## APLIKASI PREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN PENGUKURAN JARAK MANHATTAN DISTANCE
Ary Maulana Malik 1) , Alexander J.P. Sibarani 2) 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : arymalik25@gmail.com 1) , alexander.sibarani@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Ujian  Nasional  merupakan  evaluasi  standar  yang  dilakukan  secara  nasional  oleh  pusat  pendidikan  untuk dijadikan syarat kelulusan seorang siswa/i. Sebelum menempuh ujian nasional siswa/i akan melakukan ujian Try Out  dimana  hal  itu  dilakukan  sebagai  tolak  ukur  sebelum  menempuh  ujian  nasional  yang  sebenarnya. Pemanfaatan  data  kelulusan  belum  efisien  dan  maksimal,  hal  ini  membuat  tingkat  kelulusan  siswa/i  belum diketahui dengan mudah dan cepat. Untuk memprediksi tingkat kelulusan, dapat memanfaatkan data-data yang ada  khususnya  data  kelulusan.  Banyaknya  data  membuat  proses  prediksi  memakan  waktu  yang  cukup  lama, sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  bisa  meningkatkan  waktu  prediksi  tingkat  kelulusan  siswa/i.  Pada penelitian ini membahas sistem prediksi kelulusan dengan mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor dengan  pengukuran  jarak  Manhattan  Distance.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  digunakan  sebagai  pendukung keputusan agar siswa/i siap untuk menghadapi ujian nasional sejak dini. Hasil uji coba dengan menggunakan set data  siswa  dari  3  tahun  terakhir  yang  berjumlah  124  jurusan  IPA  dan  270  jurusan  IPS.  Kemudian  dengan parameter (K) yaitu K=9 dan K=13, maka dihasilkan rata-rata akurasi pada jurusan IPA 68,29% pada tahun ajaran  2013/2014,  82,52%  pada  tahun  ajaran  2014/2015,  84,88%  pada  tahun  ajaran  2015/2016,  dan  untuk jurusan IPS 74,71% pada tahun ajaran 2013/2014, 77,89% pada tahun ajaran 2014/2015, 70,23% pada tahun ajaran  2015/2016.  Berdasarkan  hasil  dari  serangkaian  proses  pengujian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa proses prediksi yang dilakukan menjadi lebih cepat dibandingkan menggunakan perhitungan manual pada Microsoft Excel.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor , Manhattan Distance , Prediksi, Ujian Nasional.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat pada  era  globalisasi  ini  telah  memberikan  manfaat dalam kemajuan disegala macam aspek. Berkembangannya teknologi ini harus diikuti dengan perkembangan pada sumber daya  manusia. Manusia sebagai  pengguna  dari  teknologi  tersebut  harus  bisa memanfaatkan  teknologi  yang  sudah  ada  saat  ini, maupun  perkembangan  teknologi  yang  akan  terjadi selanjutnya.  Teknologi  baru  yang  telah  berkembang harus  dapat  diadaptasi  untuk  bidang  pendidikan. Dengan  begitu,  teknologi  dan  pendidikan  akan mampu berkembang seiring dengan adanya generasi baru sebagai generasi lama.
Sistem  yang  dibuat  manusia  bertujuan  untuk meringankan pekerjaan manusia itu sendiri, meningkatkan  produktivitas,  dan  menghemat  waktu saat melakukan pekerjaan  yang dibutuhkan. Saat ini beberapa  pekerjaan yang  dilakukan manusia menggunakan komputer, misalnya pertahanan negara, ilmu pengetahuan, pengobatan dan sebagainya.  Ujian  nasional  adalah  evaluasi  standar pendidikan secara nasional yang dilakukan oleh pusat pendidikan  yang  dijadikan  sebagai  salah  satu  syarat kelulusan.  Sebelum  melakukan  ujian  nasional  para siswa/i akan melakukan ujian Try Out dimana hal ini dilakukan  sebagai  uji  coba  sebelum  melaksanakan ujian nasional. Data kelulusan yang sudah ada belum dimanfaatkan  dengan  maksimal  dan  efisien,  hal  ini
membuat  tingkat  kelulusan  siswa/i  belum  diketahui dengan mudah dan cepat. Untuk memprediksi tingkat kelulusan, maka dapat memanfaatkan data-data yang ada  khususnya  data  kelulusan.  Peneliti  mencoba untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  untuk mendukung proses prediksi tingkat kelulusan siswa/i.
Konsep penelitian dengan algoritma K-Nearest Neighbor sudah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti- peneliti  sebelumnya  diantaranya  adalah K-Nearest Neighbor merupakan  teknik yang sangat sederhana, efektif,  dan  efisien  dalam  bidang  pengenalan  pola, kategori teks, pengolahan objek dan lain-lain, karena kesederhanaan pengolahannya dan mampu melakukan training data  dalam  jumlah  besar  [2]. Salah  satu  masalah  dari  algoritma  ini  adalah  efek yang sama dari semua atribut yang terdapat pada data baru dan data lama dalam dataset pelatihan [7]. Pada penelitian  ini  digunakan  algoritma K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi data dan untuk mengukur akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbor, digunakan  metode  pengukuran  jarak Manhattan Distance karena  metode ini sesaui untuk mengukur kedekatan data yang bersifat numerikal.
Permasalah yang muncul adalah banyaknya data siswa/i  dan  memakan  waktu  yang  cukup  lama, sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat meningkatkan waktu prediksi kelulusan berdasarkan data training yang  diambil  dari  data  siswa/i  yang sudah lulus sebelumnya. Sehingga pihak
penyelenggara  pendidikan    dapat  memperbaiki  nilai siswa/i  sejak  dini.  Penggunaan  algoritma K-Nearest Neighbor diharapkan  mampu  meningkat  efektifitas dan efisiensi dalam proses prediksi tingkat kelulusan dan menghasilkan tingkat akurasi yang baik.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan sebuah sistem yang dapat meningkatkan waktu dalam proses prediksi tingkat kelulusan ujian nasional, dan mengetahui  kinerja  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  pengukuran  jarak Manhattan  Distance pada evaluasi Confusion Matrix .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  untuk  mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  dalam  menyelesaikan masalah  yang  ditemui.  Adapun  metode  tersebut sebagai berikut:
a. Studi Literatur
Metode  ini  menggunakan  pembelajaran dengan  cara  mengumpulkan,  membaca,  dan memahami referensi dengan baik dalam bentuk laporan  penelitian,  jurnal  ilmiah,  artikel diinternet dan lain-lain .
b. Observasi
Metode  ini  menggunakan  pembelajaran dengan  cara  melakukan  wawancara  untuk memperoleh  informasi  tentang  parameter  apa saja yang digunakan sebagai prediksi kelulusan ujian nasional
c. Pengembangan Prototype
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode pengembangan yang banyak digunakan. Metode ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan, mengidentifikasi segala kebutuhan, melakukan  perancangan  kilat  yang  difokuskan pada penyajian aspek yang diperlukan.

