## Volume 6
Juli No 2 2023

## Model Prediksi Keketatan Lolos SNMPTN Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Ikriya Hanum 1 , Yus Sholva 2 , Helen Sastypratiwi 3 , Fauzan Asrin 4
Fakultas Teknik, Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura ikriya.hanum@student.untan.ad.id

## Abstrak
Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SNMPTN)  adalah  pola  penerimaan melalui  penelusuran  kemampuan  dan  prestasi  akademik  sebagai  sistem  seleksi  nasional. Siswa  dapat  membandingkan  prestasi  dengan  peserta  pada  tahun-tahun  sebelumnya  yang telah  lolos  SNMPTN  menggunakan  data  rapor  yang  digunakan  pada  SNMPTN  dan  data keketatan  jurusan  perguruan  tinggi  yang  terdapat  pada website LTMPT.  Proses  ini  dapat dibantu  dengan  menggunakan  algoritma data  mining ,  yaitu K-Nearest  Neighbor ( K-NN ) untuk prediksi. Tujuan pada penelitian ini adalah untuk memprediksi keketatan jurusan pada SNMPTN serta menganalisis performa dari algoritma yang digunakan dalam proses prediksi. Pada  penelitian  ini,  algoritma K-Nearest  Neighbor akan  diujikan  untuk  melihat  parameter terbaik  pada  algoritma  dengan  perhitungan  nilai root  mean  square  error ( RMSE )  pada parameter  yang  diujikan.  Hasil  evaluasi  menggunakan Leave  One  Out  cross-validation menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest  Neighbor yang memberikan hasil  performa untuk prediksi paling baik dengan nilai k (jumlah data terdekat) =11 pada jurusan IPA dan nilai k (jumlah  data  terdekat)  =13  pada  jurusan  IPS.  Setelah  didapatkan  performa  terbaik  pada algoritma K-Nearest Neighbor , maka model algoritma tersebut digunakan untuk memprediksi keketatan jurusan pada SNMPTN melalui aplikasi yang dibangun pada penelitian.
Kata kunci: prediksi, k-nearest neighbor, SNMPTN, data rapor, keketatan jurusan

## Abstract
SNMPTN  is  a  national  standardized  university  admission  process  that  uses  academic achievement  and  performance  as  requirements.  Students  can  compare  their  achievements with  those  of  participants  in  previous  years  who  have  passed  using  report  cards  and  the acceptance  rate  information  from  the  LTMPT  website.  This  process  can  be  helped  with  the predictive data mining algorithm K-Nearest Neighbor (K-NN). The purpose of this study is to predict the acceptance rate for SNMPTN college majors and analyze the performance of the algorithms  used  in  the  prediction  process.  In  this  study,  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm will be tested to determine the best parameters in the algorithm by calculating the root mean square error (RMSE) value for the parameters tested. The results of the evaluation using the Leave One Out cross-validation show that the K-Nearest Neighbor algorithm gives the best performance results for the best predictions with a value of k (number of closest data) =11 in the Sciences department and a value of k (closest amount of data) =13 in the Social Sciences department.  After  obtaining  the  best  performance  model  on  the  K-Nearest  Neighbor algorithm, it is used to predict the acceptance rate for SNMPTN college majors through an application built on research.
Keywords: prediction, k-nearest neighbor, SNMPTN, report cards, acceptance rate

## PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  tahap akhir  opsional  pendidikan  formal  sebagai kelanjutan  dari  pendidikan  menengah. Untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan  tinggi  negeri  (PTN),  siswa dapat  mendaftar  melalui  tiga  jalur  yaitu SNMPTN, SBMPTN dan Mandiri. Seleksi Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SNMPTN)  merupakan  pola  penerimaan melalui  penelusuran  kemampuan  dan prestasi  akademik  sebagai  sistem  seleksi nasional.
Permasalahan  yang  sering  dialami oleh  siswa  menjelang  SNMPTN  adalah siswa  belum  menemukan  minat  mereka sehingga  siswa  sering  kali  mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan jurusan yang ingin diambil pada perguruan tinggi.  Persaingan  yang  ketat  juga  dapat menyebabkan siswa menjadi  pesimis akan pilihan  yang  diinginkannya.  Permasalahan tersebut  dapat  membuat  siswa  menjadi ragu  dan  cenderung  asal  memilih  jurusan yang  tidak  sesuai  minat  dan  kemampuan mereka.  Sedangkan  sesuai  dengan  aturan yang  berlaku,  bagi  siswa  pendaftar  yang diterima  melalui  jalur  SNMPTN  tidak dapat  lagi  diperkenankan  untuk  mendaftar pada SBMPTN.
Seleksi  siswa  dilakukan  oleh  masing- masing  PTN.  Secara  umum  tidak  begitu diketahui  faktor-faktor  lain  yang  dapat menentukan  kelulusan  dalam  SNMPTN. Namun,  siswa  dapat  membandingkan prestasi  dengan  peserta  pada  tahun-tahun sebelumnya  yang  telah  lolos  SNMPTN menggunakan  data  rapor  dari  semester  1 hingga  semester  5  semua  mata  pelajaran yang  digunakan  pada  SNMPTN  dan  data keketatan  jurusan  perguruan  tinggi  yang terdapat  pada website LTMPT.  Proses  ini dapat dibantu dengan menggunakan algoritma data  mining ,  yaitu K-Nearest
Neighbor ( K-NN ). K-Nearest  Neighbor adalah  metode  pengklasifikasian  dan prediksi yang menghitung kedekatan kasus antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama. Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  objek dengan  kemiripan  terdekat  yang  dihitung berdasarkan jarak terdekat. Oleh karena itu diperlukan  suatu  model  prediksi  dengan mengimplementasikan algoritma K- Nearest Neighbor ( K-NN ) untuk memprediksi  keketatan  persaingan  lolos SNMPTN sehingga dapat digunakan untuk membantu  proses  bimbingan  konseling siswa dalam memilih perguruan tinggi dan jurusan  yang  diperkirakan  sesuai  dengan prestasi mereka.

## Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini adalah  bagaimana  mengimplementasikan hasil pemodelan prediksi dengan algoritma K-Nearest Neighbor ( K-NN ) untuk memprediksi  keketatan  persaingan  lolos SNMPTN.

## Tujuan Penelitian
Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah dapat  menerapkan  model  prediksi  dengan algoritma K-Nearest  Neighbor ( K-NN ) untuk  memprediksi  keketatan  persaingan lolos SNMPTN.

## Manfaat Penelitian
Manfaat  pada  penelitian  ini  adalah hasil  dari  prediksi  dapat  digunakan  untuk membantu dalam proses bimbingan konseling  siswa  dalam memilih  perguruan tinggi  dan  jurusan  yang  diperkirakan sesuai dengan prestasi mereka.

## Tinjauan Pustaka
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya  yang  berhubungan  dengan penelitian  ini  seperti  Wibowo  &  Fitrianah
[1] di mana pada penelitiannya melakukan prediksi kelulusan SNMPTN menggunakan algoritma K-Nearest
Neighbor ( K-NN )  berdasarkan  nilai  rata- rata  rapor  semester  1  hingga  semester  5. Penelitian menghasilkan nilai k=3 memiliki akurasi terbaik yaitu sebesar 80% pada  jurusan  IPA  dan  89%  pada  jurusan IPS. Dewi & Nursikuwagus [2], melakukan penelitian serupa yaitu membangun  sistem  prediksi  kelulusan siswa  SMK  pada  SNMPTN  berdasarkan nilai  rata-rata  siswa  persemester  dengan menggunakan  metode Fuzzy Mamdani yang menunjukan tingkat akurasi ( accuracy ) sebesar 82%, precision 79,55%,  dan recall 100%.  Penelitian lainnya juga pernah dilakukan oleh Utomo dkk [3] yang melakukan prediksi penerimaan  pada  SNMPTN  menggunakan algoritma Decision  Tree C4.5  yang memanfaatkan  WEKA  CLI  untuk  proses prediksi.  Data-data  yang  digunakan  yaitu nilai  mata  pelajaran  yang  digunakan  pada SNMPTN  2019  dari  semester  1  sampai semester  5  beserta  status  lulus  atau  tidak siswa dalam mengikuti SNMPTN.

## LANDASAN TEORI
1. SNMPTN
SNMPTN  atau  Seleksi  Nasional Masuk  Perguruan  Tinggi  merupakan  jalur penerimaan  mahasiswa  baru  program sarjana  pada  PTN  yang  berdasarkan  nilai akademik  saja  atau  nilai  akademik  dan prestasi  lainnya  (yang  ditetapkan  oleh PTN).  Siswa  yang  dapat  mendaftar  pada SNMPTN  merupakan  siswa eligible yang masuk  dalam  pemeringkatan  dengan jumlah  sesuai  dengan  ketentuan  kuota akreditasi sekolah.
Berdasarkan  informasi  resmi  dari LTMPT [4], pemeringkatan siswa dilakukan oleh sekolah yang pada
dasarnya  memperhitungkan  nilai  mata pelajaran  untuk  jurusan  IPA  yaitu: Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa Inggris,  Kimia,  Fisika,  dan  Biologi. Sedangkan  untuk  jurusan  IPS  yaitu: Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa Inggris, Sosiologi, Ekonomi, dan Geografi. Sekolah  dapat  menambahkan  kriteria  lain berupa prestasi akademik dalam menentukan  peringkat  siswa  apabila  ada nilai yang sama.
2. DataMining
Data Mining merupakan proses penemuan  pola  dan  pengetahuan  yang didapatkan dari data berukuran besar. Data Mining bertujuan  untuk  memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga  menghasilkan  informasi  baru yang berguna [5].
Metode  pada  pelatihan data  mining dapat dibedakan menjadi supervised learning dan unsupervised learning .
Sebagian  besar  metode data  mining merupakan supervised  learning ;  yaitu metode  dimana  algoritma  diberikan  data latih  yang  banyak  dengan  variabel  target (label)  yang  telah  ditentukan  sebelumnya sebagai training sehingga kemudian algoritma  dapat  menentukan  variabel target  untuk  dikaitkan  pada  variabel  yang belum  diketahui  labelnya.  Sementara  itu, unsupervised  learning merupakan  metode yang  mencari  pola  dan  struktur  di  antara seluruh  variabel  tanpa  diketahui  variabel target  yang  diidentifikasikan  sebelumnya. Dengan  kata  lain  metode  ini  diterapkan tanpa adanya latihan dan tanpa ada pelatih yaitu label dari data [6].
Contoh  klasik  dari  teknik supervised learning diwakili  oleh  proses  klasifikasi (metode  prediktif)  yang  dilakukan  dengan menggunakan  sebagian  variabel  untuk memprediksi  satu  atau  lebih  variabel  lain; sedangkan  contoh  klasik  dari  teknik
unsupervised learning diwakili oleh proses
klastering (metode deskriptif) yang
dilakukan  dengan  identifikasi  pola  yang menggambarkan  atau  mewakilkan  data agar  dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh pengguna [7].

