## MODEL ALGORITMA KNN UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA STIKOM CKI
1 Tiara Ratu Alifia, 2 Tundo, 3* Muhammad Syazidan, 4 Faldo Satria 1,2,3*,5 Program Studi Teknik Informatika,Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta KaryaInformatika (STIKOM CKI)
1 tiararatu42@gmail.com, 2 asna8mujahid@gmail.com, 3* syazidan313@gmail.com,
4 faldosatria12@gmail.com *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Penelitian  ini  mengembangkan  model  prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan mempertimbangkan variabel usia, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), jumlah Satuan Kredit Semester (SKS), partisipasi dalam tes TOEFL, kegiatan seminar, dan partisipasi dalam Kuliah Kerja Praktek (KKP). Data dari 80 mahasiswa program studi  teknik  informatika  dan  sistem  informasi  di  STIKOM  Cipta  Karya  Informatika  dianalisis untuk melatih dan menguji model. Hasilnya menunjukkan bahwa model KNN dengan K=3, K=4, K=5  menghasilkan  akurasi  prediksi  sebesar  66,67%.  Faktor  IPK  dan  jumlah  SKS  memiliki pengaruh signifikan terhadap kelulusan, sementara partisipasi dalam KKP dan tes TOEFL juga berkontribusi.  Sertifikat  seminar  dan  usia  memiliki  pengaruh  yang  lebih  rendah.  Temuan  ini mengindikasikan bahwa algoritma KNN efektif untuk prediksi kelulusan mahasiswa, memberikan wawasan  bagi  institusi  pendidikan  untuk  meningkatkan  program  akademik  dan  pembinaan mahasiswa.
Kata Kunci: Algoritma KNN, prediksi kelulusan, IPK, SKS, sertifikat seminar, KKP.

## Abstract
This study develops a student graduation prediction model using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm,  considering  variables such  as age,  Grade  Point  Average  (GPA),  number of Credits  Earned  (CE),  participation  in  TOEFL  tests,  seminar  activities,  and  participation  in internships.  Data  from  80  students  in  the  computer  engineering  and  information  systems programs at STIKOM Cipta Karya Informatika were analyzed to train and test the model. The results show that the KNN model with K=3, K=4, and K=5 produces a prediction accuracy of 66,67%.  GPA  and  the  number  of  credits  earned  significantly  influence  graduation,  while participation in internships and TOEFL tests also contribute. Seminar certificates and age have a lower impact. These findings indicate that the KNN algorithm is effective for predicting student graduation, providing insights for educational institutions to enhance academic programs and student development.
Keywords:  KNN  Algorithm,  graduation  prediction,  GPA,  credits  earned,  seminar  certificates, internsh.

## PENDAHULUAN
Dalam dunia pendidikan tinggi, tingkat kelulusan  mahasiswa  merupakan  salah  satu indikator penting dari kualitas pendidikan dan
efektivitas  institusi.  Tingkat  kelulusan  yang tinggi  mencerminkan  keberhasilan  program akademik  dan  pengajaran,  sementara  tingkat kelulusan  yang  rendah  dapat  menunjukkan berbagai  masalah,  mulai  dari  kesulitan akademik mahasiswa, ketidakcocokan
program  studi,  hingga  faktor-faktor  eksternal seperti  masalah  finansial  dan  kesehatan mental[1]. Untuk meningkatkan tingkat kelulusan,  banyak  institusi  pendidikan  telah berusaha  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi kesuksesan akademik mahasiswa[2][3]. Salah satu pendekatan yang semakin  populer  adalah  penggunaan  teknik data mining dan pembelajaran mesin ( machine learning ) untuk menganalisis data mahasiswa dan  memprediksi  kemungkinan  kelulusan mereka[4][5]. Melalui pendekatan ini, institusi dapat  mengambil  langkah-langkah  proaktif untuk  membantu  mahasiswa  yang  berisiko tidak lulus.
Salah satu algoritma yang efektif untuk prediksi  ini  adalah  K-Nearest  Neighbors (KNN).  KNN  adalah  algoritma  sederhana namun  powerful  yang  digunakan  dalam klasifikasi  dan  regresi[6][7].  Algoritma  ini bekerja dengan cara mengidentifikasi 'tetangga'  terdekat  dari  sebuah  data  baru berdasarkan  metrik  jarak  tertentu,  dan kemudian  menentukan  kelas  dari  data  baru tersebut  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari tetangga-tetangga terdekatnya[8].
