Analisis Algoritma K-Nearest Neighbors dalam Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa

  • Rizki Muliono Universitas Medan Area
  • Juanda Hakim Lubis Universitas Medan Area
  • Nurul Khairina Universitas Medan Area
Keywords: K-Nearest Neighbor; prediksi; tingkat kelulusan

Abstract

Mahasiswa adalah aset bagi penyelenggara pendidikan diperguruan tinggi dimana citra dan prestasi sebuah institusi tersebut sangat dipengaruhi oleh keadaan mahasiswanya. Salah satu nya adalah ratio tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa. Untuk melihat data realtime dari kondisi tersebut, dilakukan prediksi data untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu yang dibentuk dalam aplikasi early warning system (EWS). Penelitian ini menggunakan metode data mining untuk memprediksi ketepatan kelulusan dan algoritma K- Nearest Neigbors sebagai metode prediksi data. Data mahasiswa angkatan 2015 yang telah lulus akan dianggap sebagai data sampel, sedangkan data mahasiswa angkatan 2016 akan dianggap sebagai data training. Data yang dikumpulkan adalah data kualitatif dan kuantitatif, dengan kriteria bobot nilai IPS dari semester I - VI, jumlah SKS lulus, Status Waktu. Hasil penelitian ini akan membandingkan data real dan hasil tingkat akurasi algoritma yang akan disajikan dalam ROC Curve. Pada penelitian ini terdapat 5 tingkat akurasi yang digunakan untuk melakukan evaluasi dan validasi terhadap data training, dimulai dari akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification sampai akurasi 0.50 – 0.60 = Failure.

Published
2020-01-23