IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Inna Alvi Nikmatun Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: innaalvin18@gmail.com
Indra Waspada Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: indrawaspada@undip.ac.id

## ABSTRAK
Akreditasi merupakan salah satu bentuk penilaian mutu dan kelayakan program studi di perguruan tinggi.  Ketepatan  waktu  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  studi  dan  proporsi  mahasiswa  yang menyelesaikan  studi  dalam  batas  masa  studi  termasuk  dalam  elemen  penilaian  akreditasi.  Hal  tersebut menunjukkan diperlukan pemantauan terhadap masa studi mahasiswa. Rata-rata masa studi mahasiswa di Departemen Informatika Universitas Diponegoro masih di atas 4 tahun sehingga perlu dilakukan evaluasi dengan  membangun  aplikasi  pengklasifikasian  masa  studi  mahasiswa.  Dengan  mempertimbangkan keseimbangan data maka pengklasifikasian masa studi mahasiswa menggunakan kelas target masa studi <5 tahun dan >=5 tahun. Pada penelitian ini menggunakan data riwayat mahasiswa tahun angkatan 2007 sampai  dengan  2011  yang  telah  lulus  dengan  jumlah  data  sebanyak  377  orang  dengan  72  atribut  nilai mata  kuliah  dan  1  kelas  target  berupa  masa  studi.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti  tahap pengerjaan data  mining yang  mengacu  pada  proses knowledge  discovery  in  database (KDD). Pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Aplikasi data mining berhasil  dibangun  dengan  hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  masa  studi  terbaik diperoleh dengan memilih atribut dari semua mata kuliah pilihan dengan nilai akurasi 75.95%.
Kata kunci: mahasiswa; masa studi; KDD; k-nearest neighbor.

## ABSTRACT
Accreditation is one  form  of assessment  of the  quality and feasibility  of study  programs in higher education. Timeliness of students in completing studies and the proportion of students completing studies within  the  study  period  are  included  in  the  accreditation  assessment  element.  This  shows  that  it  is necessary to monitor the student's study period. The average study period of students in the  Informatics Department  of  Diponegoro  University  is  still  over  4  years  so  it  needs  to  be  evaluated  by  building  an application  to  classify  student  study  periods.  By  considering  the  balance  of  data,  the  classifications  of study periods of students use the target class of the study period <5 years and> = 5 years. In this study using historical data of students from 2007 to 2011 who have graduated with a total  data of 377 people with  72  attributes  of  course  values  and  1  target  class  in  the  form  of  study  period.  This  research  was conducted by following the stages of data mining work that refers to the process of knowledge discovery in  database  (KDD).  Classification  is  done  using  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm.  Data  mining applications  were  successfully  built  with  experimental  results  showing  that  the  best  study  period classification  results  were  obtained  by  selecting  attributes  from  all  elective  courses  with  an  accuracy value of 75.95%.
Keywords: students; study period; KDD; k-nearest neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Program  studi  melaksanakan  fungsi  Tridarma  Perguruan  Tinggi  yaitu  pendidikan,  penelitian  dan pengabdian kepada  masyarakat, serta  mengelola iptek  selaras  yang sesuai dengan bidang studi tersebut. Untuk  itu  program  studi  harus  mampu  mengatur  diri  sendiri  dalam  meningkatkan  dan  menjamin  mutu program  studi.  Mahasiswa  merupakan  aset  bagi  aplikasi  pendidikan  perguruan  tinggi  untuk  itu  perlu diperhatikan kelulusan mahasiswanya. Penilaian akreditasi ketepatan waktu menyelesaikan studi, proporsi
mahasiswa yang menyelesaikan studi dalam batas masa studi termasuk dalam elemen penilaian akreditasi pada  program  studi  [1].  Pengaruh  masa  studi  yang  tepat  waktu terhadap penilaian akreditasi perguruan tinggi maupun program studi sangat besar sehingga perlu dilakukan mekanisme evaluasi untuk optimasi ketepatan masa studi mahasiswa.
Data  mahasiswa  dan  data  kelulusan  mahasiswa  dapat  menghasilkan  informasi  yang  berlimpah, informasi  yang  tersembunyi  dapat  diketahui  dengan  cara  melakukan  pengelolaan  pada  data  tersebut. Berdasarkan data yang diperoleh dari Departemen Ilmu Komputer/ Informatika Universitas Diponegoro, pada mahasiswa tahun angkatan 2007 sampai dengan 2011 dengan jumlah kelulusan 377 orang diperoleh informasi rata-rata masa studi mahasiswa masih di atas 4 tahun. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis faktor-faktor  yang  mendukung  tepat  waktu  dan  juga  faktor  sebaliknya  yang  menyebabkan  tidak  tepat waktu. Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan prediksi ketepatan kelulusan mahasiswa mendapatkan hasil  akurasi  dan  84%  menggunakan  algoritma  K-NN  [2]  dan  82.08%  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes [3].
Algoritma  K-NN  adalah  salah  satu  algoritma  yang  sederhana  untuk  memecahkan  masalah klasifikasi,  algoritma  K-NN  sering  menghasilkan  hasil  yang  kompetitif  dan  signifikan  [4],  dengan keunggulan  tersebut  maka  penelitian  ini  membangun  aplikasi  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa menggunakan  algoritma k-nearest  neighbor dengan  atribut  yang  digunakan  adalah  nilai  mata  kuliah mahasiswa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  tinjauan  pustaka  menyajikan  hasil  kajian  pustaka  yang  berhubungan  dengan  teori-teori  dalam pembuatan penelitan. Pada bagian ini dijelaskan konsep data mining , klasifikasi, k-nearest neighbor, k- fold cross validation, confusion matrix, dan korelasi pearson.

