## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448

## Diagnosa Tingkat Depresi Mahasiswa Akhir Terhadap Penelitian Ilmiah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Bernadus Gunawan Sudarsono * , Sri Poedji Lestari
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno Jakarta, Indonesia Email Penulis Korespondensi: * gunawanbernadus@ubk.ac.id
Abstrak− Pencapaian suatu kesuksesan dianggap bukanlah hal yang mudah seperti membalikan antara selembar daun dengan belakang  dan  lainnya  kesuksesan  harus  dicapai  dengan  kesungguhan  bahkan  mempertaruhkan  segala  yang  ada  pada  diri seseorang  untuk  mecapai  sukses  dan  banyak  juga  kesuksesan  bisa  didapatkan  melalui  jalur  pendidikan  tinggi,  Pendidikan tinggi  merupakan  cara  menggapai  cita-cita,  perusahaan,  industri  dan  pemerintahan  mengutamakan  Pendidikan  yang  tinggi sebagai   sumber daya manusia terpecaya,  banyak mahasiswa  akhir  yang mengalammi depresi  dikarenakan  banyak  tuntutan dan  beberapa  faktor,  tingkat  depresi  yang  berlebihan  mengakibatkan  semua  usaha  dan  upaya  akan  mengakibatkan  semua kekacauan  dan  bisa  membuat  seseorang  membuat  keputusan  yang  salah  hingga  mengakibatkan  mati,  dibutuhkan  sistem dalam  diagnosa  tingkat  depresi  terhadap  mahasiswa  akhir  untuk  mengurangi  resiko  depresi  berkelanjutan  dengan menggunakan  pendekatan  algoritma k-Nearest  Neighbor ,  dengan  algoritma  ini  didaptkan  hasil  berupa  keputusan  terhadap tingkat depresi yang dialami mahasiswa akhir.
Kata Kunci: Mahasiswa Akhir, Depresi, Algoritma K-Nearest Neighbor
Abstract− The  achievement  of  a  success  is  considered  not  an  easy  thing,  such  as  reversing  between  a  leaf  and  another, success must  be achieved  with  sincerity, even risking  everything that  is  in a  person to  achieve  success  and  a  lot  of success can  be  obtained through  higher education, higher  education is  a  way  Reaching  goals, companies,  industry and government prioritize higher education as trusted human resources, many final students experience depression due to many demands and several  factors,  excessive  levels  of  depression  result  in  all  efforts  and  efforts  will  cause  all  chaos  and  can  make  someone making  the  wrong  decision  to  result  in  death,  a  system  is  needed  in  diagnosing  the  level  of  depression  in  final  students  to reduce the risk of continuous depression using the k-Nearest Neighbor algorithm approach, with this algorithm it is il in the form of a decision on the level of depression experienced by final students.
Keywords : Final Student, Depression, K-Nearest Neighbor Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  tingkat  akhir  yang  biasa  disebut  dengan  mahasiswa  akhir  merupakan  mahasiswa  yang  sedang menjalani  proses  menuju  pencapaian  kelayakan  terhadap  penyandangan  gelar  yang  akan  diberikan  pada  akhir nama  asli  setiap  mahasiswa,  untuk  mencapai  sebuah  kelayakan  setiap  mahasiswa  harus  memenuhi  beberapa syarat yang diajukan oleh pihak akademik seperti biaya administrasi dan masalah keuangan, penyelesaian SKS (Satuan Kredit Semester) yang sudah ditentukan masing-masing program studi dan lainnya[1].
Tantangan  menjadi  mahasiswa  akhir  untuk  Sebagian  mahasiswa  mengatakan  tidak  terlalu  sulit  dan Sebagian  besar  lainnya  mengatakan  sangat  sulit,  dan  tidak  jarang  banyak  mahasiswa  yang  memilih  tidak melanjutkan  perkuliahannya  dikarenakan  tidak  mampu  menyelesaikan  persyaratan  untuk  dapat  mengajukan pembuatan tugas akhir, skripsi, tesis maupun disertasi dan tergantung kepada masing-masing tingkat Pendidikan mahasiswa akhir.
