Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia (JTIM) Vol. 1, No. 1, Mei 2019, hlm. 30-36

## APLIKASI PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS K-NEAREST
NEIGHBOR (K-NN)
Lalu Abd Rahman Hakim 1 , Ahmad Ashril Rizal 2 , Dwi Ratnasari 3
1,2,3 Universitas Bumigora Email: 1 rahmanlalu11@gmail.com, 2 ashril.rizal@gmail.com , 3 tsabat.wyk@gmail.com

## Abstrak
Mahasiswa  adalah  aset  penting  bagi  sebuah  intitusii  pendidikan  dan  untuk  itu  perlu  diperhatikan  tingkat kelulusan  mahasiswa  tepat  pada  waktunya.Presentasi  naik  turunnya  kemampuan  mahasiswa  untuk menyelesaikan  studi  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  elemen  penilaian  akreditasi  kampus.  Berdasarkan  data dari Bagian Prodi  di  3  tahun  terakhir  presentasi  kelulusan  mahasiswa  hanya  25%  mahasiswa  dari  total  yang keseluruhan  mahasiswa  yang  dapat  menyelesaikan  studinya  dengan  tepat  waktu.  Pada  penelitian  ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yang bertujuan untuk dapat mengidentifikasi kelulusan mahasiswa pada kasus baru dengan cara mengadaptasi solusi dari kasus sebelumnya yang memiliki kedekatan dengan kasus baru.  Algoritma  ini  berperan  untuk  mendapatkan  nilai  kedekatan  kasus  baru  terhadap  kasus  lama,  yang selanjutya  populasi  terbanyak  pada  area  K  dengan  nilai  terdekat  didapatkan  mahasiswa  tersebut  di  prediksi apakah  lulus  tepat  waktu  atau  tidak  tepat  waktu.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  waterfalll  Roger  S. Pressman yaitu Communication, Planning, Modelling, dan Construction. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation didapatkan akurasi tertinggi pada model yang ketiga sebesar 80% ketika k-fold ke-4 dan 61% ketika nilai K=1. Sedangkan pengujian menggunakan Confusion Matrix didapatkan akurasi tertinggi sebesar 98% pada K=1 untuk klasfikasi “Tepat Waktu”, dan 98% pada K=2 untuk klasfikasi “Tidak Tepat Waktu”. (1 baris kosong, 10pt)
Kata kunci : Mahasiswa, K-Nearest Neighbor, Kelulusan Mahasiswa, Data Mining

