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

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   1

  

Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa

dengan Metode K-Nearest Neighbor

_{1 2 3} Ricky Imanuel Ndaumanu* , Kusrini , M. Rudyanto Arief ₃ Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta

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.

  

Abstract

The need for an analysis of the prediction of the level of resignation of a student at stikom

uyelindo kupang, be the reason he did research on predictions the level of the resignation of a

student. Determine the prediction of the level of the resignation of the students in large quantities

could not be done manually because it requires time cukub a long time.For that required an

algorithm that can be mengkategorisasikan predictions the level of the resignation of students

automatically use the computer. In forecasting used the support system decision in the form of

prototypes and in analyzing uses the method k-nearest neighbor because it has the working

principle of looking for the shortest distance between the data will be evaluated with k nearest in

the data his training. Based on in testing the outcome predicted by using algorithm k-nearest

neighbor that its done manually and use the support system decision produces good data going

back. The results of such tests said the system quite feasible for use in the prediction of a

candidate student although the system has not generate a level of accuracy maximally.To produce

the value of validation maximum requiring data that balanced between cases out and active.

Results testing use prototype support system decision and compared manually that uses method

algorithms k-nearest neighbor with 4 variable ipk, namely work parents, side and semester is get

conformity 79 %.

  Keywords —Decision Support System, Data Mining, K-Nearest Neighbor.

  

ISSN: 1978-1520

2 ISSN : 2407-4322 1.

  PENDAHULUAN Dari jumlah pendaftaran mahasiswa baru ini, banyak juga mahasiswa yang mengundurkan diri setiap tahunnya yang disebabkan berbagai masalah. Oleh karena adanya mahasiswa yang mengundurkan diri terutama di Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer (STIKOM) UYELINDO Kupang maka penulis ingin melakukan analisis pengunduran diri mahasiswa dengan mengangkat judul penelitian “Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa Di STIKOM UYELINDO Kupang Dengan Metode K-Nearest Neighbor.

  Penelitian ini mengangkat permasalahan bagaimana mengetahui prediksi pengunduran diri mahasiswa menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di STIKOM UYELINDO Kupang ?, Bagaimana keakuratan klasifikasi pengunduran diri mahasiswa dengan menggunakan

  

Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ?. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi seberapa

  tingkat akurasi pengunduran diri mahasiswa Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer (STIKOM) UYELINDO Kupang dengan metode Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Manfaat penelitian ini bagi pihak Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer (STIKOM) UYELINDO Kupang yaitu bermanfaat untuk mempermudah perguruan tinggi mengambil keputusan secara baik, bijak dan benar dalam menentukan tujuan dan arah kedepan perguruan tinggi untuk mengurangi pengunduran mahasiswa dan dapat dijadikan sebagai dasar pembuatan kebijakan oleh pimpinan dalam hal sistem seleksi mahasiswa baru, sistem pembelajaran.

2. METODE PENELITIAN

2.1 Data Mining

  adalah suatu istilah yang di gunakan untuk menguraikan penemuan

  Data Mining pengetahuan di dalam database [1]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik static.

  matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar [2].

  Knowledge discovery data ( KDD) adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan

  mengidentifikasikan pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru dapat bermanfaat dan dapat dimengerti [3].

  Gambar 1. Proses KnowledgeDiscoveryin Database (KDD)[3] Dimana tahapan proses KDD antara lain : 1.

  Data Selection Menciptakan himpunan data target, pemilihan himpunan data atau memfokuskan pada subset variabel atau sampel data, dimana penemuan (discovery) akan dilakukan.

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   3 2. Preprocesing / Cleaning

  Pemprosesan pendahuluan dan pembersihan data merupakan operasi dasar seperti penghapusan noise dilakukan. Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.

  3. Transformation Proses ini merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

  4. Data Mining Pemilihan algoritma data mining untuk pencarian (searching) Proses Data mining yaitu Teknik, metode atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

  5. Interpretation / Evaluation Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

  2.2 Algoritma Algoritma dalam pengertian modern mempunyai kemiripan dengan istilah resep, proses,

  metode, teknik, prosedur, rutin. Algoritma adalah sekumpulan aturan-aturan berhingga yang memberikan sederetan operasi-operasi untuk menyelesaikan suatu jenis masalah yang khusus.

