## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351

## Implementasi Data Mining Tingkat Kepemimpinan Siswa dengan K- Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naïve Bayes
Didin Sayhidin * , Gendhi Haris, Christina Juliane
Sistem Informasi, Sistem Informasi Bisnis, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* didinsyahidin22@guru.smp.belajar.id, 2 gendhi@unsil.ac.id, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: didinsyahidin22@guru.smp.belajar.id
Abstrak− Proses  monitoring  dan  evaluasi  kepemimpinan  siswa  SMA  dipandang  perlu  karena  tingkat  kepemimpinan  siswa merupakan salah satu prasyarat siswa SMA menghadapi tantangan nyata di masa depan. Penambangan data dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat  kepemimpinan di antara siswa sekolah menengah. Tujuan dari penelitian yang dilakukan pada  kasus  ini  adalah  untuk  mengaplikasikan  data  mining dengan  menggunakan  model K-NN,  Decision  Trees,  dan  Naive Bayes. Penelitian ini berlokasi di dua SMA negeri yang berbeda yaitu SMA A sebagai data latih dan SMA B sebagai data uji. Data ini diperoleh pada tahun yang sama, yaitu Tahun 2022. Data yang diperoleh dianalisis dengan bantuan aplikasi Rapidminer menggunakan K-NN, Decision Tree, Naive Bayes. Data siswa yang diolah adalah Data Pokok Pendidikan (DAPODIK) dalam format  excel.  Sebelum  dianalisis,  teks  terlebih  dahulu  diproses  yaitu  tokenization,  case  folding,  stop  words  dan  detailing. Tujuan utama dari langkah-langkah di atas juga merupakan tujuan utama dari penelitian ini untuk mendapatkan algoritma yang paling  akurat  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kepemimpinan  siswa  dan  mengetahui  hasilnya  untuk  perbandingan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pada saat mengukur kinerja dari ketiga algoritma tersebut, hasil pengujian menggunakan validasi matriks konfusi. Algoritma K-NN ditemukan memiliki skor akurasi tertinggi dibandingkan dengan Decision Tree dan Naive Bayes. Nilai akurasi metode K-NN dengan menggunakan dataset siswa SMA sebesar 95,86%, nilai akurasi algoritma Decision Tree sebesar 94,65%, dan nilai akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 79,55%.
Kata Kunci: Data Mining; Kepemimpinan; Siswa; K-NN; Decision Tree; Naïve Bayes
Abstract− The process of monitoring and evaluating high school student leadership is deemed necessary because the level of student leadership is one of the prerequisites for high school students to face real challenges in the future. Data mining can be used to classify the level of leadership among high school students. The purpose of the research conducted in this case is to apply data mining using the K-NN, Decision Trees, and Naive Bayes models. This research is located in two different public high schools, namely SMA A as training data and SMA B as test data. This data was obtained in the same year, namely 2022. The data obtained were analyzed with the help of the Rapidminer application using K-NN, Decision Tree, and Naive Bayes. Student data that is processed is Basic Education Data (DAPODIK) in excel format. Before being analyzed, the text is processed first, namely tokenization, case folding, stop words, and details. The main goal of the steps above is also the main goal of this study to get the most accurate algorithm for classifying student leadership levels and knowing the results for comparison. The conclusion  of  this  study  is  when  measuring  the  performance  of  the  three  algorithms,  the  test  results  use  confusion  matrix validation. The K-NN algorithm was found to have the highest accuracy score compared to the Decision Tree and Naive Bayes. The accuracy value of the K-NN method using a dataset of high school students is 95.86%, the accuracy value of the Decision Tree algorithm is 94.65%, and the accuracy value of the Naïve Bayes algorithm is 79.55%.
Keywords : Data Mining; Leadership; Student; K-NN; Decision Tree; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Program  pendidikan  harus  memiliki  peran  dalam  pengembangan  kepemimpinan  siswa,  sehingga  harus dimasukkan  sebagai  satu  kesatuan  integral  dalam  setiap  proses,  seperti  kegiatan  pendidikan  dan  kegiatan pendukung baik selama studi maupun kegiatan ekstrakurikuler. Pernyataan ini sejalan dengan pendapat Komives bahwa kepemimpinan sangat perlu dipelajari dan dipraktikkan seperti keterampilan lainnya (Komives, Lucas & McMahon,  1998).  Juga  Gelatik  di  Boaden  (2006:53)  menegaskan  perkembangan  sikap  ini,  sehingga  sangat mendesak  bagi  setiap  orang  untuk  memahami  dan  mengamalkannya.  Sebagaimana  dijelaskan  oleh  Kouzes  & Postner (2002), mengembangkan kepemimpinan pada usia sekolah sangat penting karena menentukan masa depan bangsa dan menentukan kemajuan.
Hal  pertama  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  memulainya  sejak  dini  dalam  sebuah  ekosistem pendidikan  bernama  sekolah.  Di  usia  yang  rentan  ini,  perkembangan  kepribadian,  keterampilan  sosial  dan profesional siswa menjadi aspek penting yang patut diperhatikan. Oleh karena itu, banyak inisiatif pendidikan saat ini yang memberikan pengalaman belajar kepada siswa di luar kelas untuk meningkatkan pengalaman dan proses memaksimalkan  potensi  setiap  siswa.  Realitas  dalam  praktik  menunjukkan  bahwa  pengalaman  kepemimpinan yang  dimiliki  setiap  siswa,  seperti  misalnya  keterlibatan  dalam  organisasi  atau  kegiatan  ekstrakurikuler,  secara tidak langsung mengembangkan kepribadian siswa dalam hal kepemimpinan selama di sekolah (Astin, 1985:176).
Perguruan  tinggi merupakan  jenjang  pendidikan yang  penting  di  Indonesia,  terutama  untuk  internalisasi karakter. Pada tahap ini, siswa diberi kesempatan untuk mewujudkan segala bakat dan minatnya serta kebebasan berorganisasi secara bebas hingga matang menjadi pemimpin yang berakhlak mulia dan berwawasan luas. Sekolah menengah  sedikit  banyak  mendorong  pelatihan  kepemimpinan  untuk  mencapai  kepemimpinan  nasional. Implementasi  dan  strategi  pengembangan  kepemimpinan  sekolah  menengah  perlu  dikaji  untuk  memberikan gambaran  tentang  proses  pembentukan  pemimpin  masa  depan  bangsa.  Arah  pendidikan  SMA  tidak  hanya mempersiapkan siswa untuk masuk ke universitas favoritnya, tetapi juga mempersiapkan siswa untuk bergabung

