ANALISIS METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MEMPREDIKSI KELULUSAN SISWA

FRATIKA RAHMALIANA, NPM 2109100033 (2025) ANALISIS METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MEMPREDIKSI KELULUSAN SISWA. PT Literasi Nusantara Abadi Grup, KOTA MALANG. ISBN 978-623-127-391-8

	Text COVER.pdf Download (3MB)
	Text BUKU.pdf Download (3MB)

Abstract

Pendidikan tinggi memiliki peran penting dalam membentuk masa depan individu dan masyarakat. Namun, salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh banyak institusi pendidikan adalah mengelola kelulusan mahasiswa tepat waktu. Ketidaktepatan waktu kelulusan dapat berdampak pada kualitas pendidikan, reputasi institusi, serta kesempatan karier bagi mahasiswa. Oleh karena itu, penting bagi universitas untuk memiliki alat bantu yang efektif dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, agar dapat merancang kebijakan pendidikan yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dalam memprediksi kelulusan mahasiswa di Universitas Labuhanbatu, khususnya pada Fakultas Sains dan Teknologi Program Studi Sistem Informasi. Melalui metode KNN, diharapkan dapat diperoleh prediksi yang akurat mengenai status kelulusan mahasiswa, baik itu tepat waktu maupun terlambat. Hasil penelitian ini memberikan wawasan yang berguna bagi pihak universitas dalam mengambil kebijakan untuk mengoptimalkan proses pembelajaran dan pengelolaan mahasiswa. Sebagai bagian dari upaya meningkatkan kualitas pendidikan, penelitian ini juga mengusulkan beberapa rekomendasi yang dapat diimplementasikan oleh institusi pendidikan. Rekomendasi tersebut mencakup pengembangan lebih lanjut dari model prediksi serta saran bagi universitas dalam memanfaatkan teknologi dan data yang tersedia untuk merancang kebijakan yang lebih efisien dan mendukung kelulusan mahasiswa secara tepat waktu.

Item Type:	Book
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	Unnamed user with email repository@ulb.ac.id
Date Deposited:	20 May 2025 04:04
Last Modified:	20 May 2025 04:04
URI:	http://repository.ulb.ac.id/id/eprint/1400

Actions (login required)

View Item