## 2.2. Sumber Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan memperoleh data primer dan sekunder. Data primer  diperoleh  dari  data  hasil  ujian Try  Out dan Ujian  Nasional.  Sedangkan  data  sekunder  diperoleh dari  buku,  ebook,  laporan  penelitian,  jurnal  ilmiah dan  lain-lain  sebagainya  untuk  bahan  referensi  dan memperoleh  kajian  teoritis  yang  berkaitan  dengan algoritma K-Nearest Neighbor .
2.3. Pembersihan Data
Pembersihan data dilakukan dengan membersihkan  data  yang  dianggap  sebagai Outlier atau  data  yang  mengandung Noise .  Kriteria  yang dianggap  sebagai Outlier diantaranya  sebagai berikut:
a. Data dengan nilai Try Out bernilai 0 atau null
b. Duplikasi data

## 2.4. Pemilihan Data
Proses pemilihan data dilakukan dengan tujuan memilih  atribut  yang  relevan  pada  data.  Pemilihan atribut  didasari  oleh  hasil  diskusi  dengan  bidang kurikulum  pihak  penyelenggara  pendidikan  yang menghasilkan  beberapa  atribut  (variabel)  uang berpengaruh  pada  kelulusan  ujian  nasional.  Atribut tersebut sebagai berikut:
a. Nilai Try Out pertama Matematika
b. Nilai Try Out pertama Bahasa Indonesia
c. Nilai Try Out pertama Bahasa Inggris
d. Nilai Try Out pertama IPA/IPS ( rata-rata)
e. Nilai Try Out kedua Matematika
f. Nilai Try Out kedua Bahasa Indonesia
g. Nilai Try Out kedua Bahasa Inggris
h. Nilai Try Out kedua IPA/IPS ( rata-rata)
i. Nilai Try Out Keterangan
j. Nilai Try Out Hasil Ujian Nasional

## 2.5. Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  dengan  tujuan merubah  data  kedalam  bentuk  yang  sesuai  dengan algoritma  klasifikasi  yang  digunakan.  Transformasi pada atribut Keterangan menjadi atribut yang bersifat numerikal.

