak hanya di kelas tetapi juga di perguruan tinggi lainnya [4]. Oleh karena itu bagi seluruh perguruan tinggi merupakan gambaran penerus bangsa yang baik, tanggap  dan siap menghadapi permasalahan yang ada, tanpa lupa menyampaikan nilai-nilai dan budaya  bangsa Indonesia, Ini merupakan tantangan untuk mempersiapkannya [5]. Kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka atau MBKM adalah salah satu upaya yang dijalankan demi memenuhi kebutuhan tersebut [6]
Salah  satu  bentuk  implementasi  dari  program  MBKM  adalah  studi  independen,  di  mana  mahasiswa  dapat memilih dan menjalani kegiatan belajar yang lebih fleksibel dan sesuai dengan minat serta kebutuhan mereka. Banyak mahasiswa yang memiliki ekspektasi tinggi terhadap program MSIB, mengharapkan pengalaman kerja yang kaya dan pembelajaran  yang  signifikan.  Namun,  dalam  beberapa  kasus,  realitas  di  lapangan  tidak  sesuai  dengan  harapan. Beberapa mahasiswa mendapatkan tugas-tugas yang kurang menantang dan tidak relevan dengan bidang studi mereka, yang  pada  akhirnya  mengurangi  manfaat  dari program ini.  Program  studi  independen  MBKM  di  Program  Studi Teknik  Informatika  UHAMKA  dirancang  untuk memperkaya  pengalaman  belajar  mahasiswa  dengan  memberikan fleksibilitas  dalam  menentukan  jalur  pembelajaran  yang  sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhan  mereka,  serta meningkatkan keterampilan praktis yang relevan dengan industri. Melalui program ini, mahasiswa dapat mengikuti berbagai kegiatan di luar kampus. Namun, untuk menilai efektivitas program ini, diperlukan analisis komprehensif terhadap  pengalaman  dan  persepsi  mahasiswa,  mencakup  respons,  pemenuhan  harapan,  dan  dampak  terhadap perkembangan akademik dan profesional mereka. Evaluasi berbasis data ini penting untuk memastikan pencapaian tujuan program MBKM dan memberikan rekomendasi perbaikan lebih lanjut.
Sebagai  upaya  untuk  mengevaluasi  efektivitas  program  ini,  diperlukan  suatu  metode  analisis  yang  dapat memberikan gambaran objektif mengenai persepsi mahasiswa terhadap Studi Independen. Dalam konteks pendidikan, data  mining  digunakan  untuk  menganalisis  berbagai  aspek  seperti  perilaku  belajar  mahasiswa,  efektivitas  metode pembelajaran,  dan  evaluasi  program  akademik.  Data  mining  adalah  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk membantu  dalam  pengolahan  data.  Data  mining  melibatkan  proses  pengolahan  data  yang  telah  tersimpan  dalam kumpulan data atau yang sering disebut sebagai data warehouse [7]. Salah satu metode yang sering digunakan adalah klasifikasi, yang memprediksi kelas atau kategori suatu objek berdasarkan atribut tertentu dengan membangun model untuk  mengklasifikasikan  data  baru  ke  dalam  kategori  yang  ditentukan.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) merupakan  metode  klasifikasi  yang  sederhana  namun  efektif  dalam  data  mining.  Metode  ini  bekerja  dengan  cara mencari  k  tetangga  terdekat  dari  sampel  yang  belum  dikenal  dan  menentukan  kelas  sampel  tersebut  berdasarkan mayoritas kelas dari k tetangga terdekatnya [8]. Dalam analisis efektivitas program studi independen MBKM, KNN dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dari  mahasiswa,  seperti  survei,  ulasan,  dan  komentar,  ke  dalam kategori yang mencerminkan efektivitas program tersebut.
Beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan oleh Sukamto, Yanti Adriyani, dan Rizka Aulia pada tahun 2020 dari Program Studi Sistem Informasi FMIPA Universitas Riau menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dapat digunakan untuk memprediksi kategori Uang Kuliah Tunggal (UKT) dengan tingkat keakuratan 84,21% [9]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Adinda Amalia, Ati Zaidiah, dan Ika Nurlaili Isnainiyah pada tahun 2022 dari Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN Veteran Jakarta menemukan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) efektif dalam memprediksi kualitas udara berdasarkan Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) di DKI Jakarta, dengan accuracy 96% [10].
