Aplikasi Sistem Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa Berbasis Web dengan Menerapkan Model Klasifikasi K-Nearest Neighbors

Abstract

Beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah atau KIP-K merupakan salah satu dari banyaknya beasiswa yang disediakan oleh pemerintah untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang tinggi bagi para pelajar yang berprestasi namun terkendala oleh biaya. Salah satu perguruan tinggi di Garut yang menyediakan penerimaan mahasiswa baru melalui jalur beasiswa ini adalah Institut Teknologi Garut. Setiap tahunya, Institut Teknologi Garut selalu mengalami kenaikan jumlah pendaftar beasiswa KIP-K akan tetapi hal ini tidak sebanding dengan jumlah kuota yang didapatkan sehingga harus dilakukan proses seleksi agar beasiswa dapat tepat sasaran. Proses seleksi sendiri dilakukan secara manual tanpa bantuan sistem khusus yang dapat membantu menyeleksi dengan lebih tepat dan efisien. Tujuan penelitian ini untuk membangun aplikasi sistem prediksi berbasis web dengan menerapkan model klasifikasi K-Nearest Neighbors dalam membantu menyeleksi calon penerima beasiswa KIP-K di Institut Teknologi Garut berdasarkan skor hasil tes, kondisi ekonomi, prestasi akademik dan non akademik dari setiap peserta. Model klasifikasi diterapkan dalam sistem sebagai proses pengklasifikasian kelayakan calon penerima agar proses seleksi lebih terfokus pada peserta yang terkategori layak. Sistem dibangun dengan menggunakan metode pendekatan waterfall agar pembangunan sistem lebih terstruktur. Penelitian ini menghasilkan aplikasi berupa sistem prediksi berbasis web yang dapat membantu mengklasifikasikan kelayakan serta menyeleksi calon penerima beasiswa KIP-K di Institut Teknologi Garut dengan tingkat akurasi sistem dalam memprediksi kelayakan peserta sebesar 91,86%.