PREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan indikator penting dalam menilai kualitas dan efektivitas perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa di Universitas Islam Negeri Datokarama Palu menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan terdiri dari 60 rekam data mahasiswa angkatan 2015-2018 dari Fakultas Ushuluddin Adab dan Dakwah, dengan atribut Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) semester 1 hingga 5 sebagai variabel independen dan status kelulusan sebagai variabel dependen. Pengujian dilakukan menggunakan dua metode validasi yaitu split validation dan cross validation dengan implementasi menggunakan Jupyter Notebook dan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode split validation menghasilkan akurasi sebesar 88% secara konsisten, sedangkan cross validation menghasilkan akurasi bervariasi antara 86% hingga 93%. Keterbatasan jumlah data menyebabkan split validation menjadi pilihan yang lebih stabil untuk penelitian ini.