Dalam  penyelesaian  tugas  akhir,  skripsi,  tesis  maupun  disertasi  biasanya  hal  itu  semua  merupakan kegiatan  penelitian  akhir  sebagai  bentuk  pembelajaran  dan  pemahaman  yang  didapatkan  dalam  kegiatan  atau proses pembelajaran seorang mahasiswa untuk dapat menyandang gelar Pendidikan yang sudah ditempuh dalam beberapa  kurun  waktu,    banyak  mahasiswa  yang  mengalami  depresi  dikarenakan  dalam  pencapaiannya  setiap mahasiswa diwajibkan untuk mencari topik apa yang akan menjadi judul dari sebuah penelitian akhirnya, sering sekali  topik  yang  diajukan  seorang  mahasiswa  menjadi  sia-sia  bahkan  tidak  berarti  dikarenakan  topik  tersebut sudah  sangat  banyak  digunakan,  dan  sudah  ketinggalan  zaman  sehingga  mahasiswa  harus  terus  berupaya  agar memiliki  topik  yang  baik  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan  berdasarkan  kemampuan  mahasiswa,  setelah  itu mahasiswa dapat menyelesaikan penelitiannya [2].
Penelitian  merupakan  proses  kegiatan  ilmiah  yang  dikaji  dari  beberapa  sumber  ilmu  dan  pengetahuan yang  diterapkan  kedalam  sebuah  laporan,  tidak  jarang  mahasiswa  mengalami problem  of  research dalam penyelesaian  penelitian  yang  merupakan  tahapan  akhir  untuk  mendapatkan  gelar  yang  dinginkan,  gelar  itu nantinya sebagai tanda bukti kemampuan diri dan kualitas terhadap penerapan bidang disiplin ilmu yang menjadi kemampuan  dan  keahlian  tersendiri  seorang  mahasiswa,  dan  nantinya  dipergunakan  untuk  dapat  bergabung  di lingkunga  masyarakat  luas,  perusahaan  dan  industri  besar  dengan  jabatan  maupun  posisi  yang  baik  bahkan sangat  diperlukan  dalam  pengembangan  bangsa  dan  negara.  Hal  tersebut  tidak  lantas  membuat  banyak mahasiswa  mampu  dan  berhasil  menjalaninya  tanpa  kendala,  banyak  kendala  dari  penelitian  ini  yang mengakibatkan terjadinya depresi terhadap beberapa mahasiswa[3].
Depresi itu sendiri merupakan suatu keadaan psikis atau mental seseorang dalam keadaan menurun yang dapat mengakibatkan sedih yang mendalam, tidak  perduli  terhadap  lingkungan,  stress,  sakit,  bahkan  sampai membawa penderita melakukan hal yang diluar batasan hingga memilih pada kematian, untuk hal tersebut kerap

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448
Submitted: 01/09/2020 ; Accepted: 16/09/2020 ; Published: 20/10/2020
sekali pihak mahasiswa diseluruh Indonesia meminta agar menghapuskan penelitian akhir contoh seperti skripsi sebagai  syarat  untuk  menyandang  sebuah  gelar  yang  resmi  kepada  mentri  pendidikan  Indonesia  dikarenakan banyak  mahasiswa  yang  merasa  hal  ini  sangat  membebani  dan  membuat  sulit  dalam  melangkah  maju.  Tidak jarang  pengaruh  depresi  terhadap  mahasiswa  membuat  kerugian  tersendiri  pihak  kampus  seperti  mempersulit pekerjaan dosen pembimbing, pihak akademik dikarenakan banyak yang tidak menyelesaikan tugas akhir hingga melakukan aksi protes terhadap kampus dengan melakukan kerusakan dan perbuatan anarkis seperti demo[4].