## Tabel 1 : Transformasi Data Atribut Keterangan
Atribut Keterangan Hasil Transformasi LULUS 1 TIDAK 0
Nilai  ujian Try  Out pertama  dan  kedua  juga ditransformasi  menjadi  nilai  yang  sesuai  dengan kebijakan  yang  ada,  yaitu  dengan  merata-rata  kan nilai Try  Out pertama  dan  kedua  seperti  persamaan dibawah ini:
Rata-rata nilai ujian Try Out pertama dan kedua Mean1=(MTK1+BINDO1+BING1+IPA1 atau IPS1)/4 Mean2=(MTK2+BINDO2+BING2+IPA2 atau IPS2)/4
2.6. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor merupakan sebuah metode yang melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat  dengan  objek  tersebut.  Data  pembelajaran diproyeksikan  keruang  berdimensi  banyak,  dimana masing-masing dimensi mempresentasikan fitur dari data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi  bagian-bagian berdasarkan  klasifikasi  data  pembelajaran.  Nilai  K data,  secara  umumnya,  nilai  K  yang  tinggi  akan mengurangi  efek  noise  pada  klasifikasi,  tetapi membuat  batasan  antara  setiap  klasifikasi  menjadi lebih kabur [10].
Langkah-langkah untuk menghitung metode K- Nearest Neighbor antara lain [11] :
a. Menentukan parameter K
b. Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan dieveluasi
c. Mengurutkan jarak yang terbentuk
d. Menentukan jarak terdekat sampai urutan K
e. Memasangkan kelas yang bersesuaian
f. Mencari  jumlah  kelas  dari  tetangga  yang terdekat  dan  tetapkan  kelas  tersebut  sebagai kelas data yang akan dievaluasi
Algoritma K-Nearest Neighbor termasuk algoritma supervised  learning dimana  hasil  dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori. K-Nereast Neighbor menghitung tingkat kemiripan (jarak) suatu kasus  terhadap  kasus  lain  berdasarkan  beberapa atribut yang didefinisikan berdasarka pada pembobotan  tertentu  dan  kemudian  tingkat  (jarak) dari keseluruhan atribut akan dijumlahkan. K-Nearest Neighbor didefinisikan  berdasarkan  persamaan sebagai berikut [5]:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑇, 𝑆)   =   ∑ 𝑓(𝑇 1 , 𝑆 1 ) 𝑊 1 𝑛 𝑖=1
Keterangan : T   : Kasus target / baru S   : Kasus sumber / lama / pembanding
N  : Jumlah atribut dalam setiap kasus
I    : Atribut individu dari 1 sampai n F   : kemiripan atribut i dalam kasus T dan S W : Bobot atribut i

## 2.7. Manhattan Distance
Manhattan Distance digunakan untuk mengambil kasus yang cocok dari basis kasus dengan menghitung  jumlah  bobot  absolut  dari  perbedaan antara kasus yang sekarang dan kasus yang lain dalam basis kasus untuk menghitung bobot yang digunakan sebagai berikut:
𝐷 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑊 𝑘 |𝑋 𝑖𝑘 − 𝐶 𝑗𝑘 |
Dimana diketahui 𝐷 𝑖𝑗 adalah jarak antara kasus ith dan jth dengan parameternya. W mempresentasikan jumlah dari bobot. X adalah kasus yang  baru  dikurangi  dengan  C  yaitu history (kasus ada  dalam Case  Base ). Manhattan  distance adalah pengukuran similiarity / kemiripan yang paling cocok untuk approval  project yang  mempresentasikan kasus  yang  relevan  dengan  angka  yang  natural  atau dengan  data  yang  bersifat kuantitative dan menganalisa  data[5].  Data  hasil  prediksi  kelulusan akan  memiliki  acuan  utnuk  pengambilan  keputusan menjadi lebih akurat.
2.8. Selection Sorting Selection  Sorting adalah  metode  pengukuran yang membandingkan elemen yang sekarang dengan
elemen  berikutnya  sampai  ke  elemen  yang  terakhir. Jike  ditemukan  elemen  lain  yang  lebih  kecil  dari elemen sekarang maka dicatat posisinya dan langsung ditukar,  perbandingan  dilakukan  terus  menerus sampai  tidak  ada  lagi  pertukaran  [9].  Bila  diketahui data awal berupa 44, 55, 12, 42, 94, 18, 6, 67, maka langkah  pengurutan  dengan  metode selection sorting [12].
Gambar 1 : Langkah Pengurutan Selection Sorting