  2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning. Algoritma ini

  juga merupakan salah satu teknik lazy learning. KNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing[4]. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada [1]

  Untuk mendefinisikan jarak antara dua titik yaitu titik pada data training (x) dan titik pada data testing (y) maka digunakan rumus Euclidean, seperti yang ditunjukkan pada persamaan (1)

  2 (1) )

  ( , ) = √∑ ( − −1

  Dengan D adalah jarak antara titik pada data training x dan titik data testing y yang akan diklasifikasi, dimana x=x1,x2,…,xi dan y=y1,y2,…,yi dan I merepresentasikan nilai atribut serta n merupakan dimensi atribut.

  Pada fase training, algoritma ini hanya melakukan penyimpanan vektor-vektorfitur dan klasifikasi data training sample. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang sama dihitung untuk testing data (yang klasifikasinya tidak diketahui). Jarak dari vektor baru yang ini terhadap seluruh vektor training sample dihitung dan sejumlah k buah yang paling dekat diambil.

  Langkah-langkah untuk menghitung metode Algoritma K-Nearest Neighbor: a. Menentukan Parameter K (Jumlah tetangga paling dekat).

  b.

  Menghitung kuadrat jarak Euclid (queri instance) masing-masing objek terhadap data sampel yang diberikan.

  

ISSN: 1978-1520

4 ISSN : 2407-4322 c.

  Kemudian mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak Euclid terkecil.

  d.

  Mengumpulkan kategori Y (KlasifikasiNearest Neighbor) e. Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka dapat diprediksi nilai queri instance yang telah dihitung.

  2.4 Klasifikasi Data classification memiliki dua tahap proses. Tahap pertama adalah membangun

  suatu model yang berdasarkan serangkaian data class, yang disebut learned model. Model tersebut dibangun dengan menganalisa database tuple. Setiap tuple diasumsikan menjadi

  predefined class yang ditentukan oleh satu atribut yang disebut class label attribute [5].

2.5 Metode Penelitian

  Metode penelitian yang digunakan oleh penulis adalah Model Penelitian Tindakan

(Action Research). Metode yang digunakan menggunakan metode tindakan kelas model

KurtLewin yang mengembangkan penelitian tindakan atas dasar konsep pokok bahwa penelitian

tindakan terdiri dari empat komponen pokok yang juga menunjukkan langkah, yaitu [6]: a.

  Perencanaan (planning), b. Tindakan (acting), c. Pengamatan (observing), d. Refleksi (reflecting).

  

Acting

Planning Observing

Reflecting

  Gambar 2. Metode Kurt Lewin 1990 [6] 1. Perencanaan Rencana tindakan ini mencakup semua langkah tindakan secara rinci.

  2. Tindakan Tahap ini merupakan implementasidari semua rencana yang telah dibuat.

  3. Pengamatan Kegiatan pengamatan dilakukan bersamaan dengan pelaksanaan tindakan.

  4. Refleksi Tahapan ini merupakan tahapan untuk memproses data yang didapat saat dilakukan pengamatan dan data yang didapat kemudian dianalisis.

2.6 Alur Penelitian

  Gambar alur penelitian yang di lakukan oleh penelitian dari awal hingga akhir penelitian yang di tunjukan pada Gambar 3.

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   5

  Mulai _{Nearest Naighbor untuk mencari sesuai yang Analisis dengan Menggunakan Algoritma K-} Data Mining Identifikasi Masalah _{diinginkan pada rumusan masalah} (latar belakang, rumusan a. Perancangan model dengan masalah, batasan variabel

  P menggunakan Algoritma K-Nearest

  H penelitian, manfaat penelitian

  Neighbor ,Tujuan Penelitian) an

  b. Tentukan nilai K am P ak al

  c. Sorting D nd

  d. Cari K terdekat _{Pengumpulan Data Di STIKOM} Ti ap

  e. Berdasarkan jumlah tetangga yang di / aan _{UYELINDO Kupang tentukan hitung jumlah pembobotan Tah} on can _{(wawancara, Ovservasi, Dokumen)} cti f. Tampilkan hasil atau akurasi prediksi en A er / P

