Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN METODE PENGUKUR JARAK EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN UN BERDASARKAN NILAI TRYOUT BERBASIS JAVA DESKTOP
PADA SMK PRIMA UNGGUL
Makhdum Rosadi 1 , Dr. M. Syafrullah, M.Kom, M.Sc 2
1 Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail: 1311503047@student.budiluhur.ac.id 1 , mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id 2

## Abstrak
Perkembangan teknologi dan informasi yang begitu pesat seperti saat ini, komputer dibekali berbagai kemampuan canggih  untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia  yang  pada  umumnya  masih  menggunakan  tenaga manusia/manual.  Prediksi  suatu  kasus  salah  satunya  dengan  menerapkan  ilmu  algoritma  K-Nearest  Neighbor dengan  metode  klasifikasi  dan  evaluasi.  Faktor  untuk  menentukan  kualitas  pendidikan  tinggi  salah  satunya berdasarkan  kemampuan  siswa  untuk  menyelesaikan  pendidikan  dengan  nilai  yang  memuaskan.  SMK  Prima Unggul merupakan salah satu Sekolah Menengah Kejuruan Swasta yang ada di Kota Tangerang Selatan, pihak sekolah  mengadakan  ujian  tryout  sebanyak  dua  (2)  kali  untuk  melakukan  persiapan  menjelang  ujian  nasional (UN) sebagai langkah untuk para siswa dalam mempersiapkan kematangan materi menjelang UN. Mata pelajaran yang  diujikan  pada  semua  jurusan,  antara  lain,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika,  Ilmu Pengetahuan  Sosial.  Pihak  sekolah  menjadikan  ujian  tryout  sebagai  tolak  ukur  nilai  para  siswanya  untuk memprediksi kelulusan ujian nasional. Nilai tryout sekolah memiliki standar kelulusan masing-masing pada tiap mata  pelajaran  yang  diujikan,  siswa  yang  salah  satu  nilai  tryoutnya  mendapat  nilai  dibawah  standar,  maka diprediksi  tidak  lulus  UN.  Prediksi  nilai  UN  masih  dilakukan  pihak  sekolah  menggunakan  cara  manual menggunakan Microsoft excel, yaitu dengan mengumpulkan semua nilai tryout para siswa dan menjumlah seluruh nilai  tersebut  yang  memerlukan  waktu  hingga  4-5  hari  untuk  memprediksi  kelulusan  UN.  Berdasarkan  hal tersebut, maka pelaksanaan prediksi nilai UN siswa menjadi kurang efesien dan efektif mengingat rata-rata siswa disekolah SMK Prima Unggul yang melaksanakan UN tiap tahunnya mencapai 100 siswa/lebih. Menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan metode pengukuran jarak Euclidean Distance untuk mengklasifikasi siswa ke dalam dua hasil  kelulusan  yaitu Lulus dan Tidak dengan atribut yang mempengaruhinya, antara lain,  nilai tryout  seluruh  mata pelajaran, dan hasil  tryout tiap siswa. Siswa selama 3 tahun terakhir berjumlah 382 data, rata-rata akurasi yang diperoleh oleh sistem 80,00 %. Nilai K yang memiliki tingkat akurasi terbesar pada setiap pengujiannya adalah K=5, yaitu sebesar 100% dengan nilai presisi 100% dan tingkat sensitivitas sistem (Recall) sebesar 100%. SMK Prima Unggul Kota Tangerang Selatan dengan baik dan cepat dibandingkan dengan proses penentuan  hasil  prediksi  ujian  nasional  menggunakan  nilai  ujian  tryout  yang  dilakukan  secara  manual menggunakan Microsoft excel.
Kata kunci: Euclidean Distance , Evaluasi K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, UN, tryout , prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  komunikasi yang  begitu  pesat,  komputer  mempunyai berbagai fitur yang canggih untuk mempermudah  pekerjaan  manusia  yang  pada umumnya masih menggunakan tenaga manusia.
Perkembangan  teknologi  diera  globalisasi  ini dapat memungkinan sebagian pekerjaan manusia  dapat  digantikan  oleh  komputer  yang tentunya disesuaikan dengan kebutuhan manusia.