## 3. Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor ( K-NN ) merupakan  algoritma  yang  termasuk  ke dalam supervised  learning dan  juga merupakan  contoh  dari instance-based learning .  Pada instance-based  learning , data  yang  dijadikan  pembelajaran  yaitu yang  sudah  diketahui  kelasnya  disimpan dan secara langsung dikaitkan/dibandingkan  pada  data  yang belum  diketahui  kelasnya.  Pekerjaan dilakukan  saat  data  baru  diberikan,  tanpa membuat  kesimpulan  terlebih  dahulu melalui data pembelajaran [8].
Algoritma K-Nearest Neighbor
melakukan prediksi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut.  Pada  algoritma K-NN diperlukan sebelumnya  untuk  menentukan  nilai  k, yaitu  jumlah  objek  tetangga  ( neighbor ) yang terdekat. Hasil akhir yaitu label kelas dengan jumlah terbanyak diantara k objek. K-NN juga  dapat  digunakan  pada  prediksi numerik, yang memberikan prediksi berbentuk  nilai  untuk  kelas  dengan  label tidak  diketahui.  Dalam  hal  ini,  model memberikan  hasil  berdasarkan  rata-rata dari label nilai sejumlah k objek [9].
Untuk  menentukan  jarak  antara  data training dan  data testing maka  dilakukan perhitungan  dengan  rumus Euclidean distance .  Rumus  yang  digunakan  untuk mengukur  nilai Euclidean  distance dapat ditunjukkan pada persamaan berikut [10]:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 (1)
dimana:
d = Jarak kedekatan antara x dan y x = Data Training y = Data Testing i = Record (baris) ke-i data n = Jumlah data training
4. Cross Validation
Saat  mengevaluasi hyperparameter pada estimator , masih ada risiko overfitting pada  dataset testing karena parameter  dapat  diatur  hingga estimator bekerja  secara  optimal.  Untuk  mengatasi masalah  ini,  beberapa  bagian  dari  dataset dapat  dibagi  menjadi  "dataset  validasi" untuk proses training yang dilakukan pada dataset training . Setelah evaluasi dilakukan  pada  dataset  validasi,  kemudian evaluasi  terakhir  dapat  dilakukan  pada dataset test .
Namun, dengan membagi data menjadi  tiga  bagian  dapat  mengurangi jumlah  sampel  yang  dapat  digunakan sebagai  pembelajaran  pada  model  dan hasil  yang  didapatkan  dapat  bergantung pada  set  data  acak  yang  terpilih.  Solusi dari  permasalahan  ini  dapat  dilakukan metode cross-validation ( CV ). Dataset test diperlukan  untuk  evaluasi  terakhir,  namun dataset  validasi  tidak  lagi  diperlukan  pada CV [11].
5. Root Mean Square Error
Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap suatu  peramalan  atau  prediksi  dapat dilakukan dengan beberapa cara pengukuran  yang  salah  satunya  yaitu dengan  menggunakan Root  Mean  Square Error ( RMSE ). RMSE adalah  aturan penilaian kuadrat yang mengukur besarnya rata-rata kesalahan [12]. RMSE merupakan besarnya  tingkat  kesalahan  hasil  prediksi, dimana  semakin  kecil  (mendekati  0)  nilai RMSE maka  hasil  prediksi  akan  semakin akurat  [13]. RMSE digunakan  untuk
membandingkan nilai yang diprediksi oleh model  hipotetis  dengan  nilai  dari  hasil pengamatan.  Dengan  kata  lain, RMSE mengukur  kualitas  kesesuaian  antara  data aktual dan model prediksi [14].
Berikut persamaan root means square error ( RMSE ) [15]:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑(𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖−𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙) 2
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
(2)