  Tinjauan pustaka Hitung jumlah benar dan salah untuk ng

  (landasan teori, keaslian ni mengetahui tingkat kepercayaan prediksi penelitian) lan P

  Pengamatan Input data Atribut dan nilai _{Apakah hasil sudah sesuai dengan yang diharapkan untuk} kedekatan antar atribut _{mendapat hasil :} /

  a. Bagaimana mengetahui prediksi pengunduran diri on

  Data Selection mahasiswa menggunakan Algoritma K-Nearest vati

  Pemilihan data hasil seleksi yang Neighbour (KNN) di STIKOM UYELINDO Kupang gamatan er

  b. Bagaimana keakuratan klasifikasi pengunduran diri akan digunakan untuk proses bs en P O mahasiswa dengan menggunakan Algoritma K- data mining _{Pre-processing/ Cleaning} Nearest Neighbour (KNN) dalam penentuan bobot ?

  Pemrosesan pendahuluan dan Interpretation/ Evaluation pembersihan data atau proses Penerjemahan pola-pola yang dihasilkan cleaning (membuang duplikasi dari data mining dalam bentuk yang an data dan memperbaiki kesalahan mudah dimengerti apakah sudah sesuai. ak pada data)

  R nd efl Ti ek / _{Jika sesuai}

  

Jika Tidak

on ^{Tampilan Hasil / Akurasi} si / Eval cti _Prediksi A Transformation

  Proses pemindahan data yang uas i telah dibersihkan untuk database Jika Ya Kesimpulan data mining dan saran Selesai

  Gambar 3. Alur Penelitian

2.7 Metode Pembobotan

  Adapun rumus yang digunakan dapat dilihat pada persamaan (2) dan (3) [7]: a. Input nilai kriteria masing-masing model.

  b.

  Input bobot masing-masing kriteria.

  c.

  Hitung normalisasi dari bobot.

  ∑ ( ) % (2)

  =1

  =

  ∑

  (3)

  ℎ =

  Dimana : SBK :Kriteria BBT : Bobot Kriteria NK : Nilai Kriteria.

  

ISSN: 1978-1520

6 ISSN : 2407-4322 3.

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Pemberian Nilai Bobot a.

  Memberi pembobotan pada IPK Dalam model IPK ini diberikan nilai yang diurutkan berdasarkan pengaruh data pengunduran diri mahasiswa, yang nilainya diberikan berdasarkan pengaruhnya dari range

  10 -100. Cara pembobotan ini dapat dilihat pada Table 1 [7].

  Tabel 1 Pembobotan Pada IPK

  NO Kriteria IPK Nilai Bobot

  1 IPK < 2 100

  2 IPK >=2 and IPK<3

  80 80% menjadi 0,8

  3 IPK>=3 and IPK<3,5

  60

  4 IPK >=3.5

  40 Nilai Kriteria IPK Adalah:

  ∑(100 × 0,8) + (80 × 0,8) + (60 × 0,8) + (40 × 0,8) =

  4 80 + 64 + 48 + 32 =

  4 224

  =

  4 = 56 b.

  Memberi pembobotan pada Pekerjaan Orang Tua.

  Tabel 2 adalah model pembobotan pada pekerjaan orang tua.

  Tabel 2 Pembobotan Pekerjaan Orang Tua

  NO Kriteria Nilai Bobot

  1 Petani 100

  2 PNS

  90

  3 TNI

  80 60% menjadi 0,6

  4 Swasta

  70

  5 Wiraswasta

  60

  6 Pensiunan

  50 Dalam model Pekerjana Orang Tua ini diberikan nilai yang diurutkan berdasarkan

  pengaruh data pengunduran diri mahasiswa, yang nilainya diberikan berdasarkan pengaruhnya dari range 10-100. Cara pembobotan ini dapat dilihat pada Table 2 [7]. Nilai Kriteria Pekerjaan Orang Tua Adalah :

  ∑(100 × 0,6) + (90 × 0,6) + (80 × 0,6) + (70 × 0,6) + (60 × 0,6) + (50 × 0,6) =

  6 60 + 54 + 48 + 42 + 36 + 30 =

  6

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   7 270

  =

  6 = 4 c.

  Memberi Pembobotan pada Jurusan.

