Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Mengukur Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Pada Universitas Katolik Santo Thomas Medan

Pendidikan tinggi memiliki peran penting dalam membentuk sumber daya manusia yang kompeten dan berkualitas, sehingga tingkat ketepatan waktu kelulusan mahasiswa menjadi salah satu indikator penting keberhasilan suatu perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengukur ketepatan kelulusan mahasiswa di Universitas Katolik Santo Thomas Medan. Data penelitian diambil dari data akademik mahasiswa program sarjana (S1) angkatan 2019–2020 yang terdiri atas variabel seperti IPK, jumlah SKS, dan masa studi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa dengan tingkat akurasi sebesar 99,16% pada nilai k = 3. Visualisasi hasil menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa dari program studi Pendidikan Bahasa Inggris, PGSD, dan Agroteknologi memiliki tingkat kelulusan tepat waktu tertinggi, sedangkan program studi Teknik Sipil dan Arsitektur memiliki tingkat ketidaktepatan tertinggi. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak universitas dalam melakukan evaluasi dan perencanaan kebijakan akademik untuk meningkatkan ketepatan waktu kelulusan mahasiswa di masa mendatang.