e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
Analisis Klasifikasi Konsentrasi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Almi Yulistia Alwanda 1* , Ema Utami 2 , Ainul Yaqin 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta * almi.yulistia@students.amikom.ac.id
Universitas  Hamzanwadi  di  Nusa  Tenggara  Barat  memiliki  Fakultas  Teknik  yang  merupakan  salah  satu  pilar penting dalam menyediakan pendidikan tinggi berkualitas. Fakultas Teknik memiliki empat program studi yang sangat  diminati  oleh  mahasiswa,  yaitu  Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi,  Teknik  Komputer,  dan  Teknik Lingkungan. Pertumbuhan jumlah mahasiswa baru di fakultas ini mencerminkan keberhasilannya, terutama karena prospek  kerja  yang  semakin  besar  dalam  bidang-bidang  tersebut.  Namun,  mahasiswa  sering  menghadapi tantangan  kompleks  dalam  memilih  konsentrasi  studi  yang  sesuai  dengan  minat  dan  potensi  mereka.  Dalam respons terhadap kebutuhan ini, Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi menyediakan beragam opsi konsentrasi studi atau peminatan seperti Data Science, RPL dan Multimedia. Dalam rangka membantu mahasiswa membuat keputusan yang lebih baik tentang konsentrasi studi, penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dalam  analisis  klasifikasi  konsentrasi  mahasiswa.  Metode  penelitian  ini  bersifat  eksperimental  dan menggunakan teknik pengumpulan data seperti observasi, wawancara, dan kuisioner. Data yang digunakan ada tujuh atribut seperti NIM, Jenis Kelamin, IPK, Nilai Mata Kuliah Data Science, RPL dan Multimeida yang diproses menggunakan algoritma KNN melalui Google Colab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan k=2 dan 8-fold cross-validation, akurasi yang diperoleh adalah 67%..
Kata kunci : Klasifikasi, Konsentrasi, K-Nearest Neighbor

## Abstract
Hamzanwadi University located in West Nusa Tenggara boasts a Faculty of Engineering, which plays a pivotal role in delivering top-notch higher education. This faculty offers four highly coveted programs—Informatics Engineering, Information Systems, Computer Engineering, and Environmental Engineering—that attract a significant number of students. The increase in enrollment in these programs underscores the faculty's success, particularly owing to the promising  job  opportunities  in  these  fields.  Nevertheless,  students  often  encounter  intricate  challenges  when selecting their area of specialization that resonates with their interests and capabilities. In addressing this concern, the Faculty of Engineering at Hamzanwadi University provides diverse concentration options like Data Science, RPL, and Multimedia. To aid students in making informed decisions regarding their study concentration, this study employs  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm  to  analyze  the  classification  of  student  concentrations.  This research adopts an experimental approach and utilizes data collection methods such as observation, interviews, and surveys. The dataset comprises seven attributes including NIM, Gender, GPA, Data Science Course Grade, RPL Course Grade, and Multimedia Course Grade, processed using the KNN algorithm through Google Colab. The research outcomes reveal that with k=2 and 8-fold cross-validation, the achieved accuracy stands at 67%.
Keywords : Classification, Concentration, K-Nearest Neighbor

## 1. Pendahuluan
Universitas  Hamzanwadi,  yang  berlokasi  di Nusa  Tenggara  Barat,  telah  membuktikan dirinya  sebagai  salah  satu  institusi  pendidikan tinggi  terkemuka  di  wilayah  tersebut.  Dengan
enam fakultas yang mencakup berbagai bidang studi, Fakultas Teknik menjadi salah satu tiang penting  dalam  menyelenggarakan  pendidikan tinggi  yang  bermutu.  Fakultas  Teknik  memiliki peran yang sangat penting dengan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
menyelenggarakan empat program studi, yakni Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi,  Teknik Komputer, dan Teknik Lingkungan.