  Berikut ini adalah model pembobotan pada jurusan : Tabel 3 Pembobotan Jurusan

  NO Kriteria Nilai Bobot

  1 TI-S1 100

  2 SI-S1 70 40% menjadi 0,4

  3 TI-D3

  

40

Dalam model Jurusan ini diberikan nilai yang diurutkan berdasarkan pengaruh data

  pengunduran diri mahasiswa, yang nilainya diberikan berdasarkan pengaruhnya dari range 10-100. Cara pembobotan ini dapat dilihat pada Table 3 [7] . Nilai Kriteria Jurusan Adalah:

  ∑(100 × 0,4) + (70 × 0,4) + (40 × 0,4) =

  3 40 + 28 + 16 =

  3

  84 =

  3 = 28 d. Memberi pembobotan pada Semester.

  Berikut ini adalah model pembobotan pada Semester.

  Tabel 4 Pembobotan Semester

  NO Kriteria Nilai Bobot

  1 Semester 1 100

  2 Semester 2

  80 30% menjadi 0,3

  3 Semester 3

  60

  4 Semester 4

  40 Dalam model semester ini diberikan nilai yang diurutkan berdasarkan pengaruh data

  pengunduran diri mahasiswa, yang nilainya diberikan berdasarkan pengaruhnya dari range 10-100. Cara pembobotan ini dapat dilihat pada Table 4 [7]. Nilai Kriteria semester Adalah :

  ∑(100 × 0,3) + (80 × 0,3) + (60 × 0,3) + (40 × 0,3) =

  4 30 + 24 + 18 + 12 =

  4

  

ISSN: 1978-1520

8 ISSN : 2407-4322

  84 =

  4 = 21 e. Pembobotan Keseluruhan

  Proses perhitungan keseluruhan model berdasarkan rumus dari pembobotan yang dijelaskan didepan adalah sebagai berikut : Nilai akhir adalah:

  ∑56 + 45 + 28 + 21 ℎ =

  4 150

  ℎ =

  4 ℎ = 37,5

3.2 Mengklasifikasi pembobotan.

  Dalam mengklasifikasi pembobotan ini adalah untuk mempermudah dalam penghitungan dalam proses di sistem Penunjang keputusan Analisis prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa sebagai berikut : a.

  Pembobotan Variabel Berikut ini adalah model pembobotan pada Variabel:

  Tabel 5 Pembobotan Variabel

  

No Variabel bobot

  1 IPK

  0.8

  2 Pekerjaan Ortu

  0.6

  3 Jurusan

  0.4

  4 Semester

  0.3 Dalam pembobotan variabel ini dilihat dari yang berpengaruh dalam studi di perguruan

  tinggi STIKOM UYELINDO Kupang, pembobotan tersebut dilihat dari data yang paling tinggi tingkat pengunduran diri disebabkan oleh variabel-variabel dilihat pada Tabel 5.

  b.

  Kedekatan Nilai Variabel IPK Berikut ini adalah model kedekatan nilai variable IPK:

  Tabel 6Klasifikasi IPK

  NO Kriteria IPK Nilai Bobot

  1 IPK < 2 100

  2 IPK >=2 and IPK<3

  80 80% menjadi 0,8

  3 IPK >=3 and IPK<3,5

  60

  4 IPK >=3.5

  40 Setelah dilakukan klasifikasi IPK berikutnya melakukan pencarian nilai kedekatan variabel IPK yaitu dilihat pada Tabel 7.

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   9 Tabel 7 Kedekatan Nilai Variabel IPK

  1

  2

  3

  4

  1

  1

  0.8

  0.6

  0.4

  2

  0.8

  1

  0.75

  0.5

  3

  0.6

  0.75 1 0.666667

  4

  0.4 0.5 0.666667

  1 c.

  Kedekatan Nilai Variabel Pekerjaan Orang Tua.