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  penggalian  informasi  dan  berguna  dari  set  data  besar  yang melibatkan  konsep  interdisipliner  yang  relatif  baru  yang  melibatkan  analisis  data  dan  penemuan pengetahuan  dari  database  dan  menggunakan  pendekatan  multi-sisi  yang  mencakup  analisis  statistik, visualisasi data, penemuan pengetahuan, pengenalan pola dan manajemen basis data [5].
Data Mining mempunyai beberapa model proses yang digunakan untuk mengarahkan pelaksanaan data  mining ,  model  proses  yang  biasa  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  Databases (KDD), CRISP-DM  dan  SEMMA  [6] . Pada  penelitian  ini  memakai  model  proses Knowledge  Discovery Databases yang mempunyai 9 langkah yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar  1. Tahapan KDD [6]
Berikut adalah penjelasan dari setiap tahapan pada KDD:
a. Domain Understanding and KDD Goals .
Tujuan  ditentukan  dari  sudut  pandang user dan  digunakan  untuk  mengembangkan  dan pemahaman tentang domain aplikasi dan pengetahuan sebelumnya.
b. Selection and Additions
Tahap kedua berfokus pada penentuan data target dan subset dari data sampel atau variabel.
c. Preprocessing: Data Cleaning etc
Pembersihan  dan preprocessing data  merupakan  operasi  dasar  untuk  menyelesaikan  data  yang konsisten tanpa noisy .
d. Transformation
Transformasi data dari satu bentuk ke bentuk lainnya sehingga data diimplementasikan dengan mudah.
e. Data Mining (Chosing the Suitable Data Mining Task) Memillih  metode data mining yang sesuai  berdasarkan tujuan tertentu  yang telah didefinisikan pada tahap pertama, contoh dari metode data mining adalah classification , regression , clustering dan summarization .
f. Data Mining (Chosing the Suitable Data Mining Algorithm)
Memilih  algoritma  yang  tepat  untuk  pencarian  pola-pola  data,  algoritma  yang  dipilih berdasarkan kecocokan kriteria dengan metode data mining .
g. Data Mining (Imploying Data Mining Algorithm)
Pada tahap ini algoritma yang telah dipilih diimplementasikan.
h. Evaluation and Interpretation
Tahap ini berfokus pada interpretasi dan evaluasi yang mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan hipotesa yang ada sebelumnya.
i. Discovered Knowledge
Penggunaan pengetahuan yang ditemukan dari proses KDD, dimana memutuskan apa yang akan dilakukan dengan pengetahuan dihasilkan.

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah sebuah proses untuk menemukan model yang menggambarkan dan membedakan kelas  dari  konsep  data.  Model  ini  diturunkan  berdasarkan  analisis  satu  set  data  pelatihan,  model  ini digunakan untuk memprediksi label kelas objek yang label kelasnya belum diketahui [7].