Sistem yang dibuat oleh manusia bertujuan untuk meningkatkan produktivitas, meringankan pekerjaan manusia dan menghemat waktu dalam menjalankan  pekerjaan  yang  membutuhkan waktu  yang  lebih  lama.  Sekolah  SMK  Prima Unggul  adalah  salah  satu  sekolah  menengah kejuruan.  Sekolah  SMK  Prima  Unggul  adalah salah  satu  sekolah  menengah  kejuruan  di Provinsi  Banten  yang  sudah  menerapkan
Kurikulum 2013
ini dalam sistem
pendidikannya.  Sekolah  SMK  Prima  Unggul setiap  tahunnya  menyelenggarakan  2  kali  ujian TryOut untuk  siswa/i  yang  akan  menghadapi Ujian Nasional. Berdasarkan hasil ujian TryOut pihak  sekolah  menentukan  prediksi  Lulus  atau Tidak siswa/i dalam Ujian Nasional berdasarhan nilai ujian TryOut yang pernah dicapai tersebut.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Kecerdasan Tiruan
Kecerdasan  tiruan  adalah  merupakan  sub bagian  dari  sebuah  ilmu  komputer  yang merupakan  dalam  suatu teknik perangkat  lunak yang  berjalan  dipemrogramannya  dengan  cara menyatakan  sebuah  data,  pemrosesan  data tersebut,  dan  penyelesaian  masalahnya  adalah sebagai berikut  kegiatan yang dapat dikerjakan dalam suatu kecerdasan tiruan tersebut.
2.2. Atribut
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
Menurut Gorunescu  (2011),  menyatakan bahwa  pada  umumnya  atribut  ini  kita  dapat dibagi menjadi dua buah jenis, yaitu tipe atribut numerikal  (kuantitatif)  dan  juga  tipe  atirbut kategorikal (kualitatif) ini.

## 2.3. Algoritma K-Neirest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest Neighbor ialah salah satu algoritma ini klasifikasi yang cukup sangat populer.  Algoritma  klasifikasi  ini  masuk kedalam  algoritma instance-based  classifier yang  dimana  proses  tersebut    diklasifikasi dengan  baru  hanya  akan  dilakukan  ketika  ada objek yang ingin kita ketahui kelasnya, sehingga algoritma  ini  tidak  dapat  membangun  suatu model  dari  data  pelatihan  melainkan  data pelatihan  itu  sendiri  dan  sedangkan  yang merepresentasikan  suatu knowledge dari  model klasifikasi tersebut.
Objek baru ini yang ingin kita ketahui label kelasnya tersebut akan diukur tingkat kedekatannya dengan menggunakan data pelatihan,  dimana  nilai “ K”  ini  adalah merupakan parameter jumlah tetangga atau data pelatihan terdekat yang akan dilibatkan dan juga mempunyai pengaruh besar terhadap penentuan label kelas objek ini baru tersebut (Indriyanto et al.,  2014).  Kelas  pada  tetangga  terdekat  yang hanya  memiliki  sejumlah  terbanyak  akan dianggap  sebagai  kelas  yang  hasil  klasifikasi objek baru tersebut. Persamaan untuk mengukur kedekatan  antara objek  baru  dengan  objek  data pelatihan  yang  dapat  digunakan  pada  suatu algoritma K-Nearest Neighbor menurut Indriyanto et al. (2014) dan Sillueta (2016).
Alur  kerja  dari  algoritma K-Nearest Neighbor menurut  Sukma  et  al.  (2014)  ialah sebagai berikut:
a. Tentukan  nilai  K  ini    sebagai  parameter ketetanggan terdekat tersebut .
b. Hitung  sebuah  jarak antara query instance dan semua data pelatihan.
c. Urutkan  data  berdasarkan  jarak  yang terkecil.
d. Tentukan sebuah label kelas query instance berdasarkan  label  mayoritas pada  K objek data dan dilatih terdekatnya.