Keberhasilan  Fakultas  Teknik,  terutama  dalam program-program studi tersebut, tercermin dari pertumbuhan tahunan jumlah mahasiswa baru. Prospek pekerjaan yang semakin luas di bidang- bidang  ini  menjadi  alasan  utama  di  balik peningkatan  yang  signifikan  ini.  Dengan demikian,  minat  yang  semakin  meningkat  dari mahasiswa  untuk  bergabung  dengan  program studi  di  Fakultas  Teknik  menimbulkan kebutuhan  akan  penelitian  yang  dapat membantu  mahasiswa  dalam  membuat keputusan  yang  tepat  mengenai  konsentrasi studi atau peminatan yang paling sesuai dengan minat dan potensi mereka.
Namun,  proses  pengambilan  keputusan mengenai konsentrasi studi seringkali merupakan  tantangan  yang  kompleks  bagi mahasiswa. Faktor-faktor seperti minat pribadi, potensi akademis, dan tuntutan industri menjadi pertimbangan  yang  perlu  dipertimbangkan. Sebagai  respons  terhadap  kebutuhan  ini, institusi  pendidikan  tinggi,  khususnya  Fakultas Teknik  Universitas  Hamzanwadi  menyediakan beragam opsi konsentrasi studi atau peminatan yang dapat dipilih oleh mahasiswa.
Perkembangan  teknologi  data  mining  saat  ini merupakan  sebuah  alat  yang  sangat  efisien dalam  ranah  teknologi  informasi,  terutama  di
dalam  konteks  bisnis  yang  penuh  persaingan, terutama ketika masyarakat memasuki era Big Data.  Dalam  beberapa  tahun  belakangan, penerapan data mining dalam sektor pendidikan telah  menjadi  semakin  umum  di  perguruan tinggi,  di  mana  teknologi  ini  digunakan  untuk melakukan prediksi terkait mahasiswa, termasuk evaluasi  kinerja  mereka  dalam  proses pembelajaran,  analisis  kelulusan  tepat  waktu, mengidentifikasi  potensi  mahasiswa  yang berisiko  drop  out,  mengelola  penerimaan mahasiswa baru, menentukan minat mahasiswa, dan berbagai aspek lainnya.
Klasifikasi  konsentrasi  mahasiswa  bukanlah tugas  yang  sederhana,  mengingat  keragaman preferensi dan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan  mahasiswa..  Penelitian  terdahulu telah  mencoba  berbagaii  metode  untuk mengatasi tantangan ini, namun demikian, ada potensi  untuk  meningkatkan  keakuratan  dan efisiensi  analisis.  Dalam  konteks  ini, penelitian sebelumnya  telah  mencoba  memanfaatkan algoritma  machine  learning,  yaitu  Support Vector  Machine  (SVM),  untuk  memprediksi konsentrasi  studi  mahasiswa.  Meskipun demikian, hasil penelitian sebelumnya menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  belum memuaskan,  sekitar  66%,  terutama  saat menggunakan  metode  validasi  silang  (cross- validation) dengan 5 fold [1].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
Ketidakoptimalan  ini  menggugah  kebutuhan akan  penyelidikan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  performa  model  klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menggali potensii algoritma  KNN  dalam  analisis  klasifikasi konsentrasi mahasiswa. Dengan mengintegrasikan  data  mahasiswa  dan karakteristik  konsentrasi  program  studi,  kita dapat memperoleh wawasan mendalam tentang pola  preferensi  mahasiswa  dan  faktor-faktor yang memengaruhi pilihan mereka.
