p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Mengklasifikasi Masa Studi Mahasiswa Informatika Universitas Tanjungpura
Steven a1 , Arif Bijaksana Putra Negara a2 , Yulianti a3
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura
Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124 1 antonius.steven98@student.untan.ac.id
2 arifbpn@informatika.untan.ac.id
3 yulianti@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Setiap  perguruan  tinggi  memiliki  waktu  maksimal  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  dalam  menyelesaikan studinya, jika mahasiswa tersebut sudah melewati batas waktu yang telah ditentukan maka mahasiswa tersebut akan  dikeluarkan  dari  perguruan  tinggi.  Dengan  memanfaatkan  data  akademik  mahasiswa  yang  tersimpan dalam database perguruan tinggi, maka data akademik mahasiswa dapat digunakan untuk mengklasifikasi masa studi  mahasiswa.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasi  masa  studi  mahasiswa  serta  mengetahui performa  algoritma  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes.  Pada  penelitian  ini  juga,  algoritma  klasifikasi  akan  ditambahkan Feature  Selection  Information  Gain  untuk  melihat  pengaruh  akurasi  pada  algoritma.  Data  akademik  akan diklasifikasikan  kedalam  2  kelas,  yaitu  kelas  lulus  tepat  waktu  dan  lulus  tidak  tepat  waktu.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  menambahkan Feature Selection  Information Gain memberikan  hasil  performa  klasifikasi  yang  paling  baik  dengan  nilai  akurasi  sebesar  70.41%  dan  f1-score sebesar 80.68% dengan nilai k (jarak antar data)=17 pada evaluasi nilai akademik 4 semester dan nilai akurasi sebesar 70.14% dan f1-score sebesar 80.68% dengan nilai k (jarak antar data)=21 pada evaluasi nilai akademik 7  semester.  Sedangkan  dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  menambahkan Feature  Selection Information Gain  mendapatkan nilai akurasi sebesar 67.95% dan f1-score sebesar 72.85.% pada evaluasi nilai akademik  4  semester  dan  nilai  akurasi  sebesar  69.32%  dan  f1-score  sebesar  73.47%  pada  evaluasi  nilai akademik  7  semester.  Penggunaan Feature  Selection  Information  Gain  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor memberikan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  perbandingan  akurasi sebesar 2.46% dan f1-score sebesar 7.83% pada evaluasi nilai akademik 4 semester dan perbandingan akurasi sebesar  0.82%  dan  f1-score  sebesar  7.21%  pada  evaluasi  nilai  akademik  7  semester.  Setelah  didapatkan performa  algoritma  terbaik  yaitu  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  menambahkan Feature  Selection Information  Gain,  maka  algoritma  tersebut  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  masa  studi  mahasiswa Informatika Universitas Tanjungpura dengan sistem yang dibangun pada penelitian ini.
Kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neigbor, Naive Bayes , Information Gain, Data Akademik, Masa Studi

## Implementation Of K-Nearest Neighbor Algorithm to Classify The Study Period of Informatics Students Tanjungpura University

## Abstract
Each college has  a maximum time given to students in completing their studies, if the students have passed  the  predetermined  time  limit  then  the  student  will  be  expelled  from  the  college.  By  utilizing student  academic  data  stored  in  university  databases,  student  academic  data  can  be  used  to  classify students  study  periods.  The  purpose  of  this  study  is  to  classify  the  student  study  period  and  to determine the performance of the algorithm used in the classification process. The algorithm used for this research is K-Nearest Neighbor and Naive Bayes. In this study, the classification algorithm will be added  with  Feature  Selection  Information  Gain  to  see  the  effect  of  accuracy  on  the  algorithm.  The Academic Data will be classified into 2 classes, namely classes graduating on time and graduating not on  time.  The  evaluation  results  show  that  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  by  adding  the  Feature Selection Information Gain gives the best classification performance results with an accuracy value of
70.41% and an f1-score of 80.68% with a value of k (distance between data) = 17 in the evaluation of academic scores 4 semester and an accuracy value of 70.14% and an f1-score of 80.68% with a value of  k  (distance  between  data)  =  21  in  the  evaluation  of  academic  scores  7  semester.  Meanwhile,  by using the Naive Bayes algorithm by adding the Feature Selection Information Gain, it gets an accuracy value of 67.95% and an f1-score of 72.85% in the evaluation of academic scores in 4 semesters and an accuracy value of 69.32% and an f1-score of 73.47% in the evaluation of academic scores 7 semester. By  using  Feature  Selection  Information  Gain  in  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  provides  a  better accuracy  value  than  the  Naive  Bayes  algorithm  with an  accuracy  ratio  of  2.46%  and  an  f1-score  of 7.83% in the evaluation of academic score 4 semesters and a comparison of accuracy of 0.82% and f1- score  of  7.21%  in  the  evaluation  of  academic  scores  7  semesters.  After  obtaining  the  best  algorithm performance, namely the K-Nearest Neighbor algorithm by adding the Feature Selection  Information Gain,  then  the  algorithm  will  be  used  to  classify  the  study  period  of  Informatics  students  at Tanjungpura University with the system built in this study.
Keywords: Classification, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Information Gain, Academic Data, Study period