Keunggulan  algoritma  KNN  dalam konteks prediksi kelulusan mahasiswa terletak pada  kemampuannya  untuk  menangani  data yang non-linear dan tidak memerlukan asumsi kuat  tentang  distribusi  data[9].  Selain  itu, KNN dapat dengan mudah diimplementasikan dan  diinterpretasikan,  sehingga  memudahkan institusi pendidikan  dalam  memahami faktor-
faktor  yang  berkontribusi  pada  kesuksesan atau kegagalan akademik mahasiswa[10].

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  mencakup  pengumpulan  data yang bersumber dari  data akademik dan non- akademik  mahasiswa,  serta  data  kelulusan mahasiswa[11].  Data  akan  diperoleh  dari institusi pendidikan yang relevan dan diperiksa untuk keakuratan dan keterwakilan.
Dalam  penelitian  ini  pengumpulan  data dilakukan  melalui  beberapa  tahapan.  Data akan  diperiksa  dan  disiapkan  untuk  analisis dengan  cara  menghapus  data  yang  tidak relevan,  menggabungkan  data  yang  berbeda, dan  mengkonversi  data  menjadi  format  yang sesuai untuk analisis[12].

## Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest Neighbor, yang sering disingkat  K-NN,  adalah  algoritma  yang bertujuan untuk menemukan kesamaan antara data baru dan data lama[13][14]. Algoritma ini bekerja dengan mengelompokkan data baru ke dalam kategori yang paling mirip dengan data yang  sudah ada.  Dengan  kata  lain, K-Nearest Neighbor  menyimpan  semua  data  lama  dan mengklasifikasikan  data  baru  berdasarkan kemiripan.  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan  untuk  klasifikasi  data.  Algoritma ini  menggunakan  jarak  terdekat  setiap  objek untuk melakukan klasifikasi data[15].  Dalam
prosesnya,  ada  dua  jenis  data  yang  terlibat: data  uji  dan  dataset.  Langkah  selanjutnya melibatkan  perhitungan  jarak  antara  data  uji dan  dataset  menggunakan  metode  Euclidean ( Query  Distance ).  Rumus Euclidean ( Query Distance ) dapat dilihat Persamaan 1.
Euclidean Distance=
√∑ = 𝑑 𝑘 {𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 2 −   𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ 2 } (1)
X:  Merupakan  data  point  atau  vektor  yang berisi  nilai-nilai  dari  fitur  yang  digunakan untuk menghitung jarak. d:  Tidak  disebutkan  dalam  dokumen,  namun biasanya d adalah jarak yang dihitung.
k:  Adalah  jumlah  tetangga  terdekat  yang digunakan dalam algoritma KNN.
Persamaan  1  digunakan  untuk  menghitung jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang  fitur,  yang kemudian  digunakan  untuk  menentukan tetangga terdekat dalam KNN.

## Tahapan Penelitian
Perancangan sistem adalah
menggambarkan  sistem  yang  akan  dilakukan dalam prediksi kelulusan mahasiswa STIKOM CKI.  Adapun  rancangan  pada  penelitian  ini digambarkan  dalam  bentuk  flowchart  yang tampak pada gambar 1
Gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian
Mulai Input Data Tentukan nilai K Menghitung jarak Euclidean Perhitungan jarak nilai K terdekat
Penentuan status kelulusan berdasarkan pendekatan nilai K
Selesai
Dengan penjelasan sebagai berikut: Mulai (Start):
Tahapan  ini  merupakan  langkah  awal dari proses penelitian. Input Data:
Data  mahasiswa  yang  terdiri  dari berbagai  parameter  seperti  usia,  IPK,  jumlah SKS,  kelengkapan  berkas  (sertifikat  TOEFL dan  seminar),  serta  partisipasi  dalam  KKP dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Data  ini kemudian dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data latih (80 data) dan data uji (6 data). Tentukan Nilai K:
Menentukan nilai K yang  akan digunakan  dalam  algoritma  K-NN.  Nilai  K adalah  jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan diperhitungkan dalam klasifikasi. Menghitung Jarak Euclidean:
Menggunakan persamaan jarak Euclidean untuk menghitung jarak antara data uji  dengan  setiap  data  latih.  Persamaan  jarak Euclidean didefinisikan persamaan 2.
