IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

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 lebih kecil dari 5 tahun dan lebih kecil atau sama dengan 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%.