## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  49-54 e-ISSN: 2686-3154

## Optimalisasi dalam Mengidentifikasi Seleksi Mahasiswa Jalur Cepat
( Fast-track ) Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Zumardi Rahman 1 
1 Indenpendent Researcher

## zumar2014@gmail.com

## Abstract
Fast-track admissions is carried out to assist the selection in providing recommendations for students who have the potential to  join  the  fast-track  program,  a  Decision  Support  System  is  needed,  because  the  selection  system  for  fast-track  student candidates is still manual, and there are many weaknesses. The large number of enthusiasts in registering for fast-track causes the head of the department to experience difficulties when processing manual data so that software is needed to facilitate the processing of the data. Not all students who apply to get a fast-track can be approved, because there are quite a lot of students who  apply,  so  it  is  urgently  needed  to  build  an  DSS  using  the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  method  that  can  help  provide recommendations to fast-track enthusiasts. Based on the analysis of the DSS with the K-NN method, this was done by means of interview observations and system implementation. In the assessment of fast-track acceptance, it can be used as a basis for facilitating decisions in selecting fast-track students because the system can process data and produce information quickly, precisely  and  consistently  to  the  head  of  the  department  for  students  to  join  the  fast-track  that  will  be  given.  Can  form  an appropriate, effective and efficient decision on the management of fast-track acceptance selection data that has the potential to be accepted by fast-track. The K-NN method can be used to identify the selection of fast-track student admissions, SPK in the  assessment  of  fast-track  student  selection  can  facilitate  decisions  for  students  proportionally  based  on  the  results  of student data processing including student achievement index semesters 1-6, the number of credits up to semester 6 precisely and accurately because the system can minimize errors in the process of calculating data normalization.
Keywords: Decision Support System (DSS), K-Nearest Neighbor (K-NN), Fast-Track, Data Mining, Optimization.

## Abstrak
Penerimaan fast-track dilakukan untuk membantu penyeleksian dalam memberikan rekomendasi mahasiswa yang berpotensi bergabung pada program fast-track maka dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan, dikarenakan sistem penyeleksian calon penerima mahasiswa fast-track masih manual, dan banyak sekali kelemahannya. Banyaknya peminat dalam mendaftar fast- track menyebabkan  ketua  jurusan  mengalami  kesusahan  saat  mengolah  data  yang  manual  sehingga  dibutuhkan  perangkat lunak  untuk  memudahkan  pengolahan  data  tersebut.  Tidak  semua  mahasiswa  yang  mengajukan  permohonan  untuk mendapatkan fast-track dapat disetujui, di karenakan mahasiswa yang mengajukan permohonan cukup banyak, maka begitu dibutuhkan sekali agar dibangun suatu SPK dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) yang dapat membantu memberikan rekomendasi kepada peminat fast-track . Berdasarkan analisis terhadap SPK dengan metode K-NN ini dilakukan dengan cara observasi  wawancara  dan  implementasi  sistem.  Dalam  penilaian  penerimaan fast-track dapat  dijadikan  dasar  untuk memudahkan  keputusan  pada  penyeleksian  mahasiswa fast-track karena  sistem  dapat  mengolah  data  dan  menghasilkan informasi secara cepat, tepat dan konsisten kepada ketua jurusan terhadap mahasiswa untuk bergabung fast-track yang akan diberikan. Dapat membentuk suatu keputusan yang tepat, efektif dan efisien pada pengelolaan data seleksi penerimaan fast- track yang  memang  berpotensi  diterima fast-track .  Metode  K-NN  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  seleksi penerimaan  mahasiswa fast-track ,  SPK  dalam  penilaian  penyeleksian  mahasiswa fast-track dapat  memudahkan  keputusan pada  mahasiswa  secara  proporsional  dengan  berdasarkan  hasil  proses  data  mahasiswa  meliputi  indeks  prestasi  mahasiswa semester  1-6,  jumlah  sks  sampai  semester  6  dengan  tepat  dan  akurat  karena  sistem  dapat  meminimalisir  kesalahan  dalam proses perhitungan normalisasi data.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan (SPK), K-Nearest Neighbor (K-NN), Fast-Track , Data Mining, Optimalisasi.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Program  Jalur  Cepat  (JC)  atau  dalam  bahasa  Inggris disebut Fast Track merupakan sebuah program yang di adakan  oleh  Perguruan  Tinggi  (PT).  PT  yang  telah mengadakan  program  JC  adalah  PT  Universitas Andalas  (UNAND).  Program  JC  ini  diperuntukkan bagi  mahasiswa  yang  sedang  menempuh  Program Sarjana  untuk  menuju  Program  Magister  dengan
menambah  1  (satu)  tahun  dari  program  studi  Sarjana. Program JC bertujuan untuk  menghasilkan  mahasiswa lulusan  dengan  keterampilan  dan  pengetahuan  yang sama  dengan  rekan-rekan  mereka  yang  melakukan program studi 4 tahun tetapi dalam separuh waktu [1].