## 2.9. Majority Voting
Metode  pelabelan  data  yang  selama  ini digunakan adalah menggunakan seorang pakar untuk melakukan pelabelan. Hal  ini tentu sangat sulit atau bahkan  tidak  mungkin  dilakukan  untuk dataset berukuran  besar  yang  membutuhkan  lebih  banyak pakar.  Salah  satu  teknik  pelabelan  data  adalah Majority  Voting. Metode  ini  menggunakan  konsep pengambilan keputusan hasil vote yang diperoleh dari jumlah terbesar dari masing-masing pilihan vote yang ada. Metode ini menggunakan rumus sebagai beriktu (asusmsi menggunakan 3 pelabelan)[1] :
C(X) = mode {h1(X), h2(X), h3(X),......}
Keterangan : C(X)   : class/label X H1(X) : hasil vote pelabel 1
H2(X) : hasil vote pelabel 2
H3(X) : hasil vote pelabel 3

## 2.10. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  salah  satu  alat  ukur berbentuk  matrix  2x2  yang  digunakan  untuk mendapatkan  jumlah  ketepatan  klasifikasi dataset terhadap  kelas  lulus  dan  tidak  lulus  pada  algoritma yang  di  pakai  [4].  Contoh  tabel Confusion  Matrix dimana jika dataset hanya terdiri dari dua kelas, kelas yang satu dianggap sebagai positif dan yang lainnya negatif [6].
Tabel 2: Model Confusion Matrix [11]
True positives adalah jumlah record positif yang diklasifikasi  sebgai  positif, false  positves adalah
jumlah  record  negatif  yang  diklasifikasi  sebagai positif, false  negatives adalah  record  positif  yang diklasifikasi  sebagai  negatif, true  negatives adalah record negatif  yang diklasifikasikan sebagai  negatif. Kemudian dari hal tersebut dapat diperoleh beberapa pengukuran evaluasi diantaranya accuracy, precision, dan recall (sensitivity) [5] sebagai berikut:
Accuracy = TP+TN TP+FP+TN+FN
Precision = TP TP+FP Recall = TP TP+FN
Keterangan : TP = true positives FP = false positives TN = true negatives FN = false negatives
Accuracy adalah jumlah data yang diklasifikasikan  dengan  benar. Recall berhubungan dengan  kemampuan  sistem  untuk  memanggil dokumen relevan dengan query . Sedangkan precision berkaitan  dengan  kemampuan  sistem  untuk  tidak memanggil  dokumen  yang  tidak  relevan  dengan kebutuhan user [3].

