Putra, Febri Andika (2023) ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PERAMALAN KELULUSAN MAHASISWA. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.
Text
TESIS_FEBRI ANDIKA PUTRA_212321010_ABSTRAK.pdf Download (162kB) |
|
Text
TESIS_FEBRI ANDIKA PUTRA_212321010_BAB I.pdf Download (315kB) |
|
Text
TESIS_FEBRI ANDIKA PUTRA_212321010_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (400kB) |
|
Text
TESIS_FEBRI ANDIKA PUTRA_212321010_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
Abstract
Universitas Adzkia, salah satu perguruan tinggi swasta di Kota Padang, memiliki jumlah mahasiswa yang mencapai ribuan dan terus meningkat setiap tahunnya. Namun, manajemen universitas belum sepenuhnya memahami manfaat dari data akademik yang terus bertambah. Data ini biasanya hanya digunakan ketika universitas membutuhkan informasi tertentu atau dalam proses akreditasi. Hal ini menunjukkan bahwa potensi dari data akademik yang ada belum sepenuhnya dimanfaatkan. Untuk mengatasi masalah ini, salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan peramalan, khususnya peramalan status kelulusan mahasiswa, baik tepat waktu maupun tidak tepat waktu. Tujuan dari peramalan ini adalah untuk mendapatkan wawasan dan pengetahuan dengan menggunakan teknik Data Mining, khususnya klasifikasi dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Data Mining merupakan proses mengumpulkan dan memanfaatkan data masa lalu guna mengidentifikasi pola, aturan, serta relasi dalam sekumpulan data yang besar sedangkan K-Nearest Neighbor adalah sebuah teknik pembelajaran yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan membandingkan data baru dengan data yang sudah ada dan memperhatikan jarak yang paling dekat. Algoritma K-Nearest Neighbor akan digunakan untuk mengklasifikasikan mahasiswa menjadi dua kategori: kelulusan tepat waktu dan kelulusan terlambat. Melalui pengujian algoritma ini dengan menggunakan dataset yang telah dibersihkan yang terdiri dari 55 data mahasiswa dan menggunakan atribut seperti Indeks Prestasi (IP) per semester dari semester 1 hingga semester 6 dan total satuan kredit semester (SKS), dipilih nilai k=3. Hasil pengujian dengan menggunakan data uji mahasiswa Angkatan 2020 yang masih berstatus aktif di semester 7 mengindikasikan klasifikasi "Kelulusan Tidak Tepat Waktu" untuk data uji. Hasil pengukuran akurasi algoritma K-Nearest Neighbor dalam peramalan status kelulusan mahasiswa angkatan 2016 Universitas Adzkia menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94,55%. Oleh karena itu, algoritma K-Nearest Neighborterbukti efektif dalam meramalkan status kelulusan mahasiswa.
Item Type: | Thesis (Masters) |
---|---|
Subjects: | 0 Research > Ilmu Komputer > Algoritma 0 Research > Ilmu Komputer |
Divisions/ Fakultas/ Prodi: | Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2) |
Depositing User: | Fani Alivia S.S.i |
Date Deposited: | 23 Jan 2025 04:17 |
Last Modified: | 23 Jan 2025 04:17 |
URI: | http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/12975 |
Actions (login required)
View Item |