## STUDENT GRADUATION PREDICTION USING K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

## Abstract
Students are important assets for an educational institution and for this reason, it is necessary to pay attention to the  student's  graduation rate  on  time.  Presentation  of  the  ups  and  downs  of  students'  ability  to  complete  their studies  on  time  is  one  of  the  elements  of  campus  accreditation  assessment.  Based  on  data  from  the  Study Program Section in the last 3 years the student graduation presentation is only 25% of the total students who can complete their studies on time. In this study using the K-Nearest Neighbor algorithm which aims to be able to identify student graduation in new cases  by adapting solutions from previous cases that have closeness to new cases. This algorithm has the role to get the value of the closeness of the new case to the old case, which in turn the most population in area K with the closest value obtained by the student is predicted whether to pass on time or  not  on  time.  This  study  uses  Roger  S.  Pressman's  waterfalll  method,  namely  Communication,  Planning, Modeling, and Construction. Based on the tests carried out using K-Fold Cross Validation, the highest accuracy in the third model was 80% when folded 4th and 61% when the K value = 1. While testing using the Confusion Matrix  obtained  the  highest  accuracy  of  98%  at  K  =  1  for  classification  "Timely",  and  98%  at  K  =  2  for classification "Not Timely". (1 empty line, 10pt)
Keywords : Student, K-Nearest Neighbor, Student Graduation, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
STMIK Bumigora Mataram merupakan sekolah  tinggi  komputer  yang  memiliki  mimpi  di masa  depan  yang  mampu  berkompetisi  dengan perguruan  tinggi  baik  lulusan,  sumber  daya  dan manajemennya.  Selain  itu  di  masa  mendatang
STMIK  Bumigora  akan  menjadi  perguruan  yang bertaraf internasional, khususnya dii bidang teknologi  informasi.  Di  samping  itu,  STMIK Bumigora menjadi salah satu perguruan tinggi yang berperan  aktif  dalam  menjamin  hubungan  dengan perguruan  tinggi  lain  dalam  rangka  mengurangi disparitas  keilmuan  dan  sumber  daya.  Salah  satu
unsur  terpenting  dalam  penyelenggaran  perguruan tinggi adalah mahasiswa [1].
Mahasiswa  sering  disebut  sebagai  kelompok masyarakat  yang  memiliki  ciri  intelektualitas  yang lebih  luas  dibandingkan  dengan  kelompok  seusia mereka  yang  bukan  mahasiswa  ataupun  kelompok usia lain yang dibawah mereka. Dengan intelektualitasnya, mahasiswa akan mampu menghadapi  dan  mencari  permasalahan  secara sistematis yang nantinya diterapkan dalam kehidupan  sehari-hari  agar  bisa  bersaing  dalam dunia kerja [2] Perguruan tinggi dituntut untuk
menyelanggarakan pendidikan yang berkualitas bagi mahasiswa  sehingga  menghasilkan  sumber  daya manusia  yang  berilmu,  cakap,  kreatif  dan  bersaing. Dalam  sistem  pendidikan,  mahasiswa  adalah  aset penting  bagi  sebuah  intitusii  pendidikan  dan  untuk itu  perlu  diperhatikan  tingkat  kelulusan  mahasiswa tepat pada waktunya [3].
Presentasi naik turunnya kemampuan mahasiswa  untuk  menyelesaikan  studi  tepat  waktu merupakan  salah  satu  elemen  penilaian  akreditasi universitas[4] . Oleh  karena  itu,  perlu  adanya pemantuan  dan  evaluasi  terhadap  kecenderungan kelulusan mahasiswa lulus tepat waktu atau tidak.
Sistem  Kredit  Semester  (SKS)  merupakan salah  satu  upaya  pihak  kampus  untuk  memudahkan mahasiswa  dalam  menyelesaikan  masa  studinya tepat  waktu  (Buku  Pedoman  Akademik  STMIK Bumigora  Mataram,  2013).Akan  tetapii  keyataan yang  terjadi  adalah  rendahnya  tingkat  kelulusan mahasiswa setiap tahun. Berikut kami sajikan grafik perbedaan jumlah mahasiswa  yang masuk dan yang lulus program studi S1 Teknik Informatika angkatan 2010 – 2012.
Gambar 1. Grafik Perbedaan Jumlah Mahasiswa Masuk dan Lulus 2010 - 2012
Data  mining  adalah  proses  menemukan  pola- pola didalam data, dimana proses penemuan tersebut dilakukan  secara  otomatis  atau  semi  otomatis  dan pola-pola  yang  ditemukan  harus  bermanfaat  [5]. Algortima  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  obyek  baru  berdasarkan  (K) tetangga  terdekatnya.  KNN  termasuk  algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance
yang  baru,  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas dari  kategori  pada  KNN.  Kelas  yang  paling  banyak muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi [6].