Program JC memberikan kesempatan kepada mahasiswa  untuk  dapat  menyelesaikan  S1  dan  S2 selama  10  semester  dan  juga  kesempatan  kepada mahasiswa berkemampuan akademik yang sangat baik
mengembangkan  dirinya  secara  optimal  dan  dalam waktu yang relatif lebih cepat.
Seleksi penyeleksian mahasiswa yang dapat menerima program  JC  oleh  Ketua  Departemen  dilakukan  secara manual maka, akan memakan waktu yang sangat lama dan  memungkinkan  juga  terjadi  kesalahan  manusia. Teknik  klasifikasi  diperlukan  untuk  menyeleksi mahasiswa  yang  dapat  menerima  program  JC  agar lebih  optimal.  Penyeleksian  penerimaan  program  JC merupakan proses penting dalam menentukan penerima  program  JC  yang  sesuai  pada  perguruan tinggi.  Mengantisipasi  terjadinya  kegagalan  oleh penerima  program  JC  dalam  pelaksanaannya  maka perlu  diperhatikan  tingkat  dan  teknik  klasifikasi penyeleksian  penerimaan  agar  sesuai  dengan  kriteria [2]. Berdasarkan permasalahan tersebut dapat diperbaiki  dengan  dioptimalkan  menggunakan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  optimalisasi  dengan menerapkan  algoritma  K-NN  untuk  menyeleksi mahasiswa  yang  layak  menerima  program  JC  [3]. Algoritma  K-NN  adalah  algoritma  pembelajaran terawasi  yang  didasarkan  pada  pencarian  kedekatan atribut penelitian dan mengklasifikasikannya berdasarkan  suara  terbanyak  dari  tetangga  yang ditemukan  [4].  Pendekatan  dalam  algoritma  K-NN adalah dengan cara menghitung kedekatan antara kasus baru  dengan  kasus  yang  lama,  yaitu  berdasarkan  pada pencocokan  bobot  dari  sejumlah  atribut  yang  ada. Algoritma K-NN dapat  mengelompokkan banyak data secara  efisien  dan  dalam  waktu  yang  cepat,  namun memiliki  kelemahan  yaitu  dapat  menjadi  jauh  lebih lambat  dengan  jumlah  data  yang  semakin  banyak  [5]. Kelebihan  dari  algoritma  K-NN  adalah  pelatihan sangat  cepat,  sederhana,  dan  mudah  dipelajari,  tahan terhadap data training yang memiliki noise, dan efektif jika data training-nya besar [6]. Algoritma K-NN dapat memberikan  kinerja  yang  baik  karena  algoritma tersebut tahan terhadap noise data [7]. K-NN termasuk kedalam  metode machine  learning karena  melibatkan data  masa  lalu  untuk  memprediksi  data  masa  depan. Dengan ini, garis keputusan kelas yang dihasilkan oleh K-NN  bisa  sangat  fleksibel  dan nonlinier .  Dalam  hal ini,  untuk  mengklasifikasikan  data,  metode  K-NN dapat  melakukannya  dengan  tepat  [8].  Proses  K-NN tidak hanya untuk peramalan tetapi untuk memprediksi klasifikasi dan asosiasi dalam menemukan pola. K-NN merupakan  hasil  improvisasi  lanjutan  dari  teknik klasifikasi  Nearest  Neighbor  (NN).  Ini  menyimpulkan karena  setiap  data  baru  dapat  dilatih  oleh  banyak k tetangga,  dimana k adalah  bilangan  bulat  positif, dengan  sejumlah  kecil  data.  Tahapnya,  K-NN melakukan data latih dan data uji berdasarkan kategori pada  sampel  atau  pada  data  masa  lalu  dan  sesuai dengan  sampel  latih k yang  merupakan  tetangga terdekat dengan sampel uji, kemudian masuk ke dalam
kategori  yang  memiliki  kategori  probabilitas  terbesar [9].