## METODE PENELITIAN
Langkah awal penelitian yaitu dengan melakukan pengumpulan data. Data diperoleh  dari  nilai  rapor  alumni  siswa SMA  Negeri  1  Pontianak  yang  lolos SNMPTN pada tahun 2019 sampai dengan tahun  2021,  dan  data  jurusan  perguruan tinggi  yang  terdaftar  pada  SNMPTN melalui situs website resmi LTMPT. Data- data yang diperoleh kemudian digabungkan, disusun dan dimasukan pada excel . Maka didapatkanlah data-data siswa beserta  jurusan  PTN  dimana  siswa  lolos SNMPTN. File excel tersebut  kemudian diubah  menjadi file dengan  format  . csv . Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan preprocessing  data dimana  data  yang sudah  dikumpulkan  di  periksa  kembali untuk  memastikan  tidak  terdapat  data ganda  atau  tidak  lengkap.  Kemudian dilakukan  proses data  selection yaitu proses  untuk  memilah  atribut-atribut  pada data yang diperlukan pada proses prediksi.
Data  yang  telah  siap  kemudian  dapat digunakan  untuk  proses data  mining yaitu prediksi.  Pemodelan  prediksi  dilakukan dengan menggunakan algoritma K-NN dan menghasilkan  prediksi  keketatan  jurusan pada  SNMPTN.  Untuk  mengetahui  model terbaik  yang  dibangun,  maka  dapat dilakukan proses selanjutnya yaitu evaluasi.  Proses  evaluasi  algoritma  yang digunakan  yaitu  dengan  melakukan 10 Fold dan Leave One Out Cross Validation .
Langkah terakhir adalah menarik kesimpulan berdasarkan hasil yang didapat pada penelitian.

## Alur/Langkah Penelitian
Terdapat enam langkah penelitian ini yang dapat dilihat pada Gambar. 1.
Gambar. 1  Langkah penelitian