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan Tinggi merupakan tempat dimana mahasiswa menuju  ke  jenjang  pendidikan  yang  lebih  tinggi  sesuai dengan  jurusan  yang  diambil.  Setiap  perguruan  tinggi memiliki  waktu  maksimal  yang  diberikan  kepada mahasiswa dalam menyelesaikan studinya, jika mahasiswa tersebut sudah melewati batas waktu yang telah ditentukan maka mahasiswa tersebut akan dikeluarkan dari perguruan tinggi.  Di Universitas  Tanjungpura  terutama di jurusan  Informatika  masa  studi  yang  diperlukan  untuk menyelesaikan studi adalah selama 4 tahun atau sebanyak 8 semester dan batas waktu maksimal yang diberikan untuk mahasiswa  dalam  menyelesaikan  studinya  adalah  selama 7 tahun atau sebanyak 14 semester. Mahasiswa diharapkan mampu  menyelesaikan  studinya  dalam  waktu  yang  telah diberikan agar bisa mendapatkan gelar sarjana.
Jurusan  Informatika  Universitas Tanjungpura  memiliki tujuan  yang  salah  satunya  adalah  menyelenggarakan program  studi  yang  terakreditas  sangat  baik,  yang memiliki  sistem  pendidikan  dan  pembelajaran  yang didukung  oleh sumber daya manusia, fasilitas pendidikan dan sistem manajemen akademik yang baik. Seperti yang diketahui  bahwa  mahasiswa  merupakan  salah  satu  faktor penentu  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas,  mutu,  dan akreditas  perguruan  tinggi  maupun  jurusan.  ketepatan waktu mahasiswa dalam menyelesaikan studinya merupakan  salah  satu  aspek  penilaian  dalam  menentukan akreditas  perguruan  tinggi  dan  jurusan.  Akan  tetapi permasalahan  yang  terjadi  adalah  masih  banyaknya jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu, sehingga akan  memberikan  dampak  yang  buruk  untuk  akreditas perguruan  tinggi  maupun  jurusan.  Selain  itu  dampak buruk  juga  bisa  terjadi  kepada  mahasiswa  itu  sendiri karena  mahasiswa  tersebut  dapat  di  berhentikan  jika waktu yang telah diberikan dalam menyelesaikan studinya telah  habis.  Dengan  memanfaatkan  data  akademik mahasiswa  yang  tersimpan  dalam  database  perguruan tinggi  diharapkan  nantinya  bisa  memberikan  informasi yang  bermanfaat  dengan  dilakukan  pengolahan  pada  data akademik mahasiswa tersebut.
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  membuat  sebuah sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  masa  studi mahasiswa Informatika Universitas Tanjungpura, sehingga nantinya dapat mempermudah dalam menampilkan  informasi  mahasiwa  mana  saja  yang termasuk ke dalam kelas lulus tidak tepat waktu dan kelas
lulus  tepat  waktu.  Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya oleh [1] atribut yang digunakan untuk proses klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  yaitu  Indeks  Prestasi Semester  1  sampai  Indeks  Prestasi  Semester  4,  pada penelitian  ini  penulis  menambahkan  atribut  Indeks Prestasi  Semester  5  sampai  Indeks  Prestasi  Semester  7, jalur masuk, dosen pembimbing, asal kabupaten dan jenis sekolah  yang  merupakan  data  yang  didapatkan  dari  data akademik mahasiswa Informatika Universitas Tanjungpura.  Dalam  melakukan  proses klasifikasi terdapat berbagai macam algoritma yang dapat digunakan, antara lain K-Nearest Neighbor[2][3][4], Naive Bayes[5][6][7],  C4.5[8][9][10],  Support  Vector  Machine [11][12]  dan  lainnya.  Algoritma  yang  akan  digunakan untuk  proses  klasifikasi  adalah  algoritma  K-Nearest Neighbor  dan  Algortima  Naive  Bayes.  Penggunaan algoritma  Naive  Bayes  pada  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan  performa  algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk membuktikan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor lebih  baik  dalam  proses  klasifikasi.  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  [1]  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan algoritma  Naive  Bayes  merupakan  algortima  yang memberikan  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan  algoritma SVM  dan  Decision  Tree.  digunakan  sebagai  bahan evaluasi akademik mahasiswa sehingga jurusan Informatika  dapat  mengambil  langkah  agar  bisa memperkecil kemungkinan mahasiswa mengalami lulustidak tepat waktu.
Terdapat  3  penelitian  terkait  pada  penelitian  ini, pertama  dari  penelitian  [13]  yang  melakukan  penelitian mengenai  “Perbandingan  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive
Bayes untuk Klasifikasi Tanah Layak Tanam Pohon Jati ”. Penelitian  ini melakukan  perbandingan  algoritma  dengan melakukan  pengujian  pada  setiap  algoritma  klasifikasi. Penelitian  ini  melakukan  pengujian  pada  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dengan  menguji  nilai  dari  parameter  k (jarak  antar  data)  dengan  nilai  1,  3,  5,  7,  dan  9.  Untuk algoritma  Naive  Bayes  dilakukan  pengujian  sebanyak  5 kali  dengan  precentage  split  yang  dibagi  menjadi  data training  dan  data  testing  yaitu  95%  dan  5%,  85%  dan 15%, 75% dan 25%, 65% dan 35%, 55% dan 45%. Hasil yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  akurasi paling  tinggi  pada  algoritma  K-  Nearest  Neighbor  yaitu sebesar  97.14% dengan nilai parameter k = 3 dan akurasi paling  tinggi  pada  algoritma  Naive  Bayes  yaitu  sebesar 88.46% dengan percentage split 75% dan 25%. Penelitian
kedua  dari  penelitian  [14]  yang  berjudul  “Optimasi Metode Naive Bayes dengan Feature Selection Information Gain Untuk Prediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan
Sekolah”.  Penelitian  ini  menguji  pengaruh  terhadap performa pada algoritma Naive Bayes dengan menambahkan Feature Selection Information  Gain . Hasil dari  penelitian  ini  adalah  dengan  menambahkan Feature Selection  Information  Gain dapat  meningkatkan  tingkat akurasi  pada  algoritma  Naive  Bayes  dengan  tingkat akurasi  sebesar  90%  dan  tanpa  menambahkan Feature Selection  Information  Gain pada  algoritma  Naive  Bayes mendapatkan  akurasi  sebesar  80%.  Penelitian  ketiga  dari penelitian  [15]  yang  berjudul  “ Data  Attribute  Selection With  Information  Gain  to  Improve  Credit  Approval Classification  Performance  using  K-  Nearest  Neighbor Algorithm ”. Penelitian ini melakukan pengujian algoritma K-Nearest  Neighbor  dengan  menguji  nilai  dari  parameter k  (jarak  antar  data)  dengan  nilai  1,  3,  5,  7,  9,  11,  13,  15, dan  17  serta  melakukan  pengujian  atribut  yang  telah dilakukan Feature Selection Information Gain . Hasil yang didapatkan  bahwa  dengan  menambahkan  Information Gain  nilai akurasi  algoritma K-Nearest Neighbor menjadi meningkat  pada  dua  dataset.  pada dataset  UCI  credit approval nilai akurasi  meningkat sebesar 7.53% dan pada dataset credit  card  customer nilai  akurasi  meningkat sebesar 3.26%.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  peneliti  akan menambahkan Feature  Selection  Information  Gain untuk mengetahui apakah akan meningkatkan performa algoritma  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  juga  nantinya akan  membandingkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan algoritma  Naive  Bayes  untuk  menganalisa  performa  dari setiap algoritma klasifikasi.