Untuk menghindari  terjadinya  hal-hal  yang tidak di  inginkan  pihak  kampus  dapat melakukan  penelitian terhadap  mahasiswa  akhir  untuk  mengetahui  tingkat  depresi  yang  dialami  setiap  mahasiswa,  setelah  diketahui banyaknya  jumlah  tingkat  mahasiswa  akhir  yang  mengalami  depresi,  pihak  kampus  dapat  melakukan  evaluasi terhadap  upaya  menghindari  kejadian-kejadian  yang  merugikan  kampus  dan  dapat  mengakibatkan  buruknya reputasi  perkembangan  dan  kepercayaan  terhadap  kampus  di  mata  masyarakat  dapat  dilakukan  dengan  cara kasifikasi  dengan  bantuan  komputerisasi dan metodenya  seperti  melakukan  analisa lanjutan menggunakan  data mining  sebagai  teknik  mendapatkan  informasi  dari  banyaknya  data  mahasiswa  akhir  terhadap  fenomena  dan kejadian yang bersangkutan dengan tingkat depresi pada mahasiswa akhir[3].
Pada  penelitian  terdahulu  data  mining  banyak  digunakan  sebagai  alat  secara  komputerisasi  dalam  hal diagnose,  prediksi,  dan  klasifikasi  terhadap  suatu  objek  dengan  menggunakan  penerapan  dan  pendekatan terhadap  beberapa  algortima  data  mining  seperti  algoritma  C4.5  dalam  “memprediksi  jenis  transaksi  nasabah pada  koperasi  simpan  pinjam”,  mengunakan  algoritma  apriori  dan  association  rule  dalam  “penerapan  market analysis  terhadap  data  penjualan  produk”,  algoritma  KNN  ( k-Nearest  Neighbor )  dalam  hal  diagnosis  contoh “diagnosis of diabetes diseases using an Artificial immune recognition system2 (AIRS2)” dan masih banyak lagi algorima data mining yang mampu membantu dalam penyelesaian masalah berbagai hal[5][6].
Pada penelitian ini peneliti menerapka metode kuantitatif data mining dengan menggunakan pendekatan terhadap  algortima  KNN  ( k-Nearest  Neighbor ).  Algoritma  KNN  ( k-Nearest  Neighbor )  adalah  salah  satu  dari algoritma  yang  dimiliki  oleh  data  mining  dimana  mencari  suatu  objek  berdasarkan  jarak  paling  dekat  dengan objek yang lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahapan  ini  peneliti  menggunakan  metode  kuantitatif  atau  hanya  menampilkan  cara  mengimplentasikan perhitungan  manual  dalam  penyelesaian  masalah  pada  diagnosa  tingkat  depresi  mahasiswa  akhir  dengan melakukan beberapa tahapan pengenalan terhadap kasus.

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini melakukan beberapa pengumpulan data secara kuantitatif sebagai berikut ini [7]: 1. Observasi(pengamatan)
Melakukan  pengamatan  langsung  kepada  beberapa  mahasiswa  tingkat  akhir  dari  berbagai  kampus  sebagai patokan  secara  keseluruhan  dalam  mengumpulkan  data  penyebab  terjadinya  depresi  dan  mencatat  serta mengamati secara langsung hal-hal yang menjadi kebutuhan dalam sebuah penelitian.
2. Wawancara (interview)
Melakukan  wawancara  terhadap  objek  penilitian  dengan  memberikan  beberapa  pertanyaan  terhadap  kasus dan kesediaan objek untuk melakukan tinjauan selanjutnya.
3. Kuesioner (angket)
Kuesioner  berupa  data  baik  data  yang  diberikan  dalam  bentuk  software  maupun  hardware,  yang  berisi pertanyaan-pertanyaan  yang  menyangkut  tentang  penelitian,  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  dari banyaknya jawaban terhadap penyebab depresi dari mahasiswa tingkat akhir.