Algoritma K-Nearest  Neighbor dapat diilustrasikan pada gambar di bawah ini terdapat beberapa  contoh  kasus  ketetanggan  terdekat objek  baru  dengan  objek  lain  yang  sudah diketahui  kelasnya.,  contoh,  berdasarkan  3 ketetanggan  terdekat  pada  gambar  didapati  dua buah  kelas  yang  telah  terklasifikasi  (data pelatihan),  kelas  lingkaran  dan  kelas  persegi, saat  ada  objek  baru  yang  ingin  diketahui kelasnya  maka  objek  tersebut  akan  mengukur kedekatannya  dengan  semua  objek  yang  telah diketahui  kelasnya,  dan  selanjutnya  akan
mengambil  sejumlah 3 objek  yang paling  besar tingkat kedekatannya dengan objek. Kelas yang paling mendominasi di ruang lingkup ketetanggan  tersebut  akan  menjadi  kelas  objek tersebut , berdasarkan  buku  Wu  et  al.  (2008) terdapat  beberapa hal  yang  menjadi  isu penting dalam  pengaruhnya  terhadap  kinerja  dari algoritma K-Nearest  Neighbor ini  diantaranya yaitu  pemilihan  nilai  K  sebagai  parameter ketetanggan terdekat, apabila nilai K terlalu kecil hasil  klasifikasi  akan  rentan  terhadap noise , namun  apabila  nilai  K  juga  terlalu  besar  maka suatu  ketetanggaan  terdekat  dapat  mencakup kriteria atau atribut yang harusnya dimiliki kelas lain. Kemudian isu lainnya adalah pendekatan K- Nearest Neighbor yang memberikan label kelas dengan  menentukan  dari  hasil  voting  yang terbanyak,  hal  ini  memungkinkan  tetangga terdekat yang menentukan kelas objek memiliki variasi jarak yang berbeda.
Gambar 1 Ilustrasi Cara Kerja Algoritma K-Neirest Neighbor ( Gorunescu 2011 )

## 2.4. Euclidean Distance
Euclidean Distance adalah fungsi heuristic Tetapi  sebelum  mendapatkan  hasil  kedua  titik harus  di  representasikan  ke  dalam  koordinat  2 dimensi (x, y). Dua buah titik p1 = (x1, y1) dan p2 = (x2, y2) menjadi persamaan berikut (rumus Euclidean )
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
Gambar 2 Euclidean Distance

## 2.5. Confusion Matrix
Proses  klasifikasi  yang  diharapkan  dapat kita menentukan semua kelas data input dengan benar,  namun  tidak  dapat  kita  pungkiri  bahwa sebuah  kinerja  suatu  system  ini    tidak  dapat seratus  persen  benar,  sehingga  perlu  adanya salah satu metode untuk mengukur sebuah unjuk kerja  algoritma  klasifikasi  tersebut  (Lukman  & Labellapansa, 2015). Confusion Matrix
memberikan data nilai kinerja model klasifikasi ini  berdasarkan  perhitungan  suatu  objek  yang diklasifikasikan dengan benar dan objek ini yang akan diklasifikasi, yang mana hasil perhitungan ini  ditabulasikan  kedalam  sebuah  tabel,  seperti yang digambarkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix ( Han et al,.2013 )
Keterangan: a. P ( Positive ):  Pada jumlah kelas yang positif ( YES )
b. N ( Negative ): Pada jumlah kelas yang negatif ( NO )
c. TP ( True Positive ): Pada jumlah tupel positif yang terklasifikasi dengan benar
d. TN  ( True  Negative ):  Jumlah  tupel  negatif yang terklasifikasi dengan benar
e. FP ( False Positive ): Pada jumlah tupel positif yang terklasifikasi dengan tidak benar
f. FN  ( False  Negative ):  Pada  jumlah  tupel negative  yang  terklasifikasi  dengan  tidak benar
Berdasarkan Matrix tersebut dapat diperoleh beberapa pengukuran evaluasi diantaranya accuracy , recall ( sensitivity ),  dan precision ,  untuk  menghitung  nilai accuracy digunakan persamaan (2.1), nilai recall menggunakan  persamaan  (2.2),  dan  nilai precision pada persamaan (2.3)
Accuracy  =  TP+TN (2.1) TP+FP+TN+FN Recall = TP (2.2) TP+FN Precision = TP (2.3) TP+FP
Accuracy  merupakan  persentase  dari dataset tes  yang  akan  diklasifikasikan  dengan benar  oleh classifier ,  sedangkan  menurut  dari hasugian  (2014) recall berhubungan  dengan sebuah  rasio  kemampuan classifier dalam memperoleh data kelas yang relevan dan benar, dan Precision adalah  ukuran  suatu  tingkat ketepatan classifier untuk kita tidak mengklasifikasikan  kelas  kedalam  suatu  kelas yang kita tidak tepat atau salah.