## II. METODOLOGI
Langkah-langkah penelitian yang akan dilakukan seperti pada Gambar 1 sebagai berikut:

## A. Pengumpulan  Data
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  adalah data  akademik  mahasiswa  Informatika  Universitas Tanjungpura  yang  didapatkan  dari  UPT  Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Tanjungpura. Data yang  terkumpul  merupakan  data  akademik  mahasiswa angkatan  2010,  2011,  2012,  2013,  2014,  2015  dan  2016 yang  telah  menyelesaikan  studinya.  Data  –  data  yang akan  digunakan  adalah  nilai  Indeks  Prestasi  Semester  1, Indeks  Prestasi  Semester  2,  Indeks  Prestasi  Semester  3, Indeks  Prestasi  Semester  4,  Indeks  Prestasi  Semester  5, Indeks  Prestasi  Semester  6,  Indeks  Prestasi  Semester  7, dosen  pembimbing  akademik,  jalur  masuk, asal kabupaten  dan  jenis  sekolah  dengan  jumlah  data  yang terkumpul  sebanyak  365  data  mahasiswa.  Data  yang terkumpul  nantinya  dilabel  ke  dalam  kelas  mahasiswa lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu oleh sistem. Data  akademik  mahasiswa  yang  menyelesaikan  studinya pada  semester  7,  semester  8  dan  semester  9  masuk  ke dalam  kelas  lulus  tepat  waktu  dan  mahasiswa  yang menyelesaikan  studinya  pada  semester  10,  semester  11, semester  12,  semester  13,  dan  semester  14  masuk  ke dalam  kelas  lulus  tidak  tepat  waktu.  Berikut  merupakan dataset yang terkumpul :

## Gambar 2 Dataset

## B. Preprocessing Data
Data preprocessing merupakan proses mempersiapkan data  seperti  membersihkan  data  dari  noise  ataupun merubah  format  data[5].  Preprocessing  data  dilakukan pada  semua  dataset  yang  telah  terkumpul.  Preprocesing data  ini  berfungsiuntuk  menormalisasi  data  yang  telah diambil  [6].  Pertama  –  tama  proses  preprocessing  data adalah  melakukan  data  cleaning.  Data  cleaning dilakukan pada  data  yang  telah  terkumpul  agar  terhindarnya duplikasi  data  yang  sama[7].  Proses  ini  dilakukan  untuk menghindari  adanya  data  yang  sama  yang  dapat mempengaruhi  hasil  dari  proses  klasifikasi.  Kemudian tahap kedua pada preprocessing data yang akan dilakukan yaitu  case  folding.  Case  folding  merupakan  tahap mengubah  setiap  kata  menjadi  kedalam  bentuk  yang standar, huruf kapital (upper case) atau huruf kecil (lower case)[8], sehingga dapat menyeragamkan data.  Data  yang akan  dilakukan  proses  case  folding  adalah  nama  dosen pembimbing  akademik,  asal  sekolah,  asal  kabupaten  dan jalur masuk.  Proses preprocessing data dilakukan dengan menggunakan aplikasi yang telah dibuat.