√∑ = 𝑑 𝑘 {𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 2 −   𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ 2 }
(2)
Perhitungan Jarak Nilai K Terdekat:
Setelah jarak Euclidean dihitung, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi K data latih yang memiliki jarak terdekat dengan data uji.
Penentuan  Status  Kelulusan  Berdasarkan Pendekatan Nilai K:
Status  kelulusan  mahasiswa  diprediksi berdasarkan mayoritas status kelulusan dari K
tetangga  terdekat  yang  telah  diidentifikasi pada langkah sebelumnya.
Selesai (End):
Tahap  akhir  dari  proses  penelitian  di mana  hasil  prediksi  kelulusan  ditentukan  dan disimpulkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  digunakan adalah data sekunder yang terdiri dari 86 data. Data  tersebut  diperoleh  dari  mahasiswa STIKOM  CKI  dan  telah  dibagi  menjadi  dua kelompok, yaitu 80 data untuk data latih dan 6 data untuk data uji. Pembagian ini berdasarkan praktik  umum  dalam  machine  learning,  yaitu membagi  data  menjadi  bagian  latih  dan  uji untuk  mengevaluasi  model.  Referensi  yang dapat  digunakan  untuk  mendukung  tentang pembelajaran mesin yang menyarankan sekitar 70-80%  data  untuk  pelatihan  dan  sisanya untuk  pengujian.  Data  yang  diperoleh mencakup mahasiswa dari semester 8. Seluruh data  telah  diolah  dalam  format  Excel  untuk memudahkan  proses  pengolahan  lebih  lanjut. Parameter  yang  diukur  meliputi  Usia,  IPK, Jumlah  SKS,  Kelengkapan  Berkas  (Sertifikat TOEFL  dan  Sertifikat  Seminar),  dan  tanda bukti ikut serta dalam KKP. Untuk mendapatkan  parameter-parameter  tersebut, penulis  meminta  data  akademik  mahasiswa semester  8  dari  manajemen  kampus  dan membagikan  link  Google  Form  yang  berisi pertanyaan kepada mahasiswa.
1. Apakah anda
mengikuti
pengambilan sertifikat TOEFL?
2. Apakah  anda  mengikuti  kegiatan seminar dan mendapatkan sertifikat?

## Konversi Data
Setelah  memperoleh  data,  langkah berikutnya  adalah  mengonversi  data  tersebut. Ada  beberapa  pada  Tabel  1,  yang  awalnya bersifat  diskrit  diubah  menjadi  data  kontinu. Data  Diskrit:  Merupakan  data  yang  dapat dihitung dan memiliki nilai terbatas, misalnya jumlah  sertifikat  atau  keikutsertaan  dalam
kegiatan (Ya/Tidak). Data Kontinu:
Merupakan  data  yang  dapat  diukur  dan memiliki  nilai  dalam  rentang  tertentu, misalnya IPK atau jumlah SKS.
Dengan  menerapkan  skor,  seperti  pada parameter  partisipasi  dalam  kegiatan  KKP diberi  skor,  Ya  =  1  poin,  Tidak  =  0  poin. Begitupun  untuk  parameter  partisipasi  dalam pengambilan  sertifikat  TOEFL  dan  sertifikat seminar  yang  diberi  persentase,  seperti  yang mengikuti  kedua  kegiatan  =  100  poin,  hanya satu  kegiatan  =  50,  tidak  ikut  kegiatan  sama sekali = 0 poin.
