## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) BERBASIS ONLINE
DENGAN METODE KNN ( K-NEAREST NEIGHBOR)
(Studi kasus : SMPN 1 Koto XI Tarusan)
Oleh : Eva Yulianti 1 , Yondi Andri Nurdin 2
1 Dosen Teknik informatika
2 Mahasiswa Teknik informatika Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang. Email: ev4_yuli4nti@yahoo.com

## INTISARI
Saat  ini  proses  seleksi  beasiswa  membutuhkan  proses  yang  cukup  rumit  dan  lama  dalam menentukan  hasil  akhirnya,  salah  satu  contohnya  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  ini.  Dalam  pengambilan datanya harus langsung turun kelapangan untuk mengumpulkan data. Dan setelah data terkumpul, maka data tersebut disimpan ke dalam arsip beasiswa BSM, kemudian dilakukan proses perhitungan nilai dan bobot dari masing-masing  peserta  BSM  tadi,  sehingga  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  menentukan  hasil dari  beasiswa  tersebut.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu panitia dalam melakukan perhitungan dan hasil akhir dari beasiswa BSM ini.Dalam menentukan penerimaan BSM dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai pedoman untuk pemilihan BSM dengan beberapa kriteria  yaitu  :  nilai  rata-rata  rapor,  pekerjaan  orang  tua,  penghasilan  orang  tua,  dan  tanggungan  orang  tua. Metode  ini  akan  lebih  efektif  dalam  perhitungan  yang  akan  diinputkan  oleh  tata  usaha  dan  wali  kelas. Aplikasi  ini  dibuat  berbasis  online  dengan  menggunakan  pemograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  tempat penyimpanan.  Proses  dalam  menentukan  penerimaan  BSM  dengan  menggunakan  aplikasi  yang  dibuat  ini dapat  membantu  panitia  beasiswa  dalam  menginput  data  dan  mendapatkan  hasil    dari  seleksi  BSM,  setelah itu  langsung  mendapatkan  status  lolos  atau  tidak  lolosnya  penerima  beasiswa  sesuai  data  yang  telah  di inputkan dan dari nilai bobot yang di peroleh peserta BSM tersebut.
Kata  Kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK), K-Nearest  Neighbor  (KNN) ,  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM).