## 2.6. Proses Data Mining
Dalam data  mining ini  terdapat  sebuah proses  dan  tahapan  berikut,  menurut  Prasetyo (2012)  dalam  Lukman  &  Labellapansa  (2015) dipaparkan  tahapan-tahapan  ini  yang  akan setidaknya  harus  dilalui  terhadap  sebuah  data yang  ingin  kita  digali  pengetahuannya  dari sebuah gudang data, proses tersebut  ini  melalui diantaranya adalah:
A. Pattern  evaluation merupakan  tahapan dimana pola atau model yang terbentuk dianalisis  serta  dievaluasi.  Dimana model  yang  memiliki  tingkat  akurasi yang  baik  dan  paling  mewakili pengetahuan adalah model yang dipilih untuk nantinya digunakan lebih lanjut.
B. Knowledge  presentation adalah  teknik penyajian  atau  visualisasi  pengetahuan yang telah diperoleh dari proses mining data kepada pengguna.
3. Analisa Dan Perancangan Program 3.1. Permasalahan  dan  Strategi  Pemecahan Masalah
3.1.1. Analisa Masalah
SMK  Prima  Unggul  adalah  salah satu sekolah menengah kejuruan di Pondok Aren  Provinsi  Banten  yang  baru  saja menerapkan Kurikulum 2013 dalam sistem pendidikannya. Dalam kurikulum ini Ujian Nasional (UN) memang sudah bukan acuan utama untuk kelulusan siswa/i  SMK Prima Unggul, namun Ujian Nasional (UN) masih dijadikan  acuan  untuk  mempetahankan akreditasi  berdasarkan  jumlah  dan  nilai kelulusan ujian nasional. Dari nilai TryOut tersebut sekolah menentukan siswa/i mana yang mempunyai peluang besar untuk lulus pada  Ujian  Nasional.  Namun  dalam penentuannya pihak sekolah masih memakai  cara  manual  menggunakan Microsoft Exel sehingga kurang efektif dan efisien.  Oleh  karena  itu  pihak  sekolah membutuhkan  sistem  untuk  melakukan prediksi  Lulus  atau  Tidak  Siswa/i  dengan teknik  klasifikasi.  Pengklasifikasian  ini dilakukan
berdasarkan parameter- Predicted class Total YES NO Actuall Class YES TP FN P NO FP TN N Total P’ N’ P+N
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
parameter yang
mendefinisikan
kemampuan akademik dari siswa/i tersebut.
3.1.2. Strategi Pemecahan Masalah
Permasalahan yang telah dijelaskan yang ada di atas dapat kita atasi dengan cara menggunakan sistem yang mampu memprediksi  kelulusan  Ujian  Nasional (UN)  dengan  mengklasifikasikan  siswa yang  ada  dengan  mengimplementasikan algoritma K-Nearest  Neighbor sebagai metode  klasifikasinya  dan Euclidean Distance sebagai  pencarian  terdekatnya.
Dalam kasus  ini penggunaan algoritma K- Nearest Neighbor dengan metode klasifikasi menggunakan pencarian terdekat Euclidean  Distance dianggap mampu  menyelesaikan  masalah  yang  ada di  SMK  Prima  Unggul.  Pola  atau  model yang  terdapat  dari  data  nilai TryOut selanjutnya  akan  diolah  oleh  algoritma K- Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan  data  baru  (data  yang belum  diketahui  target class -nya)  dengan melakukan  perhitungan  kedekatan  jarak antara  data  baru  tersebut  dengan  semua data  yang  membentuk  suatu  pola  prediksi (data  yang  sudah  diketahui  target class - nya). Kedekatan inilah yang akan mengindikasikan target class dari data baru tersebut.  Dengan  diterapkannya  algoritma K-Nearest  Neighbor ini  diharapkan  dapat membantu  sekolah  untuk  memprediksi siswa/i  dapat  lulus  Ujian  Nasional  (UN) dengan baik.

