IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK KRISTEN NEUMANN INDONESIA

Abstract

Sejalan dengan pertumbuhan dalam bidang akademik khususnya perguruan tinggi,
mahasiswa berprestasi merupakan masalah yang menarik untuk diteliti. Beberapa penelitian dalam
bidang komputer klasifikasi mawapres telah banyak dilakukan dalam meminimalisir adanya
kekeliruan pihak akademik menentukan mawapres. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi
mawapres berdasarkan variabel-variabel yang telah ditentukan dengan menerapkan algoritma knearest
neighbor.
K-nearest
neighbor
merupakan
teknik
yang
sangat
sederhana,
efisien
dan
efekstif
dalam

pengenalan pola, kategori teks, pengolahan objek dan lain-lain, karena kesederhanaan
pengolahannya dan mampu melakukan training data dalam jumlah besar. Kriteria yang dibutuhkan
yaitu IPK, Karya Tulis Ilmiah, Prestasi yang Diunggulkan, b.inggris, dan kepribadian, sehingga
memungkinkan hasil sesuai dengan yang diinginkan.