TEKNIK  KLASIFIKASI  PREDIKSI  KELULUSAN  MAHASISWA SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS SARI MUTIARA INDONESIA MENGGUNAKAN K- NEAREST NEIGHBORS
Intan P.J Tafonao 1) , Alexander F.K. Sibero 2*)
1,2 Program Studi Sistem Informasi  Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan Jl. Kapten Muslim No.79 Medan 20123 Medan Telp (061)-8476769 e-mail : alexsibero@gmail.com

## Abstrak
Tidak stabilnya rasio tingkat kelulusan mahasiswa program studi Sistem Informasi pada Universitas Sari Mutiara  Indonesia  menciptakan  kondisi  yang  membuat  adanya  suatu  penumpukan  data.  Teknik  data mining  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa.  Penelitian  menggunakan metode k-Nearest Nieghbors yang merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan  data  training  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Pada  penelitian  ini menggunakan  data  mahasiswa  tahun  angkatan  2014  sampai  dengan  2017  dengan  jumlah  data  sebanyak 104 orang. Hasil dari perhitungan algoritma kNN diimplememetasikan dengan jupyter notebook. Tingkat akurasi pengujian model kelulusan mahasiswa dengan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (k NN) dipengaruhi oleh missing value indeks prestasi semester . missing value diganti dengan angka 0 maka hasil  akurasi  tertinggi  adalah  95%  dengan  k=3.  Jadi  k  terbaik  adalah  k=3  berdasarkan  indeks  prestasi sampai dengan semester 6.
Kata Kunci :K-Nearest Neighbors (kNN), Data Mining, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Data  akademik  yang  ada  pada  suatu perguruan  tinggi  akan  semakin  bertambah  seiring dengan  berlangsungnya  proses  kegiatan  akademik. Tidak  stabilnya  rasio  tingkat  kelulusan  mahasiswa program  studi  Sistem  Informasi  pada  Universitas Sari  Mutiara  Indonesia  menjadi  tugas  yang  berat bagi  program  studi.  Hal  ini  menciptakan  kondisi yang membuat adanya suatu penumpukan data.
Perguruan  tinggi  dituntut  untuk  menyelenggarakan pendidikan  yang  berkualitas  bagi  mahasiswa sehingga menghasilkan sumber daya manusia yang memiliki  daya  saing.  Dalam  perguruan  tinggi mahasiswa  merupakan  aset  yang  sangat  penting bagi  institusi  pendidikan  oleh  karena  itu  perlu diperhatikan  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat pada waktunya [1]. Data mining merupakan proses penggalian informasi  dan  berguna  dari  set  data besar  yang  melibatkan  konsep  interdisipliner  yang relatif  baru  yang  melibatkan  analisis  data  dan penemuan pengetahuan dari database dan menggunakan pendekatan multi-sisi yang mencakup  analisis  statistik,  visualisasi  data, penemuan  pengetahuan,  pengenalan  pola  dan manajemen  basis  data  [2].  Algoritma  yang digunakan  untuk  melakukan  fungsi  klasifikasi adalah algoritma kNN . Algoritma k-Nearest
Neighbors adalah  algoritma  supervised  learning dimana hasil dari instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori k-tetangga atau jarak terdekat [3].
Algoritma K-Nearest  Neighbor ( kNN )  merupakan sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  obyek  baru  berdasarkan  (k)  tetangga terdekatnya  [4].  Penelitian  sebelumnya  oleh Mustakim, prediksi dilakukan terhadap mahasiswa program  studi  sistem  informasi  tahun  ajaran  2014 sampai  2015  sebagai  data testing dengan  jumlah 50  data,  serta  berdasarkan  dari  data  mahasiswa tahun  ajaran  2012  sampai  2013  sebagai  data training dengan  jumlah  sebanyak  165  data  yang menghasilkan pengujian akurasi sebesar 82% [5].