## C. Feature Selection
Feature selection yang digunakan untuk penelitian ini adalah  Information  Gain.  Information  Gain  (IG)
merupakan  suatu  pengukuran  yang  dilakukan  untuk melakukan seleksi terhadap atribut-atribut sehingga dapat disimpulkan  atribut  apa  saja  yang  akan  digunakan  [3]. Banyak penelitian mengatakan bahwa dengan penambahan  fitur  seleksi  Information  Gain  sangat berguna untuk meningkatkan performa algoritma klasifikasi.  Pada  fitur  seleksi  Information  Gain  nantinya pertama  –  tama  melakukan  perhitungan  entropi  pada setiap  atribut.  Setelah  mendapatkan  nilai  entropi  pada atribut  kemudian  menghitung  nilai  gainnya.  Nilai  Gain yang  tinggi  merupakan  atribut  yang  paling  baik  untuk digunakan  dalam  proses.  Pada  penelitian  ini  pemilihan atribut  akan  dilakukan  perankingan  dengan  nilai  gain tertinggi sebanyak 5 atribut untuk evaluasi nilai akademik 4 semester dan 10 atribut untuk evaluasi nilai akademik 7 semester.  Sehingga  atribut  dengan  nilai  gain  tertinggi tersebut yang akan digunakan untuk proses klasifikasi.

## D. Pengujian Algoritma
Pengujian  algoritma  klasifikasi  pada  penelitian  ini sangat  diperlukan  agar  dapat  mengetahui tingkat keakuratan, presisi, recall dan f1-score dari algoritma yang akan  digunakan.  pengujian  dilakukan  untuk  menganalisa performa algoritma K-Nearest Neighbor dengan membandingkan  algoritma  Naive  Bayes.  Algoritma  K- Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut  [9]. Sedangkan Naive Bayes merupakan
sebuah pengklasifikasian
probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset yang diberikan [10]. Pada Algoritma K-Nearest Neighbor dilakukan  pengujian  terlebih  dahulu  dalam  menentukan nilai  parameter  k  (jarak  antar  data)  terbaik  dengan menguji  10 angka ganjil yaitu  dengan nilai 3, 5, 7, 9, 11, 13,  15,  17,  19,  dan  21.  Terdapat  dua  skenario  pengujian yang akan dilakukan pada masing  – masing  algoritma  K- Nearest Neighbor dan algoritma Naive Bayes seperti pada tabel berikut.

## TABEL 1
SKENARIO PENGUJIAN Skenario Pengujian Feature Selection Information Gain K-Nearest Neighbor Tidak K-Nearest Neighbor Ya Naive Bayes Tidak
Naive Bayes Ya
E. Perancangan Sistem
Gambar 3 Flowchart
1. Flowchart merupakan  penyajian  yang  sistematis tentang  proses  dan  logika  dari  kegiatan  penanganan informasi  atau  penggambaran  secara  grafik  dari  langkah langkah  dan  urutan  urutan  prosedur  dari  suatu  program [13]. Flowchart penelitian ini dapat dilihat pada ganbar 3. Saat menjalankan sistem klasifikasi masa studi mahasiswa,  halaman  pertama  yang  ditampilkan  adalah halaman  login.  Dihalaman  login  terdapat  dua  pilihan untuk  login  yaitu  login  staff  tata  usaha  atau  dosen,  dan login  mahasiswa.  Proses  login  dilakukan  agar  sistem hanya  bisa  diakses  oleh  staff  tata  usaha,  dosen  dan mahasiswa  Informatika  Universitas  Tanjungpura  yang telah  memiliki  akun.  Untuk  login  staff  tata  usaha  dan dosen,  pengguna  harus  memasukkan  username  dan password  agar  dapat  menggunakan  fitur  yang  ada  di sistem  dan  untuk  login  mahasiswa,  pengguna  harus memasukkan nim dan password.
Setiap user memiliki  akses  menu  yang  berbeda –  beda  sesuai  hak  aksesnya.  Setelah  melakukan login, untuk user staff  tata  usaha  akan  diarahkan  ke halaman index staff tata usaha. Staff tata usaha dapat mengakses  beberapa  halaman  pada  sistem  yaitu halaman grafik untuk menampilkan jumlah mahasiswa  lulus  tepat  waktu  dan  tidak  tepat  waktu per  tahun,  halaman  data  training,  halaman  data testing  mahasiswa,  halaman  data  profil  dosen, halaman  data  profil  mahasiswa  dan  halaman  ganti
password.  Untuk user dosen  nantinya  akan diarahkan ke halaman index dosen. User dosen dapat mengakses  halaman  grafik  untuk  menampilkan jumlah  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  dan  tidak  tepat waktu  per  tahun,  halaman  analisa  data  history, halaman  data  training,  halaman  data  profil mahasiswa,  halaman  hasil  klasifikasi  data  testing mahasiswa,  halaman  ganti  password  dan  halaman ganti  profil.  Untuk user mahasiswa  nantinya  akan diarahkan  ke  halaman  index  mahasiswa. User mahasiswa  dapat  mengakses  halaman  input  data akademik  untuk  dijadikan  data  testing,  hasil klasifikasi  data  testing  akan  tampil  dihalaman  ini juga.  halaman  data  profil  dosen  pembimbing akademik  maupun  profil  dosen  yang  mengajar  di Informatika Universitas Tanjungpura, halaman ganti password dan halaman anti profil.
2. Data Flow Diagram (DFD) merupakan diagram yang menggambarkan  alir  data  dalam  suatu  entitas  ke  sistem atau  sistem  ke  entitas  [14].  Data  flow  diagram memberikan  informasi  mengenai  keluar  masuknya  data dari  proses  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Gambar  3 merupakan  diagram  konteks  sistem  klasifikasi masa  studi mahasiswa  Informatika  Universitas  Tanjungpura  yang akan dibuat :