## 2.2 Depresi
Depresi merupakan sebuah gangguan dalam cara berpikir yang menurun, depresi bisa menyerang siapa saja tetpi usia rentan terhadap depresi mulai dari usia 12 tahun hingga usia lanjut keatas,  depresi juga merupakan keadaan jiwa  seseorang  yang  mengalami  tekanan  terhadap  suatu  hal  dan  menyebabkan  penurunan  terhadap  daya  diri seseorang, berikut ini merupakan faktor depresi Berikut[8][9]:
1. Faktor Biologi
Faktor  biologi biasanya terjadinya gangguan  pada  sistem tubuh  seperti  HIAA,  HVA,  MPGH  di  dalam  urin maupun  darah  yang  mengakibatkan  seseorang  mengalami  gangguan  mood  atau  bisa  gangguan  kepribadian dengan emosi yang tidak stabil
2. Faktor Genetik
Pada  kasus  ini  seseorang  dapat  mudah  mengalami  depresi  berat  jika  memiliki  keturunan  dari  salah  satu anggota  keluarga  atas  yang  mudah  mengalami  depresi  berat,  sehingga  mengakibatkan  seseorang  mudah marah, sedih, cemas dan emosi yang meluap-luap dan tingkat keturunan terhadap faktor genetik ini dianggap sangat mudah mengingkat.
3. Faktor Psikosocial

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448
Submitted: 01/09/2020 ; Accepted: 16/09/2020 ; Published: 20/10/2020
Faktor ini merupakan faktor social seperti kehilangan orang yang disayangi, ketidak mampuan ekonomi atau finansial,  tidak  memiliki  peran  dan  pengaruh  penting  dalam  sosial  bermasyarakat,  dimusuhi  oleh  banyak pihak dan lainnya yang berhubungan antara interaksi satu dengan yang lain.
4. Faktor Keperibadian
Setiap orang memiliki kepribadian masing-masing dan bisa saja dibentuk dari lingkungan terdekatny.
5. Faktor Psikodinamika
Kehilangan orang yang dicintai, hal ini yang membuat banyak orang depresi hingga memilih kematian demi menghilangkan rasa depresi
6. Faktor Kegagalan
Sering mengalami kegagalan dalam mencapai segala tujuan hidup membuat banyak orang yang  mengalami depresi hingga trauma dalam diri untuk mencoba sesuatu hal.
7. Faktor Kognitif
Berasal dari diri sendiri seperti pesimis, selalu merasa diri tidak mampu dan mudah putus ada.
Dari faktor diatas sering terlihat gejala yang dihadapi oleh para penderita dari depresi dimulai dari menurunnya semangat, hilangnya raut wajah yang gembira dan tidak pernah bergembira, pesimis, selalu merasa bersalah dan dihantui rasa harus bertanggung jawab, merasa diri tidak pernah baik dan tidak berguna, sulit tidur,  sulit makan, hingga perasaan ingin bunuh diri dan tingkat tertinggi berakhir kepada kematian.

## 2.3 KNN (K-Nearest Neighbor)
KNN  ( k-Nearest  Neighbor )  merupakan  satu  dari  beberapa  algoritma  yang  dimiliki  data  mining  dalam  kasus klasifikasi,  pada  algoritma  ini  ditentukan  berdasarkan  beberapa  kasus  lama  yang  dicari  dan  diklasifikasi berdasarkan  proses  klasifikasi  melihat  data  tetangga  terdekat  yang  sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan pendataan  maupun  dan  merupakan  sampel  data  dari  sebuah  nilai  atribut  yang  akan  ditemukan.  Berikut  ini merupakan rumusan terhadap perhitungan algoritma KNN ( k-Nearest Neighbor )[8], [10], [11]:
d ij = √(q 1i − x 1j ) 2 + (q 2i − x 2j ) 2 + ⋯ + (q n − x n ) 2 (1)
Keterangan:
d ij = jarak data ke i ke pusat cluster j q 1i = data sampel d x 1j = data uji
Berikut merupakan Langkah dalam penyelesaian menggunakan algoritma KNN
Gambar 1. Flowchart Perhitungan Algoritma KNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  pengumpulan  data  dalam  bentuk  lembaran  file  kuesioner  sebagai bahan  pertimbangan  yang  akan  membantu  dalam  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  ( k-Nearest
Start Siapkan data yang akan dilakukan klasifikasi Tentukan jumlah data terdekat Hitung jarak dan urutkan dari terkecil hingga terbesar
klasifikasi objek baru berdasarkan data terdekat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448
Neighbor ), dengan adanya data yang telah dikumpulkan akan memudahkan dalam penyelesaian kasus diagnose tingkat  depresi mahasiswa akhir  terhadap  penelitian ilmiah,  penyelesaian  kasus ini  dilihat  dari jarak  kedekatan terhadap alumulasi data tetangga dalam sebuah sample[12].