Oleh  karena  itu  dengan  adanya  sebuah prediksi kelulusan mahasiswa dengan teknik klasifikasi  menggunakan kNN diharapkan  dapat digunakan  oleh  program  studi  untuk  mencari  solusi dan  memberi  perhatian  khusus  terhadap  mahasiswa yang  di  prediksi  lulus  tidak  tepat  waktu,  sehingga mahasiswa  tersebut  diharapkan  dapat  memperbaiki indeks  prestasinya  agar  dapat  lulus  pada waktu  yang seharusnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statik, matematika, kecerdasan  buatan  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengindentifikasi  informasi yang  bermanfaat  serta  mendapatkan  pengetahuan dari berbagai basis data yang berukuran besar [6].
Knowledge Discovery In Database (KDD) dapat  memproses  seluruh  data  non-trivial  untuk mengetahui  pola  dalam  data,  dimana  pola  yang ditemukan  memiliki  sifat  yang  sah  dan  mudah untuk dipahami :
Gambar 1. Proses KDD
Adapun  tahapan Knowledge  Discovery  In
Database (KDD) adalah :
1.  Data Membuat  himpunan  data  target,  penetapan himpunan data dan memfokuskan pada subset variabel  atau  sampel  data,  dimana  penelitiaan akan dilakukan.
2. Pemilihan Data Langkah  pertama  pemprosesan  data  dan pembersihan  data  adalah  tindakan  dasar seperti penghapusan noise .
3. Transformasi Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  proses kreatif  dan  sangat  tergantung  pada  pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Data Mining Dalam pemilihan algoritma data mining untuk melakukan pencarian proses data mining yaitu antara  lain  teknik,  metode  atau  algoritma dalam data mining sangat bervariasi.
5. Evaluasi Tahap  ini  merupakan  tahapan  pemerikasaan, apakah  pola  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada sebelumnya.
2.2 k-Nearest Neighbors ( kNN ) Algoritma k-Nearest  Neighbors ( kNN ) salah  satu  teknik  klarisifikasi  data  yang  kuat, dengan cara mencari kasus dengan menghitung
kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama berdasarkan pencocokan bobot [7].
Metode kNN dibagi  menjadi  dua  fase, yaitu  pembelajaran  ( training )  dan  klasifikasi  atau pengujian  ( testing )  [7].  Secara  umum  untuk mendefinisikan  jarak  antara  dua objek x  dan  y, digunakan rumus jarak Euclidien dengan persamaan berikut: D(x,y) = √∑  =1( − ) 2
Keterangan : Xtraining : data training ke-i, Ytesting : data testing , i : record (baris) ke-i dari tabel, n : jumlah data training . 2.3 Klasifikasi Klasifikasi merupakan proses penemuan model atau fungsi yang menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya tidak diketahui [8]. 2.4 Scikit-Learn (sklearn) Scikit-learn atau sklearn adalah  modul untuk  bahasa  pemograman  Python  yang dibangun  diatas NumPy,  SciPy, dan matplotlib , dimana  fungsinya  dapat  membantu  melakukan pengolahan  data  ataupun  melakukan  pelatihan data  untuk  kebutuhan machine  learning [9]. Ada  banyak  fitur  yang dapat digunakan dengan sklearn ini,  seperti Classification,  Regression, Clustering,  Dimensionality  reduction,  Model selection, dan Preprocessing data.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Masalah Tidak stabilnya tingkat kelulusan mahasiswa Sistem Informasi pada Universitas Sari Mutiara Indonesia mengakibatkan adanya penumpukan  data  dan  menjadi  tugas  berat  bagi program studi. Oleh karena itu, untuk meningkatkan  kualitas  pada  perguruan  tinggi Universitas  Sari  Mutiara  Indonesia  pada  Fakultas Sain, Teknogi dan Informasi Program Studi Sistem Informasi,  maka  haruslah  dilihat  pola  kelulusan mahasiswa  pada  setiap  tahunnya.  Data  yang digunakan adalah data IP mahasiswa dari semester satu  sampai  dengan  semester  lima  menggunakan salah  satu  fungsi  data  mining  yaitu  fungsi klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma k- Nearest Neighbors .