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  efektivitas  program  studi  independen  MBKM  pada  mahasiswa  Teknik Informatika  UHAMKA  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Melalui  analisis  sentimen,  penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi persepsi mahasiswa terhadap program MBKM dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan  lebih  lanjut.  Sehingga  berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  algoritma  KNN  telah  terbukti  efektif  dalam berbagai  konteks  analisis,  meskipun  memiliki  beberapa  keterbatasan  yang  perlu  diperhatikan.  Dengan  demikian, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  memahami  tingkat  ke accuracy an efektivitas program studi independen MBKM di UHAMKA.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Terlihat pada gambar 1, Metode penelitian dimulai dengan pengumpulan data, menganalisa tingkat efektivitas, dan transformasi nilai data agar algoritma KNN dapat membaca dan memproses nilai yang bertipe data numerik [11]. Data  kemudian  di- oversample menggunakan  pendekatan  SMOTE  untuk  memudahkan  klasifikasi  atribut  minoritas [12]. Selanjutnya, mengevaluasi data yang dilakukan dengan 10- Fold Cross Validation serta Confusion Matrix dan menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  menentukan  tingkat  efektivitas  pada  program  Studi  Independen MBKM.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah  mengumpulkan  data.  Proses  ini  dilakukan  dengan  melakukan survei  kepada  mahasiswa  yang  telah  mengikuti  studi  independen  melalui  pengisian  angket  menggunakan Google Form . Google  Form adalah  alat  yang  disediakan  oleh Google yang  memungkinkan  pengguna  untuk  membuat kuesioner, formulir pendaftaran, dan sebagainya [13]. Pada penelitian ini, terdapat 13 atribut pertanyaan dan 3 atribut nilai yang dikumpulkan oleh peniliti sebagai faktor-faktor yang mempangaruhi efisiensi dari studi independen, yaitu seperti yang disajikan pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Pertanyaan & Nilai Kuesioner Google Form
No Pertanyaan Nilai 1. Program  Studi  memberikan  konversi  SKS  berdasarkan  relevansi  pada  matakuliah Program Studi - Tidak Setuju (TS) - Setuju (S) - Sangat Setuju
(SS)
2. Program Studi memberikan nilai akhir berdasarkan hasil yang diberikan oleh mitra
3. Dosen pembimbing memberikan bimbingan selama kegiatan Studi Independen
4. Mitra memberikan materi sesuai silabus
5. Mitra memberikan evaluasi materi setiap minggu
6. Mitra memberikan project akhir sesuai dengan silabus
7. Mentor memberikan arahan dengan jelas selama kegiatan Studi Independen
8. Mentor memiliki kompetensi dalam bidangnya
9 Mentor memberikan nilai berdasarkan kinerja
10.  Keilmuan yang didapatkan dari mitra, sesuai dengan keilmuan dari Program Studi
11.  Studi  Independen  dapat  mendukung  kompetensi  dalam  bidang  keilmuan  teknik informatika
12.  Studi Independen dapat menambah relasi pertemanan dalam berbagai bidang keilmuan
13.  Studi  Independen  berpengaruh  meningkatkan  kompetensi  dalam  bidang  teknik informatika
Survei  dilakukan  dalam  waktu  1  minggu,  dan  total  41  mahasiswa  telah  mengisi Google  Form tersebut. Selanjutnya, data dari survei ini akan dianalisis untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan [14].
Tabel 2. Hasil Pengumpulan Data
Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Responden 1 SS  SS S S S S SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 2 S S S SS SS S SS  SS S S S SS  SS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Responden 3 S S S S S S S S S S S S S Responden 4 S S S S S S S S S S S SS S Responden 5 S S S S S S S S S S S S S Responden 6 S S S SS S S S S S S S S S Responden 7 SS  SS S SS SS  SS  SS  SS S S S SS  SS Responden 8 SS S S SS S S SS S S SS  SS S SS Responden 9 SS S SS  SS SS  SS  SS S SS  SS  SS  SS  SS Responden 10 SS  SS  SS  SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 11 SS  SS  SS  SS SS  SS  SS S SS S SS  SS  SS Responden 12 SS  SS S SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 13 S S S S
S S S S S S S S S Responden 14 SS  SS S SS S SS  SS  SS  SS  SS  SS S S Responden 15 SS S S SS SS  SS  SS  SS  SS S SS  SS  SS Responden 16 S S S S
S S SS  SS  SS S S S S Responden 17 S S S S
S S S S S S S S S Responden 18 S S S SS SS  SS  SS  SS  SS  SS S SS S Responden 19 S S S S
S S SS  SS S S S SS S Responden 20 SS S S SS SS  SS  SS  SS S S S SS  SS Responden 21 SS  SS S SS S SS  SS  SS  SS  SS  SS S S Responden 22 SS  SS  SS  SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 23 S TS S