## 2.11. Proses Prediksi dan Klasifikasi
Tabel 3 : Dataset Model
Tabel 4 : Dataset Uji
Langkah-langkah  yang  dilakukan  saat  proses prediksi dan klasifikasi:
a. Menentukan nilai K, sebagai parameter tetangga terdekat,  pada  ilustrasi  ini  menggunakan  nilai K=3
b. Transformasi  data,  merata-rata  nilai  ujian Try Out pertama dan kedua, serta mengubah atribut keterangan
c. Menghitung jarak dengan Manhattan Distance
d. Mengurutkan  hasil  perhitungan  secara  ASC dengan Selection Sorting
e. Melakukan voting terhadap data untuk menentukan  target  kelasnya  dengan Majority Voting .
Melakukan  Transformasi  data  pada dataset  model dan dataset uji.
Tabel 5 : Transformasi Dataset Model.
Tabel 6 : Transformasi Dataset Uji
Menghitung  jarak  dengan Manhattan  Distance, dimana  kasus  baru  dengan  kasus  lama 𝐷 𝑖𝑗 = ∑ 𝑊 𝑘 |𝑋 𝑖𝑘 − 𝐶 𝑗𝑘 | .
Matrix baris pertama kolom pertama |72,75-70,5| + |68,75-68,75| + |1-1| = 2,5 Matrix baris pertama kolom kedua |75,5-70,5| + |59,25-68,75| + |1-1| = 15,75 Matrix baris pertama kolom ketiga
|80,5-70,5| + |76-68,75| + |1-1| = 17,5
Matrix baris pertama kolom keempat |68,5-70,5| + |57,5-68,75| + |1-1| = 14,5
Matrix baris pertama kolom kelima
|62,5-70,5| + |54,5-68,75| + |1-1| = 22,75
Matrix baris pertama kolom ketujuh |38,25-70,5| + |57-68,75| + |1-1| = 44,75
Mengurutkan  hasil  perhitungan  tersebut  secara ascending dengan metode selection sorting . (1) 2,5 LULUS (2) 14,5 TIDAK (3) 15,75 TIDAK (4) 17,5 LULUS (5) 22,75 TIDAK (6) 44,75 TIDAK
Memilih 3 data terdekat sesuai dengan nilai tetangga terdekat  yaitu  K=3  dengan majority  voting untuk menentukan target kelas dataset uji .
(1) 2,5 LULUS (2) 14,5 TIDAK (3) 15,75 TIDAK
Jumlah target kelas LULUS = 1 Jumlah target kelas TIDAK = 2 Dari  hasil  target  kelas  diatas  dapat  disimpulkan dataset uji tersebut memiliki hasil TIDAK.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Tampilan Layar Menu Dataset
Tampilan  dari  menu Dataset digunakan  untuk meng- import dataset  kedalam  basis  data  untuk digunakan sebagai dataset uji dan dataset model pada
proses  prediksi  dan  klasifiasi.  Tampilan  layar  menu dataset sebagai berikut :
Gambar 2 : Tampilan Layar Menu Dataset

## 3.2. Tampilan Layar Menu Evaluasi
Tampilan  menu  Evaluasi  berfungsi  untuk memilih  dataset  yang  mana  saja  untuk  dilakukan proses  pengujian.  Tampilan  Layar  Menu  Evaluasi sebagai berikut:
Gambar 3 : Tampilan Layar Menu Evaluasi

## 3.3. Tampilan Layar Menu Klasifikasi
Tampilan  menu  Klasifikasi  berfungsi  untuk melakukan  proses  prediksi  dan  klasifikasi  pada dataset  yang  ingin  diketahui  hasil  dari  prediksi kelulusan  ujian  nasionalnya.  Tampilan  layar  menu klasifikasi sebagai berikut:
Gambar 4 : Tampilan Layar Menu Klasifikasi

## 3.4. Hasil Uji Coba
Pada  pengujian  ini  dilakukan  2  macam pengujian untuk mengetahui kinerja sistem berdasarkan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dalam memprediksi  kelulusan  ujian nasional  (UN). Pengujian  yang  dilakukan  ada  2  jenis,  yaitu multi
testing dan single  testing. Kedua  pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  K  terbaik  dalam melakukan  proses  klasifikasi.  Pada  proses  multi testing  menggunakan  2  parameter  K=9  dan  K=13. Sedangkan  pada  single  testing    menggunakan parameter K=9.
a. Pengujian Multi Testing dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2013/2014,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2015/2016.
Tabel 7: Tabel Pengujian Multi Testing Pertama IPA
Tabel 8: Tabel Pengujian Multi Testing Pertama IPS
dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2014/2015,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2013/2014  dan 2015/2016.
Tabel 9: Tabel Pengujian Multi Testing Kedua IPA
Tabel 10: Tabel Pengujian Multi Testing Kedua IPS
dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2015/2016,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2013/2014.
Tabel 11: Tabel Pengujian Multi Testing Ketiga IPA
Tabel 12: Tabel Pengujian Multi Testing Ketiga IPS
Dari  ketiga  pengujian multi  testing diatas, didapatkan parameter nilai K terbaik adalah K=13.
Tabel 13: Tabel Pengujian Multi Testing IPA
Dari  ketiga  pengujian multi  testing diatas, didapatkan parameter nilai K terbaik adalah K=9.
Tabel 14: Tabel Pengujian Multi Testing IPS
b. Pengujian Single Testing
dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2013/2014,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2015/2016.
Gambar 5: Pengujian Single Testing Pertama IPA
Gambar 6: Pengujian Single Testing Pertama IPS
dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2014/2015,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2013/2014  dan 2015/2016
Gambar 7: Pengujian Single Testing Kedua IPA
Gambar 8: Pengujian Single Testing Kedua IPS
dataset  uji  adalah  tahun  ajaran  2015/2016,  dan dataset  model  adalah  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2013/2014
Gambar 9: Pengujian Single Testing Ketiga IPA
Gambar 10: Pengujian Single Testing Ketiga IPS