Algoritma  K-NN  dipilih  sebagai  algoritma  dalam klasifikasi karena memiliki tingkat akurasi yang relatif tinggi  [10].  Algoritma  K-NN  merupakan  algoritma Nonparametric .  Analisis  pembelajaran  dan  prediksi dilakukan  berdasarkan  masalah  atau  kumpulan  data yang  diberikan  [11].  Berbagai  macam  pengklasifikasi telah  diselidiki  sepanjang  tahun  namun,  klasifikasi  K- NN  terbukti  memiliki  kinerja  yang  unggul  [12]. Regresi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  K-NN tetapi sebagian besar cocok untuk klasifikasi  [13]. Hal ini dibuktikan dengan beberapa penelitian sebelumnya, di  antaranya  penelitian  yang  telah  dilakukan  Hanes, dkk  (2021)  yaitu  perbandingan  algoritma  C4.5,  K- Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  dan  Random  Forest dalam  memprediksi  mahasiswa  wisuda  tepat  waktu, dengan  data  yang  diolah  adalah  data  lulusan  Program Studi  S1  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi STMIK Mikroskil Medan periode 2011-2014 sejumlah 2,022  data,  atribut  yang  digunakan  meliputi  jenis kelamin,  daerah  asal,  waktu  studi,  nilai  ujian  masuk, dan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dengan  hasil akhir,  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Random Forest  memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar  72,651%, disusul  oleh  algoritma  C4.5  72,453%,  dan  algoritma Naïve Bayes 71,860% [14].
Data  Mining adalah  proses  mengekstrak  atau menambang  data  dan  informasi  yang  besar,  yang sebelumnya tidak diketahui, tetapi dapat dipahami dan berguna dari database yang besar dan digunakan untuk membuat  keputusan  bisnis  yang  sangat  penting  [15]. Konsep yang digunakan pada Data Mining yaitu untuk menemukan  nilai  tambah  yang  tersembunyi  dalam database dengan tujuan mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan yang potensial dan berguna [16].