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
Submitted: 14/12/2022 ; Accepted: 22/01/2023 ; Published: 28/01/2023
dengan masyarakat dan menjadi mandiri ketika mereka lulus. Banyak cara yang dapat dilakukan sekolah untuk mewujudkan  hal  tersebut,  antara  lain:  B.  Melatih  siswa  untuk  berpartisipasi  dalam  organisasi  sekolah  dan mengikuti berbagai acara yang langsung melibatkan masyarakat.
Dalam  hal  ini,  pihak  sekolah  harus  menilai  terlebih  dahulu  kualitas  kepemimpinan  atau  sikap kepemimpinan setiap siswa. Jenis pengelompokan ini disebut Big Data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilakukan pada penelitian dimulai dari tahap awal hingga akhir, adapun gambar tahapan penelitian dapat dilihat berikut
Gambar 1. Flow Chart Tahapan Penelitian
Teknik klasifikasi data mining yang membuat classifier untuk memprediksi label kategori seperti aman atau tidak aman pada data dari aplikasi pinjaman. Proses ini dapat ditransformasikan dalam bentuk nilai sesuai dengan kebutuhannya  (Vulandari,  2017).  Jadi  kami  hanya  memahami  bahwa  klasifikasi  memiliki  tugas  yang  identik dengan penambangan data, yaitu memprediksi pengidentifikasi kelas.
Setiap  teknik  selalu  menggunakan  algoritma  pembelajaran  dalam  mendapatakan  model  yang  bermakna. Setiap record berisi satu set atribut, salah satunya adalah kelas. Pola ini merupakan fungsi dari nilai atribut lainnya. Serangkaian tes digunakan untuk menentukan akurasi model. Pada umumnya dataset yang disediakan terbagi dua , ada data training untuk melaitih model dan ada data test untuk validasi (Herawati, Fajar, 2013).

## 2.2 K-NN
K-nearest  neighbor  adalah  kuantitas  yang  dikontrol,  artinya  data  pelatihan  diperlukan  untuk  mengelompokkan objek  yang  sangat  dekat.  Prinsip  operasinya  adalah  mencari  jarak  terpendek  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan  k  data  training  lainnya  [6],  [15].  Materi  dinilai  secara  manual  dan  dianggap  cocok  untuk  tipe  data mahasiswa Teknologi Informasi di Universitas Islam Madura. 35 data siswa yang disediakan untuk pemrosesan model klasifikasi  berfungsi sebagai  referensi. Selanjutnya, rumus ekspresi  K-NN menghitung  kemiripan vektor rekaman dengan setiap rekaman pelatihan yang diklasifikasikan.
di =   √∑ (x ij − p j ) 2 n i=1 (1)
Keterangan Di = Jarak sampel Xij  = Data sampel pengetahuan Pj = Data input ke-J n = Jumlah sampel
Proses penerapan metode K-NN, yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
1. Menentukan parameter dari k.
2. Mencari kuadrat jarak eucliden terhadap data set training yang diberikan.
3. Mengurutkan hasil langkah 2 secara ascending.
4. Mengumpulkan kategori Y.
5. Dengan  menggunakan  kategori  nearest  neighbor  yang  paling  mayoritas  maka  dapat  dipredisikan  kategori objek.