  Berikut ini adalah model kedekatan nilai variable pekerjaan orang tua: Tabel 8 Pekerjaan Orang Tua

  NO Kriteria Nilai Bobot

  1 Petani 100

  2 PNS

  90

  3 TNI

  80 60% menjadi 0,6

  4 Swasta

  70

  5 Wiraswasta

  60

  6 Pensiunan

  50 Nilai kedekatan variable pekerjaan orang tua di sajikan pada Tabel 9.

  Tabel 9 Kedekatan Nilai Variabel Pekerjaan Orang Tua

  PNS Swasta Wiraswasta TNI Pensiunan Petani PNS 1 0.777778 0.666667 0.888889 0.555556

  0.9 Swasta 0.777778 1 0.8571286 0.875 0.71286

  0.7 Wiraswasta 0.666667 0.857143

  1 0.75 0.833333

  0.6 TNI 0.888889 0.875

  0.75 1 0.625

  0.8 Pensiunan 0.555556 0.714286 0.83333333 0.625

  1

  0.5 Petani

  0.9

  0.7

  0.6

  0.8

  0.5

  1 d.

  Kedekatan Nilai Variabel Jurusan.

  Tabel 10 adalah model kedekatan nilai variabel jurusan.

  Tabel 10 Kode Jurusan

  NO Kriteria Nilai Bobot TI-S1 100

  1 40% menjadi 0,4

  2 SI-S1

  70

  3 TI-D3

  40 Adapun nilai kedekatan variabel jurusan tersaji pada Tabel 11.

  Tabel 11Kedekatan Nilai Variabel Jurusan

  1

  2

  3

  1

  1

  0.7

  0.4

  2

  0.7 1 0.571429

  3 0.4 0.571429

  1 e.

  Kedekatan Nilai Variabel Semester.

  Tabel 12 adalah model kedekatan nilai variabel semester.

  

ISSN: 1978-1520

10 ISSN : 2407-4322

  Tabel 12 Semester

  NO Kriteria Nilai Bobot

  1 Semester 1 100

  2 Semester 2

  80

  30 Menjadi 0.3

  3 Semester 3

  60

  4 Semester 4

  40 Tabel 13 adalah nilai kedekatan variabel semester.

  Tabel 13 Kedekatan Nilai Variabel Semester

  1

  2

  3

  4

  1

  1

  0.8

  0.6

  0.4

  2

  0.8

  1

  0.75

  0.5

  3

  0.6

  0.75 1 0.666667

  4

  0.4 0.5 0.666667 1

  Tabel 14 Hasil Perhitungan

  Hitung KASUS 1 KASUS 2 KASUS 3 Kedekatan Kasus a Kedekatan semester

  1

  0.8

  1 b Bobot semester

  0.4

  0.4

  0.4 c Kedekatan jurusan

  1

  1

  1 d Bobot jurusan

  0.3

  0.3

  0.3 e Kedekatan IPK

  0.75

  0.6

  1 f Bobot IPK

  0.8

  0.8

  0.8 g Kedekatan pekerjaan orang tua 0.75 0.875 0.888888889 h Bobot pekerjaan orang tua

  0.6

  0.6

  0.6 Jarak 0.8333333 0.77381 0.968253968

  Berikut adalah contoh penghitungan tabel hasil perhitungan contoh kedekatan dengan kasus yang baru antara lain:

1. Menghitung kasus 1 a.

  Kedekatan semester kasus baru terhadap kasus 1 = 1 b.

  Bobot semester = 0.4 c. Kedekatan jurusan kasus baru terhadap kasus 1 = 1 d.

  Bobot jurusan = 0.3 e. Kedekatan IPK kasus baru terhadap kasus 1 = 0.75 f. Bobot IPK = 0.8 g.

  Kedekatan Pekerjaan Orang Tua kasus baru terhadap kasus 1 = 0.75 h. Bobot Pekerjaan Orang Tua = 0.6

  Menghitung:

  ( ∗ )+ ∗ )+( ∗ )+( ∗ℎ) Jarak =

• ℎ (1∗0.4)+1∗0.3)+(0.75∗0.8 )+(0.75∗0.6)

  Jarak = 0.4+0.3+0.8+0.6

1.75 Jarak =

  2.1

  = 0.8333

  Jarak

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   11 2. Menghitung kasus 2 a.

  Kedekatan semester kasus baru terhadap kasus 2 = 0,8 b.

  Bobot semester = 0.4 c. Kedekatan jurusan kasus baru terhadap kasus 2 = 1 d.

  Bobot jurusan = 0.3 e. Kedekatan IPK kasus baru terhadap kasus 2 = 0.6 f. Bobot IPK = 0.8 g.