## Gambar 2. Grafik Perbedaan Jumlah Mahasiswa Masuk dan Lulus 2010 - 2012
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan topik ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Agus Panoto,  Yustina  Retno  Wahyu  Utami  dan  Wawan Laksito  WS  dengan  judul  Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Pada  STMIK  SINAR  NUSANTARA SURAKARTA  dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Abdul  Rohman  dengan  judul  Model  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penulisan  ini  adalah  metode  waterfall  menurut Roger S. Pressman.
1. Comunication
a. Tahap Pengumpulan Data
Wawancara  dilakukan  kepada  bagian  Program Studi  (Prodi)  Yaitu  Kepala  Prodi  S1  yaitu  Ibu  Ni Gusti Ayu Dasriani, M.Kom. Wawancara diperlukan untuk  mengetahui  permasalahan-permasalahan  apa saja  yang  dihadapi  oleh  bagian  jurusan  dan  solusi yang dibutuhkan.
Observasi  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data dengan  cara  terjun  langsung  ke  lokasi  penelitian yaitu  STMIK  Bumigora  Mataram  yaitu  bagian Program  Studi  (Prodi),  dan  Pusat  Teknologi Informasi  (Pustik).  Data-data  yang  didapatkan  dari hasil observasi  yaitu data-data kelulusan mahasiswa dan data mahasiswa yang aktif.
Teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari,  mengkaji  dan  memahami  data  yang ada  pada  berbagai  sumber  internet,  buku,  jurnal maupun  artikel  ilmiah  lainnya  yang  terkait  dengan penelitian  ini.  Data-data  yang  didapatkan  dari  studi literatur  yaitu  teori-teori  yang  berkaitan  dengan penelitian  ini  seperti  teori  tentang  data  mining, algoritma knn dan lain-lain.
b. Tahap Analisa
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  maka tahap yang dilakukan selanjutnya adalah menganalisa  masalah, masalah  yang  terdapat  dalam penelitian  ini  yaitu  bagian  Prodi  STMIK  Bumigora Mataram masih mendapat kesulitan dalam mengacak
301 300 300 98 134 79 Angkatan 2010 Angkatan 2011 Angkatan 2012 Masuk Lulus
mahasiswa yang
berpotensi mengalami keterlambatan kelulusan  tepat waktu karena banyaknya mahasiswa yang ada.
Setelah  diketahui  masalah  yang  terdapat  dalam penelitian  ini,  maka  tahap  selanjutnya  yaitu menganalisa penyebab dari masalah yang ada.Berdasarkan  hasil  analisa,  yang  menjadi penyebab  masalah  yaitu  belum  adanya  sistem  yang dapat  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  apakah tepat waktu atau tidak.
c. Sistem Lama
Di  STMIK  Bumigora  Mataram  pelacakan  tetap dilakukan  untuk  analisa  kualitas  dan  kuantitas lulusan.Analisa yang dilakukan menggunakan metode konvensional dengan melihat jumlah lulusan di  tiap  tahunnya.Analisa  yang  lebih  komplek  guna mendapatkan  informasi  yang  lebih  akurat  belum dilakukan. Sehingga alternatif yang diajukan peneliti adalah  dengan  membuatkan  rancangan  desain alternatif  untuk  menggambarkan  proses  yang  akan terjadi dalam sistem.
d. Desian Sistem Alternatif
Admin melakukan proses login ke aplikasi sesuai dengan  username  dan  password.  Admin  melakukan penginputan  data  mahasiswa  yang  diberikan  oleh bagian pustik. Data mahasiswa yang sudah masuk ke dalam  sistem  akan  di  normalisasikan.  Normalisasi data  dapat  dilakukan  dengan  cara  yaitu  : pembersihan  data,  intergrasi  data,  seleksi  data,  dan transformasi  data.  Proses  perhitungan  KNN  ada beberapa  langkah  yaitu;menghitung  jarak  data  baru ke  data  lama, mengurutkan  data  dari  jaraknya  yang terkecil  ke  terbesar,  hitung  nilai  K,  hitung perbandingan  data  yang  lebih  besar.  Setelah diketahui  data  yang  lebih  besar,  maka  ia  menjadi hasil  prediksi  kelulusan  apakah  tergolong  tepat waktu atau tidak. Cetak laporan untuk diserahkan ke pimpinan.
2. Planning
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  kegiatan seperti perencanaan kebutuhan user yang terdiri dari kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional. Selanjutnya  adalah  tahap  pembuatan  perangkat lunak yang berisi jadwal pembuatan aplikasi yang di rencanakan selesai dalam jangka waktu 109 hari.
3. Modelling
Pada tahap ini dilakukan perancangan basis data yang  terdiri  tabel  data  testing,  tabel  data  traning, tabel  nilai,  tabel  nilai  K,  tabel  temp,  dan  tabel  data user.  Selanjutnya  dilakukan  perancangan  aplikasi dengan  melalukan  modelling  dengan  membuat use case  diagram , activity  diagram,  class  diagram, sequnece diagram.
4. Konstruksi
Setelah  dilakukan  tahap  konstruksi,  selanjutnya dilakukan  tahap  konstruksi  dengan  melakukan beberapa  kegiatan  seperti  pengkodean  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  CSS Boostrap,  dan  menggunakan  basis  data  mySQL. Kegiatan  selanjutnya  adalah  pengujian  hasil  luaran aplikasi dengan menggunakan confusion matrix dan croos validation .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Halaman Admin
Gambar 3. Halaman Login Admin
Halaman  Admin  merupakan  halaman  yang berfungsi  untuk  masuk  kedalam  sistem  dengan menggunakan  username  dan  password  yang  sudah terdaftar.