## ANALISIS DAN PERANCANGAN
1. Pemodelan
SNMPTN adalah seleksi masuk perguruan  tinggi  yang  menggunakan  nilai rapor dan prestasi lainnya yang ditentukan oleh  masing-masing  PTN.  Strategi  yang dapat  diterapkan  oleh  siswa  dalam memilih  jurusan  pada  SNMPTN  yaitu dengan  membandingkan  tingkat  keketatan dengan  prestasi  yang  dimilikinya.  Hal tersebut dapat dilakukan dengan membandingkan  prestasi  dengan  peserta pada  tahun-tahun  sebelumnya  yang  telah lolos  SNMPTN,  dengan  menggunakan data  rapor  dan  data  keketatan  jurusan perguruan  tinggi  yang  terdapat  pada
website LTMPT.  Proses  ini  dapat  dibantu dengan  menggunakan  algoritma  data mining K-Nearest Neighbor ( K-NN ).
Algoritma K-NN membandingkan kemiripan  tiap-tiap  data  pada  data  baru yang ingin diprediksi. Perbandingan dilakukan  pada  tiap-tiap  atribut  yang dimiliki  oleh  data.  Data  yang  digunakan adalah data yang  berasal dari satu sekolah untuk  meminimalkan  pengaruh  atribut sekolah  pada  seleksi  SNMPTN.  Atribut yang  digunakan  untuk  melihat  kemiripan data yaitu nilai-nilai yang digunakan untuk perangkingan siswa eligible .
Algoritma
K-Nearest Neighbor
melakukan  prediksi  berdasarkan  hasil  dari data-data terdekat. Hasil prediksi keketatan SNMPTN  kemudian  dapat  dicocokkan pada  data  keketatan  jurusan  PTN,  sebagai pertimbangan  pilihan  jurusan  yang  dapat diambil pada SNMPTN. Gambaran mengenai  penerapan  algoritma K-NN ditampilkan pada Gambar. 2.
Gambar. 2  Penerapan K-NN
Pada  proses  perhitungan K-NN ,  yang dapat  dilakukan  setelah  menyiapkan  data yang  digunakan  adalah  data  dibedakan menjadi data training berupa a yang sudah diketahui  labelnya  dan data testing berupa b yang akan diprediksi labelnya. Tiap-tiap atribut pada data testing akan dibandingkan  kedekatanya  terhadap  data training .  Untuk  melihat  kedekatan  data dilakukan  dengan  perhitungan  jarak  (d) menggunakan  rumus Euclidean  distance seperti ditampilkan sebagai berikut:
𝑑(a, b) = √ (𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + ⋯ + (𝑎 38 − 𝑏 38 ) 2 + (𝑎 39 − 𝑏 39 ) 2 + (𝑎 40 − 𝑏 40 ) 2 + (𝑎 41 − 𝑏 41 ) 2 + (𝑎 42 − 𝑏 42 ) 2 + (𝑎 43 − 𝑏 43 ) 2 + (𝑎 44 − 𝑏 44 ) 2
𝑑(1,4)   = √ (2021 − 2022) 2 + (32 − 33) 2 + ⋯ + (89.6 − 80) 2 + (87.4 − 80) 2 + (88.6 − 80) 2 + (89.6 − 80) 2 + (90.8 − 80) 2 + (88.4 − 80) 2 + (89.07 − 80) 2
𝑑(1,4) =   √(−1) 2 + (−1) 2 + ⋯ + (9.6) 2 + (7.4) 2 + (8.6) 2 + (9.6) 2 + (10.8) 2 + (8.4) 2 + (9.07) 2 𝑑(1,4)   =   √1 + 1 + ⋯ + 92.16 + 54.76 + 73.96 + 92.16 + 116.64 + 70.56 + 82.2649 𝑑(1,4)   = √3567.7087 𝑑(1,4)   = 59.7303
Tiap-tiap  atribut  pada  data testing dibandingkan dengan data training dengan menghitung  akar  jumlah  dari  selisih kuadrat  tiap  atribut,  hingga  didapatkanlah jarak  kedekatannya.  Proses  ini  dilakukan sampai  jarak  antara  data testing terhadap seluruh  data training didapatkan.  Data- data  tersebut  kemudian  diurutkan  dari jarak yang terdekat seperti yang ditampilkan pada Tabel 1 berikut: Tabel. 1 Jarak Id Jarak (d) Label (Keketatan) 6 58.1913 5.83 15  58.4457 6.39 12  59.4105 7.12 4 59.7304 7.89 14  59.8501 5.69 27  59.9802 7.96 26  61.3876 11.24 23  61.8088 7.34 …  … …
Proses selanjutnya adalah menentukan nilai  k,  yaitu  jumlah  data training yang terdekat  dengan  data testing untuk perhitungan  prediksi.  Nilai  k  optimum didapatkan  dengan  melakukan  evaluasi terhadap  algoritma.  Nilai  k  digunakan untuk  mendapatkan  hasil  prediksi,  yang dilakukan  dengan  menghitung  rata-rata label  data  terdekat  sejumlah  k  objek. Apabila  nilai  k  yang  digunakan  adalah  5, maka  perhitungan  prediksi  didapatkan sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖  = 5.83 + 6.39 + 7.12 + 7.89 + 5.69 5
Prediksi  = 32.92 5 Prediksi  =  6.58
Dengan  demikian,  hasil  prediksi keketatan  jurusan  yang  didapatkan  adalah 6.58. Hasil yang didapatkan tersebut dapat dicocokkan  pada  data  keketatan  jurusan PTN  sebagai  pertimbangan  jurusan  yang dapat dipilih pada SNMPTN.
2. Workflow Aplikasi
Workflow aplikasi  yang  dibuat  dalam penelitian  ini  ditunjukan  pada  Gambar.  3. Pertama, data berupa data siswa yang lolos pada  SNMPTN  dilakukan preprocessing dengan cleaning untuk  menghilangkan data  ganda  dan  tidak  lengkap,  serta dilakukan  proses  data selection untuk menyeleksi  atribut  data  hingga  akhirnya diperoleh  data  yang  siap  digunakan  untuk proses data mining . Selanjutnya dilakukan modeling terhadap  dataset  tersebut.  Pada model  dilakukan  evaluasi  dengan cross- validation .  Pengukuran  yang  digunakan pada  evaluasi  adalah  nilai root  mean square  error ( RMSE ). RMSE sebagai acuan  untuk  menemukan  model  dengan performa  terbaik.  Model  dengan  performa terbaik  digunakan  sebagai  model  prediksi pada  aplikasi  yang  dibangun.  Aplikasi tersebut  dirancang  agar  pengguna  dapat
melakukan  prediksi  dengan  memasukkan input baru, dan kemudian akan memberikan  hasil  prediksi  sesuai  data training yang diberikan.
Gambar. 3 Workflow aplikasi

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
1. Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan untuk digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari nilai rapor alumni siswa SMA Negeri 1 Pontianak yang lolos SNMPTN pada tahun 2019 sampai dengan tahun  2021,  dan  data  jurusan  perguruan tinggi  yang  terdaftar  pada  SNMPTN melalui situs website resmi LTMPT. Data- data yang dikumpulkan tersebut diantaranya  yaitu:  nama  siswa,  tahun kelulusan, rangking siswa eligible , jurusan, nilai semua mata pelajaran yang digunakan untuk  perangkingan  dari  semester  1 sampai  dengan  semester  5,  rata-rata  nilai pada tiap semester, rata-rata nilai pada tiap mata pelajaran, rata-rata keseluruhan, serta jurusan dan perguruan tinggi dimana siswa diterima pada SNMPTN.
Data  yang  terkumpul  yaitu  sebanyak
171  data  siswa  yang  dapat  dibedakan berdasarkan  jurusan  masing-masing  yaitu jurusan  IPA  sebanyak  107  data  dan jurusan IPS sebanyak 64 data. Jumlah data
untuk  setiap  jurusan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel. 2 Jumlah Dataset Jurusan Jumlah Data IPA 107 IPS 64 Total 171

## 2. Preprocessing
Tahapan preprocessing untuk
mempersiapkan  data  yang  dilakukan  yaitu data  cleaning .  Proses data  cleaning dilakukan  untuk  mengecek  data  yang hilang  dan  membersihkan  data  yang terkumpul  agar  terhindar  dari  adanya  data duplikat.  Proses  ini  dapat  dilihat  pada Gambar.  4.  Hasil  dari preprocessing yaitu data bersih dapat dilihat pada Gambar. 5.
Gambar. 4 Preprocessing
Gambar. 5  Hasil preprocessing
3. Data Selection
Data Selection untuk memilah atribut- atribut  pada  data  yang  diperlukan  untuk proses data  mining pada  penelitian sebagaimana  diperlihatkan  pada  Gambar.
6.