Sumber data yang digunakan  berasal dari Fakultas Sain Teknologi dan Informasi
Program Studi Sistem Informasi  Tahun Ajar mulai dari  2014  sampai  dengan  2017.  Atribut  data  yang digunakan  untuk  melakukan  proses  prediksi kelulusan  mahasiswa  yaitu  :  Nama,  Nomor  Induk Mahasiswa,  Indeks  Prestasi  semester  1  (satu) sampai 6 (enam) dan status keterangan  lulus. Pada penelitian  ini  nilai  k  yang  digunakan  adalah  5 (lima).
Berdasarkan  masalah  yang  telah  diuraikan  di atas  maka  pemecahan  masalahnya  adalah  dengan melakukan  pengklasifikasian  yang  menggunakan Data Mining dengan Algoritma k-Nearest Neighbors untuk  melihat  setiap  mahasiswa  akan lulus tepat waktu atau terlambat.
3.2 Alur Penelitian
Alur penelitian ini merupakan gambaran dasar mengenai  proses  penelitian  dengan  metode k- Nearest Neighbors yang digunakan dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 2. Alur Penelitian
Penjelasan alur diatas adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data mahasiswa  sistem  informasi  tahun  ajaran 2014  sampai  2017,  dan  data  yang  diperoleh sebanyak 104 data.
2. Pembagian Data Training dan Testing
Data training memiliki  proporsi  lebih  besar dibandingkan  data testing .  Pada  penelitian  ini dataset  dibagi  menjadi  80%  data training ,  dan 20%  data testing .  Memisahkan  data  menjadi training dan testing dimaksudkan agar model yang diperoleh nantinya memiliki
kemampuan  generalisasi  yang  baik  dalam melakukan klasifikasi data.
3. Melakukan Penanganan Missing Value Missing value biasanya  muncul  sebagai Not  a  Number ( Nan ),  ?,  atau  tidak  ada  nilai  nya  sama  sekali alias blank  cell .  Untuk  kasus  ini  mengganti nilai missing  value adalah  pilihan  yang  lebih baik karena tidak ada data yang terbuang. Nilai standar  yang  biasanya  digunakan  untuk menggantikan missing  value adalah  dengan nilai  rata-rata  dari  seluruh  nilai  dalam  variabel atau kolom tersebut.
4. Melakukan Standarisai Numerik Untuk menyamakan skala data agar terdistribusi normal dan meningkatkan performa model kNN .
5. Klasifikasi k-Nearest Neighbors Proses training menggunakan  metode kNN dijalankan dan menggunakan k =5. 6. Uji nilai k =n Menguji setiap data tes dengan k =2,3,4,5,...,24. Dan mendapatkan nilai akurasi dari setiap k =n.
7. Hasil
Prediksi  kelulusan  dengan  nilai  akurasi  yang didapatkan Untuk pengumpulan data yang digunakan sebagai  data training dan  data testing dalam penelitian ini di dapat dengan mengumpulkan data dari  admin  sistem  informasi  Universitas  Sari Mutiara  Indonesia.  Data  yang  didapat  merupakan data  mahasiswa  sistem  informasi  tahun  ajaran 2014 sampai 2017. Data yang di peroleh sebanyak 104 data dengan atribut Nomor Induk Mahasiswa, Nama  Mahasiswa,  Indeks  Prestasi  Semester  1 sampai Indeks Prestasi semester 6 dan Keterangan lulus (Tepat waktu/ Terlambat).