Algoritma  KNN  merupakan  salah  satu pendekatan  yang  menjanjikan  dalam  analisis klasifikasi karena sifatnya yang sederhana dan intuitif. KNN mengklasifikasikan data berdasarkan  kemiripan  dengan  tetangga terdekat,  yang  membuatnya  cocok  untuk analisis  konsentrasi  mahasiswa  di  mana  pola dan tren mungkin terjadi dalam konteks lokal

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Dalam  menjalankan  penelitian  ini,  penulis merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yang berkaitan dengan topik penelitian ini antar lain :
- Yogiek Indra dan rekan-rekannya
melakukan  studi  yang  berjudul  "Klasifikasi Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit Menggunakan Metode K-Nearest
Neighbor". Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah pihak bank atau analis
dalam  menentukan  kategori  kartu  kredit yang  sesuai  untuk  nasabah  bank  dengan lebih akurat. Mereka menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk mengidentifikasi pola-pola  dalam  data  nasabah,  dengan variabel  pendukung  seperti  jenis  kelamin, status  rumah,  status,  jumlah  tanggungan (anak), profesi, dan penghasilan per tahun. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai presisi  rata-rata  adalah  92%,  nilai  recall adalah  83%,  dan  nilai  akurasi  adalah 93%.[2].
- Riska  Sagita  bersama  timnya  melakukan penelitian  menggunakan  KNN  untuk mendapatkan  hasil  berita  clickbait  atau bukan clickbait yang dimana waktu proses pada  KNN  lebih  cepat  daripada  waktu proses  yang  lainnya.  Dari  hasil  penelitian yang  dilakukan  untuk  pengklasifikasian berita  clickbait,  didapatkan  hasil  terbaik pada  jumlah  k=11  dengan  menggunakan scenario  1  pada  pembagian  data  dengan jumlah  data  sebanyak  800  data  latih  dan 200  data  uji  yang  menghasilkan  akurasi sebesar  71%,  Precision  72%  dan  Recall 71%. Hal ini menunjukkan bahwa klasifikasi berita  clickbait  dapat  di  klasifikasikan menggunakan K-Nearest Neighbor[3].
- Aria  Pratama  dkk  melakukan  penelitian dengan  judul  “Klasifikasi  Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
K-Nearest  Neighbor”.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  membantu  mengambil keputusan  dalam  menentukan  siapa  yang layak mendapatkan beasiswa menggunakan  K-Nearest  Neighbor.  Data diolah sebanyak 383 peserta didik dengan parameter  Nama  Siswa,  alamat,  alat transportasi,  nama  orang  tua,  pekerjaan, penghasilan,  nama  ibu,  pekerjaan  ibu, penghasilan  ibu.  Dari  hasil  pengujian kemudian  dihasilkan  akurasi  sebesar 78.45%[4].
- Luqman  Abdur  Rahman  dkk  melakukan penelitian dengan judul “Faktor-Faktor Yang
Mempengaruhi  Minat  Calon  Mahasiswa Baru  Mendaftar  Pada  FTII  UHAMKA Menggunakan
Algoritma K-Nearest Neighbor”.  Penelitian  ini  dilakukan  akibat ketiadaan  pengolahan  data  terkait  factor- faktor  yang  mempengaruhi  minat  calon mahasiswa  baru  memutuskan  daftar  di Fakultas Teknologi Industri dan Informatika. Parameter  yang  digunakan  seperti  nama, jurusan,  biaya  kuliah,  lokasi  FTII  dengan domisili, terdapat teman/keluarga,
akreditasi,  fasilitas,  pelayanan  pmb, informasi  pmb  dan  keterangan  minat.  Dari hasil  pengujian  dengan  menggunakan metode  KNN  dihasilkan  akurasi  sebesar 72.5% dengan teknik K-5 Fold[5].
- Nora Lizarti dan rekan-rekannya melakukan penelitian  berikutnya  yang  bertujuan  untuk menentukan  konsentrasi  studi  di  STMIK Amik  Riau  memanfaatkan  algoritma  KNN Pengujian dilakukan menggunakan perangkat  RapidMiner  untuk  mengukur kinerja algoritma. Hasil pengujian terhadap 183 data latih dan 100 data uji menunjukkan bahwa algoritma KNN memiliki kinerja yang sangat baik, dengan akurasi sebesar 98%, recall  100%,  presisi  100%,  F-measure 91.67%,  dan  tingkat  kesalahan  klasifikasi yaitu 2%[6]..