## 4. KESIMPULAN
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan,  pembuatan,  analisa program  dan  serangkaian  uji  coba  dari  sistem  ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: a. Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  metode pengukuran  jarak Manhattan  Distance dapat diimplementasikan  kedalam  proses  prediksi peluang kelulusan ujian nasional
b. Waktu proses tergantung jumlah data dan memori ram komputer
c. Semakin  besar  jumlah  data  akan  mempengaruhi tingkat akurasi

## 4.2. Saran
Berikut adalah saran  yang penulis  berikan untuk pengembangan sistem dimasa depan:
a. Menggunakan  algortima  atau  metode  lain  untuk mengembangkan  sistem  untuk  prediksi  peluang kelulusan ujian nasional.
b. Dalam  mencari  nilai  K  terbaik  dapat  dilakukan secara otomatis tanpa harus manual kembali.
c. Proses dari mulai dataset, evalusi, klasifikasi, dan backup  untuk  jurusan  IPA  dan  IPS  dapat disatukan.
d. Mengganti  bahasa  pemrograman  java  desktop menjadi berbasis web.
e. Melakukan prediksi untuk bidang lainnya.
f. Dengan  sistem  prediksi  diharapkan  dunia pendidikan diindonesia menjadi lebih baik lagi.
g. Dapat  memprediksi  per-mata  pelajaran  ujian nasional.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  R.  C et  al. ,  “Implementasi  Sistem  Crowdsourced Labelling Berbasis Web dengan Metode Weighted Majority Voting,” vol. VI, no. 2, pp. 76–82, 2015.
[2] Bhatia, M., Vandana., 2010. Survey of nearest neighbor techniques.  International  Journal  of  Computer Science and Information Security 8, 1947-5500.
[3] Hasugian, J. & Utara, U.S., 2006. Penggunaan Bahasa Alamiah  dan  Kosa  Kata  Terkendali  dalam  Sistem Temu  Balik  Informasi  Berbasis  Teks  Jonner Hasugian  Departemen  Studi  Perpustakaan  dan Informasi. , 2(2).
[4] Kunang, Y.N. et al., 2013. IMPLEMENTASI TEKNIK DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT  KELULUSAN  MAHASISWA  PADA UNIVERSITAS  BINA.  ,  2013(semnasIF),  pp.56– 63.
[5]  Latifah,  K.,  Kombinasi  Algorithma  K-NN  dan Manhattan Distance untuk Menentukan Pemenang Lelang. , pp.49–58.
[6]  Leidiyana,  H.,  2013.  Penerapan  algoritma  k-nearest neighbor untuk penentuan resiko kredit kepemilikan bermotor., 1(1), pp.65-76 .
[7] Moradian, M., Baraani, A., 2009. K-Nearest Neighbor
Based Association Algorithm . Journal of
Theoretical and Applied Information Technology
6, 123 – 129.
[8]  Nabil  El-Sawalhi  ,  David  Eaton  ,  Rifat  Rustom  ; Contractor  pre-qualification  model:  State-of-the- art; International Journal of Project Management 25 (2007) 465–474., Science Direct 2007.
[9] Rahayuningsih, P.A., 2016. Analisa Perbandingan Kompleksitas  Algoritma  Pengurutan  Nilai (Sorting). , 4.
[10]  Sumarlin,(2015).  Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan
Klasifikasi Penerima Beasiswa dan BBM
[11]  Syaliman,  K.U.,  2017.  Pembentukan  Prototype  Data Dengan Metode K-Means Untuk Klasifikasi dalam Metode  K-  Nearest  Neighbor (  K-NN ). , pp.185– 190.
[12]  Siswa,  P.  et  al.,  2015.  IMPLEMENTASI  METODE SELECTION  SORT  UNTUK  MENENTUKAN NILAI. , 11(1).