## 3.2. Halaman Dashboard
Gambar 4. Halaman Dashboard
Pada halaman dasborad terdapat beberapa fitur yang ada pada aplikasi ini, yaitu sebagai berikut: a. Dashboard; merupakan halaman untuk mengetahui  jumlah  keseluruhan  data  yang realtime  dan link untuk  menuju  halaman  yang dimaksud.
b. Data  Testing;  merupakan  halaman  untuk memanajemen data testing
c. Data  Training;  merupakan  halaman  untuk memanejemen data training
d. Pengujian; merupakan halaman untuk melakukan pengujian data knn
e. Hasil  KNN;    merupakan halaman untuk  melihat hasil prediksi
f. Data  Pengguna;  merupakan  halaman  untuk memanejemen data penggunaAdmin; merupakan halaman untuk memanejemen admin
3.3. Halaman Data Testing
Gambar 5. Halaman Data Testing
Pada  halaman  ini  untuk  menginput  data  testing digunakan  fitur  upload,  setelah  tombol  upload ditekan  maka  data akan  muncul di table.  Data  yang ada  di  tabel  dapat  ditambah,  dihapus  dan  diubah kemudian datanya tersimpan dalam database.

## 3.4. Halaman Data Tranning
Pada  halaman  ini  untuk  menginput  data  training digunakan  fitur  upload,  setelah  tombol  upload ditekan  maka  data akan  muncul di tabel.  Data  yang ada  di  tabel  dapat  ditambah,  dihapus  dan  diubah kemudian datanya tersimpan dalam database.
Gambar 5. Halaman Data Tranning

## 3.5. Halaman Pengujian
Gambar 6. Halaman Pengujian
Untuk  melakukan  pengujian  menggunakan  KNN, pengguna  memasukkan  nilai  K  yang  dikehendaki kemudian  sistem  menampilkan  hasil  perhitungan jaraknya

## 3.6. Halaman Hasil KNN
Gambar 7. Halaman Hasil KNN

## Gambar 8. Halaman Prediksi KNN
Pada  halaman  ini  berisi  informasi  mengenai beberapa hal yaitu sebagai berikut:
a. Hasil Prediksi Kelulusan; Hasil prediksi kelulusan  setiap  mahasiswa  apakah  tepat  waktu atau tidak.
b. Hasil  Klasifikasi  Perhitungan  KNN;  Data klasifikasi    hasil  perhitungan  KNN  Tingkat Presentasi Kelulusan ;
c. Jumlah  presentasi  kelulusan  mahasiswa  tepat waktu dan tidak tepat waktu.