S S S S S S S S SS S Responden 24 S S S S S S S S S S S S S Responden 25 S S S SS S SS  SS  SS S S S SS  SS Responden 26 S S S S S S S S S S S S S Responden 27 S SS  TS  SS S SS  SS  SS S S SS S S Responden 28 SS  SS  SS  SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 29 SS S S SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 30 S SS S SS S SS  SS S S S SS  SS  SS Responden 31 S S S S
S SS S S S S S S S Responden 32 S S TS  SS SS  SS  SS  SS
S SS  SS  SS  SS Responden 33 TS  TS  TS  TS  TS S S TS  TS S TS S S Responden 34 S SS S
S S SS  SS S SS  SS  SS  SS  SS Responden 35 SS  SS  SS  SS SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS  SS Responden 36 SS  SS S SS SS  SS  SS S S S SS  SS  SS Responden 37 SS S S S S S S S S S S S S Responden 38 S S S
S S S S S S S S S S Responden 39 S S S
S S S S S S S SS S SS Responden 40 S S S
S S S S S S S SS  SS  SS Responden 41 S S S
S S S S S S S S S S

## 2.3 Data Mining
Definisi data mining secara umum terdiri dari dua kata, yaitu "data" dan "mining." Data adalah kumpulan fakta atau entitas yang tidak memiliki arti sendiri dan sering terabaikan. Sementara itu, mining adalah proses penambangan atau ekstraksi.  Oleh  karena  itu,  data  mining  dapat  diartikan  sebagai  proses  penambangan  data  yang  menghasilkan pengetahuan [15]. Selain itu, data mining adalah sekumpulan data yang dihasilkan dari proses ekstraksi, analisis, dan statistik data. Data mining merupakan serangkaian data yang dapat diolah dan diproses dengan cara menggali atau menambang informasi dari data tersebut untuk menghasilkan pengetahuan yang diperoleh melalui proses manual [16].

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan teknik analisis data yang bertujuan untuk menemukan model atau fungsi yang bisa menjelaskan dan membedakan antara berbagai kelas data atau konsep, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi kelas objek yang belum diketahui labelnya [17]. Proses klasifikasi terdiri dari dua tahap utama yaitu pembelajaran (atau pelatihan) dan pengujian. Pada tahap pembelajaran, model klasifikasi dibuat berdasarkan dataset pelatihan yang sudah diketahui kelasnya. Tahap pengujian digunakan untuk memvalidasi model tersebut dengan cara memprediksi kelas objek dalam dataset yang belum diketahui dan membandingkannya dengan kelas sebenarnya [18]

## 2.5 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma  KNN  adalah  salah  satu  bentuk  machine  learning  sederhana  yang  populer  dan  termasuk  dalam  kategori supervised  learning [19].  Algoritma  ini  digunakan  untuk  membuat  keputusan  dengan  menghitung  pola  baru berdasarkan pola data yang sudah ada. Tujuan dari supervised learning adalah mengevaluasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen melalui metodologi seperti klasifikasi dan regresi [20]. Pada algoritma K-Nearest

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Neighbor, pemilihan objek untuk memenuhi nilai K dilakukan berdasarkan perhitungan euclidean distance. Euclidean distance adalah metode untuk mengukur jarak terdekat antara objek baru dengan objek yang sudah ada dalam data [21].
Euclidean Distance = √∑ =   (𝑋 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 2 −  𝑋 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑡 2 ) 𝑑 𝑥 (1)
Berdasarkan rumus yang telah dijelaskan, algoritma KNN dapat menghitung jarak antara data uji dan data set, yang membantu dalam mengklasifikasikan data baru ke dalam kategori yang tepat. Pendekatan ini menjadi dasar bagi penelitian  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  stres  mahasiswa  berdasarkan  karakteristik  dan  pengalaman mereka dengan menggunakan algoritma KNN [22].

## 2.6 Evaluasi
Pada Penelitian ini, evaluasi menggunakan pendekatan confusion matriks dengan menghitung accuracy, precision dan recall  pada  klasfikasi  teks.  Peneliti  menggunakan  model  10-fold  cross  validation,  dikarenakan  memberikan keseimbangan  yang  baik  antara  kompleksitas  komputasi  dengan  kualitas  estimasi  model.  Selain  itu  model  10-fold cross validation ini memberikan estimasi  accuracy   yang kurang bias dibandingkan dengan model cross validation lain [23]. Performa akurasi diukur menggunakan AUC ( Area Under Curve ), dengan ketetapan nilai sebagai berikut [24]. a. Excellent Classification , jika accuracy bernilai 0,90 – 1,00;
b. Good Classification , jika accuracy bernilai 0,80 – 0,90;
c. Fair Classification , jika accuracy bernilai 0,70 – 0,80;
d. Poor Classification , jika accuracy bernilai 0,60 – 0,70; e. Failure , jika accuracy bernilai 0,50 – 0,60.