## 2.3 Naïve Bayes
Naive Bayes ialah metode pengelompokan probabilistic yang sederhana.]. Naive Bayes terbukti sangat akurat dan cepat  ketika diterapkan pada database dengan informasi  dalam jumlah besar. Keuntungan menggunakan Naive Bayes adalah menentukan rata-rata dan varians dari variabel yang diperlukan untuk klasifikasi hanya memerlukan sedikit informasi pelatihan. Teorema Bayes memiliki bentuk universal berikut :
P(H\X) = P(X\H).P(H) P(X) (2) Keterangan : X = Data class H = Hipotesis P(H|X) = Probabilitas hipotesa H berdasarkan kondisi X P(H)
= Probabilitas Hipotesa H
P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesa H P(X)
= Probabilitas X

## 2.3 Decision Tree
Pohon  keputusan  berdasarkan  algoritma  C4.5  yaitu  cara  pengelompokan  untuk  mengekstraksi  hubungan  yang signifikan  dari  data.  Algoritma  ini  membangun  pohon  keputusan  berdasarkan  dataset  input  bernama. Keuntungannya adalah model mudah diinterpretasikan dan diterapkan dengan nilai kontinu dan diskrit. Selain itu, algoritma C4.5 juga mendistribusikan data pelatihan melalui pengumpulan data. Atribut frekuensi tinggi dianggap dapat  membedakan  data  berdasarkan  informasi  dari  dataset.  Saat  menghitung  nilai  gain,  nilai  entropi  harus diketahui menggunakan rumus berikut:
Entropy (S) =   ∑ pi ∗ log 2 pi n i=1 (3)
Keterangan: S = .. Himpunan kasus A = .. Atribut N = .. Jumlah dari patisi S Pi = .. Proporsi dari Si terhadap S Persamaan yang digunakan untuk menghitung Information Gain:
Gain (S, A) = Entropy (S) −   ∑ |S i | |S| n i=1 ∗ Entropy (S i ) (4)
Keterangan: S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah patisi S Pi = Proporsi dari Si terhadap S A|Si |   = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Pada fase ini dilakukan pemahaman terhadap objek penelitian. Dalam hal ini penulis menggunakan data siswa dari aplikasi pendidikan dasar (DAPODIK). Motivasi Pada langkah ini, informasi siswa dikelompokkan dalam sebuah tabel berdasarkan isi dari masing-masing level administrasi siswa. Pemahaman juga dilakukan pada tahap ini untuk menentukan  metode  klasifikasi  terpenting  yang  dapat  membantu  menemukan  pola  pada  pengolahan  data  yang dilakukan dengan membandingkan hasil dari algoritma.

## 3.2 Data Understanding
Proses pemahaman materi  dilakukan pada fase ini  sebagai  materi  yang diteliti sehingga dapat  dilanjutkan pada fase Preprocessing. Langkah pertama terdiri dari menyiapkan data siswa dari database DAPODIK. Dataset terdiri

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
Submitted: 14/12/2022 ; Accepted: 22/01/2023 ; Published: 28/01/2023
dari 300 siswa SMA A sebagai data latih dan 1500 siswa SMA B sebagai data uji untuk selanjutnya dilakukan proses pembersihan data untuk menghilangkan data duplikat atau yang tidak dapat digunakan dalam penelitian ini. Pada  tahap  selanjutnya  dikumpulkan  1.500  lembar  data  yang  kemudian  diberi  label  sesuai  dengan  kategori kepemimpinan. Jika ada banyak pemberi tag, proses penandaan diperkirakan akan memakan waktu lebih sedikit (Rachmat & Lukito, 2016).

## Gambar 2. Tampilan Aplikasi Excel Untuk Menyeleksi Atribut Yang Diperlukan
Aplikasi ini digunakan untuk menyeleksi ataupun memilih atribut atau kolom yang diperlukan saja. Karena dataset mentahan yang di dapat masih berupa data lengkap siswa dengan identitas dan keterangan lainnya. Selain itu, aplikasi ini juga digunakan dalam penentuan kelasnya juga. Penentuan kelas siswa mana saja yang termasuk memiliki sikap leadership yang Tinggi, Sedang atau Rendah.