## 2.3 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  dalam  masalah pengklasifikasian.  Prinsip  kerja  K-NN  ialah  mencari  jarak  terdekat  antar  data  yang  akan  dievaluasi dengan tetangga terdekat dalam data pelatihan [8]. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu  algoritma  paling  sederhana  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  dan  sering  menghasilkan  hasil yang kompetitif dan signifikan [4]. Untuk menghitung jarak menggunakan jarak Euclidean. Rumus jarak Euclidean didefinisikan dalam Persamaan (1):
(1)
Keterangan: = data latih = data uji i     = variabel data
d = jarak p  = dimensi data

## 2.4 K-fold Cross Validation
K-fold  cross  validation merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  rata-rata keberhasilan  pengklasifikasian  dengan  melakukan  pembagian  dataset  secara  acak  menjadi  k  himpunan bagian [9].
Kesalahan  generalisasi  pada K-fold  cross  validation, dan  ditetapkan  K  menjadi  10  dengan  dua alasan:
a. untuk menyeimbangkan antara biaya komputasi dan estimasi yang diandalkan
b. untuk perbandingan yang adil pada data latih dan data uji
Untuk  10- fold  cross  validation ,  dataset  dibagi  menjadi  10  lipatan  yang  saling  terpisah  dengan ukuran  yang  hampir  sama.  Dalam  setiap run, 9  subset  digunakan  untuk  pelatihan  dan  sisanya  untuk validasi [10]. Diagram 10- fold cross validation dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram 10-fold Cross Validation [10]

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  salah  satu  cara  untuk  menganalisis  kinerja  model  klasifikasi    [7]. Confusion Matrix dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar  3. Confusion Matrix [7]
Akurasi dihitung dengan membandingkan jumlah data yang benar terklasifikasi dengan jumlah data keseluruhan. Cara perhitungannya dapat dilihat pada persamaan (2).
(2)
Precision didefinisikan  sebagai  ukuran  ketepatan.  Jika  data  diprediksi  positif,  seberapa  seringkah data prediksi itu benar. Nilai precision dapat dilihat pada persamaan (3).
(3)
Sedangkan recall adalah  ukuran  kelengkapan.  Dari  jumlah  data  sebenarnya  yang  bernilai  positif, sebanyak apakah data yang diprediksi positif.  Nilai recall dapat dilihat pada persamaan (4).
(4)
Keterangan: TP = nilai true positives TN = nilai true negatives FP = nilai false positives FN = nilai false negatives P + N = jumlah data

## 2.6 Korelasi Pearson
Korelasi pearson merupakan  matrik statistik  yang  mengukur kekuatan dan hubungan linear antara dua  variabel  acak. Korelasi pearson telah diterapkan di berbagai  indeks dalam statistik, seperti analisis data,  klasifikasi, clustering , decision  making ,  analisis  keuangan,  penelitian  biologi  dan  lain-lain  [11] . Rumus korelasi pearson dapat dilihat pada persamaan  (5). Interval koefisien korelasi dapat dilihat pada Tabel 1.
(5)
Keterangan:
r = Koefisien korelasi product moment = Jumlah total variabel x = Jumlah total variabel y = Jumlah antara skor x dan y N = Jumlah subjek/sampel Tabel 1. Interval koefisien korelasi [12] Interval Koefisien Korelasi Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  model  proses data  mining yaitu Knowledge Discovery Databases (KDD), yang terdiri dari tahapan memahami domain dan tujuan, penggunaan data  set  dan  penentuan  target,  pembersihan  data  dan  pemrosesan  awal  data,  pemilihan  metode data  mining , pemilihan algoritma data mining , implementasi algoritma data mining , evaluasi dan interpretasi

## 3.1 Memahami Domain Dan Tujuan
Berdasarkan  data  nilai  mata  kuliah  mahasiswa  Departemen  Ilmu  Komputer/  Informatika  angkatan 2007 sampai dengan 2011 total jumlah kelulusan mahasiswa angkatan tersebut sejumlah 377 mahasiswa. Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  mahasiswa  Departemen  Ilmu  Komputer/  Informatika  angkatan 2007 sampai dengan 2011 dengan data mahasiswa yang cukup lengkap. Penelitian ini akan menggunakan k-nearest  neghbor untuk  mengklasifikasikan  masa  studi  pada  mahasiswa  Departemen  Ilmu  Komputer/ Informatika  yang  kemudian  hasil  klasifikasi  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  alat  evaluasi  bagi departemen.