Tabel 1. Data Latih N O. Nama Mahasiswa Program Studi Us ia IP K Jumlah SKS Kelengkapan Berkas Sudah Ikut KKP TOE FL Sertifikat Seminar 1 AisYah Teknik Informatika 21 3, 80 130 Ya Tidak Ya 2 Budi Teknik Informatika 22 3, 48 140 Tida k Ada Tidak 3 Chandra Sistem Informasi 23 3, 20 120 Ya Tidak Ya 4 Dewi Teknik Informatika 21 3, 59 135 Tida k Tidak Ya 5 Erwin Sistem Informasi 24 3, 87 110 Ya Ada Tidak 6 Fani Sistem Informasi 22 3, 52 145 Ya Tidak Ya 7 Gina Sistem Informasi 21 3, 99 125 Ya Tidak Ya 8 Hasan Teknik Informatika 23 2, 30 115 Tida k Ada Tidak 9 Indah Sistem Informasi 21 2, 51 138 Ya Ada Ya 10 Joko Teknik Informatika 22 2, 73 105 Tida k Tidak Tidak .. 80 Hanif Teknik Informatika 20 2, 90 105 Ya Tidak Tidak
Proses ini bertujuan
untuk menghadirkan  data  dalam  bentuk  yang  lebih terstruktur  dan  dapat  diolah  lebih  lanjut. Setelah  proses  konversi  data,  hasilnya  dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Tabel  ini  menyajikan representasi baru dari data latih setelah melalui proses skoring. Konversi data diskrit menjadi data kontinu  dilakukan  untuk  memungkinkan penggunaan  algoritma  yang  membutuhkan data dalam bentuk numerik kontinu. Misalnya, keikutsertaan  dalam  kegiatan  KKP  yang
awalnya berupa Ya/Tidak diubah menjadi 1/0 untuk  memudahkan  perhitungan  dan  analisis lebih lanjut terkait prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma K-NN.

## Klasifikasi Data Latih
Mempermudah proses klasifikasi maka nama  parameter  dirubah  menjadi  simbol  x, seperti x1 = Usia, x2 = IPK, x3 = Jumlah SKS, x4  =  Kelengkapan  Berkas,  x5  =  Sudah  Ikut KKP, dan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Konversi Data Latih N O. Nama Mahasiswa Program Studi Us ia IPK Jumlah SKS Kelengkapan Berkas Sudah Ikut KKP 1 AisYah Teknik Informatika 21 3,80 130 50 1 2 Budi Teknik Informatika 22 3,48 140 50 1 3 Chandra Sistem Informasi 23 3,20 120 50 0 4 Dewi Teknik Informatika 21 3,59 135 0 1 5 Erwin Sistem Informasi 24 3,87 110 100 0 6 Fani Sistem Informasi 22 3,52 145 50 1 7 Gina Sistem Informasi 21 3,99 125 50 1 8 Hasan Teknik Informatika 23 2,30 115 50 0 9 Indah Sistem Informasi 21 2,51 138 100 1 10 Joko Teknik Informatika 22 2,73 105 0 0 80 Hanif Teknik Informatika 20 2,90 105 50 0
Tabel 3. Hasil Perubahan Simbol NO.  Nama Mahasiswa Program Studi Parameter x1 x2 x3 x4 x5 1 AisYah Teknik Informatika  21       3,80   130 50 1 2 Budi Teknik Informatika  22       3,48   140 50 1 3 Chandra Sistem Informasi 23       3,20   120 50 0 4 Dewi Teknik Informatika  21       3,59   135 0 1 5 Erwin Sistem Informasi 24       3,87   110  100 0 6 Fani Sistem Informasi 22       3,52   145 50 1 7 Gina Sistem Informasi 21       3,99   125 50 1 8 Hasan Teknik Informatika  23       2,30   115 50 0 9 Indah Sistem Informasi 21       2,51   138  100 1 10 Joko Teknik Informatika  22       2,73   105 0 0 80 Hanif Teknik Informatika  20       2,90   105 50 0 Tabel 4. Data Uji N O. Nama Mahasiswa Program Studi Us ia IP K Jumlah SKS Kelengkapan Berkas Sudah Ikut KKP 1 Raden Teknik Informatika 22 3, 30 145 50 1 2 Bagas Sistem Informasi 21 3, 00 105 50 0 3 Pramudya Sistem Informasi 24 3, 38 115 50 1 4 Syafira Teknik Informatika 22 3, 45 138 50 1 5 Aulia Sistem Informasi 21 3, 23 125 100 0 6 Syakila Teknik Informatika 23 3, 48 130 100 1 Berikut adalah 6 buah data yang dipilih
untuk diujikan dengan menggunakan algoritma  KNN  dengan  menggunakan  K=3, K=4, K=5 yang terlihat pada Tabel 4.