## 3.7. Halaman Data Pengguna

## Gambar 9. Halaman Data Pengguna
Pada  halaman  ini  digunakan  untuk  menginput  data pengguna,  kemudian  hasilnya  ditampilkan  di tabel.Data yang ada di tabel dapat ditambah, dihapus dan  diubahkemudian  datanya  tersimpan  dalam database.

## 3.8. Pengujian Algoritma KNN

## 3.8.1. K-Fold Cross Validation
Dalam  penelitian  ini  digunakan  4  fold-cross validation dimana 122 data set dibagi dengan 3 cara dalam 4 bagian yaitu sebagai berikut

## Data Random
Gambar 10. Hasil Pengujian Akurasi Data Random
Berdasarkan  tabel  diatas,  sistem  memiliki  tingkat rata-rata akurasi  tertinggi  ketika k-flod ke 3 sebesar 76 % dan ketika nilai K=1 sebesar 53.
Data  Teratur  dari  Keterangan  Lulus  Tidak  Tepat Waktu ke Tepat Waktu
Gambar 11. Hasil Pengujian Akurasi Data Teratur
Berdasarkan  tabel  diatas,  sistem  memiliki  tingkat rata-rata akurasi  tertinggi  ketika k-flod ke 4 sebesar 74 % dan ketika nilai K=1 sebesar 59%.
Data Teratur dari Keterangan Lulus Tepat Waktu ke Tidak Tepat Waktu
Gambar 12. Hasil Pengujian Akurasi Data Teratur
Berdasarkan  tabel  diatas,  sistem  memiliki  tingkat rata-rata akurasi  tertinggi  ketika k-flod ke 4 sebesar 80 % dan ketika nilai K=1 sebesar 61%.

## 3.8.2. Confusion Matrix
Dalam  pengujian  ini  menggunakan  data  testing dan data training sejumlah 122 data dengan rentang nilai K 1-7.
Nilai K=1
Gambar 13. Hasil Pengujian Nilai K = 1
Tingkat Akurasi   = (60+60) / (60+1+1+60)
=  120/122 = 0.98 =  0.98 x 100 = 98% Nilai K=2 Gambar 14. Hasil Pengujian Nilai K = 2
Tingkat Akurasi   = (39+61) / (39+22+0+61)
= 100/122 = 0.82 =  0.82 x 100 =  82% Nilai K-3 Gambar 15. Hasil Pengujian Nilai K = 3
Tingkat Akurasi   = (48+49)/(48+13+12+49)
= 97/122= 0.80 =  0.80 x 100 =  80%
Nilai K-4
Gambar 15. Hasil Pengujian Nilai K = 4
Tingkat Akurasi   = (40+54)/(40+21+7+54) = 94/122 = 0.77 = 0.77 x 100 = 77%
Nilai K-5
Gambar 16. Hasil Pengujian Nilai K = 5
Tingkat Akurasi   = (48+48)/(48+13+13+48)
=  96/122= 0.79 =  0.79 x 100 = 79 % Nilai K-6
Gambar 17. Hasil Pengujian Nilai K = 6
Tingkat Akurasi   = (38+57) (38+23+4+57)
= 95/122= 0.78 = 0.78 x 100 = 78%
Nilai K-7
Gambar 18. Hasil Pengujian Nilai K = 7
Tingkat Akurasi = (41+51) / (41+20+10+51) = 92/122 = 0.75 = 0.75 x 100 = 75%
Gambar 19. Grafik Presentasi Akurasi Sistem
Berdasarkan  grafik  diatas  diperoleh nilai  presentase sebagai berikut:
1. Akurasi  terendah  berada  pada  K=6  dengan presentase  62%  dan  tertinggi    berada  pada  K=1 dengan  presentase  98%  untuk  klasifikasi  “Tepat Waktu”.
2. Akurasi  terendah  berada  pada  K=5  dengan presentase  79%  dan  tertinggi  berada  pada  K=2
dengan presentase 98% untuk klasifikasi “Tidak Tepat Waktu".
3. Akurasi  terendah  berada  pada  K=7  dengan presentase  75  %  dan  tertinggi  berada  pada  K=1 dengan presentasi 98% untuk klasifikasi penggabungan antara “Tepat Waktu” dan “Tidak Tepat Waktu”.