## 3.2 Penggunaan Dataset Dan Penentuan Target
Dataset  yang  digunakan  dalam  proses  KDD  adalah  data  nilai  mata  kuliah  yang  didapat  dari  SIA Undip  yang  meliputi  nilai  mata  kuliah  pada  angkatan  2007  sampai  dengan  2011  Pemilihan  data  nilai mahasiswa  pada  tahun  2007  sampai  dengan  2011  dikarenakan  pada  tahun  tersebut  mempunyai kelengkapan data. Data mentah yang didapat sebelum dilakukan preprocessing berjumlah 27.842 dimana terdapat beberapa atribut yaitu ta, jalur, nim, kmk, mk, nilai bobot, nilai asli, aktif dan smt untuk contoh data awal sebelum dilakukan preprocessing dapat dilihat pada Tabel 3.1. Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data nilai mata kuliah mahasiswa dengan atribut kode mata kuliah atau kmk, untuk penentuan  kelas  target  didasarkan  pada  persentase  data  dengan  lama  studi  <=4  tahun  sebesar  6.4% sedangkah  <5  tahun  sebesar  25%  dari  persentase  tersebut  kemudian  ditentukan  kelas  target  pada penelitian  ini  adalah  <5  tahun  dan  >=5  tahun  agar  kelas  target  tidak  terlampau  jauh  dimana  didapat jumlah kelas <5 sebanyak 94 dan >=5 sebanyak 283. Untuk mendapat data yang dapat digunakan pada proses  penelitian  ini  dilakukan preprocessing data  dengan  cara  penyederhanaan  bentuk  data  yang  akan dibahas  pada  sub-bab  selanjutnya  dimana  hasil  dari  penyederhanaan  menggunakan  metode  pivot  yang akan digunakan pada penelitian ini.

## 3.3 Pembersihan Dan Pemrosesan Awal Data
Dari data tersebut dilakukan proses pembersihan  data dan preprocessing untuk menangani missing value dan noise dan data yang tidak konsisten agar menghasilkan data yang berkualitas.

## 3.3.1 Pivot Data
Data  yang  berjumlah  27.842  data  yang  kemudian  dipivot  menjadi  377  data  yang  nantinya  akan dipakai  untuk  penelitian  ini  dengan  cara  memfilter  mahasiswa  dengan  keterangan  LULUS  dan  tidak memakai  mahasiswa  dengan  keterangan  NON_AKTIF  dan  AKTIF  dan  menggunakan  nilai  2.0  sampai dengan  4.0  dan  menggunakan  nilai  terbaik  dari  nilai  mata  kuliah  perbaikan  sesuai  dengan  peraturan akademik  Universitas  Diponegoro  [13]  pada  Pasal  31  ayat  (4)  butir  d  yang  menyebutkan  bahwa “Mahasiswa dinyatakan lulus mata kuliah, apabila mendapat nilai minimal C” dan Pasal 17 ayat 6 “Setiap Mahasiswa  Program  sarjana  wajib  lulus  semua  mata  kuliah  dan  sejumlah  mata  kuliah  pilihan  yang tercakup dalam kurikulum program studi”, dan Pasal 31 ayat (4) butir f menyebutkan bahwa “Mahasiswa yang mendapat nilai D,C,B dapat melakukan perbaikan pada semester regular atau remidi pada semester berjalan, dan nilai yang dipakai adalah nilai yang terbaik”. Pada penelitian ini menggunakan 2 kelas yaitu <5 dan >=5 yang didapat dari semester mahasiswa, dimana semester kurang dari 10 menjadi kelas <5 dan lebih besar dari sama dengan 10 menjadi kelas >=5. Berikut adalah langkah-langkah dilakukannya pivot:
a. Menggabungkan  semua  data  nilai  mata  kuliah  mahasiswa  dari  angkatan  2007  sampai  dengan 2011.
b. Menghapus data yang bernilai 0 pada kolom nilai bobot.
c. Menghapus data yang bernilai -1 pada kolom nilai bobot.
d. Menghapus data yang bernilai 1 pada kolom nilai bobot
e. Menggunakan data mahasiswa yang berstatus LULUS
f. Mengonversi seluruh data ke kurikulum 2007
g. Menghapus kolom jalur, mk, nilaiasli, aktif
h. Menghilangkan duplikasi data dan diambil yang paling besar (dari duplikasi data)
i. Membentuk pivot berdasarkan NIM (Nilai Induk Mahasiswa)
j. Menentukan Kelas
k. Menghapus kolom Nim, ta, smt