## ABSTRACT
Currently  the  selection  process  of  scholarships  requires  a  fairly  complicated  and  long  process  in determining the end result, one example of this Poor Student Assistance (BSM). In the data collection should be directly down the field to collect data. And after the data collected, then the data is stored into the archive of  BSM  scholarship,  then  done  the  process  of  calculating  the  value  and  weight  of  each  BSM  participants before,  so  it  takes  a  long  time  in  determining  the  results  of  the  scholarship.  Therefore,  a  decision  support system is needed to assist the committee in performing the calculation and the end result of BSM scholarship. In  determining  the  acceptance  of  BSM  with  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  method  as  a  guideline  for  BSM selection  with  several  criteria,  namely:  ,  parent's  work,  parent's  income,  and  parental  responsibility.  This method will be more effective in calculations to be entered by the administration and homeroom class. This application is made online based by using PHP and MySQL programming as a place of storage. The process of determining the acceptance of BSM by using the application made this can help the scholarship committee in  input  data  and  get  the  result  of  BSM  selection,  then  immediately  get  the  pass  status  or  not  pass  the scholarship recipient according to data that has been input and from weight value obtained by participants TheBSM.
Keywords: Decision Support System (DSS), K-Nearest Neighbor (KNN), Help for Poor Students (BSM).
1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi adalah suatu teknologi  yang  digunakan  untuk  mengolah data  meliputi,  memproses,  mendapatkan,
menyusun,  menyimpan,  memanipulasi  data dengan  berbagai  cara  untuk  menghasilkan informasi  yang  berkualitas.  Informasi  yang dibutuhkan  akan  relevan,  akurat  dan  tepat
waktu  yang  digunakan  untuk  keperluan pribadi,  bisnis,  atau  pun  pemerintahan  untuk mengambil keputusan dari informasi tersebut. Teknologi  ini  untuk  secara  akuratnya menggunakan perangkat keras seperti komputer  untuk  mengolah  data,  sistem jaringan  untuk  mengakses  sebuah  informasi yang dibutuhkan oleh penggunanya.
Untuk  saat  ini  banyak  masyarakat  miskin atau  kurang  mampu  yang  pendapatannya hanya  untuk  kebutuhan  sehari-hari  meraka, sehingga mereka banyak  yang tidak sanggup untuk  membiayai  sekolah  anak-anak  mereka dan  dari  situlah  faktor  banyaknya  anak-anak yang  tidak  bersekolah  yang  disebabkan  oleh ekonomi  orang  tua  mereka.  Saat  ini  biaya ekonomi terus meningkat sehingga banyaknya masyarakat yang mengeluh dengan  kebutuhan  keseharian  mereka.  Dan bukan  hanya  biaya  ekonomi  saja  yang meningkat,  sekarang  biaya  sekolahpun  juga mengalami  peningkatan  yang  cukup  drastis. Dari  pada  itu  pemerintah  saat  ini  memberi bantuan  untuk  siswa  yang  kurang  mampu berupa uang tunai yang akan siswa dapatkan yang  disebut  dengan  Bantuan  Keluarga Miskin  (BSM)  untuk  mengurangi  beban orang tua.
BSM  adalah  bantuan  dari  pemerintah berupa  sejumlah  uang  tunai  yang  diberikan secara  langsung  kepada  siswa  sesuai  kriteria yang telah ditetapkan. Dalam upaya pemerataan kesempatan memperoleh
pendidikan  dan  mutu  pendidikan.  Supaya tidak menekan angka putus sekolah, pemerintah  memperluas  akses  pendidikan yang  lebih  bermutu  dan  merata  dengan memberikan  perhatian  yang  lebih  besar kepada  penduduk  miskin.  Perhatian  itu berupa pemberian BSM. Bantuan ini diberikan pemerintah dalam rangka
kompensasi  atas  kenaikan  Bahan  Bakar Minyak  (BBM).  Pemerintah  menyakini tindakan  ini  sangat  menolong  masyarakat kurang  mampu  sehingga  menurunkan  angka anak-anak yang tidak sekolah.
Sistem  pendukung  keputusan  saat  ini sedang  berkembang  sangat  pesat.  Banyak metode  yang  dingunakan  untuk  membantu dalam proses pengambilan keputusan. Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan pendekatan sistematis terhadap permasalahan melalui  proses  pengumpulan  data  menjadi informasi  serta  ditambah  dengan  faktor-
faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam pengambilan  keputusan.  Oleh  karena  itu aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  perlu diterapkan dalam kehidupan sehari-hari guna mengurangi  subyektivitas  dari  pengambil keputusan serta untuk menghindari kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Metode yang dipakai untuk permasalahan BSM    adalah  memkai  Metode  KNN  ( K-
NEAREST NEIGHBOR)
karenauntuk mempercepat dalam pemilihan calon penerimaan  BSM  tersebut  dan  memiliki keunggulan  yang  dapat  mengklasifikasikan data dari calon BSM. KNN dapat memprosedur yang berbasis matematis untuk mengevaluasi  nilai  kriteria-kriteria  tersebut menjadi  sebuah  keterangan  klasifikasi  data secara  akurat.  Membangun  sistem  untuk memudahkan kinerja panitia serta mengimplementasikan metode KNN kedalam aplikasi,  dimana  ada  beberapa  kriteria  yang diolah  sehingga  diperoleh  suatu  data, sehingga menghasilkan siswa yang mendapatkan BSM dan yang tidak mendapatkan BSM.
Metode ini lebih efektif untuk melakukan pengambilan  data  yang  cukup  besar  dan dapat  menghasilkan  data  yang  lebih  akurat. Metode  KNNini  merupakan  metode  yang sangat  sederhana,  efisien  dan  efektif  dalam bidang  pengenalan  pola,  kategori  teks, pengolahan  objek  dan  lain-lain.  Perbedaan metode  KNN  dengan  metode  lain  ialah karena  KNN  memiliki  nilai  mutlak  dari metode  lain  dan  tidak  ada  lagi  pembagian dari  nilai  tersebut  ,  sedangkan  metode  lain masih mempunyai pembagian dari nilai yang didapatkan dan tidak relevan untuk melakukan  penjumlahan  buat  nilai  yang pasti.

## 2. METODOLOGI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan
didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil  keputusan  manajerial  dalam situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan penilaian mereka.
Sistem pendukung keputusan
merupakan sistem berbasis komputer
interaktif yang membantu pengambil keputusan  memanfaatkan  data  dan  model untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang tak  terstruktur.  Ada  beberapa  hal  yang menjadi alasan digunakannya Sistem
Pendukung Keputusan, yaitu keadaan ekonomi  yang  tidak  stabil,  peningkatan persaingan  yang  terjadi  dalam  dunia  bisnis, kebutuhan  akan  informasi  baru  yang  akurat, penyediaan  informasi  yang  tepat  waktu  dan usaha untuk mengurangi biaya operasi.
Selain itu, alasan lain dalam pengembangan Sistem pendukung Keputusan adalah  perubahan  perilaku  komputasi  end- user, end-user bukanlah programmer, sehingga  mereka  membutuhkan  alat  dan prosedur  yang  mudah  untuk  digunakan (Turban, 2005).