Dengan rumus Area Under Curve sebagai berikut:
AUC = 1 2 ∑ (𝑥 𝑖+1 − 𝑥 𝑖 )(𝑦 𝑖+1 − 𝑦 1 ) 𝑛 𝑖=1 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Tingkat Efektivitas
Pada tahap ini, peneliti melakukan analisa terhadap tingkat efektivitas pada setiap data yang telah dikumpulkan. Proses analisa  ini  dilakukan  secara  manual  dengan  menganalisis  setiap  atribut  nilai  jawaban  dari  mahasiswa.  Proses  ini bertujuan  untuk  memudahkan  interpretasi  dan  analisis  data,  dengan  setiap  entri  dalam  kolom  'score'  diubah  sesuai dengan  aturan  pemetaan.  Hasilnya  terlihat  pada  tabel  3  kolom  'Hasil  Analisa'  akan mencerminkan  kategori  sangat efektif, netral atau kurang efektif berdasarkan skor tersebut.
Tabel 3. Hasil Analisa Tingkat Efektivitas
Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Hasil Analisa Responden 1 SS SS S S
S S SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif Responden 2 S S S SS SS S SS SS S S S SS SS Netral Responden 3 S S S S S
S S S S S S S S Netral Responden 4 S S S S S
S S S S S S SS S Netral Responden 5 S S S S S S S S S S S S S Netral Responden 6 S S S SS S
S S S S S S S S Netral Responden 7 SS SS S SS SS SS SS SS S S S SS SS Sangat Efektif Responden 8 SS S S SS S S SS S S SS SS S SS Netral Responden 9 SS S SS SS SS SS SS S SS SS SS SS SS Sangat Efektif
Responden 10 SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif
Responden 11 SS SS SS SS SS SS SS S SS S SS SS SS Sangat Efektif
Responden 12 SS SS S SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif Responden 13 S S S S S
S S S S S S S S Netral Responden 14 SS SS S SS S SS SS SS SS SS SS S S Sangat Efektif Responden 15 SS S S SS SS SS SS SS SS S SS SS SS Sangat Efektif Responden 16 S S S S
S S SS SS SS S S S S Netral Responden 17 S S S S S
S S S S S S S S Netral Responden 18 S S S SS SS SS SS SS SS SS S SS S Sangat Efektif Responden 19 S S S S S S SS SS S S S SS S Netral Responden 20 SS S S SS SS SS SS SS S S S SS SS Sangat Efektif Responden 21 SS SS S SS S SS SS SS SS SS SS S S Sangat Efektif Responden 22 SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif Responden 23 S TS S S S S S S S S S SS S Kurang Efektif Responden 24 S S S S S S S S S S S S S Netral

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Responden 25 S S S SS S SS SS SS S S S SS SS Netral Responden 26 S S S S S S S S S S S S S Netral Responden 27 S SS TS SS S SS SS SS S S SS S S Netral Responden 28 SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif Responden 29 SS S S SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif Responden 30 S SS S SS S SS SS S S S SS SS SS Sangat Efektif Responden 31 S S S S S SS S S S S S S S Netral Responden 32 S S TS SS SS SS SS SS S SS SS SS SS Netral Responden 33 TS TS TS TS TS S
S TS TS S TS S S Kurang Efektif Responden 34 S SS S S S SS SS S SS SS SS SS SS Sangat Efektif

## Responden 35 SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS Sangat Efektif
Responden 36 SS SS S SS SS SS SS S S S SS SS SS Sangat Efektif Responden 37 SS S S S S S S S S S S S S Netral Responden 38 S S S S S S S S S S S S S Netral Responden 39 S S S S S S S S S S SS S SS Netral Responden 40 S S S S S S S S S S SS SS SS Netral Responden 41 S S S S S S S S S S S S S Netral

## 3.2 Transformasi Nilai Data
Transformasi  nilai  data  merupakan  tahap  yang  sangat  penting  dalam  proses  analisis  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN).  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  KNN  hanya  dapat  membaca  dan  memproses  nilai  yang bertipe data numerik. Oleh karena itu, diperlukan transformasi  nilai data non-numerik  menjadi numerik  agar dapat diolah pada tahap selanjutnya. Sehingga data yang diubah dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Transformasi Nilai Data No Nilai Pertanyaan Nilai Transformasi 1. Tidak Setuju (TS) 0 2. Setuju (S) 10 3. Sangat Setuju (SS) 20
Peneliti  menggunakan software rapid  miner  untuk  mentransformasi  nilai  data.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  operator replace yang  berfungsi  untuk  mengubah  nilai  data  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya,  hal tersebut dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Proses Transformasi Nilai Data