Pada  penelitian  ini  didapatkan  beberapa  penyebab  meningkatnya  depresi  mahasiswa  tingkat  akhir terhadap  penelitian  ilmiah,  kriteria  yang  dapat  menyebabkan  seserang  mengalami  tingkat  depresi  berdasarkan kasus  dan  latar  belakang  diri  seorang  mahasiswa,  dari  beberapa  pernyataan  hal-hal  yang  dapat  meningkatkan depresi mahasiswa berupa tekanan ekonomi berupa dan hubunang sosial seperti masalah keluarga, antar teman, dengan dosen bimbingan dan kemampuan belajar, nalar yang rendah dan lainnya, pada bab ini keputusan diambil berdasarkan nilai terkecil yang menunjukan jarak terdekat terhadap sebuah data.
Tabel 1. Data Mahasiswa yang melangalami depresi No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 1 Arnita Orang Tua Baik Baik Cukup Buruk Buruk Ringan 2 Ardi Orang Tua Cukup Sangat Baik Buruk Cukup Baik Ringan 3 Ria Kos-Kosan Buruk Cukup Baik Cukup Buruk Sangat Berat 4 Beno Kos-Kosan Sangat Baik Cukup Baik Buruk Buruk Berat 5 Ika Kos-Kosan Buruk Baik Sangat Baik buruk Cukup Berat 6 Citra Orang Tua Baik Baik Baik Buruk Cukup Ringan 7 Habib Kos-Kosan Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Cukup Normal 8 Rahmad Orang Tua Cukup Baik Buruk Baik Buruk Berat 9 Reynal Orang Tua Baik Buruk Baik Buruk Buruk Berat 10 Nana Orang Tua Baik Buruk Cukup Baik Cukup Sedang
Kasus  baru  sebagai  salah  satu  contoh mahasiswa  yang  akan  dilakukan  diagnose  terhadap tangkat  depresi  yang sedang dialami oleh beberapa mahasiswa.
Tabel 2. Sampel Baru Data Mahasiswa No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 1 Arman Kos Baik Cukup Cukup Baik Buruk ???

## 3.1 Penerapan Metode KNN
Algoritma  ini  hanya  dapat  memperoses  nilai  berbentuk  nominal  angka,  sehingga  nilai  atribut  harus  digunakan atau dirubah dalam bentuk angka sebgai berikut:
Tabel 3. Atribut Status tinggal Status Tinggal Nilai Orang tua 20 Kos-Kosan 10 Tabel 4. Keterangan Kondisi Atribut Keterangan Nilai Sangat Baik 50 Baik 40 Cukup Baik 30 Buruk 20 Sangat Buruk 10
Dari keterangan diatas maka didapatkan data sebagai berikut ini:
Tabel 5. Data Mahasiswa Yang Melangalami Depresi Dan Nilai Atribut
No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 1 Arnita 20 40 40 30 20 20 Berat 2 Ardi 20 30 30 20 30 40 Ringan 3 Ria 10 20 30 40 30 20 Sangat Berat 4 Beno 10 50 30 40 20 20 Berat 5 Ika 10 20 40 50 20 30 Berat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448
No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 6 Citra 20 40 40 40 20 30 Ringan 7 Habib 10 50 40 40 50 30 Normal 8 Rahmad 20 30 40 20 40 20 Berat 9 Reynal 20 40 20 40 20 20 Berat 10 Nana 20 40 20 30 40 30 Sedang
Sehingga nilai pada table kasus baru juga berubah seperti di bawah ini:
Tabel 6. Sampel Baru Data Mahasiswa Dan Nilai Atribut No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 1 Arman 10 40 30 30 40 20 ???
