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 k-nearest 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. Kata kunci : Kriteria, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Mawapre