Sehingga didapatkan hasil transformasi data dari operator pada gambar 2, yang terlihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Transformasi Nilai Data Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Hasil Analisa Responden 1 20 20 10 10 10 10 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 2 10 10 10 20 20 10 20 20 10 10 10 20 20 Netral Responden 3 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 4 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 20 10 Netral Responden 5 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 6 10 10 10 20 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 7 20 20 10 20 20 20 20 20 10 10 10 20 20 Sangat Efektif Responden 8 20 10 10 20 10 10 20 10 10 20 20 10 20 Netral Responden 9 20 10 20 20 20 20 20 10 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 10 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 11 20 20 20 20 20 20 20 10 20 10 20 20 20 Sangat Efektif Responden 12 20 20 10 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 13 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 14 20 20 10 20 10 20 20 20 20 20 20 10 10 Sangat Efektif Responden 15 20 10 10 20 20 20 20 20 20 10 20 20 20 Sangat Efektif Responden 16 10 10 10 10 10 10 20 20 20 10 10 10 10 Netral Responden 17 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 18 10 10 10 20 20 20 20 20 20 20 10 20 10 Sangat Efektif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Responden 19 10 10 10 10 10 10 20 20 10 10 10 20 10 Netral Responden 20 20 10 10 20 20 20 20 20 10 10 10 20 20 Sangat Efektif Responden 21 20 20 10 20 10 20 20 20 20 20 20 10 10 Sangat Efektif Responden 22 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 23 10 0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 20 10 Kurang Efektif Responden 24 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 25 10 10 10 20 10 20 20 20 10 10 10 20 20 Netral Responden 26 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 27 10 20 0 20 10 20 20 20 10 10 20 10 10 Netral Responden 28 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 29 20 10 10 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 30 10 20 10 20 10 20 20 10 10 10 20 20 20 Sangat Efektif Responden 31 10 10 10 10 10 20 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 32 10 10 0 20 20 20 20 20 10 20 20 20 20 Netral Responden 33 0 0 0 0 0 10 10 0 0 10 0 10 10 Kurang Efektif Responden 34 10 20 10 10 10 20 20 10 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 35 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Sangat Efektif Responden 36 20 20 10 20 20 20 20 10 10 10 20 20 20 Sangat Efektif Responden 37 20 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 38 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral Responden 39 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 20 10 20 Netral Responden 40 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 20 20 20 Netral Responden 41 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Netral

## 3.3 SMOTE Upsampling
Setelah melakukan transformasi terhadap nilai data, peneliti menerapkan pendeketan SMOTE untuk menyeimbangkan atribut  hasil  analisa.  Proses  ini  memerlukan  dua  operator  SMOTE  Upsampling  yang  telah  disediakan  rapid  miner sebagai penyeimbang data minor dengan data mayor.

## Gambar 3. Proses SMOTE Upsampling
Pada  gambar  3,  terdapat  dua  operator  SMOTE  Upsampling  yang  digunakan,  hal  ini  mencegah ketidakseimbangan  pada  setiap  atribut  hasil  analisa.  Fungsi  dari  operator  “SMOTE  Upsampling  Kurang  Efektif” adalah untuk menyetarakan data kurang efektif dengan data netral, sedangkan operator “SMOTE Upsampling Sangat Efektif” untuk menyeratakan data sangat efektif dengan dua atribut data lainnya. Dengan demikian, jumlah semua data atribut menjadi sama.

## 3.4 Evaluasi Confusion Matrix
Pada  tahap  selanjutnya,  melakukan  evaluasi confusion  matrix dengan  menggunakan  operator cross  validation . Operator cross validation merupakan operator yang tepat untuk digunakan pada penelitian ini, dimana operator cross validation mempunyai  parameter  yang  mendukung  proses  validasi  model  dengan  baik,  tampilan  parameter  cross validation dapat dilihat pada gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Selanjutnya, di dalam operator cross validation peneliti menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor pada data training, serta pengevaluasian penerapan algoritma menggunakan operator apply model dan performance .
Gambar 5. Proses Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Setelah menetapkan semua operator, maka dilakukan eksperimen terhadap perubahan nilai K. Eksperimen ini berfungsi  untuk  mencari accuracy tertinggi  untuk  mengukur  performa  keakuratan  dari  algoritma  klasifikasi  yang digunakan.