## Gambar 4 Diagram Konteks Sistem

## F. Implementasi
Sistem  yang  akan  dibuat  berdasarkan  dengan perancangan  sistem  yang  telah  dibuat.  Sistem  akan  di implementasikan menggunakan bahasa pemrograman php. Php  adalah  Bahasa server-side  scripting yang  dibuat khusus  untuk  web.  Pada  sistem  ini  nantinya  ada  3  level pengguna yaitu dosen Informatika Universitas Tanjungpura,  staff  tata  usaha  Informatika  Universitas Tanjungpura  dan  mahasiswa  Informatika  Universitas Tanjungpura. Setiap pengguna dapat  mengakses  ke menu yang  telah  dibuat  sesuai  dengan  hak  aksesnya.  Untuk dosen  nantinya  dapat  mengakses  beberapa  menu  yaitu grafik jumlah mahasiswa lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu,  halaman  data  training,  halaman  data  mahasiswa, halaman  hasil  data  testing  mahasiswa,  dan  pengaturan. Untuk  staff  tata  usaha  nantinya  dapat  mengakses  grafik jumlah mahasiswa lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu, manajemen  data  dosen,  manajemen  data  mahasiswa, manajemen  data  training,  manajemen  data  testing,  dan pengaturan.  Untuk  mahasiswa  nantinya  dapat  mengakses manajemen  data  testing,  halaman  data  dosen  dan pengaturan.

## G. Pengujian Sistem
Setelah tahap pengimplementasian telah selesai, maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  pada sistem.  Tahap  ini  dilakukan  agar  hasil  dari  sistem  yang telah  dibuat  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Pengujian  pada  sistem  nantinya  akan  dilakukan  dengan menggunakan  metode black  box .  Pengujian black  box merupakan  metode  yang  akan  digunakan untuk melakukan  pemeriksaan  fungsi  –  fungsi  yang  ada  pada sistem yang telah dibuat untuk mengetahui apakah fungsi yang  ada  telah  berjalan  dengan  baik  dan  benar.  Pada penelitian  ini,  pengujian black  box sistem  nantinya  akan menggunakan  aplikasi  pengujian  otomatis  yaitu  Katalon Studio. Pada Katalon Studio pengujian sistem menggunakan test  case yang  dilakukan  dengan  cara melakukan  record  setiap  respons  pada  pengujian  setiap fitur  yang  ada  pada  sistem.  Jika  sistem  telah  selesai  diuji dan tidak memiliki kesalahan lagi maka sistem yang telah dibuat telah berjalan sesuai yang diharapkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Feature Selection Information Gain
Hasil  dari Feature  Selection  Information  Gain yang telah  dilakukan  terhadap  11  atribut  dengan menggunakan aplikasi weka didapatkan hasil seperti Gambar 5 berikut.

## Gambar 5 Hasil Feature Selection Information Gain
Nilai  Gain  dari  setiap  atribut  diurutkan  dari  nilai gain  tertinggi  ke  nilai  gain  terendah.  Pemilihan  atribut dilakukan  dengan  nilai  n=5  untuk  mengklasifikasi  masa studi  mahasiswa  dengan  mengevaluasi  nilai  akademik  4 semester dan nilai n=10 untuk mengklasifikasi masa studi mahasiswa  dengan  mengevaluasi  nilai  akademik  7 semester. Atribut yang dipilih dengan nilai n=5 adalah IPS 3,  IPS  4,  IPS  1,  IPS  2  dan  asal  kabupaten.  Sedangkan untuk atribut yang dipilih dengan nilai n=10 adalah IPS 6, IPS  3,  IPS  4,  IPS  5,  IPS  1,  IPS  2,  asal  kabupaten,  IPS 7,Nama  dosen  pembimbing  dan  Status  Sekolah.  atribut tersebut  merupakan  atribut  yang  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi  masa  studi  mahasiswa  Informaika Univesitas Tanjungpura.

## B. Hasil  Pengujian  Nilai  Parameter  k  Algortima K-Nearest Neighbor Nilai Akademik 4 Semester
Pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dilakukan pengujian  nilai  k  (jarak  antar  data)  10  angka  ganjil  yang ditampilkan hasil akurasi pada tabel berikut.
TABEL 2

## HASIL PENGUJIAN NILAI PARAMETER k ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR PADA NILAI  AKADEMIK 4 SEMESTER
Nilai k (jarak antar data) K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor + Information Gain Akurasi Akurasi k=3 61.1% 63.84% k=5 63.84% 64.38% k=7 66.03% 64.93% k=9 66.3% 69.04% k=11 66.58% 67.12% k=13 67.12% 68.22% k=15 68.22% 67.67% k=17 69.04% 70.41% k=19 68.49% 69.31% k=21 67.4% 69.32%
Pada Tabel 2 telah ditampilkan hasil pengujian nilai k algoritma  K-Neaerest  Neighbor  pada  nilai  akademik  4 semester.  Nilai  k  terbaik  yang  memberikan  akurasi  yang tinggi  pada  algortima  K-Nearest  Neighbor  tanpa ditambahkan Feature Selection Information Gain maupun telah  ditambahkan Feature  Selection  Information  Gain adalah k=17. Nilai k=17 tersebut merupakan nilai k (jarak antar  data)  yang  akan  digunakan  untuk  proses  klasifikasi masa  studi  mahasiswa  dengan  mengevaluasi  nilai akademik  4  semester  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor.