3.4 Sample Data
Berikut  adalah  sample  data  mahasiswa yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 1. Sample data mahasiswa
NIM Nama Indeks Prestasi sem1 sem2sem3 sem4sem5 sem6 140818001 Armina Pusry Mawa 3.58 3.7 3.84 3.7 3.34 3.66 140818002 Devy Haryanti Hasib 0.38 0 0 0 0 0 140818003 Merlina Sitompul 2.88 3.14 3.03 3.43 3.25 3.24 Berikut  hasil  dari euclidien  distance masing-
masing  objek  terhadap  data testing yang diberikan :
Table 4. Euclidien distance data testing
140818009 Muhammad Dibigarm2.94 0 0 0 0 0 … ...... … … … … … … … ...... … … … … … … 150818009 Satria Simbolon 3.17 2.82 3.13 3.68 3.4 3.69 150818010 Sriwahyuni Sigalinggi 3.52 3.34 3.26 3.6 3.55 3.68 160416005 Caritas Tri Dewi Opi 3.25 3.45 3.64 3.65 3.4 3.6 160416006 Devi Jayantri Sipahut 3.05 3.24 3 3.13 3.32 3.63 170416003 Ahmad Fiqih Siregar 3.8 0 3.68 0 0 0 170416004 Ade Kartika Telaumb 3.1 3.18 3.43 3.1 2.82 3.53 170416005 Ade Ria Murdani 3.6 3.39 3.68 3.3 3.55 3.61 4. HASIL DAN PEMBAHASAN NIM Data Uji 1 140818006 5.351168 140818007 4.952565 140818008 8.195535 150818001 1.260159 150818002 8.165684 150818003 0.680588 … … 160416003 0.639687 160416009 0.536563 160416010 8.198152 170416064 1.253116 170416065 1.377353 170416066 1.877978 Data Uji 2 4.5398 4.93136 2.5 7.73077 3.16 8.54506 … 8.27091 8.81691 2.47 7.58321 7.64311 7.14344 Data Uji 3 … Data Uji 21 4.54969 … 4.353964 4.20535 … 4.012667 7.20177 … 7.038722 0.59169 … 0.926715 7.23195 … 7.044345 1.11369 … 1.227192 … … … 0.85317 … 0.798874 1.29892 … 1.376481 7.20183 … 7.039936 0.89476 … 0.501099 1.24764 … 0.665207 1.29588 … 0.627057 4.1  Perhitungan  Secara  Manual  Algoritma kNN
pada Dataset
Setelah  data training dan  data testing sudah didapatkan langkah selanjutnya melakukan  langkah-langkah  dalam  Algoritma kNN .
1. Menentukan Paramater k
Disini paramater yang dipakai adalah k =5
2. Menghitung kuadrat jarak terkecil berdasarkan  perhitungan  jarak euclidean distance masing-masing  obyek  terhadap data sample yang diberikan
Contoh perhitungan data testing mahasiswa ke 1 terhadap ke 83 data training :
( 2.94-3.58 ) 2 + ( 2.50-3.70 ) 2 + ( 2.21-3.84 ) 2 + 1. √ ( 1.30-3.70 ) 2 + ( 1.11-3.34 ) 2 ( 0.00-3.66 ) 2
= 5.3511
( 2.78-3.58 ) 2 + ( 2.95-3.70 ) 2 + ( 2.47-3.84 ) 2 + 2. √ ( 1.68-3.70 ) 2 + ( 0.93-3.34 ) 2 ( 0.26-3.66 ) 2
= 4.9525
( 2.88-3.58 ) 2 + ( 0.00-3.70 ) 2 + ( 0.00-3.84 ) 2 + 3. √ ( 0.00-3.70 ) 2 + ( 0.00-3.34 ) 2 ( 0.00-3.66 ) 2
= 8.1955
… …..
( 3.45-3.58 ) 2 + ( 3.37-3.70 ) 2 + ( 3.38-3.84 ) 2 + 82. √ ( 2.90-3.70 ) 2 + ( 2.40-3.34 ) 2 ( 3.47-3.66 ) 2 = 1.3773 ( 3.05-3.58 ) 2 + ( 3.05-3.70 ) 2 + ( 3.28-3.84 ) 2 + 83. √ ( 2.25-3.70 ) 2 + ( 2.82-3.34 ) 2 ( 3.29-3.66 ) 2 = 1.8779
3. Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke  dalam kelompok  yang  mempunyai  jarak  euclidian terkecil.  Setelah  objek-objek  tersebut  di  urutkan maka  menentukan  peringkat  dari  data  yang mempunyai jarak terkecil ke terbesar.
4. Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi  nearest neighbor)  Setelah  mendapatkan  peringkat  pada jarak, maka pada langkah selanjutnya mengumpulkan kategori Y.
Table 6. Hasil Klasifikasi k-NN
NIM Keterangan Euclidean Peringkat Jarak Klasifikasi Distance data Terdekat 170416002 Tepat Waktu 0.29816103 2 Ya 170416013 Tepat Waktu 0.367014986 6 Tidak 170416022 Tepat Waktu 0.301330383 3 Ya 170416024 Tepat Waktu 0.267020598 1 Ya 170416025 Tepat Waktu 0.421188794 10 Tidak 170416026 Tepat Waktu 0.339558537 5 Ya 170416030 Tepat Waktu 0.399374511 8 Tidak 170416044 Tepat Waktu 0.326036808 4 Ya 170416050 Tepat Waktu 0.380525952 7 Tidak 170416061 Tepat Waktu 0.41521079 9 Tidak 5.    Dengan menggunakan kategori mayoritas,maka  dapat  hasil  klasifikasi Setelah mengumpulkan kategori Y dengan k =5  maka  langkah  selanjutnya  adalah mengumpulkan  kategori  mayoritas.  Hasil dari kategori mayoritas dapat di lihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 7. Hasil Kategori Mayoritas
NIM Keterangan Euclidean Distance Peringkat Jarak Klasifikasi data testing 170416002 Tepat Waktu 0.29816103 2 Ya 170416022 Tepat Waktu 0.301330383 3 Ya 170416024 Tepat Waktu 0.267020598 1 Ya 170416026 Tepat Waktu 0.339558537 5 Ya 170416044 Tepat Waktu 0.326036808 4 Ya
Dari  hasil  klasifikasi  diatas  dapat  dilihat  pada mayoritas  klasifikasi  yang  muncul  adalah  “Ya”, sehingga  data testing yang  ingin  diklasifikasikan termasuk  kategori  Tepat  Waktu.  Hasil  data testing dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 8. Hasil data testing
NIM Index Prestasi Keterangan sem1  sem2  sem3  sem4  sem5  sem6 140818001 3.58 3.7 3.84 3.7 3.34 3.66 Tepat Waktu 140818002 0.38 0 0 0 0 0 Terlambat 140818003 2.88 3.14 3.03 3.43 3.25 3.24 Tepat Waktu 150818006 3.63 0 0 0 0 0 Terlambat 150818007 3.91 3.89 3.61 3.7 3.76 3.91 Tepat Waktu 160416004 3.25 3.45 3.31 3.5 3.32 3.66 Tepat Waktu 160416005 3.25 3.45 3.64 3.65 3.4 3.6 Tepat Waktu 160416008 3.05 2.97 3.36 2.95 3.05 0 Terlambat 170416051 3.5 3.18 3.15 1.95 0 0 Terlambat 170416055 3.55 3.63 3.75 3.55 3.09 3.5 Tepat Waktu 170416056 3.15 3.18 3.35 2.83 2.95 3.38 Tepat Waktu
4.2 Perhitungan Algoritma kNN menggunakan Jupyter Notebook
Proses klasifikasi kNN pada jupyter notebook adalah sebagai berikut : 1. Install terlebih dahulu packages dibawah  ini dan  kemudian import  package yang  akan digunakan yaitu :
• pandas  as  pd digunakan  untuk  proses analisis  data  seperti  manipulasi  data, persiapan data, dan pembersihan data.
• numpy as np digunakan untuk hal-hal yang berbau  angka,  tepatnya  untuk  perhitungan aljabar seperti operasi vektor dan matriks.