Parameter k= 3 atau dalam penelitian ini mencai 3 nilai terdekat Menghitung jarang menggunakan rumus Euclidean Distance sebagai berikut:
𝑑 1 = √(20 − 10) 2 + (40 − 40) 2 + (40 − 30) 2 + (30 − 30) 2 + (20 − 40) 2 + (20 − 20) 2 = √600 = 24,495 𝑑 2 = √(20 − 10) 2 + (30 − 40) 2 + (30 − 30) 2 + (20 − 30) 2 + (30 − 40) 2 + (40 − 20) 2 = √800 = 28,284 𝑑 3 = √(10 − 10) 2 + (20 − 40) 2 + (30 − 30) 2 + (40 − 30) 2 + (30 − 40) 2 + (20 − 20) 2 = √600 = 24,495 𝑑 4 = √(10 − 10) 2 + (50 − 40) 2 + (30 − 30) 2 + (40 − 30) 2 + (20 − 40) 2 + (20 − 20) 2 = √600 = 24,495 𝑑 5 = √(10 − 10) 2 + (20 − 40) 2 + (40 − 30) 2 + (50 − 30) 2 + (20 − 40) 2 + (30 − 20) 2 = √1400 = 37,41 𝑑 6 = √(20 − 10) 2 + (40 − 40) 2 + (40 − 30) 2 + (40 − 30) 2 + (20 − 40) 2 + (30 − 20) 2 = √800 = 28,284 𝑑 7 = √(10 − 10) 2 + (50 − 40) 2 + (40 − 30) 2 + (40 − 30) 2 + (50 − 40) 2 + (30 − 20) 2 = √500 = 22,361 𝑑 8 = √(20 − 10) 2 + (30 − 40) 2 + (40 − 30) 2 + (20 − 30) 2 + (40 − 40) 2 + (20 − 20) 2 = √400 = 20 𝑑 9 = √(20 − 10) 2 + (40 − 40) 2 + (20 − 30) 2 + (40 − 30) 2 + (20 − 40) 2 + (20 − 20) 2 = √700 = 26,458 𝑑 10 = √(20 − 10) 2 + (40 − 40) 2 + (20 − 30) 2 + (30 − 30) 2 + (40 − 40) 2 + (30 − 20) 2 = √200 = 14,147
Tabel 7. Nilai Jarak No Nama Mahasisw a Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi Nilai Jarak Jarak terdekat 1 Arnita 20 40 40 30 20 20 Ringan 24,495 2 Ardi 20 30 30 20 30 40 Berat 28,284 3 Ria 10 20 30 40 30 20 Ringan 24,495 4 Beno 10 50 30 40 20 20 Ringan 24,495 5 Ika 10 20 40 50 20 30 Sangat Berat 37,41 6 Citra 20 40 40 40 20 30 Berat 28,284 7 Habib 10 50 40 40 50 30 Ringan 22,361 3 8 Rahmad 20 30 40 20 40 20 Normal 20 2 9 Reynal 20 40 20 40 20 20 Berat 26,458 10 Nana 20 40 20 30 40 30 Normal 14,147 1
Maka hasil yang didapatkan pada kasus baru adalah:
Tabel 8. Hasil Keputusa Diagnosa Kasus Baru No Nama Mahasiswa Status Tinggal Keadaan ekonomi Harian Hubungan dengan dosen pembimbing Kemampuan analisis kasus Tingkat kepercayaan terhadap diri Kesiapan mental terhadap pegujian Diagnosa Tingkat Depresi 1 Arman Kos Baik Baik Cukup Baik Buruk Normal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2448
Submitted: 01/09/2020 ; Accepted: 16/09/2020 ; Published: 20/10/2020

## 4. KESIMPULAN
Metode  data  mining  merupakan  cara  yang  tepat  dalam  masalah  mencari  informasi  dalam  tumpukan  data  yang dibantu  dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma  KNN  ( k-Nearest  Neighbor ),  cara  kerja  algoritma  ini mencari  data  dengan  mencocokan  dan  melihat  kemiripan  terhadap  sebuah  kasus  untuk  dapat  dihitung  setiap jarak  terdekat  sebagai  solusi  terbaik  dalam  menyelesaikan  sebuah  kasus,  hal  ini  sangat  cocok  dalam  sebuah kasus  diagnose  dan  pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya  sudah  memiliki  data  dan  digunakan  untuk menemukan  data  baru  sebagai  hasil  dari  sebuah  pencarian  informasi  terhadap  kasus  lainnya.  