Penyelesaian Algoritma K-Nearest

## Neighbor
Langkah –  langkah  menghitung prediksi kelulusan mahasiswa STIKOM CKI menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor yaitu :
1. Nilai K yang digunakan adalah 3,4, dan 5.
2. Menghitung jarak Euclid (Q uery Distance ) masing-masing  data  latih  dengan  data  uji menggunakan rumus:
Euclidean Distance =
√∑ = 𝑑 𝑘 {𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 2 −   𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ 2 }
Hasil dari perhitungan Query Distance data latih dengan data uji terdapat pada Tabel 5.
Selanjutnya mengurutkan dari hasil perhitungan Query Distance data latih dengan data  uji  berdasarkan  jarak  terkecil  dan menentukan  data  yang  masuk ke  K=3,  K=4,
K=5  yang  sudah  ditentukan  di  awal.  Data tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  6. Selanjutnya  yaitu  pengumpulan  hasil  dari perhitungan data di atas yang termasuk pada klasifikasi  Y=Kategori  Nearest  Neighbor dengan  nilai  K=3,  K=4,  K=5.    Tabel  ini mengurutkan hasil perhitungan jarak terkecil dan menentukan status kelulusan berdasarkan nilai K=3. Dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel ini  mengurutkan  hasil  perhitungan  jarak terkecil  dan  menentukan  status  kelulusan berdasarkan  nilai  K=4.  Dapat  dilihat  pada Tabel 8
Tabel 5. Hasil Perhitungan Query Distance Data Latih Dengan Data Uji
N O Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3 Data Uji 4 Data Uji 5 Data Uji 6 1 15,041608 96 25,032778 51 15,302823 27 8,0698513 50,262559 62 50,041007 18 2 5,0032389 51 35,031848 37 25,080071 77 2,0002249 87 52,221283 98 51 3 25,040167 73 15,134067 53 5,1992691 79 18,057200 78 50,289172 79 51,000768 62 4 51,000824 5 58,321077 66 53,935555 06 50,100095 81 100,50437 6 100,14495 54 5 61,076385 78 50,346369 28 50,261716 05 57,351341 75 15,310440 88 20,053730 33 6 0,22 40,028369 94 30,066918 7 7,0003499 91 53,870994 98 52,211125 25 7 20,036868 52 20,049441 39 10,458111 68 13,049582 37 50,015773 51 50,291749 82 8 30,049958 4 10,222035 02 1,7794381 14 23,072115 2 51,037877 11 52,224442 55 9 50,503703 82 59,918612 3 55,124920 86 50,018832 45 13,058269 41 8,3030656 99 10 64,041587 27 50,010727 85 51,043339 43 59,920934 57 101,98651 87 103,09006 98 .. .. .. .. .. .. .. 80 40,064448 08 1,0049875 62 10,827298 83 33,080243 35 53,861942 97 55,994074 69
Tabel 6. Pengurutan Jarak Terkecil dari Query Distance
Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3
Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status 0,15 1 Lulus 1,005 1 Lulus 1,779 1 Lulus 0,22 2 Lulus 2,002 2 Lulus 2,241 2 Lulus 1,073 3 Tidak Lulus 3,002 3 Tidak Lulus 2,248 3 Tidak Lulus 1,114 4 Lulus 5,39 4 Lulus 3,176 4 Lulus 2,036 5 Tidak Lulus 5,393 5 Tidak Lulus 3,237 5 Tidak Lulus 5,003 6 10 6 3,355 6 5,018 7 10,00 5 7 5,197 7 5,102 8 10,02 7 8 5,199 8 5,102 9 10,05 1 9 5,215 9 5,104 10 10,05 3 10 5,231 10 Data Uji 4 Data Uji 5 Data Uji 6 Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status Eucli d Dista nce Jarak Terke cil Status 0,37 1 Lulus 1,532 1 Lulus 1,19 1 Lulus 0,49 2 Lulus 3,351 2 Lulus 2,352 2 Lulus 0,76 3 Tidak Lulus 3,447 3 Tidak Lulus 2,533 3 Tidak Lulus 1,68 4 Lulus 5 4 Lulus 5,103 4 Lulus 2 5 Tidak Lulus 5,557 5 Tidak Lulus 5,105 5 Tidak Lulus 2,08 6 10,06 1 6 5,168 6 2,239 7 10,06 9 7 5,434 7 2,259 8 10,08 8 8 5,549 8 2,26 9 10,1 9 8,074 9 2,266 10 10,10 9 10 8,303 10
Tabel 7. Hasil Kualifikasi Y=Kategori Nearest Neighbor K=3
NO Nama Program Studi Lulu Tidak Status
. Mahasiswa s Lulus Kelulusan 1 Raden Teknik Informatika 3 0 Lulus 2 Bagas Sistem Informasi 0 3 Tidak Lulus 3 Pramudya Sistem Informasi 0 3 Tidak Lulus 4 Syafira Teknik Informatika 3 0 Lulus 5 Aulia Sistem Informasi 2 1 Lulus 6 Syakila Teknik Informatika 1 2 Tidak Lulus Tabel 8. Hasil Kualifikasi Y=Kategori Nearest Neighbor K=4 NO . Nama Mahasiswa Program Studi Lulu s Tidak Lulus Status Kelulusan 1 Raden Teknik Informatika 4 0 Lulus 2 Bagas Sistem Informasi 0 4 Tidak Lulus 3 Pramudya Sistem Informasi 0 4 Tidak Lulus 4 Syafira Teknik Informatika 3 1 Lulus 5 Aulia Sistem Informasi 2 2 Tidak lulus 6 Syakila Teknik Informatika 2 2 Lulus Tabel 9. Hasil Kualifikasi Y=Kategori Nearest Neighbor K=5 NO . Nama Mahasiswa Program Studi Lulu s Tidak Lulus Status Kelulusan 1 Raden Teknik Informatika 5 0 Lulus 2 Bagas Sistem Informasi 0 5 Tidak Lulus 3 Pramudya Sistem Informasi 0 5 Tidak Lulus 4 Syafira Teknik Informatika 4 1 Lulus 5 Aulia Sistem Informasi 2 3 Tidak Lulus 6 Syakila Teknik Informatika 3 2 Lulus Tabel ini mengurutkan hasil
perhitungan  jarak  terkecil  dan  menentukan status kelulusan berdasarkan nilai K=5. Dapat dilihat pada Tabel 9 Pengujian Confussion Matrix
Confusion  matrix adalah  tabel  yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi  dalam machine  learning [16].
Tabel ini menunjukkan jumlah prediksi yang benar  dan  salah  yang  dibuat  oleh  model
dengan  membandingkan  prediksi  model dengan  nilai  sebenarnya. Confusion  matrix terdiri dari empat komponen utama, yaitu:
1. True Positive (TP) : Jumlah data yang benar-benar  positif  dan  diprediksi positif oleh model.
2. True  Negative  (TN) :  Jumlah  data yang benar-benar negatif dan diprediksi negatif oleh model.
3. False Positive (FP) : Jumlah data yang
sebenarnya  negatif  tetapi  diprediksi positif  oleh  model  (juga  dikenal
sebagai Type I Error ).
4. False  Negative  (FN) :  Jumlah  data yang sebenarnya positif tetapi
diprediksi  negatif  oleh  model  (juga dikenal sebagai Type II Error ).
5. Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian data Actual dan  prediksi  dengan Confussion  Matrix, pada  tabel  10 sampai 15.