## 2.2. Landasan Teori
1. Data Mining
Data  mining  merujuk  pada  bidang  ilmu  yang bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengolah data  dalam  jumlah  besar  guna  menghasilkan informasi yang berarti. Pendekatan data mining memanfaatkan teknik statistik, matematika, dan kecerdasan  buatan  untuk  mengekstraksi  serta mengidentifikasi informasi penting dan pengetahuan  yang  tersembunyi  dari  berbagai sumber data besar. Bidang ini terus berkembang pesat,  terutama  seiring  dengan  meningkatnya kebutuhan  akan  nilai  tambah  dari  basis  data yang semakin besar sejalan dengan kemajuan teknologi  informasi.  Dalam  praktiknya,  data mining melibatkan berbagai teknik, metode, dan algoritma  yang  beragam  yang  dapat
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
dikombinasikan secara tepat untuk menghasilkan hasil analisis yang akurat.
Dalam proses klasifikasi, terdapat variabel target yang  memiliki  sifat  kategoris  dan  dibagi  ke dalam  berbagai  kelas  yang  sudah  ditentukan Seperti  kategori  nasabah  yang  mengalami masalah atau tidak, atau hewan yang termasuk dalam  kategori  reptil,  amfibi,  mamalia,  burung, atau  ikan  dalam  klasifikasi.  Klasifikasi  proses penentuan model pola dengan menggambarkan perbedaan kelas data sehingga bisa digunakan untuk  mencapai  tujuan  prediksi  kelas  yang belum  diketahui  (Annur  Haditsah,  2018)  [7]. Setiap  algoritma  bisa  menghasilkan  klasifikasi yang  berbeda.  Kualitas  algoritma  dapat  dinilai dari seberapa baik model mampu mengklasifikasikan  data  sesuai  dengan kebenaran  yang  sebenarnya,  atau  seberapa tepat model dapat memprediksi kelas klasifikasi. Teknik  pada  klasifikasi  yang  sering  digunakan adalah  seperti  Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dan  Support  Vector  Machine (SVM).
2. K-Nearest Neighbor
K-NN,  singkatan  dari  K-Nearest  Neighbors, merupakan sebuah teknik pengklasifikasian data di  mana  data  tersebut  telah  sebelumnya diklasifikasikan. Tingkat akurasi algoritma K-NN sangat dipengaruhi oleh  berbagai  karakteristik, terutama  ketika  nilai  fitur  tidak  sesuai  dengan perkiraan  yang  ada.  Beberapa  penelitian  yang
menggunakan  algoritma  K-NN  secara  khusus fokus  pada  pemilihan  fitur  dan  pembobotan untuk  meningkatkan  efisiensi  algoritma  dalam proses klasifikasi.
Algoritma  K-NN  termasuk  dalam  kategori instance-based  learning,  di  mana data  training disimpan  untuk  memungkinkan  pencarian klasifikasi  untuk  rekaman  baru  yang  belum terklasifikasi.  Hal  ini  dilakukan  dengan membandingkan  sebagian  besar  persamaan atau kesamaan dengan data training yang ada. Peran  utama  K-NN  adalah  menemukan  jarak terdekat antar data, diikuti dengan mengevaluasi tetangga terdekat sebanyak K pada data latih. Data  training  direpresentasikan  dalam  ruang multidimensi,  masing-masing  mencerminkan karakteristik data [8].
Berikut  adalah  langkah-langkah  perhitungan dalam algoritma K-NN:
a. Menentukan Nilai K yang berupa bilangan bulat positif
b. Menghitung jarak antar data baru dan dengan data training
𝐷 = √(x1 − y1) 2 + (x2 − y2) 2
Diketahui:
𝑥 : data sampel
𝑦 : data pengujian jangkauan
c. Menenentukan urutan jarak (jangkauan)
paling dekat dengan jarak min pada K
d. Label  dari  tetangga  terdekat  dimanfaatkan untuk  melakukan  prediksi  terhadap  data
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
baru. Sedangkan persamaan K-NN dalam menghitung nilai prediksi.