## 2.2 Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  K -Nearest  Neighbor (KNN) adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut. Nearest  neighbor merupakan  pendekatan  untuk  mencari  kasus dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus baru dengan kasus sebelumnya yang
mempunyai  nilai  dan  bobot  yang  tidak  jauh beda.  Algoritma  KNN  sebuah  metode  untuk melakukan  klarifikasi  terhadap  objek  yang baru terhadap objek sebelumnya (Gorunescu,2011). K-Nearest  Neighbor berdasarkan  konsep ‘ learning  by  analog y’.  Data learning dideskripsikan  dengan  atribut  numerik n - dimensi.
Tiap data learning
merepresentasikan sebuah titik, yang ditandai dengan c ,  dalam  ruang n -dimensi.  Jika sebuah  data query yang  labelnya  tidak diketahui  diinputkan,  maka K-  Nearest Neighbor akan  mencari k buah data learning yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  data query dalam  ruang n -dimensi.  Jarak  antara data query dengan  data learning dihitung dengan cara mengukur jarak antara titik yang merepresentasikan  data query dengan  semua titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance
Pada  fase training ,  algoritma  ini  hanya melakukan  penyimpanan  vektor-vektor  fitur dan  klasifikasi  data training  sample .  Pada fase  klasifikasi,  fitur–fitur  yang  sama dihitung  untuk testing  data (klasifikasinya
belum diketahui). Jarak dari vektor yang baru ini  terhadap  seluruh  vektor training  sample dihitung,  dan  sejumlah k buah  yang  paling dekat diambil. Titik yang baru klasifikasinya diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi terbanyak dari titik – titik tersebut.
Pada  masalah  yang  akan  dilakukan KNN menemukan rumus untuk mempermudah untuk mempercepat perhitungan dari suatu masalah. Nama   = a + b + c + d = Total
dengan menghitung kedekatan dari: 1. a = variabel nilai rata-rata rapor 2. b = varibel dari pekerjaan orang tua
3. c = variabel dari penghasilan orang tua
4. d = variabel dari tanggungan orang tua Di  setiap  variabel  memiliki  bobot  dari masing-masing yang telah di tentukan.

## 2.3 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan  bagan  yang  menggambarkan untuk  sarana  perancangan  database,  yang terdiri dari objek-objek yang nyata.

## Gambar 1 Entity Relationship Diagram

## 3. PEMBAHASAN
3.1 Halaman Login BSM Pada  halaman  ini  terdapat  menu  login, jadi  pada  tahap  ini  siswa  dan  panitia melakukan login agar bisa masuk ke halaman utama dari portal BSM.
Gambar 2 Halaman Login Portal BSM

## 3.2 Halaman  Input  Data  Siswa  dan Peserta
Pada  tahap  ini  adalah  proses  dari pendaftaran  siswa  BSM,  dimana  walikelas mengisi  semua  data,  selanjutnya  siswa  calon BSM  akan  mendapatkan username dan password dari  NISN  calon  siswa  BSM tersebut.
Gambar 3 Halaman Input Data Siswa

## BSM

## 3.3 Halaman Input Kriteria
Tahap  selanjutnya  adalah  pengisian data kriteria BSM tersebut yaitu pengahasilan orang  tua,  tanggungan,  pekerjaan  dan  rata- rata  nilai  rapor  dari  calon  siswa  BSM. Setelah  melakukan  pengisian  data  tersebut baru siswa yang mendaftar pertama dinyatakan sebagai peserta BSM.
Pada  tahap  ini  adalah  halaman  dari data  siswa  yang  belum  terdaftar  sebagai peserta BSM, karena masih belum melakukan  pengisian  data  dari  kriteria  yang di tentukan

## Gambar 5 Halaman Calon Peserta BSM

## 3.4 Halaman Perhitungan BSM
Berikut adalah hasil dari perhitungan peserta  BSM.  Pada  halaman  ini  diperoleh semua  nilai  dari  bobot  masing-masing  dan jumlah nilai siswa.
Siswa  =  nilai  rapor  (a)  +  pekerjaan  (b)  + penghasilan (c) +   tanggungan (d) Total = Hasil Amanda Putri = a + b + c + d
= 0.38 + 0.38 + 1.00 + 0.38 = 2.15

## Gambar 6 Halaman Nilai Peserta BSM
Pada  tahap  ini  adalah  halaman  dari portal  siswa  yang  telah  melakukan  login melalui  NISN  masing-masing.Halaman  ini berisi  pemberitahuan  lolos  atau  tidaknya peserta  BSM  dan  siswa  juga  bisa  mengedit data dari jumlah saudara siswa tersebut.

