Klasifikasi Tingkat Kecanduan Game Online Menggunakan Algoritma K-nearest Neighbour (k-nn) Serta Korelasinya Terhadap Prestasi Akademik Siswa. (studi Kasus : Sman 3 Luwu Timur).

Game online merupakan hobi yang populer dikalangan remaja saat ini yang bisa membuat seseorang ingin bermain game online secara terus menerus dan dapat menyebabkan kecanduan. Dilihat dari permasalahan tersebut maka perlu dilakukan suatu pendekatan matematika untuk mengklasifikasikan tingkat kecanduan. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode K-Nearest Neighbour (K-NN). K-Nearest Neighbour (K-NN) adalah metode untuk melakukan klasifikasi data terhadap objek penelitian berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek. Penelitian ini mengambil data sampel kuesioner dari siswa SMAN 3 LUWU TIMUR yang selanjutnya akan diklasifikasikan dan dilihat korelasi antara tingkat kecanduan game online terhadap prestasi akademik. Nilai K terbaik diperoleh menggunakan metode k-fold cross validation yaitu K=9. Dengan menggunakan 45 data sebagai data uji diperoleh hasil 2 data terklasifikasi kecanduan berat, 20 data terklasifikasi kecanduan sedang dan 23 data terklasifikasi kecanduan ringan. Hasil akurasi diperoleh sebesar 71?ngan Nilai pearson correlation sebesar 0.356 artinya menunjukkan hubungan yang negatif bahwa semakin tinggi kecanduan game online semakin rendah pula prestasi akademik. Koefisien korelasi sebesar 0.356 dapat disimpulkan bahwa nilai korelasi rendah karena berada pada rentang 0.20 – 0.399.

Kata kunci : Game online, K-Nearest Neighbour (K-NN), k-fold cross validation, Korelasi.