## 3.3.2 Replace Missing Value
Pada data yang diperoleh terdapat beberapa data yang masih kosong atau tidak ada nilainya. Missing value merupakan  informasi  yang  tidak  tersedia  untuk  sebuah  kasus, missing  value dapat  terjadi  karena penolakan dari responden untuk menjawab pertanyaan yang diajukan, kesalahan saat pengumpulan data misalnya  pertanyaan  terlewat  sehingga  tidak  memperolah  jawaban,  kesalahan  saat  entri  data,  informasi yang  tidak  diberikan,  sulit  dicari  atau  memang  informasi  tersebut  tidak  ada  [14].  Penanganan missing value dapat dilakukan dengan berbagai cara. Salah satu penanganan missing value adalah dengan mengisi nilai yang kosong dengan metode imputasi mean , mean merupakan salah satu metode yang paling umum digunakan, metode mean dilakukan dengan mengisi data yang missing dalam suatu variabel dengan nilai mean dari  semua  nilai  yang  diketahui  dari  variabel  tersebut  [15].  Pada  penelitian  ini  menggunakan imputasi yaitu nilai mean sebagai pengganti pada data yang bernilai kosong untuk mata kuliah wajib dan mengisi  nilai  yang kosong dengan  nilai 0 untuk  mata  kuliah pilihan penggantian missing value dengan nilai  0  pada  mata  kuliah  pilihan  dilakukan  karena  pada  data  yang missing untuk  mata  kuliah  pilihan berarti  tidak  mengambil  mata  kuliah  pilihan  tersebut.  Alur  proses replace  missing  value mata  kuliah wajib ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar  4. Alur Proses Replace Missing Value

## 3.4 Pemilihan Metode Data Mining
Tahap  ini  merupakan  tahap  pemilihan  metode data  mining. Terdapat  beberapa  metode  pada data mining diantaranya klasifikasi, klastering, asosiasi, regresi dan lain-lain, Dari data yang diperoleh sudah terdapat  target  dimana  dapat  dikategorikan  termasuk  data supervised  learning yang  bertujuan  untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data baru. Supervised  learning merupakan  sinonim  untuk  klasifikasi, supervised  learning sebuah  metode  dimana pengetahuan didapat dari label  yang terdapat pada set data pelatihan [4]. Metode klasifikasi merupakan salah satu metode supervised learning maka dipilih metode klasifikasi untuk membantu menangani status masa studi pada mahasiswa.

## 3.5 Pemilihan Algoritma Data Mining
Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah K-Nearest  Neighbor .  Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan  salah  satu  algoritma  dari  metode  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  jarak  antara  data  latih  dan  data  uji.  Algoritma  K-NN merupakan algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan data training .

## 3.6 Implementasi Algoritma Data Mining
Pada tahap ini dilakukan penerapan algoritma data mining , dari data yang telah di olah sebelumnya, seperti  dilakukannya  penanganan missing  value .  Data  yang  dihasilkan  pada  proses  tersebut  kemudian digunakan  untuk  implementasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Berikut  adalah  tahapan algoritma K-Nearest Neighbor :
a. Menggunakan data latih, data uji dan jumlah k. Pada tahap pertama yaitu menggunakan data latih, data uji dan jumlah k tetangga terdekat K-NN.
b. Menghitung jarak Euclidean antara data uji dengan data latih Menghitung jarak menggunakan rumus jarak euclidean distance pada persamaan 1.
c. Mengurutkan hasil perhitungan jarak Euclidean secara ascending
Dari  hasil  perhitungan  jarak,  hasil  tersebut  diurutkan  secara ascending atau  dari  terkecil  ke terbesar untuk mengetahui kedekatan jarak dengan data uji.
d. Mengambil sejumlah k data dari hasil pengurutan
Berdasarkan  hasil  jarak  yang  telah  diurutkan  secara  ascending  diambil  sebanyak  K  tetangga terdekat
e. Menentukan Kelas berdasarkan kelompok mayoritas Hasil dari pemilihan tetangga terdekat sebanyak k tetangga menjadi penentu kelas dari data uji.

## 3.7 Evaluasi dan Interpretasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dan  dilakukan  interpretasi  terhadap  hasil  dari  klasifikasi  masa studi. Pada evaluasi melibatkan perhitungan nilai akurasi, precision dan recall dari data tersebut dengan menggunakan metode evaluasi K-fold cross validation dengan k- fold = 10. Tahap interpretasi merupakan tahap visualisasi dari hasil evaluasi yang dilakukan.