Misalkan  akan  diidentifikasi  seleksi  penerimaan seorang mahasiswa program JC yang masih semester 6 dengan menggunakan data dari mahasiswa yang sudah diseleksi  sebelumnya.  Untuk  mengidentifikasi  seleksi penerimaan  mahasiswa  tersebut,  dihitung  kedekatan kasus  mahasiswa  yang  akan  diseleksi  dengan  semua kasus  mahasiswa  yang  telah  diseleksi  sebelumnya dengan  kedekatan  terbesar  lah  yang  akan  diambil sebagai  solusi  pada  kasus  mahasiswa  yang  akan diseleksi tersebut.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data mahasiswa  program  JC  FMIPA  UNAND.  Dan beberapa  atributnya  seperti  data  indeks  prestasi mahasiswa  semester  1-6,  jumlah  sks  sampai  semester 6,  dan  keterangan  status  mahasiswa fast-track dan bukan fast-track dari  mahasiswa  angkatan  2014-2019. Kebanyakan dataset memiliki kepadatan dan distribusi kelas  yang  tidak  merata.  Distribusi  densitas  dapat dikatakan rapat jika jarak antar titik data sangat dekat, dan renggang jika titik data berjauhan [17]. Dekat atau
jauh  jarak  suatu  titik  dari  tetangganya  dapat  dihitung dengan  menggunakan  jarak  Euclidean.  Fungsi  jarak Euclidean  populer  digunakan  oleh  sebagian  besar algoritma  K-NN  untuk  mencari  jarak  antar  titik  data [18]. Jarak Euclidean digunakan dalam pengklasifikasi ini  dalam  titik  pengujian  dan  semua  titik  pelatihan untuk  menyimpulkan  K  jarak  Euclidean  terkecil sebagai  tetangga  terdekat  [19]. Euclidean  distance berguna  untuk  menentukan  jarak instance uji  dari setiap instance pelatihan  hanya  dalam  subkelompok terdekat,  dimana  bobot instance mewakili  perolehan informasinya  [20].  Dalam  pencarian  nilai  K-NN, rumus yang digunakan berdasarkan dengan perhitungan  jarak  (euclidean)  dan  data  lama  (data training) yang digunakan adalah seluruh data akademik mahasiswa  yang  mempunyai  keterangan  status mahasiswa fast-track atau bukan Fast-track , sedangkan  data  baru  (data  testing)  menggunakan mahasiswa angkatan 2019 yang diambil secara acak.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi juga merupakan analisis  teoritis  mengenai  suatu  cara  atau  metode. Metodologi  penelitian  adalah  suatu  cabang  ilmu pengetahuan  yang  menjelaskan  mengenai  cara-cara melaksanakan  penelitian  yang  dimulai  dari  kegiatan mencari, mencatat, merumuskan, menganalisis, hingga menyusun laporan berdasarkan fakta-fakta atau gejala- gejala secara ilmiah.
Metodologi  penelitian  ini  dilakukan  secara  sistematik, sehingga  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  bagi peneliti dalam melakukan penelitian ini agar hasil yang dicapai  sesuai  dengan  tujuan  yang  ditetapkan sebelumnya  dan  dapat  terlaksana  dengan  baik.  Pada bab  ini  akan  diuraikan  kerangka  kerja  penelitian. Kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan mendeskripsikan masalah, menganalisa masalah sampai pada tahap menarik kesimpulan dan rekomendasi.
Kerangka  kerja  penelitian  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  menyelesaikan masalah  yang  akan  dibahas.  Kerangka  kerja  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada Gambar 1, maka dapat menjelaskan beberapa kerangka kerja yang akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  sebagai berikut:

## 2.1. Mendeskripsikan Masalah
Mendeskripsikan  masalah  adalah  menjelaskan  tentang masalah  dalam  penelitian  secara  terstruktur  dan sistematis  untuk  mendukung  dalam  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat.  Masalah  yang dideskripsikan dalam penelitian ini adalah optimalisasi dalam  mengidentifikasi  seleksi  mahasiswa  program Jalur Cepat (JC).

## 2.2. Menganalisa Masalah
Menganalisa  masalah  adalah  tahap  dimana  peneliti menganalisa  permasalahan  yang  ada  sebagai  langkah untuk  dapat  memahami  masalah  yang  ada.  Evaluasi tentang  seleksi  mahasiswa  program  JC  yang  ada selama  ini  dilakukan  secara  manual  dan  waktu pelaksanaan juga tidak secara terus menerus, sehingga proses  pengolahan  datanya  belum  optimal.  Dengan implementasi Data  Mining menggunakan  metode  K- NN membantu dalam seleksi mahasiswa JC yang akan digunakan  untuk  evaluasi  untuk  pihak  universitas maupun mahasiswa itu sendiri.