Sehingga didapatkan tabel eksperimen perubahan nilai k, pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Parameter k Accuracy Margin Kesalahan AUC 1 93.65% ±8.33% 0,939 2 92.06% ±8.56% 0,929 3 93.65% ±8.03% 0,939 4 92.06% ±8.33% 0,929 5 92.06% ±10.52% 0,929 6 90.48% ±10.50% 0,910 7 90.48% ±10.50% 0,908 8 90.48% ±10.50% 0,908 9 90.48% ±10.50% 0,908 10 90.48% ±10.50% 0,922
Berdasarkan tabel 6, tingkat accuracy tertinggi ditemukan di parameter k = 3, dengan nilai accuracy sebesar 93,65% dengan margin kesalahan terendah yaitu ±8.03% dan nilai Area Under Curve sebesar 0,939.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Berikut perhitungan manual accuracy dari confusion matrix pada gambar 6 di atas:
Accuracy =
𝑇𝑆𝐸+𝑇𝑁+𝑇𝐾𝐸 𝑇𝑆𝐸+𝑇𝑁+𝑇𝐾𝐸+𝐹𝑆𝐸+𝐹𝑁+𝑇𝐾𝐸 × 100% (3)
Accuracy = 21+18+20 21+18+20+3+1+0 × 100%
= 59 63 × 100%
= 93.65%
Gambar 6 menunjukan bahwa model yang digunakan mempunyai accuracy yang sangat tinggi sebesar 93.65%, dengan margin kesalahan yaitu ±8.03%, nilai rata-rata precision sebesar 94.08%, serta nilai rata-rata recall sebesar 93.65%, dan terakhir yaitu mempunyai nilai Area Under Curve sebesar 0,939. Sehingga keakuratan dari klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini termasuk Excellent Classification.

## 3.5 Implementasi Algoritma
Setelah mengetahui nilai accuracy dari tahap sebelumnya, peneliti akan melakukan implementasi algoritma terhadap data baru secara manual. Dengan menggunakan parameter k = 3, dimana parameter tersebut mempunyai nilai accuracy tertinggi dan margin kesalahan terendah daripada parameter yang lain. Dengan data kasus baru pada tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7. Data Baru Mahasiswa Responden 1 2 3 4 5 6 7 8  9  10  11  12 13 Hasil Analisa Responden 42 S  TS  SS  SS  S  TS  SS  S  S S SS S TS ???

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Tabel 8. Transformasi Nilai Data Baru Mahasiswa
Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Hasil Analisa Responden 42 10 0 20 20 10 0 20 10 10 10 20 10 0 ???
Selanjutnya, menghitung  jarak menggunakan rumus Euclidean Distance dengan parameter k = 3. Sehingga mendapatkan 3 nilai jarak terdekat dan dimasukan ke dalam tabel, pada tabel 9 seperti berikut.
Tabel 9. Perhitungan dan Hasil Nilai Jarak Nama Lengkap Nilai Jarak Hasil Analisa Jarak Terdekat Responden 1 D1 = √1600 = 40 Sangat Efektif Responden 2 D2 = √1100 = 33,17 Netral Responden 3 D3 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 4 D4 = √𝟖𝟎𝟎 = 28,28 Netral 3 Responden 5 D5 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 6 D6 = √𝟔𝟎𝟎 = 24,49 Netral 1 Responden 7 D7 = √1800 = 42,43 Sangat Efektif Responden 8 D8 = √900 = 30 Netral Responden 9 D9 = √1400 = 37,42 Sangat Efektif Responden 10 D10 = √1800 = 42,43 Sangat Efektif Responden 11 D11 = √1600 = 40 Sangat Efektif Responden 12 D12 = √1900 = 43,59 Sangat Efektif Responden 13 D13 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 14 D14 = √1400 = 37,42 Sangat Efektif Responden 15 D15 = √1500 = 38,73 Sangat Efektif Responden 16 D16 = √𝟖𝟎𝟎 = 28,28 Netral 3 Responden 17 D17 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 18 D18 = √1300 = 36,06 Sangat Efektif Responden 19 D19 = √𝟖𝟎𝟎 = 28,28 Netral 3 Responden 20 D20 = √1500 = 38,73 Sangat Efektif Responden 21 D21 = √1400 = 37,42 Sangat Efektif Responden 22 D22 = √1800 = 42,43 Sangat Efektif Responden 23 D23 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Kurang Efektif 2 Responden 24 D24 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 25 D25 = √1300 = 36,06 Netral Responden 26 D26 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 27 D27 = √1400 = 37,42 Netral Responden 28 D28 = √1800 = 42,43 Sangat Efektif Responden 29 D29 = √1600 = 40 Sangat Efektif Responden 30 D30 = √1400 = 37,42 Sangat Efektif Responden 31 D31 = √1000 = 31,62 Netral Responden 32 D32 = √1700 = 41,23 Netral Responden 33 D33 = √1900 = 43,59 Kurang Efektif Responden 34 D34 = √1700 = 41,23 Sangat Efektif Responden 35 D35 = √1800 = 42,23 Sangat Efektif Responden 36 D36 = √1600 = 40 Sangat Efektif Responden 37 D37 = √𝟖𝟎𝟎 = 28,28 Netral 3 Responden 38 D38 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2 Responden 39 D39 = √900 = 30 Netral Responden 40 D40 = √1000 = 31,62 Netral Responden 41 D41 = √𝟕𝟎𝟎 = 26,46 Netral 2
Berdasarkan  tabel  9,  setelah  melakukan  perhitungan  nilai  jarak  data  baru  menggunakan  rumus Euclidean Distance , diperoleh nilai jarak untuk setiap data. Dari nilai jarak tersebut, ditemukan tiga jarak terdekat yaitu a. Responden 6 dengan nilai 24,49;
b. Responden 3, 5, 13, 17, 23, 24, 26, dan 38 dengan nilai 26,46; serta c. Responden 4, 16, 19, dan 37 dengan nilai 28,28.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
Hasil analisis menunjukan bahwa terdapat 13 responden dengan kategori tingkat efektivitas  “Netral” dan 1 responden dengan kategori tingkat efektivitas  “Kurang Efektif”.
Tabel 10. Hasil Analisa Data Baru Mahasiswa Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  11  12  13  Hasil Analisa Responden 42 10  0  20  20  10  0  20  10  10  10  20  10 0 Netral
Merujuk pada tabel 10, untuk mendapatkan hasil analisa dari data baru, peneliti melakukan voting berdasarkan kategori tingkat pemahaman dari hasil perhitungan nilai jarak sebelumnya. Hasil voting menunjukan bahwa tingkat efektivitas hasil analisa dari data baru adalah “Netral”.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  mengevaluasi  efektivitas Program Merdeka Belajar-Kampus Merdeka (MBKM) pada mahasiswa Teknik Informatika UHAMKA, ditemukan bahwa  program  ini  secara  umum  memberikan  dampak  positif  terhadap  pembelajaran  mahasiswa.  Dengan  akurasi model KNN mencapai 93,65%, serta nilai precision dan recall masing-masing sebesar 94,08% dan 93,65%, analisis ini menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam mengklasifikasikan efektivitas program. Mayoritas mahasiswa melaporkan  bahwa  program  MBKM  sangat  efektif  dalam  meningkatkan  keterampilan  dan  pengetahuan  mereka. Namun, ada juga sejumlah mahasiswa yang merasa netral atau bahkan kurang efektif dalam merasakan manfaat dari program  ini.  Temuan  ini  mengindikasikan  bahwa  meskipun  program  MBKM  berhasil  mencapai  tujuan  utamanya dalam  meningkatkan  kompetensi  mahasiswa,  masih  diperlukan  perbaikan  dan  penyesuaian  agar  manfaat  program dapat dirasakan lebih merata oleh seluruh peserta. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Program Studi Merdeka adalah inisiatif yang efektif, tetapi tetap memerlukan evaluasi dan penyesuaian berkelanjutan untuk memastikan optimalisasi manfaat bagi semua mahasiswa yang terlibat.

## REFERENCES
[1] Lisia Miranda, “Pentingnya Penguatan Pendidikan Karakter pada Anak Sekolah Dasar di Era Digital,” Atmosfer: Jurnal Pendidikan, Bahasa, Sastra, Seni, Budaya, dan Sosial Humaniora, vol. 2, no. 2, pp. 228–234, May 2024.
[2] A. Fitrianingtyas and J. Jumiatmoko, “Sosialisasi Pentingnya Pendidikan Karakter Anak Usia Dini di Era Digital,” Murhum : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, vol. 4, no. 2, pp. 336–346, Sep. 2023.
[3] A. Suryadi, “PEMANFAATAN ICT DALAM PEMBELAJARAN,” Jurnal Pendidikan Terbuka Jarak Jauh, vol. 8, no. 1, pp. 83–98, 2022.
[4] N. Susilawati, “Merdeka Belajar dan Kampus Merdeka Dalam Pandangan Filsafat Pendidikan Humanisme,” Jurnal Sikola: Jurnal Kajian Pendidikan dan Pembelajaran, vol. 2, no. 3, pp. 203–219, Mar. 2021.