## Gambar 7 Hasil Penerima
3.5 Perhitungan Metode KNN
1. Menetapkan kriteria Tabel 1. Pembobotan Nilai rapor (a) No Atribut Bobot 1 90-100 1 2 70-80 0.4 3 60-70 0.2 4 <50 0.l Tabel  2.  Atribut  Tanggungan  Orang  tua (b) Jumlah Tanggungan Nilai/Bobot 1 0.12 2 0.20 3 0.4 >3 1 Tabel 3. Atribut Pekerjaan Orang Tua (c) Pekerjaan Nilai/Bobot Petani/nelayan,DLL 1 Swasta 0.4 Wiraswasta 0.20 PNS 0.1 Tabel  4.  Atribut  Penghasilan  Orang  Tua (d) Penghasilan Nilai/Bobot Rp.<500.000 1 Rp.<750.000 0.4 Rp.<1.000.000 0.20 Rp.<1.500.000 0.12 2. Sample data kriteria Tabel 5. Sample data kriteria Nama  Tanggun gan Ortu Penghasilan Ortu Pekerjaan Ortu Desi 2 Rp.<750.000 Nelayan Jimmi 4 Rp.<1.500.000  Wiraswasta 3. Proses Perhitungan Nama siswa  = a+b+c+d = total Desi = a+b+c+d = 0.4 + 0.2 + 0.4 + 1 = 2.0 Jimmi = a+b+c+d = 1 + 1 + 0.1 + 0.1 = 2.2 Hasil  perbandingan  nilai  akhir  maka  di dapatkan nilai sebagai berikut:
Desi = 2.0 Jimmi  = 2.22 4. PENUTUP
4.1

## Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan yang dilakukan dalam  penelitian,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Setelah  melakukan  proses  perhitungan dari  program  BSM,  metode K-Nearest Neighbor (KNN) ini lebih efektif digunakan  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Bantuan Siswa Miskin, karena KNN lebih tepat dalam perhitungan nilai, dan KNN tidak menjalankan metode yang begitu  rumit  dan  sulit  untuk  masalah perhitungan,  KNN  hanya  melakukan perhitungan  nilai  dengan  pasti  yang  telah di tetapkan.
2. Aplikasi  yang  sudah  dibuat  memberikan suatu rekomendasi alternatif untuk
memilih  calon  siswa  miskin  dalam Bantuan Siswa Miskin berdasarkan kriteria yang berlaku, dengan menggunakan metode KNN. 4.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan,  maka  diajukan  beberapa  saran untuk penelitian selanjutnya:
1. Syarat-syarat  penerimaan  bantuan  siswa miskin setiap tahunnya mengalami perubahan  maka  penulis  menyarankan, agar untuk penelitian selanjutnya disesuaikan  dulu  syarat  yang  akan dibutuhkan kepada sekolah yang bersangkutan.
2. Penerapan  metode  yang  penulis  buat dapat dikembangkan lagi dengan menerapkan  metode  lain  yang  bisa digunakan  disetiap  sekolah,  kalau  perlu digunakan oleh dinas pendidikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Butar Butar, Oktovantua Tp. Sistem penerimaan  bantuan  siswa  miskin  di SMPN  2  Tarabintang  menggunakan metode SAW ( simple additive weight ). Medan.
Fathansyah. Basis  data :  Informatika Bandung. 2000.
Jogianto,  HM. Sistem  Informasi ,  Andi Yogyakarta. 2000.
Kadir, Abdul. Belajar Database menggunakan  MySQL .  Yogyakarta: Andi Offset. 2008. Kadir,  Abdul. Dasar pemograman  Web
Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.2002.
Kusrini. Konsep  dan  aplikasi  pendukung keputusan .  Yogyakarta:  Andi  Offset.
2007.
Monita  Dita.  Sistem  pendukung  keputusan penerima  bantuan  langsung  tunai dengan menggunakan
metode
Analytical Hierarcy Process . Medan. 2013. Nugroho,  Bunafit. Aplikasi  Pemograman Web  Dinamis  dengan  PHP  dan MySQL, Yogyakarta  :  Gava  Media. 2006. Suryadi,  Kadarsah,  Ali  Ramdani. Sistem Pendukung Keputusan , Remaja Rosdakarya. 2005. Turban,  Efraim  dkk. Decision  Support System and Intelegent System.
Yogyakarta: Andi Offset. 2005.