## C. Analisa  Algoritma  K-Nearest  Neighbor
Nilai Akademik 4 Semester
Pada  skenario  pengujian  pertama  dan  skenario  kedua dilakukan  evaluasi  performa  algoritma K-Nearest Neighbor tanpa ditambahkan Feature Selection Information  Gain maupun ditambahkan Feature Selection Information  Gain pada nilai  akademik 4 semester dengan 10-fold cross validation, ditampilkan pada tabel 3 berikut.
TABEL 3
Evaluasi Algoritma K-Nearest Neighbor Nilai Akademik 4 Semester K-Nearest Neighbor (skenario pertama) K-Nearest Neighbor + Information Gain (Skenario Kedua) Akurasi 69.59% 70.14% Presisi 71.6% 71.9% Recall 91.5% 91.9% F1-Score 80.34% 80.68%
Penggunaan Feature Selection  Information  Gain pada algoritma  K-Nearest  Neighbor  memberikan  peningkatan pada  akurasi  sebesar  1.37%,  recall  sebesar  1.4%  dan  f1- score  sebesar  0.57%  sedangkan  presisi  mengalami penurunan  sebesar  0.8%  pada  evaluasi  nilai  akademik 4  semester.

## D. Analisa  Algoritma  Naive  Bayes  Nilai  Akademik  4 Semester
Pada  skenario  pengujian  ketiga  dan  skenario  keempat dilakukan evaluasi performa algoritma Naive Bayes tanpa
ditambahkan Feature Selection Information  Gain maupun ditambahkan  Feature  Selection  Information  Gain  dengan 10-fold  cross  validation  yang  ditampilkan  pada  tabel  4 berikut.
TABEL 4 EVALUASI ALGORITMA NAIVE BAYES NILAI AKADEMIK 4 SEMESTER Skenario Pengujian Tolak Ukur Naive Bayes (skenario ketiga) Naive Bayes + Information Gain (skenario keempat) Akurasi 66.30% 67.95% Presisi 84.5% 85.8% Recall 61.7% 63.3% F1-Score 71.32% 72.85%
Penggunaan Feature Selection Information Gain pada algoritma  Naive  Bayes  memberikan  peningkatan  pada akurasi sebesar 1.65%, presisi sebesar 1.3%, recall sebesar 1.6%  dan  f1-score  sebesar  1.53%  pada  evaluasi  nilai akademik 4 semester.
E. Perbandingan  Hasil  Pengujian  Algoritma  K-Nearest Neighbor  dan  Algoritma  Naive Bayes  Nilai Akademik 4 Semester
Perbandingan  hasil  empat  skenario  pengujian  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma  Naive  Bayes  dengan  evaluasi  nilai  akademik  4 semester  dilakukan  dengan  tolak  ukur  akurasi,  presisi, recall  dan  f1-score.  Hasil  dari  proses  pengujian merupakan rata  –  rata dari 10-fold Cross Validation yang ditampilkan pada Gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6 Perbandingan Akurasi, Presisi, Recall dan F1-Score Algoritma K-Nearest  Neighbor  dan  Algoritma  Naive  Bayes  Nilai  akademik  4 semester
Dari  empat  skenario  pengujian  yang  telah  dilakukan untuk  proses  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  dengan evaluasi  nilai  akademik  4  semester,  didapatkan  hasil bahwa  nilai  akurasi  pada  skenario  kedua  dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor dengan  menambahkan Feature  Selection  Information Gain mendapatkan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi dibandingkan skenario lainnya.
F. Hasil  Pengujian  Nilai  Parameter  k  Algoritma  K- Nearest Neighbor Nilai Akademik 7 Semester
Pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dilakukan pengujian  nilai  k  (jarak  antar  data)  10  angka  ganjil  yang ditampilkan hasil akurasi pada tabel 5 berikut.

## Skenario
Pengujian

## Tolak Ukur
TABEL 5
HASIL PENGUJIAN NILAI PARAMETER K ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA NILAI AKADEMIK 7 SEMESTER Nilai k (jarak antar data) K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor + Information Gain Akurasi Akurasi k=3 60.55% 64.66% k=5 66.30% 63.01% k=7 67.12% 64.38% k=9 66.58% 65.21% k=11 66.58% 66.85% k=13 68.49% 67.4% k=15 68.22% 66.85% k=17 69.59% 67.95% k=19 67.95% 68.49% k=21 68.22% 70.14%
Nilai k terbaik yang memberikan akurasi yang tinggi pada algortima K-Nearest Neighbor pada nilai akademik 7 semester tanpa ditambahkan Feature Selection Information  Gain adalah  k=17  dan  Nilai  k  terbaik  yang memberikan  nilai  akurasi  yang  tinggi  pada  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dengan  ditambahkan Feature  Selection Information  Gain adalah  k=21.  Nilai  k  tersebut merupakan nilai k (jarak antar data) yang akan digunakan untuk  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor dalam mengevaluasi nilai akademik 7 semester.

## G. Analisa  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Nilai Akademik  7 Semester
Pada  skenario  pengujian  pertama  dan  skenario  kedua dilakukan evaluasi performa algoritma K-Nearest Neighbor tanpa ditambahkan Feature Selection Information  Gain  maupun ditambahkan Feature Selection Information Gain  pada  nilai  akademik 7  semester  dengan 10-fold cross validation, ditampilkan pada tabel 6 berikut.
TABEL 6 EVALUASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR NILAI AKADEMIK 7
SEMESTER Skenario Pengujian Tolak Ukur K-Nearest Neighbor (skenario pertama) K-Nearest Neighbor + Information Gain (Skenario Kedua) Akurasi 69.59% 70.14% Presisi 71.6% 71.9% Recall 91.5% 91.9% F1-Score 80.34% 80.68%
Penggunaan Feature Selection Information Gain pada algoritma  K-Nearest  Neighbor  memberikan  peningkatan pada  akurasi  sebesar  0.55%,  presisi  sebesar  0.3%,  recall sebesar  0.4%  dan  f1-score  sebesar  0.34%  pada  evaluasi nilai akademik 7 semester.
H. Analisa Algortima  Naive  Bayes  Nilai  Akademik 7 Semester
Pada skenario pengujian ketiga dan skenario keempat dilakukan evaluasi performa algoritma Naive Bayes tanpa
ditambahkan Feature Selection Information  Gain maupun ditambahkan  Feature  Selection  Information  Gain  dengan 10-fold  cross  validation  yang  ditampilkan  pada  tabel  4 berikut.
TABEL 7