• seaborn as sns digunakan untuk menghasilkan visualisasi yang lebih menarik .
• matplotlib.pyplot  as  plt digunakan  untuk visualisasi  dasar  seperti  membuat  plot grafik.
2. Import dataset menggunakan library pandas lalu read_csv (nama file csv) dan tampilkan.
3. Data dibagi menjadi dua jenis: fitur (X) dan label (y).
Lokasi X [:, 2:8] artinya: pilih semua baris pada dataset , ada 9 kolom pada dataset , kita
memilih enam kolom: indeks 2, 3, 4, 5, 6 dan 7.
Lokasi y [:, -1] artinya: pilih semua baris pada dataset , dan kolom terakhir
4.
Menangani  nilai  kosong Not  a  Number ( NaN ).  Seperti  terlihat  pada dataset ada  beberapa nilai indeks prestasi yang tidak lengkap ( missing value ). Untuk mengatasinya maka digunakan fungsi SimpleImputer yang  diimport  dari Scikit-Learn agar  nilai  yang  kosong  digantikan  dengan mean/rata-rata kolom itu.
5. Mengkodekan
kolom label y menggunakan  fungsi LabelEncoder yang  diimport dari Scikit-Learn yang  nilai  datanya  bertipe  string diubah  menjadi  numerik  (0  dan  1)  agar  dapat digunakan dengan  baik. 0 = Tepat Waktu dan 1 = Terlambat.
6. Membagi dataset ke dalam data training dan data testing . Biasanya data training memiliki proporsi  lebih  besar  dibandingkan  data testing . Pada penelitian  ini dataset sejumlah 104  data  dibagi  menjadi  80%  untuk  data training ,  dan  20%  untuk  data testing sehingga parameter test _size=0.2.
7. Mengaktifkan package  StandarScaler dari Sklearn untuk  proses  standarisasi  data  agar terdistribusi  normal  dan  meningkatkan kinerja model kNN ini.
8. Mengaktifkan  package  untuk  klasifikasi kNN dengan mengimport package k-Nearest
Neighbors dari Sklearn . Berikutnya mengaktifkan  fungsi  klasifikasi  untuk kNN (knn)  dan  melakukan  proses training menggunakan nilai k =5. Kemudian memasukkan  data training pada  fungsi klasifikasi untuk kNN .
9. Selanjutnya  menentukkan  prediksi  atau peramalannya. Pada hasil prediksi klasifikasi kelas  0  berjumlah  18  (Tepat  Waktu) sedangkan kelas 1 berjumlah 3 (Terlambat).
10. Import package  confusion_matrix untuk
melihat  keakuratan  data  hasil  prediksi dengan data aktualnya.
Kemudian menampilkan matriks hasil prediksinya.
Berdasarkan  matriks  hasil  prediksi  diatas, didapatkan  hasil  memprediksikan  secara benar  yaitu  sebanyak  15  dengan  selisih kesalahan  0  dan  yang  sesuai  prediksi  salah sebanyak  3  dengan  selisih  kesalahan  yaitu sebanyak 3.
11. Menentukkan probabilitas dari prediksi.
12. Kemudian mengukur ketepatan atau keakuratan hasil prediksi.
Precision merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif Recall merupakan rasio prediksi benar
positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif
F1-Score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall.
13. Akurasi hasil prediksi dengan keseluruhan data sebesar 85 %.
4.3 Hasil dan Pembahasan
Pada  algoritma k-Nearest  Neighbors dilakukan  pengujian  terhadap  dataset  dengan missing  value IP  (Indeks  Prestasi)  semester  1 sampai  dengan  5,  pengujian  dataset  dengan missing  value IP  (Indeks  Prestasi)  semester  1 sampai  dengan  6  dan  pengujian  terhadap dataset dimana missing  value Not  a  Number ( NaN )  diganti  dengan  rata-rata  kolom  itu. Pengujian  klasifikasi  ini  dilakukan  untuk menemukan k yang  sesuai,  dilihat  dari  akurasi yang  dihasilkan.  Semakin  tinggi  akurasi,  maka nilai k tersebut  yang  akan  dijadikan  referensi untuk semua data set.