Accuracy : 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
Precision : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) Tabel 10. Perbandingan Data Actual dan Prediksi K=3 Lulus/ tidak lulus (Instansi) Class Prediksi lulus lulus lulus Tidak lulus Tidak lulus Tidak lulus lulus lulus lulus lulus lulus Tidak lulus Tabel 11. Perbandingan Data Actual dan Prediksi K=4 Lulus/ tidak lulus (Instansi) Class Prediksi Lulus lulus lulus Tidak lulus lulus Tidak lulus Lulus lulus Tidak lulus Tidak lulus lulus Lulus Tabel 12. Perbandingan Data Actual dan Prediksi K=5 Lulus/ tidak lulus (Instansi) Class Prediksi lulus lulus Tidak lulus Tidak lulus lulus Tidak lulus lulus lulus lulus Tidak lulus Lulus lulus
Tabel 13. Pengujian Performa K=3 dengan Confussion Matrix
Actual Predicted Total Lulus Tidak lulus Lulus TP = 3 FN = 1 4 Tidak lulus FP = 1 TN = 1 2 4 2 6
Tabel 14. Pengujian Performa K=4 dengan Confussion Matrix
Actual Predicted Total Lulus Tidak lulus Lulus TP = 3 FN = 2 5 Tidak lulus FP = 0 TN = 1 1 3 3 6
Tabel 15. Pengujian Performa K=5 dengan Confussion Matrix
Actual Predicted Total Lulus Tidak lulus Lulus TP = 3 FN = 2 5 Tidak lulus FP = 0 TN = 1 1 3 3 6 Accuracy : 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 + 1 2 + 1 + 2 + 1 = 4 6 𝑋 100%
= 66,67%
Precision : 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 3 3 + 1 = 3 4 𝑋 100% = 75%
Recall :
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 3 4 𝑋100% = 75%
Accuracy :
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 + 1 3 + 1 + 0 + 2 = 4 6 𝑋 100% = 66,67% Precision :
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 3 3 + 0 = 3 3 𝑋 100% = 100%
Recall :
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 3 + 2 = 3 5 𝑥100% = 60%
Accuracy :
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 + 1 3 + 1 + 0 + 2 = 4 6 𝑋 100%
= 66,67%
Precision :
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 3 3 + 0 = 3 3 𝑋 100% = 100%
Recall :
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 3 3+2 = 3 5 𝑥100% = 60%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  dapat disimpulkan bahwa pengujian hasil algoritma K-NN  dengan  data  asli  dan  data  prediksi menunjukkan  hasil  pada  K=3,  dengan Accuracy 66,67%, Precision 75%, dan Recall 75%.  Sebagai  perbandingan,  untuk  K=4  dan K=5,  nilai Accuracy sama-sama  66,67%, dengan Precison 100% dan Recall 60%. Hasil ini  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa di STIKOM CKI Jakarta.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  model prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN), dengan mempertimbangkan variabel-variabel
seperti  usia,  IPK,  jumlah  SKS,  partisipasi dalam  tes  TOEFL,  kegiatan  seminar,  dan magang  (KKP).  Data  dari  80  mahasiswa program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi di STIKOM Cipta Karya Informatika  digunakan  untuk  melatih  dan menguji model ini.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model KNN dengan  K=3,  K=4,  dan  K=5  mencapai akurasi  prediksi  sebesar  66,67%.  IPK  dan jumlah  SKS  terbukti  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  kelulusan  mahasiswa, sementara  partisipasi  dalam  KKP  dan  tes TOEFL  juga  memberikan  kontribusi  positif. Sebaliknya,  sertifikat  seminar  dan  usia mahasiswa  memiliki  pengaruh  yang  lebih rendah.
Kesimpulannya, algoritma KNN
efektif dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, Model KNN yang
diimplementasikan  dalam  penelitian  ini menunjukkan akurasi sebesar 66.67%.
Meskipun akurasi ini tidak sangat tinggi, tetap menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa lebih baik daripada tebakan acak. Penelitian  menunjukkan  bahwa  IPK  dan jumlah SKS merupakan faktor yang signifikan  dalam  memprediksi  kelulusan.  Ini menunjukkan  bahwa  model  KNN  dapat mengidentifikasi  variabel  penting  yang mempengaruhi  kelulusan.  Partisipasi  dalam KKP dan tes TOEFL juga berkontribusi pada prediksi kelulusan, meskipun dengan
pengaruh  yang  lebih  rendah  dibandingkan
IPK  dan  jumlah  SKS.  Faktor-faktor  ini menunjukkan bahwa model dapat mempertimbangkan berbagai aspek akademik dan non-akademik.
Meskipun  akurasinya  tidak  sangat tinggi, model ini memberikan wawasan yang dapat  digunakan  institusi  pendidikan  untuk meningkatkan program akademik dan pembinaan mahasiswa.