  Kedekatan Pekerjaan Orang Tua kasus baru terhadap kasus 2 = .75 h. Bobot Pekerjaan Orang Tua = 0.6

  Menghitung:

  ( ∗ )+ ∗ )+( ∗ )+( ∗ℎ) Jarak =

• ℎ (0.8∗0.4)+1∗0.3)+(0.6∗0.8 )+(0.75∗0.6)

  Jarak = 0.4+0.3+0.8+0.6

1.55 Jarak =

  2.1

  = 0.738

  Jarak 3.

  Menghitung kasus 3 a.

  Kedekatan semester kasus baru terhadap kasus 3 = 1 b.

  Bobot semester = 0.4 c. Kedekatan jurusan kasus baru terhadap kasus 3 = 1 d.

  Bobot jurusan = 0.3 e. Kedekatan IPK kasus baru terhadap kasus 3 = 1 f. Bobot IPK = 0.8 g.

  Kedekatan Pekerjaan Orang Tua kasus baru terhadap kasus 3 = 0.889 h. Bobot Pekerjaan Orang Tua = 0.6

  Menghitung:

  ( ∗ )+ ∗ )+( ∗ )+( ∗ℎ) Jarak =

• ℎ (1∗0.4)+(1∗0.3)+(1∗0.8)+(0.889∗0.6)

  Jarak = 0.4+0.3+0.8+0.6

  Jarak = 0.968 4.

  Melihat dari ke tiga kasus tersebut maka yang mempunyai nilai tertinggi adalah kasus ke tiga, melihat dari kasus yang tertinggi bahwa kasus itulah yang merupakan kasus yang terdekat dengan kasus baru. Berarti yang mendekati dengan kasus baru adalah kasus ke tiga.

  

ISSN: 1978-1520

12 ISSN : 2407-4322

3.3 Pengujian

  3.3.1 Skenario Pengujian

  Gambar 4 adalah skenario pengujian aplikasi.Rencana pengujian yang dilakukan pada Aplikasi prediksi pengunduran diri mahasiswa di STIKOM UYELINDO Kupang, menggunakan pengujian data histori atau training untuk menghasilkan prediksi dan keakuratan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Adapun rencana pengujian tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.

  Start end Masukan data histori mahasiswa

  Hasil (Sama / Tidak Masukan data testing sama) yang akan di uji Membandingkan data testing

  Proses prediksi prediksi pengunduran diri pengunduran diri mahasiswa STIKOM mahasiswa UYELINDO Kupang dengan menggunakan sistem berdasarkan aturan sistem pendukung prediksi pengunduran diri keputusan mahasiswa

  Gambar 4. Skenario Pengujian

  3.3.2 Menu Utama Menu utama ini merupakan tampak depan setelah memasukkan username dan password.

  Menu utama dapat di lihat pada Gambar 5.

  Gambar 5. Menu utama Gambar 5 merupakan tampilan utama dari aplikasi prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa STIKOM UYELINDO Kupang.

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   13

3.3.3 Form Hasil Kasus Baru

  Berikut ini adalah hasil dari proses tambah kasus baru pada SPK yang akan melakukan prediksi terhadap mahasiswa dan hasilnya mengeluarkan status aktif (a), keluar (k).

  Gambar 6. Form Hasil Kasus Baru Berdasarkan hasil pengujian (Gambar 6) prediksi secara manual (diperkirakan yang akan keluar) dan menggunakan sistem pendukung keputusan menunjukan hasil kesesuaian prediksi pengunduran diri mahasiswa STIKOM UYELINDO Kupang. Hasil kesesuaian di tunjukkan dengan cara menghitung secara manual dengan memasukkan data pada tabel (Tabel 15) untuk mendapatkan matriks seperti yang di sajikan pada Gambar 7.

  Tabel 15 Perbandingan

HASIL JUMLAH

  Sama

  71 Tidak sama

  19 Grand Total

  90 Berikut uji Validitas yang ditunjukan pada Gambar7.

71 Uji Validitas = 100 %

  90

  = 78,89 % menjadi 79 % Gambar 7. Uji Validitas

  

ISSN: 1978-1520

14 ISSN : 2407-4322

3.4 Analisis Hasil

  Berdasarkan pengujian hasil prediksi menggunakan algoritma k-nearest neighbor secara manual dan menggunakan sistem yang digunakan data training adalah mengunakan 90 data mahasiswa yaitu 42 orang data teknik informatika S1, 40 orang mahasiswa sistem informasi S1 dan 8 orang mahasiswa teknik informatika D3.