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap dataset maka  didapatkan  perbandingan  tingkat akurasi  dengan k yang  berbeda-beda.  Berikut hasil akurasi k terbaik: 1. Pengujian terhadap dataset dimana missing value ( NaN )  diganti  dengan  rata-rata kolom.
Pada  grafik  diatas  menunjukan  bahwa k =2 memiliki  nilai  akurasi  86%, k =3  nilai  akurasi 90%, k =4  nilai  akurasi  81%, k =5  nilai  akurasi 85%, k =6  nilai  akurasi  76%, k =7  nilai  akurasi 80%, k =8  nilai  akurasi  71%, k =9  nilai  akurasi 76%,  dan  turun  lagi  pada k =10  sampai k =24 dengan nilai akurasi 71%.
2. Pengujian dataset dengan missing value IP (Indeks  Prestasi)  semester  1  sampai dengan  6.  Dimana  pada dataset nilai indeks prestasi semester 1 sampai 6 diganti numerik  dengan  angka  0  pada  nilai  yang kosong.
Pada grafik diatas menunjukan bahwa k =2 memiliki nilai akurasi 90%, k =3 nilai akurasi
95%, k =4 sampai k =9 nilai akurasi 90%, pada k =10 sampai k =24 nilai akurasi 86%.
3. Pengujian dataset dengan missing value IP  (Indeks  Prenstasi)  semester  1 sampai dengan 5. Dimana pada dataset nilai  indeks prestasi semester 1 sampai 5 diganti numerik dengan angka 0 pada nilai yang kosong.
Pada  grafik  diatas  menunjukan  bahwa k =2 sampai k =9  memiliki  nilai  akurasi  86%, k =10 sampai k =12  nilai  akurasi  81%, k =13  sampai k =17 nilai akurasi 86%, k =18 nilai akurasi 81%, k =19 nilai akurasi 86%, k =20 sampai k =23 nilai akurasi 81% dan k =24 nilai akurasi 71%.
Berdasarkan  hasil  dari  akurasi  setiap pengujian model, didapatkan k terbaik yaitu k 3 dengan nilai akurasi 95%, menggunakan dataset dimana nilai indeks prestasi semester 1 sampai 6 diganti numerik dengan angka 0 pada nilai yang kosong.
4.4. Hasil Prediksi Kelulusan
Dari hasil klasifikasi
prediksi berdasarkan  pengujian  data testing didapatkan sebanyak  15  orang  diprediksi  Tepat  Waktu  dan 6  orang  diprediksi  Terlambat.  Hasil  prediksi dapat dilihat pada tabel dibawah:
Tabel 9 Hasil prediksi kelulusan
NIM Index Prestasi Keterangan sem1 sem2 sem3 sem4 sem5 sem6 140818001 3.58 3.7 3.84 3.7 3.34 3.66 Tepat Waktu 140818002 0.38 0 0 0 0 0 Terlambat 140818003 2.88 3.14 3.03 3.43 3.25 3.24 Tepat Waktu 140818004 2.69 0 0 0 0 0 Terlambat 140818005 3.27 3.23 3.24 3.55 3.16 3.82 Tepat Waktu 150818006 3.63 0 0 0 0 0 Terlambat 150818007 3.91 3.89 3.61 3.7 3.76 3.91 Tepat Waktu 150818008 3.35 2.26 2.82 0 0 0 Terlambat 150818009 3.17 2.82 3.13 3.68 3.4 3.69 Tepat Waktu 150818010 3.52 3.34 3.26 3.6 3.55 3.68 Tepat Waktu 160416004 3.25 3.45 3.31 3.5 3.32 3.66 Tepat Waktu 160416005 3.25 3.45 3.64 3.65 3.4 3.6 Tepat Waktu 160416006 3.05 3.24 3 3.13 3.32 3.63 Tepat Waktu 160416007 3.75 3.55 3.69 3.48 3.5 0 Tepat Waktu 160416008 3.05 2.97 3.36 2.95 3.05 0 Terlambat 170416051 3.5 3.18 3.15 1.95 0 0 Terlambat 170416052 2.95 3.13 3.28 3 2.82 3.24 Tepat Waktu 170416053 3.45 3.55 3.63 3.4 3.36 3.55 Tepat Waktu 170416054 3.05 3.29 3.35 2.8 1.64 3.21 Tepat Waktu 170416055 3.55 3.63 3.75 3.55 3.09 3.5 Tepat Waktu 170416056 3.15 3.18 3.35 2.83 2.95 3.38 Tepat Waktu

## 5. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Rata-rata  mahasiswa  diprediksi  lulus  tepat waktu  jika  Indeks  Prestasi  semester  terpenuhi sampai  6  semester  dan  berdasarkan  pengujian data testing didapatkan  sebanyak  15  orang diprediksi Tepat Waktu dan 6 orang diprediksi Terlambat.