Berdasarkan pengujian didapatkan nilai dari 3 parameter diagnosa tingkat depresi mahasiswa tingkat akhir terhadap penelitian ilmiah, pada kasus  barunya memiliki kasus yang mirip dengan kasus yang lainnya yaitu dapat dilihat dari jarak nilai  terdekat  maka  untuk  kasus baru maka  didapatkan  hasil terbanya  dari  3  parameter menyatakan  1  diagnosa tingkat depresi “Ringan” dan 2 menyatakan “Normal” maka didapatkan hasil pada kasus baru adalah “Normal” atau dapat disebut tidak memiliki gejala depresi atau dalam keadaan stabil dan baik-baik saja.

## REFERENCES
[1] A.  Pramudhita,  “Tingkat  Kecemasan  Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Menghadapi  Skripsi  Di  Stikes  ‘  Aisyiyah,” Ilmu Keperawatan Sekol. Tinggi Ilmu Kesehat. ‘Aisyiyah Yogyakarta 2013 , pp. 1–10, 2013.
[2] N.  Latifah,  “Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Penjadwalan  Skripsi  Berbasis  Web  Responsif,” Pros.  Snatif ,  pp.  333– 338, 2016.
[3] N. N. Dalam, S. Pendukung, K. Untuk, and M. Tingkatan, “1 , 1 . 1 1,” pp. 1–7.
[4] M.  T.  Masud,  M.  A.  Mamun,  K.  Thapa,  D.  H.  Lee,  M.  D.  Griffiths,  and  S.  H.  Yang,  “Unobtrusive  monitoring  of behavior  and movement  patterns to  detect  clinical depression  severity  level  via  smartphone,” J.  Biomed. Inform. , vol. 103, 2020.
[5] V. Alfani, “Data Mining Untuk Klasifikasi Pinjaman Kredit Pensiunan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. April, pp. 281–286, 2019.
[6] M.  I.  Maulana  and  A.  A.  Soebroto,  “Klasifikasi  Tingkat  Stres  Berdasarkan  Tweet  pada  Akun  Twitter  menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi- square,” vol. 3, no. 7, pp. 6662–6669, 2019.
[7] Adi Nugroho, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek . 2005.
[8] M.  R.  Islam,  A.  R.  M.  Kamal,  N.  Sultana,  R.  Islam,  M.  A.  Moni,  and  A.  Ulhaq,  “Detecting  Depression  Using  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  Classification  Technique,” Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Chem.  Mater.  Electron.  Eng. IC4ME2 2018 , no. February, pp. 1–4, 2018.
[9] E. L. Charnov, G. H. Orians, and K. Hyatt, “Ecological Implications of Resource Depression,” Am. Nat. , vol. 110, no. 972, pp. 247–259, 1976.
[10]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[11]  A. Joshi and M. Ashish, “Analysis Of K-Nearest Neighbor Technique For Breast Cancer Disease Classification,” Int. J. Recent Sci. Res. , vol. 8, no. 8, pp. 1005–19008, 2017.
[12]  H. Amalia, “Perbandingan Metode Data Mining Svm Dan Nn Untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 1–6, 2018.