## 3.8 Penggunaan Pengetahuan yang Ditemukan
Pada  tahap  penggunaan knowledge merupakan  tahap  akhir  dari  model  KDD,  hasil  dari pengembangan  algoritma  yang  telah  dilakukan  diimplementasikan  ke  dalam  sebuah  aplikasi  klasifikasi masa studi mahasiswa

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  mengenai  penelitian  yang  telah  dilakukan meliputi  skenario  pengujian  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  akurasi  dari  penerapan algoritma K-Nearest  Neighbor pada  dataset  yang  digunakan.  Skenario  pengujian  meliputi  pengujian akurasi dari variasi-variasi atribut  yang digunakan.  Terdapat 6 skenario  yang dilakukan pada  penelitian ini untuk mendapatkan akurasi terbaik dari algoritma yang digunakan.

## 4.1 Skenario Pengujian 1
Pada Pengujian 1 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan seluruh atribut yang ada pada dataset dengan menggunakan model k-fold cross validation dengan nilai k =  10  dan  tetangga  terdekat  sejumlah  k=3  sampai  dengan  k=29  dengan  nilai  k  tetangga  bernilai  ganjil. Perhitungan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai  akurasi, precision dan recall .  Hasil  skenario pengujian 1 dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar  5. Hasil Skenario Pengujian 1
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  1  pada k= 11  dengan  performa akurasi 75.41%, precision 91.61% dan recall 79.24%.

## 4.2 Skenario Pengujian 2
Pada Pengujian 2 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan atribut  mata  kuliah  semester  1  sampai  dengan  semester  4  dengan  menggunakan  model k-fold  cross validation dengan nilai k = 10 dan tetangga terdekat sejumlah k=3 sampai dengan k=29 dengan nilai k tetangga  bernilai  ganjil.  Perhitungan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai  akurasi, precision dan recall . Hasil skenario pengujian 2 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Hasil Skenario Pengujian 2
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  2  pada k= 29  dengan  performa akurasi 72.75%, precision 95.30% dan recall 75.43%.

## 4.3 Skenario Pengujian 3
Pada Pengujian 1 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan atribut mata kuliah hanya wajib dengan menggunakan model k-fold cross validation dengan nilai k = 10 dan  tetangga  terdekat  sejumlah  k=3  sampai  dengan  k=29  dengan  nilai  k  tetangga  bernilai  ganjil. Perhitungan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai  akurasi, precision dan recall .  Hasil  skenario pengujian 3 dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar  7. Skenario Pengujian 3
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  3  pada k= 5  dengan  performa akurasi 71.38%, precision 78.45% dan recall 82.34%.

## 4.4 Skenario Pengujian 4
Pada Pengujian 1 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan atribut semua mata kuliah pilihan dengan menggunakan model k-fold cross validation dengan nilai k = 10 dan  tetangga  terdekat  sejumlah  k=3  sampai  dengan  k=29  dengan  nilai  k  tetangga  bernilai  ganjil. Perhitungan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai  akurasi, precision dan recall .  Hasil  skenario pengujian 4 dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar  8. Skenario Pengujian 4
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  4  pada k= 23  dengan  performa akurasi 75.95%, precision 97.27% dan recall 77.17%.

## 4.5 Skenario Pengujian 5
Pada Pengujian 1 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan atribut  mata  kuliah  relasi  dengan  menggunakan  model k-fold  cross  validation dengan  nilai  k  =  10  dan tetangga terdekat sejumlah k=3 sampai dengan k=29 dengan nilai k tetangga bernilai ganjil. Perhitungan yang dilakukan akan menghasilkan nilai akurasi, precision dan recall . Hasil skenario pengujian 5 dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar  9. Skenario Pengujian 5
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  4  pada k= 19  dengan  performa akurasi 74.65%, precision 96.34% dan recall 76.17%

