Prediksi Keterlambatan Biaya Kuliah di Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur menggunakan K-Nearest Neighbor

Abstract

Keterlambatan pembayaran biaya kuliah di Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur tahun ajaran 2020/2021 mencapai 3.018 dari total keseluruhan 5.533 mahasiswa. Jumlah yang terlambat tersebut cukup banyak dikarenakan melebihi dari setengah total keseluruhan mahasiswa. Maka dari itu perlu dilakukannya prediksi untuk menganalisis keterlambatan pembayaran tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan atribut keterlambatan dari pembayaran biaya kuliah, mengimplementasi algoritma K-Nearest Neighbor, dan mengevaluasi kinerja algortima menggunakan confusion matrix. Jumlah data yang digunakan untuk proses pengujian kinerja algoritma adalah 12.408 record dengan rasio 80% data training dan 20% data testing. Hasil pengujian evaluasi didapatkan akurasi k=3 sebesar 52,82%, k=5 sebesar 52,49%, k=7 sebesar 52,37%, k=9 sebesar 52,33%, dan k=11 sebesar 52,53%. Sehingga hasil pengujian data terbaik didapatkan pada k=3 yaitu 52,82%.