Algoritma K-NN memiliki beberapa kelebihan, di antaranya  keefektifan  dalam  menghadapi  data berjumlah  banyak  dan  kemampuan  untuk menghasilkan  prediksi  dengan  tingkat  akurasi yang  tinggi.  Meskipun  demikian,  terdapat  juga beberapa  kekurangan  yang  perlu  diperhatikan. Salah satu kekurangan utama dari algoritma K- NN adalah kebutuhan untuk menentukan nilai k yang optimal. Pemilihan nilai k yang tidak tepat dapat  mempengaruhi  performa  algoritma  dan menghasilkan prediksi yang kurang akurat. Oleh karena itu, proses pemilihan nilai k menjadi kritis dalam implementasi K-NN.
Selain  itu,  algoritma  K-NN  juga  memerlukan biaya  komputasi  yang  tinggi,  terutama  dalam menghitung  jarak  antara  instance  pada  query dengan  data  latih.  Proses  ini  dapat  menjadi memakan  waktu,  terutama  jika  datasetnya sangat besar atau memiliki dimensi yang tinggi. Oleh  karena  itu,  perlu  mempertimbangkan secara  hati-hati  trade-off  antara  akurasi  dan biaya  komputasi  saat  menggunakan  algoritma K-NN.
3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  sebuah  teknik  dalam  data mining  yang  sering  digunakan  dalam  bidang pembelajaran  di  mana  proses  analisis  data dilakukan  untuk  Membuat  model-model  yang
menggambarkan  kategori-kategori  dari  data yang sedang dievaluasi [9].
4. K-Fold Cross Validation
K-Fold Cross Validation merupakan suatu teknik yang  digunakan  untuk  melatih  dan  menguji dataset  dengan  pembagian  yang  efisien menggunakan  ukuran  K  yang  sama  untuk mengukur  akurasi.  Dalam  proses  ini,  nilai  K ditetapkan  sebagai  sepuluh  partisi  dan diulang sepuluh kali untuk mencari akurasi dan kinerja model  secara  rata-rata  dari  sepuluh  kali pengujian [10].
5. Confussion Matrix
Confusion Matrix merupakan suatu teknik yang digunakan untuk mengevaluasi hasil kinerja dari metode klasifikasi [11].
2.3. Tahapan Penelitian
Adapun  alur  proses  pada  penelitian  ini  dapat terlihat pada gambar 1 dibawah ini :
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
Alur  proses  penelitian  diatas  terdiri  dari beberapa tahapan  yaitu:
1. Akuisisi data merupakan tahap mengumpulkan  data  yang  akan  diolahData bisa  didapatkan  melalui  beragam  cara, seperti interaksii langsung melalui wawancara  atau  pengisian  kuisioner., observasi  atau  pengambilan  data  dari sumber  yang ada.  Metode  yang  digunakan untuk  memperoleh  data  harus  konsisten dengan  tujuan  penelitian  dan  asumsi yang telah ditentukan sebelumnya. Dataset yang dipakai  dalam  penelitian  ini  diperoleh langsung  dari  bagian  Staff  akademik Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.
2. Preprocessing merupakan adalah tahap yang digunakan untuk mempersiapkan data sebelum analisis dilakukan.  Terdapat serangkaian tahapan yang perlu diselesaikan. Ini mencakup langkah-langkah seperti  membersihkan  data,  mengubah format  data,  dan  mengintegrasikan  data. Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  sebelum pengujian model algoritma yang digunakan. Dataset  yang  tersedia  akan  dimodifikasi menjadi  data  yang  siap  diuji,  tujuannya adalah  untuk  menguji  karakteristik  data terhadap model algoritma klasifikasi. Proses pembersihan data melibatkan penghapusan entri  data  yang  kosong  atau  tidak  relevan, sementara  transformasi  data  melibatkan
perubahan  struktur  data  untuk  memenuhi kebutuhan penelitian.
