JURNAL : Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor

JURNAL : Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor

JURNAL : Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor
Abstrak
Kebutuhan akan analisis mengenai prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa di STIKOM UYELINDO Kupang, menjadi alasan dilakukannya penelitian terhadap prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa. Menentukan prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa dalam jumlah besar tidak mungkin dilakukan secara manual karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk itu dibutuhkan sebuah algoritma yang dapat mengkategorisasikan prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa secara otomatis menggunakan komputer. Dalam memprediksi digunakan sistem pendukung keputusan berupa prototype dan dalam menganalisis menggunakan Metode K-Nearest Neighbor karena memiliki prinsip kerja mencari jarak terpendek antara data yang akan dievaluasi dengan K terdekat dalam data pelatihannya. Berdasarkan dalam pengujian hasil prediksi dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor yang pengujiannya dilakukan secara manual dan menggunakan sistem pendukung keputusan menghasilkan data yang baik. Hasil uji tersebut menyatakan sistem cukup layak untuk digunakan dalam prediksi calon mahasiswa meskipun sistem belum menghasilkan tingkat akurasi yang maksimal. Untuk menghasilkan nilai validasi yang maksimal membutuhkan data yang seimbang antara kasus keluar dan aktif. Hasil pengujian menggunakan prototype sistem pendukung keputusan dan dibandingkan secara manual yang menggunakan metode Algoritma K-Nearest Neighbor dengan 4 variabel yaitu IPK, Pekerjaan orang tua, jurusan dan semester adalah mendapatkan kesesuaian 79%.
Kata kunci—Sistem Pendukung Keputusan, Data Mining, K-Nearest Neighbor.

DOWNLOAD JURNAL