Saat ini kemajuan teknologi informasi dan komputer telah
menyediakan fasilitas penyimpanan elektronik, sehingga bukan lagi
menjadi hal yang sulit bagi seseorang atau sebuah institusi besar
Saat ini kemajuan teknologi informasi dan komputer telah
menyediakan fasilitas penyimpanan elektronik, sehingga bukan lagi
menjadi hal yang sulit bagi seseorang atau sebuah institusi besar
untuk menyimpan data dalam jumlah yang besar. Akan tetapi, peningkatan jumlah data saat ini masih belum dibarengi dengan kemampuan manusia dalam mengolahnya. Dengan menerapkan algoritma k-nearest neighbour akan dibuat sebuah web yang dapat memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dimana data dari alumni yang sudah diketahui waktu kelulusannya sebagai data latih/sampel data beserta variabel prediksinya. Web dapat melakukan prediksi dengan menggunakan algoritma k-nearest neighbour berdasarkan hasil dari pengujian black box metric fungsional. Hasil perbandingan akurasi ketepatan prediksi web dengan tools rapidminer sebesar 88%. Dengan hasil prediksi dari perbandingan tools dengan web dapat disimpulkan web ini dapat memprediksi dengan baik. Kata kunci: data, algoritma k-nearest neighbour, web, variabel prediksi.