IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SUMBANGAN PEMBINAAN PENDIDIKAN SEKOLAH (STUDI KASUS SMK NAHDLATUTH THALABAH)

Subur Hariyanto, Hardian Oktavianto, Daryanto, 2023. Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan Sekolah (Studi Kasus SMK Nahdlatuth Thalabah).
Mengaplikasikan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dilakukan dengan harapan dapat memprediksi adanya keterlambatan dalam pembayaran SPP. Adanya system tersebut sebagai jalan alternative apabila terjadi berbagai problema lain terkait keterlambatan pembayaran untuk sekolah. Maka pihak sekolah perlu memperoleh berbagai informasi terkait prediksi keterlambatan pembayaran SPP sehingga dapat mengambil tindakan alternative berbentuk pembinaan siswa-siswi atau orang tua yang diprediksi akan mengalami keterlambatan dalam pembayaran SPP.
Rumusan masalah penalitian ini adalah Bagaimana cara untuk memprediksi keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) pada SMK Nahdlatuth Thalabah menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)? dengan tujuan untuk memprediksi keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) pada SMK Nahdlatuth Thalabah menerapkan Metode K-Nearest Neighbor (KNN).
Metode penelitian ini K-Nearest Neighbor terfokus sebab berdasarkan permasalahan yang terjadi dilapangan, tahap yang digunakan study literature yakni mengumpulkan berbagai bahan sebagai refrensi perihal system sebuah prediksi tentang keterlambatan pembayaran SPP sekolah dengan menggunakan pengumpulan data observasi, wawancara dan studi pustaka.
Hasil Penelitian ini adalah dengan adanya aplikasi kedepannya para Staff menjadi lebih cepat dalam input data, serta memproses klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP. Menggunakan metode K-Nearest Neighbor dalam aplikasi keterlambatan pembayaran SPP ini untuk menghindari terjadinya kesalahan dalam menentukan siswa keterlambatan pembayaran SPP. Dari hasil test Confusion Matrix, maka diperoleh jumlah True Negative sebanyak 11, dan False Positive sebanyak 2. Hasil True Positive sebanyak 12, dan False Negative sebanyak 5. Maka tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 76,66%.

Kata Kunci : K-Nearest Neighbor, Prediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan Sekolah (SPP), SMK Nahdlatuth Thalabah.