  Berdasarkan hasil uji coba menggunakan secara manual dan menggunakan sistem didapatkan kesamaan hasil prediksi yaitu 79% dan melihat dari presentasi mungkin saja ini kurang akurat.

4. KESIMPULAN

  Berdasarkan hasil dan pembahasan maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Bagaimana mengetahui prediksi pengunduran diri mahasiswa menggunakan algoritma K-

  Nearest Neighbor di STIKOM UYELINDO Kupang dengan cara Langkah awal

  implementasi metode K-Nearest Neighbor adalah dengan menghitung nilai kemiripan atau jarak vektor data pada testing terhadap data yang akan digunakan sebagai data training. Selanjutnya akan diambil sejumlah k tetangga terdekat sesuai hasil penghitungan kemiripan atau jarak. Kemudian dilakukan penghitungan apakah cocok dengan data manual pada data testing. Data testing diklasifikasi kedalam kelas kategori yang memiliki nilai kesamaan kelas untuk data testing yang paling tinggi.

  2. Hasil pengujian menggunakan prototype sistem pendukung keputusan dan dibandingkan secara manual yang menggunakan metode Alogaritma K-Nearest Neighbor dengan 4 variabel yaitu IPK, Pekerjaan orang tua, jurusan dan semester adalah mendapatkan kesesuaian 79% .

  3. Sistem pendukung keputusan yang dibangun untuk memprediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa STIKOM UYELINDO Kupang dapat menjadi acuan atau pedoman dalam penyeleksian penerimaan mahasiswa.

  4. Dalam mendapatkan hasil dari proses prototype pada data training mempunyai data yang masih aktif, nonaktif dan keluar datanya kurang berimbang menyebabkan dalam memprediksi. Oleh sebab itu status aktif lebih sering muncul karena kurang berimbang antara kasus tersebut.

5. SARAN

  Berikut adalah saran agar penelitian berikutnya yang akan melakukan penelitian yang sama, agar mendapatkan hasil yang lebih baik lagi.

  1. Data yang digunakan dalam penelitian ini kurang berimbang antara data yang mengundurkan diri dengan yang masih aktif, sehingga data yang masih aktif lebih dominan hal ini berimbas pada sistem, justru menganalisis data yang aktif lebih sering muncul, untuk kedepannya lebih diselaraskan dan lebih seimbang antara data mahasiswa yang aktif dan sudah keluar ucapan terima kasih.

2. Sistem pendukung keputusan analisis prediksi tingkat pengunduran diri mahasiswa STIKOM

  UYELINDO Kupang agar lebih akurat atau optimal, dibutuhkan data lebih banyak lagi dan menambah jumlah variabel.

  Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014

   15 DAFTAR PUSTAKA

  [1] Kusrini, Emha T. Luthfi, 2009, Algoritma Data Mining. Andi, Yogyakarta [2] Turban, 2005,Decision Support System and Intelligent System(Terjemahan: Sistem

  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas)Jilid 1 , Andi Offset, Yogyakarta [3] Fayyad, Usama. 1996.Advances in Knowledge Discovery and Data Mining.MIT Press.

  [4] Chang, C, Wu, Y., Hou, S. (2009) Preparation and Characterization of

  Superparamagnetic Nanocomposites of Aluminosilicate/Silica/Magnetite , Coll. Surf. A336: 159,166.

  [5] Han, J. Kamber, M. 2001. Data Mining: Concepts and Techniue.Morgan Kaufmann Publishers: San Fransisco. [6] Kurt Lewin, 1990, Action Research Minority Problems, 3rd ed. Victoria : DeaklinUniversity. [7] I Wayan Supriana, 2012, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tempat Kost

  Dengan Metode Pembobotan ( Studi Kasus : Sleman Yogyakarta ) Program Pascasarjana

  Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Gadjah Mada , Jurnal Ilmu Komputer-Volume 5 - No 2

• – September 2012