## Gambar. 6  Data selection
Data  kemudian  di  inisialisasi  untuk dibedakan  antara  data  dengan role label yaitu  keketatan  jurusan  dengan  atribut lainnya. Seperti tampak pada Gambar. 7.
Gambar. 7  Inisialisasi
Dengan demikian role pada data yang digunakan untuk proses data mining dapat ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel. 3 Data Role Data IPA IPS Atribut Tahun Tahun Rangking Rangking Nilai Bahasa Indonesia semester 1 Nilai Bahasa Indonesia semester 1 Nilai Matematika semester 1 Nilai Matematika semester 1 Nilai Bahasa Inggris semester 1 Nilai Bahasa Inggris semester 1 Nilai Biologi semester 1 Nilai Geografi semester 1 Nilai Fisika semester 1 Nilai Sosiologi semester 1 Nilai Kimia semester 1 Nilai Ekonomi semester 1 Nilai rata-rata semester 1 Nilai rata-rata semester 1 Nilai Bahasa Indonesia semester 2 Nilai Bahasa Indonesia semester 2 Nilai Matematika semester 2 Nilai Matematika semester 2 Nilai Bahasa Inggris semester 2 Nilai Bahasa Inggris semester 2 Nilai Biologi semester 2 Nilai Geografi semester 2 Nilai Fisika semester 2 Nilai Sosiologi semester 2 Nilai Kimia semester 2 Nilai Ekonomi semester 2 Nilai rata-rata semester 2 Nilai rata-rata semester 2
Nilai Bahasa Indonesia semester 3 Nilai Bahasa Indonesia semester 3 Nilai Matematika semester 3 Nilai Matematika semester 3 Nilai Bahasa Inggris semester 3 Nilai Bahasa Inggris semester 3 Nilai Biologi semester 3 Nilai Geografi semester 3 Nilai Fisika semester 3 Nilai Sosiologi semester 3 Nilai Kimia semester 3 Nilai Ekonomi semester 3 Nilai rata-rata semester 3 Nilai rata-rata semester 3 Nilai Bahasa Indonesia semester 4 Nilai Bahasa Indonesia semester 4 Nilai Matematika semester 4 Nilai Matematika semester 4 Nilai Bahasa Inggris semester 4 Nilai Bahasa Inggris semester 4 Nilai Biologi semester 4 Nilai Geografi semester 4 Nilai Fisika semester 4 Nilai Sosiologi semester 4 Nilai Kimia semester 4 Nilai Ekonomi semester 4 Nilai rata-rata semester 4 Nilai rata-rata semester 4 Nilai Bahasa Indonesia semester 5 Nilai Bahasa Indonesia semester 5 Nilai Matematika semester 5 Nilai Matematika semester 5 Nilai Bahasa Inggris semester 5 Nilai Bahasa Inggris semester 5 Nilai Biologi semester 5 Nilai Geografi semester 5 Nilai Fisika semester 5 Nilai Sosiologi semester 5 Nilai Kimia semester 5 Nilai Ekonomi semester 5 Nilai rata-rata semester 5 Nilai rata-rata semester 5 Nilai rata-rata Bahasa Indonesia Nilai rata-rata Bahasa Indonesia Nilai rata-rata Matematika Nilai rata-rata Matematika Nilai rata-rata Bahasa Inggris Nilai rata-rata Bahasa Inggris Nilai rata-rata Biologi Nilai rata-rata Geografi Nilai rata-rata Fisika Nilai rata-rata Sosiologi Nilai rata-rata Kimia Nilai rata-rata Ekonomi Nilai rata-rata total Nilai rata-rata total Label Keketatan Keketatan

## 4. Modeling
Data  untuk  prediksi  dibedakan  sesuai dengan jurusan yaitu IPA dan IPS. Dengan demikian  prediksi  dengan  jurusan  IPA menggunakan data jurusan IPA, sedangkan prediksi dengan jurusan IPS menggunakan data  jurusan  IPS.  Dengan  menggunakan
library sklearn, KNeighborsRegressor digunakan  sebagai  model  untuk  prediksi sebagaimana  diperlihatkan  pada  Gambar.
8. Secara default parameter yang digunakan yaitu nilai k=5 dan rumus yang digunakan  untuk  perhitungan  jarak  yaitu menggunakan Euclidean  distance dengan nilai p=2.