2.3. Mempelajari Literatur
Pada  tahap  ini  akan  dicari  dan  dikumpulkan  serta dipelajari sejumlah literatur mengenai teori dan konsep yang  mendukung  penyelesaian  permasalahan  dalam penelitian.  Literatur  yang  digunakan  berupa  buku referensi atau buku penunjang, jurnal internasional dan nasional  serta  konsep-konsep  yang  mendukung  dalam menyelesaikan penelitian ini. Selain itu juga dilakukan studi  kepustakaan  yaitu  dengan  membaca  buku-buku yang  menunjang  dalam  melakukan  penganalisisan terhadap  data  dan  informasi  yang  didapat.  Kemudian
literatur-literatur  yang  dipelajari  tersebut  diseleksi untuk  dapat    ditentukan  literatur-literatur  mana  yang akan digunakan dalam penelitian.
2.4. Mengumpulkan Data
Dalam  pengumpulan  data  untuk  pemerolehan  data informasi maka dilakukan pengamatan secara langsung di  tempat  penelitian  sehingga  permasalahan  yang  ada dapat  diketahui  secara  jelas.    Kemudian  dilakukan interview atau  wawancara dengan  staf  yang  mengurus data  akademik  di  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  (FMIPA),  Universitas  Andalas. Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  nilai  semester  1 sampai  dengan  6  dan  jumlah  SKS  pada  semester  6 mahasiswa angkatan tahun 2014 sampai dengan tahun 2019.
2.5. Mengolah Data
Setelah  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  selesai dikumpulkan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pengolahan  data  dengan  beberapa  tahap  di  antaranya adalah:
a. Data Cleaning , dilakukan untuk menghilangkan data yang tidak konsisten atau tidak relevan.
b. Data  Selection ,  dilakukan  untuk  mengambil data  yang  sesuai  untuk  dianalisa.  Pada penelitian  ini  hanya  beberapa  atribut  data  saja yang  digunakan,  atribut  tersebut  yaitu  NIM mahasiswa,  Indeks  Prestasi  Semester  (IPS), jumlah SKS sampai semester 6, dan keterangan status mahasiswa.
c. Data  Transformation ,  agar  data  dapat  diolah menggunakan algoritma K-NN, maka data yang berjenis  data  huruf,  harus  diinisialisasikan terlebih dahulu menjadi bentuk angka.
d. Data  Mining ,  setelah  data  ditransformasikan maka data tersebut dapat diproses menggunakan algoritma K-NN.
2.6. Menganalisa Hasil Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  hasil pengolahan  data  sampel  seperti,  keterangan  status mahasiswa Fast-Track atau bukan Fast-Track berdasarkan IPK dan total SKS  mahasiswa semester 1 sampai  dengan  6  dengan  menggunakan  algoritma  K- NN.  Analisa  terhadap  hasil  data  sampel  akan digunakan  untuk  mengidentifikasi  seleksi  mahasiswa program Fast-Track pada data testing .
2.7. Menguji Hasil Penelitian
Tahap  pengujian  pada  hasil  penelitian  ini  dilakukan secara  manual  dan  juga  menggunakan software untuk mengetahui  lebih  jelas  apakah  perhitungan  manual ataupun software sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Tahapan  dalam  menguji  hasil  penelitian  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam pengujian software .
b. Melakukan  pengolahan  data  sampel  yang dilakukan dengan teknik klasifikasi menggunakan algoritma K-NN.
c. Melakukan pengujian terhadap data yang diolah secara  manual  berdasarkan  langkah-langkah algoritma K-NN.
d. Melakukan perbandingan dengan hasil perhitungan menggunakan software .
3. Hasil dan Pembahasan
Agar dapat memudahkan dalam analisa dan perancangan  sistem  maka,  dibuat  bagan  alir  analisa dan pembahasan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan Alir Analisa dan Pembahasan
3.1. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan  data  akademik.  Data  akademik  ini dibuat  menjadi  dua  data  yaitu data  training dan data testing . Data training dan data testing merupakan data mahasiswa  yang  didata  ketika  mahasiswa  tersebut telah  menjadi  mahasiswa  di  Fakultas  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Andalas dan yang telah diterima fast-track .