3. Pemisahan  data  adalah  proses  membagi dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian menjadi  dua  atau  lebih  subset.,  biasanya digunakan  untuk  menguji  model  atau algoritma. Dataset umumnya dibagi menjadi data  ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Data latih digunakan melatih algoritma, sementara data  uji  untuk evaluasi  kinerja  pada algoritma.
4. Kemudian  data  yang  sudah  siap  dapat diproses  menggunakan  Google  Colab dengan algoritma K-Nearest Neighbor, disini dilakukan proses pemilihan atribut dan target untuk output yang diinginkan
5. Performance merupakan adalah Metrik atau ukuran  yang  diterapkan  untuk  menilai kualitas atau ketepatan model atau algoritma yang  diterapkan  dalam  penelitian. [12].
Kinerja  dapat  dinilai  melalui  matriks kebingungan dengan menggunakan berbagai  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall, dan lainnya sesuai dengan tujuan dan konsep penelitian yang telah ditetapkan.
Evaluasi  merupakan  tahapan  yang digunakan  untuk  menilai  kualitas  atau keakuratan  model  atau  algoritma  dalam penelitian,  yang  bisa  dilakukan  melalui metode uji coba dengan menggunakan data uji.  Metode  yang  digunakan  harus  sesuai
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
dengan  hipotesis,  tujuan,  dan  kerangka penelitian yang telah ditetapkan sebelumnya.

## 3. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  adalah  bersifat eksperimental,  karena  penelitian  dilakukan dengan  eksperimen  agar  mendapatkan  hasil akurasi  yang  terbaik  agar  dapat  digunakan sebagai  nilai  untuk  memprediksi.  Adapun beberapa teknik dalam melakukan penelitian.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan diperoleh  dari  Fakultas  Teknik  Universitas Hamzanwadi yang termasuk juga ke dalam data private yang belym digunakan dalam penelitian- penelitian  sebelumnya.  Data  diperoleh  dengan cara  observasi  dan  wawancara  serta penyebaran kuisioner kepada mahasiswa.
1. Teknik Observasi
Salah  satu  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  dengan  pengamatan  langsung  ke lokasi  penelitian  yaitu  ke  Fakultas  Teknik Universita Hamzanwadi.
2. Teknik Wawancara
Wawancara  dilakukan  di  lokasi  penelitian dengan  staff  bagian  akademik  di  Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.
3. Kuisioner
Teknik angket ini dilakukan untuk mempermudah saat melakukan wawancara dan juga sebagai alat bukti untuk penginputan data. Penjelasan terinci mengenai metode penelitian diperlukan.  Bagian  ini  minimal  harus menjelaskan  desain  penelitian  yang  dipilih, alasan  di  balik  pemilihan  desain  tersebut, prosedur penelitian yang dilaksanakan, populasi dan sampel penelitian atau partisipan penelitian, instrumen  penelitian  yang  digunakan,  teknik pengumpulan  data,  teknik  analisis  data,  dan tempat dilaksanakannya penelitian.
3.2. Teknik Analisia Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif, yang  dipilih  karena  sesuai  dengan  lingkup penelitian yang dilakukan. Data yang diperoleh berasal  dari  bagian  akademik  Fakultas  Teknik Universitas  Hamzanwadi,  dan  instrumen penelitian terdiri dari data serta wawancara yang dilakukan di lokasi penelitian.
3.3. Teknik Pengolahan Data
Dalam pengelolaan data, perangkat lunak yang dimanfaatkan  adalah  Google  Colab  dengan penerapan metode klasifikasi serta pemanfaatan algoritma K-Nearest Neighbor.