## 4.6 Skenario Pengujian 6
Pada Pengujian 1 dilakukan untuk mengetahui performa K-Nearest Neighbor dengan menggunakan atribut mata kuliah komdas dengan menggunakan model k-fold cross validation dengan nilai k = 10 dan tetangga terdekat sejumlah k=3 sampai dengan k=29 dengan nilai k tetangga bernilai ganjil. Perhitungan yang dilakukan akan menghasilkan nilai akurasi, precision dan recall . Hasil skenario pengujian 6 dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar  10. Skenario Pengujian 6
Dari Gambar di atas ditampilkan hasil rata-rata pada akurasi, precision dan recall . Parameter yang dijadikan  performa  akurasi.  Sehingga  didapat k terbaik  untuk  skenario  4  pada k= 9  dengan  performa akurasi 75.15%, precision 93.15% dan recall 77.65%.
Dari ke enam skenario di atas dapat dianalisa bahwa kategori mata kuliah yang memiliki informasi akurat  mengenai  masa  studi adalah  mata  kuliah pilihan  yang  memiliki nilai akurasi tertinggi dibanding dengan  skenario  lainnya  yaitu  75.95%.  Grafik  akurasi  terbaik  pada  setiap  skenario  dapat  dilihat  pada Gambar 11.

## Gambar  11. Grafik Performa Terbaik Setiap Skenario

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  mengenai  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebagai berikut:
a. Dengan  mengacu  proses data  mining  Knowledge  Discovery  Databases telah  dibangun  sebuah perangkat lunak yang dapat melakukan klasifikasi masa studi mahasiswa.
b. Dari  enam  skenario  percobaan  yang  telah  dilakukan  diperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  pada skenario yang menggunakan atribut mata kuliah pilihan yaitu 75.95%.
c. Berdasarkan nilai akurasi tertinggi menggunakan semua mata kuliah pilihan dapat disimpulkan bahwa mata kuliah pilihan sangat berpengaruh pada masa studi mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BAN-PT, “Buku 3B-Borang Fakultas-Sekolah Tinggi (Versi 08-04-2010),” Ban-Pt . 2008.
[2]  A. G. Novianti and D. Prasetyo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” Semin. Nas. APTIKOM , no. November, pp. 108–113, 2017.
[3]  Y.  S.  Nugroho,  “DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO,” vol. 75, no. 3 PART A, pp. 1–3, 2014.
[4]  D.  A.  Adeniyi,  Z.  Wei,  and  Y.  Yongquan,  “Automated  Web  Usage  Data  Mining  and Recommendation System Using K-Nearest Neighbor (KNN) Classification Method,” Appl. Comput. Informatics , 2016.
[5]  S.  Jambekar  and  Z.  Saquib,  “Application  of  Data  Mining  Techniques  for  Prediction  of  Crop Production in India,” vol. 7, no. 4, pp. 66–69, 2018.
[6]  U. Shafique and H. Qaiser, “A Comparative Study of Data Mining Process Models (KDD, CRISP- DM and SEMMA),” Int. J. Innov. Sci. Res. ISSN , vol. 12, no. 1, pp. 2351–8014, 2014.
[7]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques , vol. 84. 2013.
[8]  T.  Rismawan,  A.  W.  Irawan,  W.  Prabowo,  and  S.  Kusumadewi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  Pocket  PC  Sebagai  Penentu  Status  Gizi  Menggunakan  Metode  KNN  (K-Nearest Neighbor),” teknoin , vol. 13, pp. 18–23, 2008.
[9]  R.  Kohavi,  “A  Study  of  Cross-Validation  and  Bootstrap  for  Accuracy  Estimation  and  Model Selection,” Appear. Int. Jt. Conf. Articial Intell. , vol. 5, pp. 1–7, 1995.
[10]  Y.  Zhang  and  S.  Wang,  “Detection  of  Alzheimer’s  Disease  by  Displacement  Field  and  Machine Learning,” PeerJ , vol. 3, p. e1251, 2015.
[11]  H. Zhou, Z. Deng, Y. Xia, and M. Fu, “A New Sampling Method in Particle Filter Based on Pearson Correlation Coefficient,” Neurocomputing , vol. 216, pp. 208–215, 2016.
[12]  Sugiyono, Statistik Untuk Penelitian . 2007.
[13]  R.  U.  Diponegoro,  “Peraturan  Akademik  Bidang  Pendidikan  Program  Sarjana  Universitas Diponegoro,” 2017.
[14]  T. Hendrawati, “Kajian Metode Imputasi dalam Menangani Missing Data,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS , pp. 637–642, 2015.
[15]  E.  Acuna  and  C.  Rodriguez,  “The  Treatment  of  Missing  Values  and  Its  Effect  in  The  Classifier Accuracy,” Classif. Clust. Data Min. Appl. , no. 639–647, pp. 1–9, 2004.