## 3.2. Skema Proses Keseluruhan Aplikasi
Aplikasi  yang  telah  dibuat  oleh  penulis adalah aplikasi yang berbasis desktop, yang telah dikembangkan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Java. Data Mining ini merupakan proses  pengolahan  data  dari  data  yang  telah dimiliki seblumnya sehingga dapat kita gunakan untuk sebuah hasil prediksi. Proses keseluruhan aplikasi ini dapat diuraikan sebagai berikut:
a. User akan    meng- import yang  berada  di dataset  yang  berupa file  spreadsheet berekstensi  *.xls  atau  *.xlsx  ke database yang melalui menu dataset , file dataset ini akan dijadikan sebuah model pembelajaran algoritma K-Nearest Neighbor.
b. User  akan melakukan  evaluasi  atau pengujian  dengan  sebuah  menu  evaluasi dengan data berdasarkan dataset ini .
c. Memilih metode pengujian, metode dibagi menjadi dua yakni Single Testing dan Multi Testing
d. Meng- input data nilai K, untuk membandingkan  suatu  tetangga  terdekat pada sebuah parameter
e. Setelah user meng- input nilai  K,  sistem akan  melakukan  proses  pembelajaran  dan proses  pengkalisifikasian  terhadap  dataset dan  akan  menghasilkan  hasil  evaluasi dengan metode Confusion Matrix
f. Setelah  mendapatkan  nilai  K terbaik, user ini harus dapat melakukan proses pengklasifikasian pada suatu menu klasifikasi untuk menentukan suatu prediksi kelulusan ujian nasional siswa
g. Dan juga untuk melakukan suatu proses ini akan diklasifikasi user terlebih dahulu dan harus  memilih  suatu file spreadsheet yang data ini akan berisi data siswa yang belum dan  jika  ingin  diketahui  kelulusan  ujian nasionalnya
h. Kemudian user akan meng -input nilai  K sebagai  pembanding  tetangga  terdekat parameter tersebut
i. Setelah  meng -input nilai  K,  system  akan melakukan  proses  klasifikasi  terhadap model yang tersimpan dibasis data
j. Lalu ketika proses telah selesai, data dapat disimpan  dalam  bentuk file  spreadsheet
untuk digunakan kembali sebagai pertimbangan selanjutnya
k. Skema proses keseluruhan aplikasi tersebut dapat kita lihat pada suatu gambar 3 berikut di bawah ini:

## Gambar 3 Skema Keseluruhan Proses Aplikasi

## 3.3. Analisa Perangkat
Pada  tahap  analisa  kebutuhan  perangkat dilakukan data pengumpulan kebutuhan- kebutuhan dari semua elemen  sistem perangkat yang  kita  akan    gunakan  dalam  pembuatan program  ini.  Adapun  perangkat  keras  dan
DATA SET DATA SET TRAINING EVALUASI MODEL IMPORT BASIS DATA PROSES DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR KLASIFIKASI DATA SET UJI NILAI K TERBAIK CONFUSION MATRIX PROSES PREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL HASIL KLASIFIKASI USER
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
perangkat  lunak  yang  kita  gunakan  antara  lain adalah sebagai berikut:

## a. Perangkat Keras
Perangkat  keras  computer  ini  yang digunakan  ke  dalam  mengembangkan sistem  ini  terdiri  dari  satu  buah  laptop dengan spesifikasi sebagai berikut ini:
1) Processor :  AMD  Radeon  R2
Graphics ~(1,4Ghz) 2) Memory
: 16GB DDR3L
3) RAM
: 2048MB
b. Perangkat Lunak ( Software ) Perangkat  lunak  yang  akan  digunakan ini  adalah  untuk  mengembangkan  system dengan  sebagai berikut:
1) OS : Windows 7 Ultimate (64-bit)
2) IDE : NetBeans IDE 8.2
3) Java  Platform:  JSE  Development  Kit (JDK 8u102-windows x64).