Data  yang  diambil  adalah  data  akademik  mahasiswa sejak  pertama  kali  diberlakukan  program fast-track yang  dimulai  dari  mahasiswa  angkatan  pada  rentang tahun  2014-2019.  Hal  ini  didasarkan  pada  kebutuhan data  yang  akan  dihubungkan  dengan data  training , dengan  asumsi  bahwa  mahasiswa  angkatan  pada rentang 2014-2018 telah mendaftar program fast-track pada  rentang  waktu  tahun  2018-2021.  Sedangkan seleksi  mahasiswa fast-track di data  testing adalah pada  tahun  2022.  Kedua  data  tersebut  diperoleh  dari Admin  Akademik  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Andalas.
Atribut  pada  analisa  metode  K-NN  ini  dapat  dilihat pada Tabel 1 dan untuk atribut  status  mahasiswa akan diklasifikasikan  menjadi  2  kategori  yang  bisa  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Tabel Atribut Data Mahasiswa Atribut Keterangan NIM Nomor Induk Mahasiswa IP Semester Indeks Prestasi dari semester 1-6 yang akan digunakan untuk proses k-nearest neighbor Total SKS
Total SKS sampai semeter 6 yang akan digunakan untuk proses k-nearest neighbor Status Mahasiswa Keterangan untuk Y = Klasifikasi

## Tabel 2. Klasifikasi Penerimaan Berdasarkan Status
Status Mahasiswa Y=Klasifikasi Fast-Track Ya Bukan Fast-Track Tidak
3.2. Analisis Proses K-Nearest Neighbor
Metode  K-NN  merupakan  algoritma  untuk  mencari jarak terdekat antara data training dengan data testing . Untuk  menghitung  jarak  terdekat  atau  jauhnya tetangga dapat menggunakan rumus euclidean distance.
3.2.1. Menentukan Nilai k
Dalam  metode  K-NN,  nilai k ditentukan  berdasarkan kebutuhan yang akan menjadi acuan untuk mendapatkan  hasil  dalam  mengidentifikasi  seleksi penerimaan.  Dalam  penelitian  ini  nilai k yang digunakan adalah k =3.
3.2.2. Menghitung Jarak Euclid ( Query Instance )
Metode K-NN merupakan metode untuk mencari jarak terdekat  antara data  training dengan data  testing . Untuk  menghitung  jarak  terdekat  dapat  menggunakan rumus euclidean distance menggunakan Persamaan 1.
(    )   √∑ ( ) (1)
Query instance data training no=1
= √ (           ) (           ) (          )
(          ) (           ) (           )
(         )
= √ (   ) (    ) (     ) (    ) (    ) (     ) (  )
= √
= √ = 11,01734087
Query instance data training no=2
= √ (           ) (           ) (           )
(          ) (           ) (           )
(         )
= √ (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) ( )
= √
= √ = 8,10149986
Demikian  seterusnya  perhitungan  dilakukan  sampai data training ke – 95
3.2.3. Mengurutkan Hasil Query Instance
Setelah Query Instance didapatkan dari masing-masing data,  langkah  selanjutnya  adalah  mengurutkan  data- data  tersebut  kedalam  kelompok  yang  mempunyai jarak euclid terkecil  hingga  terbesar  dengan  ketentuan k =3 yang dapat dlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Query Instance yang diurutkan dengan k = 3
NO Query Instance Y = Klasifikasi 1 0,955876561 Ya 2 1,074895344 Ya 3 1,174776575 Tidak

## 3.2.4. Mengumpulkan Kategori Y
Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling  mayoritas  maka  dapat  diidentifikasi  nilai query instance yang  telah  dihitung.  Pada  urutan  jarak  yang terdekat  dari  satu  sampai  tiga  (nilai k =3),  maka berdasarkan  Tabel  2  untuk  klasifikasi  status  seleksi mahasiswa,  diketahui  ada  2  yang  status  mahasiswa fast-track dan  1  yang  status  mahasiswa  bukan fast- track pada Tabel 3.