## EVALUASI ALGORITMA NAIVE BAYES NILAI AKADEMIK
7 SEMESTER Skenario Pengujian Tolak Ukur Naive Bayes (skenario ketiga) Naive Bayes + Information Gain (skenario keempat) Akurasi 69.32% 69.32% Presisi 89.1% 89.1% Recall 62.5% 62.5% F1-Score 73.47% 73.47%
Penambahan Feature  Selection  Information  Gain pada  algoritma  Naive  Bayes  tidak  dapat  menaikkan maupun menurunkan  akurasi,  persisi,  recall  dan  f1-score pada  algoritma  dalam  mengklasifikasi  masa  studi mahasiswa dengan evaluasi nilai akademik 7 semester.

## I. Perbandingan Hasil Pengujian Algoritma K- Neaerest
Neighbor dan Algoritma  Naive Bayes Nilai  Akademik 7  Semester
Perbandingan  hasil  empat  skenario  pengujian  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma  Naive  Bayes  dengan  evaluasi  nilai  akademik  7 semester  dilakukan  dengan  tolak  ukur  akurasi,  presisi, recall  dan  f1-score.  Hasil  dari  proses  pengujian merupakan rata  –  rata dari 10-fold Cross Validation yang ditampilkan pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar  7 Perbandingan  Akurasi,  Presisi,  Recall  dan  F1-Score Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Algoritma  Naive  Bayes  Nilai akademik 7 semester
Dari  empat  skenario  pengujian  yang  telah  dilakukan untuk  proses  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  dengan evaluasi  nilai  akademik  7  semester,  didapatkan  hasil bahwa  nilai  akurasi  pada  skenario  kedua  dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor dengan  menambahkan Feature  Selection  Information Gain mendapatkan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi dibandingkan skenario lainnya.
J. Implementasi Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman php. Sistem yang dibangun nantinya ada 3 level  pengguna  yaitu  dosen  Informatika  Universitas Tanjungpura,  staff  tata  usaha  Informatika  Universitas Tanjungpura  dan  mahasiswa  Informatika  Universitas Tanjungpura.

## K. Antarmuka Staff Tata Usaha
Antarmuka staff tata usaha merupakan tampilan untuk user staff tata usaha ketika berhasil melakukan login. User staff tata usaha dapat mengakses enam menu utama yaitu grafik,  data  mahasiswa,  data  dosen,  data  training,  data testing, dan pengaturan.
Gambar 8 Menu Grafik Staff Tata Usaha
Gambar 9 Pengelolaan Data Mahasiswa Gambar 10 Pengelolaan Data Dosen Gambar 11 Pengelolaan Data Training
Gambar 12 Pengelolaan Data Testing

## Gambar 13 Menu Pengaturan

## L. Antarmuka Dosen
Antarmuka  Dosen  merupakan  halaman  yang  akan muncul  setelah  user  dosen  berhasil  melakukan  login. Terdapat  lima  menu  yang  dapat  diakses  oleh  user  dosen yaitu  grafik,  data  mahasiswa,  data  training,  analisa  data history, klasifikasi data testing, dan pengaturan.
Gambar 14 Menu Grafik Gambar 15 Menu Data Mahasiswa Gambar 16 Menu Data Training
Gambar 17 Menu Analisa Data History
Gambar 18 Menu Hasil Klasifikasi Data Testing
Gambar 19 Menu Ganti Profil

## Gambar 20 Menu Ganti Password

## M. Antarmuka Mahasiswa
Antarmuka  mahasiswa  merupakan  tampilan  untuk user  mahasiswa  yang  berhasil  melakukan  proses  login. User  mahasiswa  dapat  mengakses  tiga  menu  yaitu klasifikasi  masa  studi,  pembimbing  akademik,  dan pengaturan.
Gambar 21 Menu Klasifikasi Masa Studi Gambar 22 Menu Data Dosen
Gambar 23 Menu Ganti Profil Gambar 24 Menu Ganti Password