4) Database : SQLite Studio
5) Library : Apache POI 3.14, JCalendar 1.4, JFreeChart 1.01
4. Implementasi Dan Uji Coba Program a. Tampilan Form Menu Utama
Menu  Utama  adalah  suatu  tampilan layar  yang  dapat  mentampilkan  pertama kali  kepada user .  Tampilan  layar  ini terdapat  beberapa  suatu  menu, antara lain, menu data yang didalamnya terdapat menu dataset yang berfungsi untuk meng- import data  yang  akan  dijadikan dataset uji  dan dataset model  ke  dalam database ,  menu proccess yang  didalam  nya  berisi  menu evaluasi dan klasifikasi, evaluasi berfungsi untuk pengujian dan mencari parameter (k) terbaik  pada dataset uji,  menu  klasifikasi berfungsi  untuk  mengklasifikasi  data kelulusan ujian nasional siswa berdasarkan nilai  ujian TryOut ,  menu about yang didalam nya berisi menu author berfungsi untuk  mengetahui  informasi  dari  penulis dan  menu option yang  didalamnya  ada menu exit berfungsi  untuk  keluar  dari sistem  ini.  Tampilan  layar form menu utama dapat dilihat pada (gambar 4) berikut ini:
Gambar 4. Tampilan Form Menu Utama
b. Tampilan Form Dataset
Tampilan Form  Dataset ini  akan muncul saat tombol menu data tersebut memilih  suatu  menu dataset Menu Utama.  Pada  fungsi form ini  adalah suatu database dan  akan  digunakan sebagai dataset uji dan dataset model pada  proses  ini  akan  diprediksi  dan klasifikasi  kelulusan  ujian  nasional berdasarkan  suatu  nilai  ujian TryOut . Tampilan  layar form dataset yang bisa kita lihat pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Tampilan Form Dataset
c. Tampilan Form Evaluasi Tampilan layar form evaluasi ini akan dimuncul  pada  saat  tombol  menu process yang  telah  dipilih. Form ini memiliki  dua tab yaitu tab  Dataset Pengujian dan Hasil  Evaluasi . Form Tab  Dataset Pengujian  berfungsi untuk  memilih dataset mana  saja yang akan dilakukan proses pengujian.  Didalam tab dataset
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
pengujian  ada dataset model  dan dataset uji  yang  berguna  untuk melakukan  pencarian  nilai  K  terbaik dalam sistem ini  dengan  cara membandingkan dataset model dengan dataset uji.  Tampilan  Layar Form Evaluasi Tab Dataset Pengujian ditunjukan  pada  (gambar  5)  berikut ini:
Gambar 6. Tampilan Form Evaluasi Tab
d. Tampilan Form Author Tampilan  layar form author akan menampilkan form berisi  data  dari penulis seperti nama nim fakultas dan lainnya.  Tampilan  layar form author dapat dilihat pada (gambar 7) berikut ini:
Gambar 7 Tampilan Layar Form Author 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka dapat simpulkan bahwa: a. Menggunakan Algoritma K- Nearest  Neighbor menggunakan metode  evaluasi  dan  klasifikasi dengan pengukuran jarak Euclidean Distance dapat diimplementasikan  melalui  proses prediksi  untuk  Kelulusan  Ujian Nasional b. Nilai akurasi pada suatu pengujian ini  akan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor dengan pengukur jarak Euclidean distance berdasarkan jumlah uji ini sebanyak 2 (dua) kali dengan total 382 data selama 3 (tiga) angkatan,
didapat  nilai  K=5  dengan  nilai akurasi  terbesar  96,96%  ,  nilai presisi  88,57%  dan  nilai recall 100% pada data tahun 2014-2015
c. Waktu  yang  dibutuhkan  dalam proses  prediksi  kululusan  siswa terbilang  cukup  cepat  apabila dibandingkan dengan proses sebelumnya yang memakan waktu hingga 4-5 hari

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Abdelmoula,  A.  K.  2015.  Bank  Credit  Risk Analysis with K-Nearest-Neighbor Classifier : Case  of  Tunisian  Banks.  Accounting  and Mangement  Information  Systems,  14(1),  79– 106.
[2] Sasmita, A, S., Z, A., & A, Y. 2013. Penerapan Decision  Tree  Untuk  Penentuan  Pola  Data
Penerimaan Mahasiswa Baru. Jurnal Penelitian Sitritika, 7. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.0
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Pengukur  Jarak Euclidean Distance Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Un  Berdasarkan  Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Prima Unggul
[3]  Banjarbaru,  S.  M.  A.  P.  2016.  PENERAPAN
METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION ( LVQ ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI, 4(1), 11–20.
[4] Hasugian, J. 2006. Penggunaan Bahasa Alamiah Dan  Kosa  Kata  Terkontrol  Dalam  Sistem Temu  Kembali  Informasi  Berbasis  Teks. Jurnal  Studi  Perpustakaan  Dan  Informasi,
2(2), 1–10.