## Gambar. 8 Modeling
5. Evaluasi Proses evaluasi algoritma pada model yang  dibuat  yaitu  dengan  melakukan 10Fold  Cross  Validation seperti  Gambar.
9  dan Leave  One  Out  Cross  Validation seperti  pada  Gambar.  10. CV dibangun dalam bahasa pemrograman Python dengan  memanfaatkan library seperti Scikit-Learn dan  lainnya.  Hasil  dari evaluasi  dengan CV dapat  dilihat  pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Gambar. 9  10 fold CV
Gambar. 10 LOO CV
Tabel. 4 Evaluasi 10 fold CV
Nilai k  Nilai RMSE K-NN 10fold CV
IPA IPS k=1 13.9321 6.3284 k=2 11.1756 5.1129 k=3 10.1331 5.2331 k=4 10.1606 5.0038 k=5 9.9893 5.1380 k=6 9.6639 5.1608 k=7 9.4923 5.0300 k=8 9.5704 4.8543 k=9 9.2767 4.7774 k=10 9.2602 4.7320 k=11 9.3260 4.8348 k=12 9.2937 4.8654
k=13 9.2506 4.8221 k=14 9.3124 4.8165 k=15 9.2786 4.8543 k=16 9.3514 4.8354 k=17 9.3466 4.8247 k=18 9.3647 4.8576 k=19 9.3190 4.8890 k=20 9.3664 4.9359 Tabel. 5 Evaluasi LOO CV Nilai k Nilai RMSE K-NN LOO CV IPA IPS k=1 7.8345 4.3875 k=2 6.6747 3.8502 k=3 6.4041 3.9248 k=4 6.3044 3.8043 k=5 6.0881 3.7264 k=6 5.9827 3.6574 k=7 5.8509 3.8070 k=8 5.9082 3.5754 k=9 5.8189 3.7042 k=10 5.8197 3.6804 k=11 5.7296 3.5625 k=12 5.9241 3.5398 k=13 6.0079 3.5046 k=14 6.0061 3.5071 k=15 6.0858 3.5172 k=16 5.9682 3.6214 k=17 6.0056 3.6327 k=18 5.9626 3.6507 k=19 6.0044 3.6426 k=20 6.0747 3.6250
Cara lain untuk menentukan parameter  terbaik  adalah  menggunakan grid search seperti pada Gambar. 11 . Hasil dari grid search dengan menggunakan 10- fold CV pada  data  siswa  jurusan  IPS ditampilkan pada Gambar. 12.
Gambar. 11 Grid search
Gambar. 12  Hasil grid search
Pemilihan  nilai  k  ditentukan  dengan tingkat error yang rendah dalam
melakukan prediksi. Model  dengan nilai k terbaik  dari  proses  pengujian  merupakan hasil  rata-rata  dari cross-validation yang memberikan  nilai  paling  mendekati  0. Nilai  k  tersebut  merupakan  jumlah  objek terdekat  dengan  nilai  input  yang  akan digunakan  untuk  proses  prediksi  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor .  Dengan  demikian,  berdasarkan hasil  pengujian  terdapat  beberapa  poin yang diperoleh antara lain:
1)  Hasil  evaluasi  10- fold  cross-validation model menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor : nilai  k  terbaik  pada  data  siswa jurusan  IPA  yang  memberikan  nilai  rata- rata RMSE terendah sebesar 9.2506 adalah k=13  dan  nilai  k  terbaik  pada  data  siswa jurusan  IPS  yang  memberikan  nilai  rata- rata RMSE terendah sebesar 4.7320 adalah k=10.
2)  Hasil  evaluasi Leave  One  Out  cross- validation  model menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor : nilai  k  terbaik  pada data  siswa  jurusan  IPA  yang  memberikan nilai  rata-rata RMSE terendah  sebesar 5.7296  adalah  k=11  dan  nilai  k  terbaik pada  data  siswa  jurusan  IPS  yang memberikan nilai rata-rata RMSE terendah sebesar 3.5046 adalah k=13.
6. Aplikasi
Hasil  dari  pemodelan  data  dibuktikan dengan  tangkapan  layar  ( screenshot )  dari aplikasi  yang  telah  dibuat.  Berikut  adalah halaman  utama  yang  pertama  kali  muncul saat membuka aplikasi sebagaimana
ditampilkan pada Gambar. 13.

## Gambar. 13  Halaman utama aplikasi

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan, maka dapat diberikan kesimpulan sebagai berikut:
1. Pemodelan prediksi menghasilkan suatu aplikasi  yang  dapat  melakukan  prediksi keketatan persaingan jurusan pada SNMPTN.  Aplikasi  dapat  melakukan prediksi  dengan  algoritma K-NN yang dilatih  menggunakan  data  yang  diunggah sesuai  dengan  format  yang  ditentukan. Nilai  k  optimum  dari  algoritma K-NN merupakan hasil dari grid search menggunakan  evaluasi Leave  One  Out cross-validation terhadap data yang dilatih.  Pada  aplikasi,  hasil  prediksi ditampilkan berdasarkan tabel data sejumlah  k  optimum  atau  dapat  dipilih, yang  diurutkan  sesuai  jarak  kedekatan terdekat dengan nilai input.
2.  Dari  pengujian  nilai  k  (jumlah  objek terdekat)  menggunakan Leave  One  Out cross-validation pada algoritma K-Nearest Neighbor didapatkan  hasil evaluasi nilai  k optimum terhadap data siswa pada jurusan IPA adalah k=11.
3.  Dari  pengujian  nilai  k  (jumlah  objek terdekat)  menggunakan Leave  One  Out cross-validation pada algoritma K-Nearest Neighbor didapatkan  hasil evaluasi nilai  k optimum terhadap data siswa pada jurusan IPS adalah k=13.