## 3.4. Model Yang diusulkan
Studi  ini  merekomendasikan  penggunaan metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor. K-Nearest Neighbors (KNN)
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
menjadi pilihan yang relevan karena pendekatan ini berfokus pada kesamaan antar data. Dalam konteks  konsentrasi  mahasiswa,  KNN  dapat mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  antara mahasiswa  yang  memiliki  konsentrasi  serupa berdasarkan atribut  tertentu  seperti  minat atau nilai  akademis.  KNN  memberikan  fleksibilitas dan  dapat  memberikan  wawasan  tentang bagaimana  preferensi  konsentrasi  mahasiswa berkumpul dalam ruang atribut

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  K-Nearest Neighbor diterapkan untuk melakukan klasifikasi terhadap  konsentrasi  mahasiswa  dalam program  studi  Sistem  Informasi  di  Fakultas Teknik  Universitas  Hamzanwadi.  Pengolahan data  dilakukan  menggunakan  Google  Colab dengan  metode  klasifikasi  dan  penerapan algoritma  K-Nearest  Neigbor.  Dari  data  yang baru  terkumpul  atribut  yang  digunakan sebanyak  6  (enam)  atribut,  antara  lain:  NIM, Jenis  Kelamin,  IPK,  Nilai  Mata  Kuliah  Data Science, Nilai Mata Kuliah RPL dan Nilai Mata Kuliah  Multimedia.  Dari  tujuh  atribut  tersebut dapat  berfungsi  sebagai  faktor  penentu  dalam pembuatan  keputusan  akhir  dari  konsentrasi mahasiswa.
Tabel 1 Atribut yang digunakan
No Atribut 1 NIM
No Atribut 2 Jenis Kelamin 3 IPK 4 Nilai Mata Kuliah Data Science 5 Nilai Mata Kuliah RPL
6 Nilai Mata Kuliah Multimedia
Optimisasi  nilai  k  dilakukan  melalui  metode  k- fold  cross-validation.  Hasil  dari  8-fold  cross- validation  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi yang  diperoleh  adalah  67%,  dengan  nilai  k sebesar  2  (k=2).  Nilai  ini  akan  digunakan sebagai parameter k untuk proses KNN. Berikut adalah hasil lengkap dari 8-fold cross-validation.
Gambar 2. Tingkat Akurasi Vs. Nilai K Proses  KNN  dilakukan  menggunakan  Google Colab. Tahap awal melibatkan evaluasi tingkat akurasi  melalui  validasi  8-fold  dengan  k=2. Rincian  langkah-langkah  validasi  silang menggunakan Google Colab dapat dilihat pada Gambar 3 beikut.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
Gambar 3. Tahapan di Google Colab Dapat  dilihat  pada  gambar  2  proses  atau tahapan  menentukan  cross  validation.  Dimulai dari  import  library  yang  dibutuhkan  kemudian menentukan  jumlah  cross  validation  yang dimana pada penelitian ini menggunakan 8-fold cross validation, selanjutnya menentukan k yang akan  digunakan  dan  di  penelitian  ini menggunakan  k=2.  Dari  hasil  8-fold  validation dan  k=2  didapatkan  akurasi  sebesar  67% dengan confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Confusion Matrix

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan k=2 dan 8-fold cross-validation, akurasi yang diperoleh adalah 67%. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, kesimpulannya adalah bahwa penggunaan  metode  k-Nearest  Neighbors (k=2)  dengan  menerapkan  8-fold  cross- validation,  akurasi  model  klasifikasi  untuk memprediksi  konsentrasi  studi  mahasiswa mencapai 67%. Ini menunjukkan bahwa model tersebut  memberikan  tingkat  keakuratan  yang moderat  dalam  memprediksi  preferensi konsentrasi studi mahasiswa
6. Daftar Pustaka
[1] Wattimury,  F.K.,  &  Seniwati,  E.  (2019).
Penentuan  Peminatan  Mahasiswa  Prodi Informatika  di  Universitas  AMIKOM Yogyakarta Menggunakan SVM. INTECHNO  Journal,  1(4),  15.  e-ISSN: 2655-1438. p-ISSN: 2655-1632.