Dengan  demikian,  meskipun  akurasi hanya  66%,  KNN  yang  diimplementasikan dalam  penelitian  ini  dianggap  efektif  karena mampu  mengidentifikasi  variabel  penting yang mempengaruhi kelulusan dan memberikan wawasan berharga bagi pengambilan  keputusan  dalam  institusi pendidikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Asrory, J. D. Irawan, and A. Wahid, “Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan  Metode  KNN,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  105– 112, Oct. 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2725. [2] Z.  Amri,  K.  Kusrini, and K.  Kusnawi, “Prediksi Tingkat Kelulusan
Mahasiswa  menggunakan  Algoritma
Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  ANN,
KNN,  dan  SVM,” Edumatic:  Jurnal Pendidikan  Informatika ,  vol.  7,  no.  2,
pp. 187–196, Dec. 2023, doi: 10.29408/edumatic.v7i2.18620.
[3] S. Widaningsih,
“Perbandingan
Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi  Teknik  Informatika  Dengan Algoritma  C4,5,  Naive  Bayes,  KNN dan SVM,” Jurnal Tekno Insentif , vol.
13,  no.  1,  pp.  16–25,  Apr.  2019,  doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[4] J. Astri, J. Karman, and N. K. Daulay, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Nearest Neigbor  (KNN)  pada  Fakultas  Ilmu
Teknik, Univeritas Bina Insan,” vol. 8,
pp. 169–173, 2023, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index. php/jurasik
[5] O.  Sativa,  D.  Putri,  A.  Yhurinda,  P. Putri,  I.  T.  Adhi,  and  T.  Surabaya, “SNESTIK  Seminar  Nasional  Teknik
Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika Prediksi Kelulusan Mahasiswa  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor pada Jurusan Sistem
Informasi  Institut  XYZ,”  2023,  doi:
10.31284/p.snestik.2023.4388. [6] D. Prasetyawan, R. Gatra, K. Kunci, P. Akademik, and K. Pearson, “Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Memprediksi Prestasi Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan dan Ekonomi,” 2022. [7] A.  Ulul  Azmi  Wafiqi,  T.  Tundo,  B. Arvian James, A. Huga Ramadhan, and A. Nizar, “Prediksi Tingkat Stres Pada Mahasiswa UNUGHA Cilacap Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” Jurnal TEKNO KOMPAK , vol. 18, no. 2, 2024.
[8] R. Ridwan, H. Lubis, and P. Kustanto,
“Implementasi Algoritma Neural
Network  dalam  Memprediksi  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 286, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2035.
[9] O.  Bangun,  H.  Mawengkang,  and  S.
Efendi,  “Metode  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM)  Linier  Dalam Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , vol.  6,  no.  4,  p.  2006,  Oct.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4572.
[10] M.  D.  Yalidhan,  “Implementasi Algoritma  Backpropagation  Untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,”
Klik-Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol.  5,  no.  2,  p.  169,  Sep.  2018,  doi:
10.20527/klik.v5i2.152.
[11] A. Pratama, R. Cahya Wihandika, and D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi
Algoritme  Support  Vector  Machine
(SVM)  untuk  Prediksi  Ketepatan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,”  2018. [Online].
Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[12] R. Puspita, S. Putri, I. Waspada, and U. D.  Semarang,  “Penerapan  Algoritma
C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” 2018.
[13] L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin, and  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi
Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu
Menggunakan  Metode  Data  Mining
Naïve  Bayes :  Systematic  Review,” Faktor  Exacta ,  vol.  13,  no.  1,  p.  35, Jun. 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548. [14] L. Abd, R. Hakim, A. A. Rizal, and D. Ratnasari, “Aplikasi Prediksi
Kelulusan  Mahasiswa  Berbasis  K- Nearest Neighbor (K-NN),” 2019.
[15] A.  Yandi  Saputra  and  Y.  Primadasa, “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour Implementation of Classification  Method  to  Predict Student  Graduation  Using  K-Nearest
Neighbor Algorithm,” 2018.
[16] O.  Caelen,  “A  Bayesian  interpretation of  the  confusion  matrix,” Ann  Math Artif  Intell ,  vol.  81,  no.  3–4,  pp.  429–
450,  Dec.  2017,  doi:  10.1007/s10472-
017-9564-8.