## Saran
Hasil  dari  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan  sebagai  model  untuk prediksi nilai keketatan persaingan jurusan PTN pada SNMPTN. Akan tetapi algoritma K-NN sensitif pada data extrim/ outlier ,  sehingga  perlu  dilakukan perbandingan
dengan
mencoba
menggunakan  algoritma  prediksi  lainnya, agar  dapat  dilakukan  analisa  hasil  dari performa  algoritma  yang  lebih  baik  lagi untuk  prediksi  nilai  keketatan  SNMPTN, dan juga terhadap aplikasi dapat dilakukan pengembangan agar nantinya dapat mendeteksi  data outlier ,  serta  proses pemilihan atribut untuk prediksi agar dapat dipilih  secara  dinamis  maupun  di  evaluasi untuk proses prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wibowo,  A.  T.,  &  Fitrianah,  D. (2018). A  K-Nearest  Algorithm Based Application To Predict
Snmptn Acceptance For High School Students  In  Indonesia .  International Research  Journal  Of  Computer Science  (IRJCS)  Issue  01,  5,  9–19. https://doi.org/10.26562/IRJCS.2018 .JACS10083
[2] Dewi,  Z.  C.,  &  Nursikuwagus,  A. (2018). Analisis  Prediksi  Kelulusan Siswa SMK pada SNMPTN Menggunakan Metode Fuzzy
Mamdani (Studi Kasus : SMK Negeri 4  Bandung)  Analysis  of  SMK Students  Passing  Prediction  on SNMPTN  Using  Fuzzy  Mamdani Method  (Case  Study:  SMK  Negeri  4 Bandung) .
[3] Utomo,  D.  K.,  Supianto,  A.  A.,  & Purnomo, W. (2019). Sistem Prediksi Penerimaan SNMPTN menggunakan  Algoritme  Decision Tree  C4.5 (Vol.  3,  Issue  9).  http://j- ptiik.ub.ac.id
[4] LTMPT.  (2021). Informasi  Sistem Seleksi  Masuk  Perguruan  Tinggi Negeri . http://ltmpt.ac.id
[5] Pradnyana,  G.,  &  Agustini,  K. (2022). Konsep  Dasar  Data  Mining . http://pustaka.ut.ac.id
[6] Larose,  D.  T.  (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to  Data  Mining .  John  Wiley,  New York, 203-231.
[7] Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining: Concepts,  Models  and  Techniques . Springer Science & Business Media.
[8] Witten, I.H., Frank, E., dan Hall, M. A.  (2011). Data  mining:  Practical machine learning tools and techniques (3rd ed.). Elsevier.
[9] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J. (2011). Data  Mining:  Concepts  and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc.
[10]  Suntoro,  J.  (2019). DATA  MINING
Algoritme dan Implementasi Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP . [11]  Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort,  A.,  Michel  V.    and
Thirion,  B.,  Grisel,  O.,  Blondel,  M., Prettenhofer  P.    and  Weiss,  R.,
Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A.,  Cournapeau,  D.,  Brucher,  M., Perrot, M., & Duchesnay, E. (2011).
Scikit-learn:  Machine  Learning  in Python . Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.
[12]  Sutoyo,  E.,  &  Almaarif,  A.  (2020). Educational Data Mining for Predicting Student Graduation Using  the  Naïve  Bayes  Classifier Algorithm .  Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  Dan  Teknologi  Informasi), 4(1), 95 - 101. https://doi.org/10.29207/resti.v4i1.15
02 [13]  Sulaiman,  A.,  &  Juarna,  A.  (2021).
Peramalan  Tingkat  Pengangguran Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Time  Series  Dengan  Model  Arima Dan  Holt-Winters .  Jurnal  Ilmiah Informatika  Komputer  Volume  26 No.1 April 2021. https://doi.org/10.35760/ik.2021.v26 i1.3512
[14]  Prasetyo,  Vincentius  Riandaru  and Lazuardi,  Hamzah  and  Mulyono, Aldo  Adhi  and  Lauw,  Christian (2021). Penerapan Aplikasi RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai Tukar  Rupiah  Terhadap  US  Dollar Dengan  Metode  Regresi  Linier .
Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi (TEKNOSI), 7 (1). pp. 8-17. ISSN 2476-8812.
[15]  Budiman,  H.  (2016). Analisis  Dan Perbandingan Akurasi Model Prediksi  Rentet  Waktu  Support Vector  Machines  Dengan  Support Vector  Machines  Particle  Swarm Optimization Untuk Arus Lalu Lintas Jangka Pendek . Systemic: Information  System  and  Informatics Journal, 2(1), 19–24. https://doi.org/10.29080/systemic.v2 i1