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Dari  proses Feature  Selection Information  Gain yang telah  dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa  5  atribut dengan  nilai  gain  tertinggi  dengan  urutan  Indeks Prestasi  Semester  3,  Indeks  Prestasi  Semester  4, Indeks  Prestasi  Semester  1,  Indeks  Prestasi  Semester 2  dan  asal  kabupaten  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi masa studi  mahasiswa untuk  evaluasi nilai  akademik  4 semester.  Untuk  10  atribut dengan  nilai  gain  tertinggi  dengan  urutan  yaitu Indeks  Prestasi  Semester  6,  Indeks  Prestasi Semester  3,  Indeks  Prestasi  Semester  4,  Indeks Prestasi  Semester  5,  Indeks  Prestasi  Semester  1, Indeks  Prestasi  Semester  2,  asal  kabupaten, Indeks  Prestasi  Semester  7,  nama  dosen pembimbing  dan  jenis  sekolah  merupakan atribut yang akan digunakan untuk mengklasifikasi masa studi mahasiswa Informatika Universitas Tanjungpura pada evaluasi akademik 7 semester.
2. Dari  pengujian  nilai  k  (jarak  antar  data)  pada algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  evaluasi  nilai akademik  4  semester  dan  7  semester  dengan  menguji 10 angka ganjil didapatkan hasil bahwa, pada evaluasi nilai  akademik  4  semester  jika menggunakan algoritma  K-Neaerest  Neighbor  tanpa  ditambahnya Feature Selection Information Gain maupun menambahkan Feature  Selection  Information  Gain nilai  k  terbaik  adalah  k=17.  Ketika  evaluasi  nilai akademik  7  semester  jika  menggunakan  algoritma  K- Neaerest  Neighbor  tanpa  ditambahnya Feature Selection  Information  Gain nilai  k  terbaik  adalah
k=17  dan  setelah  menambahkan Feature  Selection Information Gain nilai k terbaik adalah k=21. 3. Pengujian  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor dan algoritma Naive Bayes didapatkan hasil bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor  memberikan performa  yang  baik  dibandingkan  algoritma  Naive Bayes.  Penggunaan Feature  Selection  Information Gain pada algoritma K-Nearest Neighbor memberikan nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritma Naive  Bayes  dengan  perbandingan  akurasi  sebesar 2.46% dan f1-score sebesar 7.83% pada evaluasi nilai akademik  4  semester  dan  perbandingan  akurasi sebesar  0.82%  dan  f1-score  sebesar  7.21%  pada evaluasi nilai akademik 7 semester.
4. Sistem  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  yang dibuat berjalan dengan baik. Sistem dapat diakses oleh user staff  tata  usaha, user dosen  dan user mahasiswa. Sistem ini dapat mengelola data yang digunakan  untuk  proses  klasifikasi,  data  dosen maupun  data  mahasiswa.  sistem  dapat  otomatis menghasilkan  proses  klasifikasi  masa  studi mahasiswa  sehingga  dosen  dan  mahasiswa  dapat mengetahui secara langsung dari sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Budiman,  Muliadi,  and  R.  Ramadina,  “Penerapan  Fungsi Data  Mining  Klasifikasi  untuk  Prediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Tepat  Waktu  pada  Sistem  Informasi  Akademik Perguruan  Tinggi,” J.  Jupiter ,  vol.  Vol.  7,  no.  1,  pp.  1–5, 2015.
[2] W.  Yustanti,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbour  untuk Memprediksi Harga Jual Tanah,” J. Mat. Stat. dan komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 57–68, 2012.
[3] N. Fatahna, S. Alifah, and  S. F. C, “Penerapan Algoritma K- Nearest  Neighbor  (  KNN  )  dalam  Pembuatan  Sistem Penentuan Topik Artikel Berbasis Web,” vol. 2, no. 1, pp. 31– 39, 2017.
[4] M.  R.  Noviansyah,  T.  Rismawan,  and  D.  M.  Midyanti,
“Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca  Kebakaran Berdasarkan  Data  AWS  (Automatic  Weather  Station)  (Studi Kasus:  Kabupaten  Kubu  Raya),” J.  Coding,  Sist.  Komput. Untan ,  vol.  06, no.  2,  pp.  48–56,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/ view/26672.
[5] A.  Indriani,  “Klasifikasi  Data  Forum  dengan  menggunakan
Metode Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Yogyakarta ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  21–2014,2014,[Online]. Available: www.bluefame.com,.
[6] A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah
Tangga,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  2, no.  3,  pp.  207–217, 2015.
[7] A.  A.  K.  Qodrat,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan K-  Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem  Kelayakan  Kredit  Pada
Nasabah  (  Studi  Kasus :  PT  .  Armada  Finance  Cabang
Makassar ),” 2017.
[8] I.  N.  Fajri,  “Analisis  Performa  Algoritma  Klasifikasi  Pada Pengelompokan  Benih  Gandum,” J.  Ilm.  DASI ,  vol.  18,  pp. 11–15, 2017.
[9] D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining: Second Edition , vol. 9780470908. 2005.
[10] K.  Latifah,  S.  Wibowo,  and  N.  Q.  Nada,  “Analisis  dan
Penerapan Algoritma C4.5 dalam Data Mining Untuk Menunjang Strategi Promosi Prodi Informatika UPGRIS,” vol.
11, no. 2, pp. 71–75, 2018.
[11] F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts,  Models,  and
Techniques . 2011.
[12] X.-S.  Yang, Introduction  to  Algorithms  for  Data  Mining  and Machine Learning . 2019.
[13] D.  Srianto  and  E.  Mulyanto,  “Perbandingan  K-Nearest Neighbor  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Tanah  Layak
Tanam Pohon Jati,” Techno.COM , vol. 15, no. 3, pp. 241–245, 2016.
[14] E. T. L. Muqorobin, Kusrini, “Optimasi Metode Naive Bayes Dengan  Feature  Selection  Information  Gain  Untuk  Prediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan Sekolah,” J. Ilm. Sinus(JIS) , vol. 17, no. 01, pp. 1–14, 2019.
[15] I. Ivandari, T. T. Chasanah, S. W. Binabar,
and  M.  A.  Al  Karomi,  “Data  Attribute  Selection  with Information  Gain  to  Improve  Credit  Approval  Classification Performance  using  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,” Int.  J. Islam. Bus. Econ. , p. 13, 2017, doi: 10.28918/ijibec.v1i1.882.