[2] Kurniawan, Y. I., & Barokah, T. I. (2020). Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor.  Jurnal  Ilmiah  MATRIK,  22(1),
73.  ISSN:  1411-1624.  e-ISSN:  2621- 8089.
[3] Sagita ,  R.,  Enri,  U.,  &  Primajaya,  A. (2020).  Klasifikasi  Berita  Clickbait Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN).  Journal  of  Information  System, 5(2), 230-239. DOI: 10.33633/joins.v5i2.3705. [4] Pratama, A., Ma'ruf, F. A., Rinaldi, I. A. R., &  Faturrhohman.  (2021).  Klasifikasi Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan  Algoritma  K  Nearest
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.27084 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.27084
Neighbor.  Jurnal  Data  Science  & Informatika, 1(1), 11-15 .
[5] Malik, L. A. R., Kamayani, M., & Hasan, F. N. (2023). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Minat  Calon  Mahasiswa Baru  Mendaftar  pada  FTII  UHAMKA Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-NN).  Infotech:  Journal  of Technology Information, 9(1), 85.
[6] Lizarti,  N.,  &  Ulfah,  A.N.  (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk  Penentuan  Peminatan  Studi STMIK Amik Riau. Fountain of Informatics Journal, 4(1), 1. ISSN: 2541-4313 (Print) / 2548-5113 (Online).
[7] Putri,  A.,  Hardiana,  C.  S.,  Novfuja,  E., Siregar, F. T. P., Rahmaddeni, Y., Fatma, Y., & Wahyuni, R. (2023). Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for  Final-Year  Student  Graduation Prediction. MALCOM: Indonesian Journal of  Machine  Learning  and  Computer Science, Vol. 3, Iss. 1, April 2023, pp: 20- 26. ISSN(P): 2797-2313, ISSN(E): 2775- 8575.
[8] Wibowo,  A.M.,  Kasih,  P.,  &  Farida,  I.N.
(2024).  Sistem  Bantu  Penentuan Konsentrasi  Mahasiswa  Menggunakan Metode
K-Nearest Neighbor Classification.  Dalam  Prosiding  Seminar Nasional  Teknologi  dan  Sains  Tahun 2024,  Vol.  1.  Program  Studi  Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri. e-ISSN: 2828–299X.
[9] A.  Y.  Perdana,  R.  Latuconsina,  A. Dinimaharawati, and U. Telkom, “Prediksi Stunting  Pada  Balita  Dengan  Algoritma Random,”  vol.  8,  no.  5,  pp.  6650–6656,
2021.
[10] M. Asrol, P. Papilo, and F. E. Gunawan, “ScienceDirect  Procedia  ScienceDirect ScienceDirect  Support  Vector  Machine with  K-fold  Validation  to  Improve  the Support  Vector  Machine  with  K-fold Validation  to  Improve  the  Industry  ’  s
Sustainability  Performance Classification Industry  ’  s  Sustainability,” Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2020, pp. 854–
862, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.074.
[11] A.  Residencia,  “Klasifikasi  Kelayakan Peserta  Pengajuan  Kredit  Rumah Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Di Perumahan  Azzura  Residencia,”  vol.  9, pp. 43–48, 2019.
[12] M. Azhari, “Perbandingan Akurasi , Recall ,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada  Algoritma C4.5,Random  Forest,  SVM,  dan  Naive Bayes,”  vol.  5,  no.  April,  pp.  640–651, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[13] Y.  Yahya  and  H.  Bahtiar,  “Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kesejahteraan  Masyarakat  Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur – Nusa Tenggara Barat Menggunakan Algoritma Naive  Bayes,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–28,  2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2981.
[14] M.  Saiful1*,  Syamsuddin2,  and  Moh. Farid  Wajdi3,  “Implementasi  Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Predikat Ketuntasan  Belajar  Siswa  Pasca Pandemi Covid 19,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 96–104, 2021.
[15] B.  A.  Candra  Permana  and  I.  K.  Dewi Patwari,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi Data  Mining  Decision  Tree  dan  Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no.
1, pp. 63–69, 2021, doi:
10.29408/jit.v4i1.2994.