## 3.8.3. Penerapan Model Terbaik dengan Data Uji
Data  Uji  yang  digunakan  adalah  data mahasiswa  angkatan  2014  dengan  jumlah  data  247 yang  belum  diketahui  label  kelasnya.  Adapun  data training dan nilai K  yang digunakan adalah: Data Training 108 Data dan Nilai K=1
Hasil yang diperoleh adalah jumlah mahasiswa yang  memiliki  kecenderungan  lulus  tepat  waktu sebesar  143  mahasiswa  dan  tidak  lulus  tepat  waktu sebesar 104 mahasiswa.
Data Training 122 data dan Nilai K=2 Hasil yang diperoleh adalah jumlah mahasiswa yang memiliki  kecenderungan  lulus  tepat  waktu  sebesar 51  mahasiswa  dan  tidak  lulus  tepat  waktu  sebesar 196 mahasiswa

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan serta hasil  uji  coba  program  pada  skripsi  yang  berjudul “Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Metode  KNN”,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut: a. Pengujian  dengan  K-Fold  Cross  Validation didapatkan  akurasi  tertinggi  pada  model  yang ketiga  sebesar  80%  ketika  k-fold  ke-4  dan  61% ketika nilai K=1
b. Pengujian  dengan  Confusion  Matrix  didapatkan akurasi  tertinggi  sebesar  98%  pada  K=1  untuk klasfikasi “Tepat Waktu”.
c. Pengujian  dengan  Confusion  Matrix  didapatkan akurasi  tertinggi  sebesar  98%  pada  K=2  untuk klasifikasi “Tidak Tepat Waktu”.
d. Dengan menggunakan model KNN  yang terbaik dari  pengujian  menggunakan K-Fold  Cross Validation bahwa  didapatkan  hasil  prediksi kelulusan  mahasiswa  S1  Teknik  Informatika angkatan 2014 sebesar 143 orang diprediksi lulus tepat waktu dan 104 orang diprediksi tidak lulus tepat waktu .
e. Dengan menggunakan model KNN  yang terbaik dari  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix bahwa  didapatkan  hasil  prediksi  kelulusan mahasiswa  S1  Teknik  Informatika  angkatan 2014 sebesar 51 mahasiswa diprediksi lulus tepat waktu dan 196 orang diprediksi tidak lulus tepat waktu.
f. Semakin  data  tidak  teratur  maka  tingkat  akurasi menurun,  sebaliknya  jika  data  teratur  maka tingkat  akurasi  semakin  tinggi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  KNN  yang
36 Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia (JTIM), Vol. 1, No. 1, Mei 2019, hlm. 30-36
diimplementasi  pada  kasus  prediksi  kelulusan mahasiswa sangat dipengaruhi oleh sebaran data.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas Bumigora atas dukungannya sehingga artikel ini bisa diterbitkan

## R EFERENSI
[1]  Buku  Pedoman  Akademik  STMIK  Bumigora Mataram, 2013. [2]  Azwar.(2004).  Penyusunan  Skala  Psikologi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. [3] Buku VI Matriks Penilaian Instrumen Akreditasi Program Studi Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, 2008 [4]  Rohman,  Abdul.  ”Model  Algoritma  K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa.”Jurnal Unpand 1.1 (2015).Web. [5] Kamber, H. &. (2006). Data Mining Concept and Tehniques. San Fransisco: Morgan Kauffman [6]  Gorunescu,  F.,  2011,  Data  Mining:  Concepts, Models and Techniques, Springer, Berlin Heidelberg.