Hasil  identifikasi  dari  metode  K-NN  terhadap data testing yang  menghasilkan  identifikasi  bahwa  data baru diklasifikasikan termasuk kalsifikasi “ fast-track”.
Untuk  mengetahui  akurasi  atau  tingkat  keberhasilan dalam  sistem  ini,  maka  digunakan  rumus  pada Persamaan 2.
∑                                  (       ) ∑ (2)

## 4. Kesimpulan
Hasil  yang  diuji  untuk  memperoleh  ketepatan  metode K-Nearest Neighbor pada saat penyeleksian penerimaan  mahasiswa fast-track Fakultas  MIPA  di Universitas  Andalas  berdasarkan  IPK  semester  1 sampai  dengan  6  dan  jumlah  sks  sampai  dengan semester 6 menggunakan k = 3 adalah 95,79%.

## Daftar Rujukan
[1] Aldiabat, K., Alsrayheen, E., Aquino-Russell, C., Al-Qadire, M., Al  Rawajfah,  O.,  &  Al  Sabei,  S.  D.  (2021).  Differences  in critical  thinking  skills  between  nursing  students  on  a  fast-track versus traditional 4-year programme. British Journal of Nursing, 30(7), 434–439 . https://doi.org/10.12968/bjon.2021.30.7.434
[2] Karo,  I.  M.,  Khosuri,  A.,  &  Setiawan,  R.  (2021).  Effects  of Distance  Measurement  Methods  in  K-Nearest  Neighbor Algorithm  to  Select  Indonesia  Smart  Card  Recipient.  2021 International  Conference  on  Data  Science  and  Its  Applications (ICoDSA) , 209–214.
https://doi.org/10.1109/ICoDSA53588.2021.9617476
[3] Fitriyadi,  F.,  &  Muqorobin,  M.  (2021).  Prediction  System  for the  Spread  of  Corona  Virus  in  Central  Java  with  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Method. International  Journal  of  Computer and Information System (IJCIS) , 2(3), 80–85.
https://doi.org/10.29040/ijcis.v2i3.41
[4] Pujianto, U., Rosyid, H. A., & Putra, A. C. (2021). Performance Comparison of  Ensemble-based  k-Nearest  Neighbor  and  CART
Classifiers  for  the  Classification  of  Adaptive  e-learning  User Knowledge Levels . https://doi.org/10.2991/assehr.k.211020.037
[5] Priyasadie, N., & Isa, S. M. (2021). Educational Data Mining in Predicting Student Final Grades on Standardized Indonesia Data Pokok  Pendidikan  Data  Set. International  Journal  of  Advanced Computer Science
and
Applications, 12 (12).
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2021.0121227
[6] Roviani,  Supriadi,  D.,  &  Iskandar,  I.  D.  (2021).  Prediction  of Cooperative  Loan  Feasibility  Using  the  K-  Nearest  Neighbor Algorithm. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 17(1). https://doi.org/10.33480/pilar.v17i1.2183
[7] Winarti,  T.,  Indriyawati,  H.,  Vydia,  V.,  &  Christanto,  F.  W. (2021).  Performance  comparison  between  naive  bayes  and  k- nearest  neighbor  algorithm  for  the  classification  of  Indonesian language  articles. IAES  International  Journal  of  Artificial
Intelligence (IJ-AI), 10 (2), 452.