2) Tingkat  akurasi  pengujian  model  kelulusan mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma k-Nearest  Neighbor ( kNN )  dipengaruhi  oleh missing value indeks prestasi semester.
3) Missing  value dengan  mean/rata-rata  hasil akurasi  tertinggi  adalah  90%  dengan k =3. Sedangkan  jika missing  value diganti dengan angka 0 maka hasil akurasi tertinggi adalah  95%  dengan k =3.  Jadi k terbaik adalah k =3  dengan  nilai  akurasi  tertinggi untuk pengujian model ini. 5.2 Saran Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan dan hasil kesimpulan yang didapatkan,  terdapat  beberapa  saran  untuk penelitian lebih lanjut, antara lain: 1) Dengan  menerapkan  kedalam  suatu  aplikasi yang dapat langsung digunakan untuk keperluan perguruan tinggi untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. 2) Diharapkan  untuk  penelitian  lainnya  agar lebih  menggunakan  lebih  banyak  variabel
agar  hasilnya  menjadi  semakin  lebih  baik dan  dapat  diuji  coba  dengan  menggunakan metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Rohman,  “Model  Algoritma  K-Nearest
Neighbor (K-Nn) Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek., vol. 1, no.  1, 2015, doi: 10.37760/neoteknika.v1i1.350. [2] I.   A.   Nikmatun   and   I.   Waspada,
“Implementasi   Data   Mining   untuk
Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan
Algoritma K-Nearest
Neighbor,” J. SIMETRIS, vol.  10, no. 2, pp. 421– 432, 2019.
[3] S.  Agarwal,  Data  mining:  Data  mining concepts and techniques. 2014.
[4] F.  Gorunescu,  Data  Mining:  Concepts, Models  and  Techniques.  Springer  Science  & Business Media, 2011.
[5] Mustakim and G. Oktaviani F, “Algoritma
K-Nearest  Neighbor  Classification  Sebagai  Sistem Prediksi Predikat Prestasi
Mahasiswa,” vol. 13, no. 2, pp. 195–202, 2016.
[6] E.  Turban,  DECISION  support  systems  and intelligent systems (sistem pendukung
keputusan  dan  sistem  cerdas).  Yogyakarta: Andi, 2005.
[7] A.   Y.   Saputra   and   Y.   Primadasa,
“Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma
K-Nearest Neighbor,” Techno.Com, vol. 17, no. 4, pp. 395–403, 2018,
doi: 10.33633/tc.v17i4.1864.
[8] J.  H.  &  M.  Kamber,  Data  Mining  Concepts and  Techniques  Second  Edition.  United States of America: British Library Cataloguing-in-Publication Data, 2006.
[9] W. Andhika, “Belajar machine-learning, basic of scikit-learn,” 2019. https://medium.com/@wahyuandhika/bel ajar-machine-learning-basic-of-scikit- learn-a1685db819a8.