[5] S. Y. Soeharso, “Relevansi Kebijakan MBKM Terhadap Penguatan Karakter Pancasila,” Prosiding Konferensi Nasional I Konsorsium Psikologi (KN1KP) LLDIKTI 3, pp. IX–XVII, Apr. 2021.
[6] S. Suwandi, “Pengembangan Kurikulum Program Studi Pendidikan Bahasa (dan Sastra) Indonesia yang Responsif terhadap Kebijakan  Merdeka  Belajar-Kampus  Merdeka  dan  Kebutuhan  Pembelajaran  Abad  ke-21,”  in  Prosiding  Seminar  Daring Nasional: Pengembangan Kurikulum Merdeka Belajar Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia, Oct. 2020, pp. 1–12.
[7] N.  Nursobah,  S.  Lailiyah,  B.  Harpad,  and  M.  Fahmi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Perkiraan  Hujan  dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1395–1400, Dec. 2022.
[8] J. Homepage, A. Oktaviana, D. Puspasari Wijaya, A. Pramuntadi, and D. Heksaputra, “Prediction of Type 2 Diabetes Mellitus Using The K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2 Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN),” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 4, no. 3, pp. 812–818, 2024.
[9] Sukamto, Y. Adriyani, and A. Aulia, “Prediksi Kelompok UKT Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” JUITA: Jurnal Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 121–130, May 2020.
[10]  A. Amalia et al., “PREDIKSI KUALITAS UDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 07, no. 02, pp. 496–507, 2022.
[11]  M. Raschintasofi, N. Humairo, E. Rasywir, and A. Feranika, “Jurnal Manajemen Teknologi dan Sistem Informasi (JMS) Analisis  Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  Universitas  Dinamika  Bangsa  Dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor.” [Online]. Available: http://ejournal.unama.ac.id/index.php/jms
[12]  M.  Mustaqim,  B.  Warsito,  and  B.  Surarso,  “Combination  of  synthetic  minority  oversampling  technique  (Smote)  and backpropagation neural network to handle imbalanced class in predicting the use of contraceptive implants,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 116–127, Jul. 2019.
[13]  R. A. Mawardi, “Pengertian Google Form dan 5 Manfaatnya untuk Dunia Pendidikan,” Detik.com. Accessed: Jun. 23, 2024. [Online]. Available: https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross-validation/
[14]  H.  Santoso,  D.  Desliani,  P.  Studi  Ilmu  Komputer,  and  F.  Sains  dan  Teknologi,  “Analisis  Sentimen  Mahasiswa  Terkait Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Metode Na 𝑖 ̈ve Bayes Classifier,” Techno.COM, vol. 21, no. 3, pp. 644–654, 2022.
[15]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining dan Pengujian. Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[16]  M. Faisal, W. S. Utami, and S. Parmica, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Memprediksi Indeks Kemiskinan,” Journal Sensi, vol. 09, no. 01, pp. 11–23, 2023.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 509-519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5401
[17]  A.  Ar  et  al.,  “ANALISIS  SENTIMEN  PUBLIK  TERHADAP  PENGAMBILALIHAN  JALAN  RUSAK  DI LAMPUNG
MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN).” [Online]. Available:
https://vt.tiktok.com/ZSLdf4BT2/
[18]  I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, and C. J. Pal, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th ed. Chennai, India: bookaid, 2016.
[19]  L. Legito et al., “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Analisis Sentimen Terhadap Isu Khilafah dan Radikalisme di Indonesia,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, pp. 324–330, Nov. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.893.
[20]  N. R. Dzakiyullah, A. Pramuntadi, and A. K. Fauziyyah, “Semi-Supervised Classification on Credit Card Fraud Detection using AutoEncoders,” Journal of Applied Data Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 01–07, 2021.
[21]  S.  Dyah  Fritama,  Y.  Raymond  Ramadhan,  and  M.  Andayani  Komara,  “Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot Treatment di Female Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Media Online), vol. 4, no. 1, pp. 134–143, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1070.
[22]  A.  Ulul  Azmi  Wafiqi,  B.  Arvian  James,  A.  Huga  Ramadhan,  and  A.  Nizar,  “Prediksi  Tingkat  Stres  Pada  Mahasiswa UNUGHA Cilacap Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 18, no. 2, pp. 331–343, 2024.
[23]  A.  Wibowo,  “10  Fold-Cross  Validation,”  https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross-validation/.  Accessed:  Jun.  23, 2024. [Online]. Available: https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross-validation/
[24]  N. Hidayah, “Implementasi Algoritma Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF dan Confusion Matrix dalam Pengklasifikasian Saran Monitoring dan Evaluasi Mahasiswa Terhadap Dosen Teknik Informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin,” Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, vol. 10, no. 1, pp. 8–15, 2024.