https://doi.org/10.11591/ijai.v10.i2.pp452-457
[8] Rukmawan,  S.  H.,  Aszhari,  F.  R.,  Rustam,  Z.,  &  Pandelaki,  J. (2021).  Cerebral  Infarction  Classification  Using  the  K-Nearest Neighbor  and  Naive  Bayes  Classifier. Journal  of  Physics:
Conference Series , 1752 (1), 012045.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1752/1/012045
[9] Khowarizmi,  A.,  Syah,  R.,  M.  Nasution,  M.  K.,  &  Elveny,  M. (2021).  Sensitivity  of  MAPE  using  detection  rate  for  big  data forecasting  crude  palm  oil  on  k-nearest  neighbor. International Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering  (IJECE) , 11 (3), 2696. https://doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2696-2703
[10] Effendy,  M.  H.,  Anggraeni,  D.,  Dewi,  Y.  S.,  &  Hadi,  A.  F. (2022). Classification  of  Bank  Deposit  Using  Naïve  Bayes Classifier  (NBC)  and  K  –Nearest  Neighbor  (  K  -NN) . https://doi.org/10.2991/acsr.k.220202.031
[11] Theerthagiri,  P.,  Jacob  I,  J.,  Ruby  A,  U.,  &  Yendapalli,  V. (2021).  Prediction  of  COVID-19  Possibilities  using  KNearest Neighbour  Classification  Algorithm. International  Journal  of Current Research and Review , 156–164.
https://doi.org/10.31782/IJCRR.2021.SP173
[12] Hatem,  M.  Q.  (2022).  Skin  lesion  classification  system using  a K-nearest  neighbor  algorithm. Visual  Computing  for  Industry,
Biomedicine,  and  Art , 5 (1),  7. https://doi.org/10.1186/s42492- 022-00103-6
[13] Geetha, R., Padmavathy, T., & Anitha, R. (2021). Prediction of the  academic  performance  of  slow  learners  using  efficient machine  learning  algorithm. Advances  in  Computational Intelligence , 1 (4), 5. https://doi.org/10.1007/s43674-021-00005-
9
[14] Gunawan,  G.,  Hanes,  H.,  &  Catherine,  C.  (2021).  C4.5,  K- Nearest Neighbor, Naïve Bayes, and Random Forest Algorithms Comparison  to  Predict  Students’  On  Time  Graduation. Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Mining , 4(2),
62–71. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v4i2.10833
[15] Rukmana,  I.,  Rasheda,  A.,  Fathulhuda,  F.,  Cahyadi,  M.  R.,  & Fitriyani,  F.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Kinerja  Algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree-J48  dan  Lazy-IBK.  JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  5(3),  1038-1044. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i3.3055
[16] Siahaan, A. T. P. A. T., & Turnip, M. (2022). Implementation of Data  Mining  Using  the  K-Nearest  Neighbor  Method  to Determine  the  feasibility  of  a  lecturer’s  functional  promotion.
Journal  of  Computer  Networks,  Architecture  and  High Performance Computing , 4 (1), 62–68.
https://doi.org/10.47709/cnahpc.v4i1.1242
[17] Marinho,  E.  P.  (2021).  Covariance-based  smoothed  particle hydrodynamics.  A  machine-learning  application  to  simulating disc fragmentation. arXiv preprint arXiv:2106.08870 . https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.08870
[18] Onyezewe, A., Kana, A. F., Abdullahi, F. B., & Abdulsalami, A. O. (2021). An Enhanced Adaptive k-Nearest Neighbor Classifier Using Simulated Annealing. International Journal of Intelligent
Systems and Applications , 13 (1), 34–44.
https://doi.org/10.5815/ijisa.2021.01.03
[19] Abuzaraida,  M.  A.,  Elmehrek,  M.,  &  Elsomadi,  E.  (2021). Online  handwriting  Arabic  recognition  system  using  k-nearest neighbors  classifier  and  DCT  features. International  Journal  of Electrical  and  Computer  Engineering  (IJECE) , 11 (4),  3584. https://doi.org/10.11591/ijece.v11i4.pp3584-3592  Method .  4th Proc.  EECSI .  23-24  Sep.  2017.  Yogyakarta:  Indonesia. http://dx.doi.org/10.1109/EECSI.2017.8239085
[20] Himeur,  Y.,  Alsalemi,  A.,  Bensaali,  F.,  &  Amira,  A.  (2021). Smart  power  consumption  abnormality  detection  in  buildings using  micromoments  and  improved  K‐nearest  neighbors. International  Journal  of  Intelligent  Systems,  36 (6),  2865–2894.
https://doi.org/10.1002/int.22404