## 3.3 Penetuan Role Label
Sebelum mengolah kumpulan data dan menarik kesimpulan berdasarkan pemodelan yang dilakukan di  aplikasi Rapidminer. Kemudian judul peran harus ditetapkan sebelumnya ke atribut kelas yang dihasilkan. Nah, aplikasi machine learning  yang digunakan dalam hal  ini adalah Rapidminer, yang dapat mengolah kumpulan data yang dimaksud. Tag peran ini terjadi di tengah proses memasukkan catatan ke dalam aplikasi Rapidminer.

## 3.4 Cleaning Data
Ini  adalah  langkah  persiapan  selanjutnya  yang  digunakan  dalam  perangkat  lunak  rapidminer.  Data  bersih digunakan untuk menghapus data yang tidak lengkap. Langkah ini harus dilakukan karena dataset yang digunakan adalah data yang benar-benar lengkap.

## 3.5 Tahapan Pemodelan
Tahapan pemilihan teknik penambangan untuk menentukan algoritma yang terpilih dan akan digunakan dilakukan pada tahap pemodelan. Aplikasi yang digunakan ialah Rapidminer versi 9.10.011. H menggunakan algoritma K- NN, decision tree dan Naive Bayes untuk mendapatkan skor akurasi terbaik.

## 3.6 Pengujian Model K-NN
Penggunaan  operator  serta  parameter  dalam  frameworks  Rapidminer  mempengaruhi  akurasi  dan  model  yang terbentuk, sebagai contoh dalam pengguanaan model K-NN Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
Submitted: 14/12/2022 ; Accepted: 22/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Gambar 3 di atas adalah pola pengujian algoritma K-NN menggunakan rapidminer, yang dimulai dengan memasukkan data kemudian menetapkan peran yang ditentukan kemudian menentukan labelnya. Setelah itu, filter data  atau  atribut  yang  tidak  lengkap  dengan  nilai  yang  hilang  untuk  mengoptimalkan  pemrosesan  data,  lalu lanjutkan  ke  langkah  berikutnya  yaitu  Pilih  model  perhitungan  K-NN.  Gambar  3  menjelaskan  desain  proses operator K-NN. Dalam pengujian ini, data bersih digunakan sebagai data yang diproses sebelumnya oleh operator Read CSV karena dataset disimpan dalam format CSV (.csv). Memproses dokumen dari file untuk mengubah file menjadi  dokumen. Proses validasi  terdiri  dari data latih  dan data uji. Kemudian masukkan dan jalankan model algoritme K-NN dengan perhitungan algoritme, lalu masukkan evaluasi kinerja dan hasil nilai akurasi ditampilkan.

## 3.7 Pengujian Model Decidion Tree
Pengaturan dan penggunaan operator dan parameter dalam framework Rapidminer berdampak kuat pada akurasi dan model yang dihasilkan, misalnya saat menggunakan pohon keputusan yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Desain Model Algoritma Decision Tree
Gambar 4 di atas menunjukkan model pengujian algoritma pohon keputusan menggunakan Rapidminer, yang dimulai dengan memasukkan data dan kemudian menetapkan peran yang mendefinisikan label. Setelah itu, memfilter data atau atribut yang tidak lengkap dengan nilai yang hilang untuk mengoptimalkan pemrosesan data, lalu  melanjutkan  ke  langkah  berikutnya,  yaitu  memilih  model  komputasi  pohon  keputusan.  Gambar  4 menggambarkan desain proses pada operator pohon keputusan. Pengujian ini menggunakan data bersih yang telah mengalami pre-processing. Data ini diambil alih oleh operator Read CSV karena kumpulan data disimpan dalam format CSV (.csv). Memproses dokumen dari file untuk mengubah file menjadi dokumen. Proses validasi terdiri dari  data  pelatihan  dan  data  uji.  Kemudian  masukkan  model  pohon  keputusan  dengan  perhitungan  algoritma, jalankan model dan masukkan skor kinerja untuk melihat hasil skor akurasi.

## 3,8 Pengujian Model Naïve Bayes
Ini merupakan contoh penggunaan model daripada  Naïve Bayes seperti Gambar 5.
Gambar 5. Desain Model Algoritma Decision Tree
Gambar 5 di atas adalah pola pengujian algoritma Naive Bayes menggunakan speedminer, yang dimulai dengan memasukkan data, kemudian menetapkan peran yang ditetapkan, dan kemudian menetapkan label. Setelah itu, filter data atau atribut yang tidak lengkap dengan nilai yang hilang untuk mengoptimalkan pemrosesan data, lalu lanjutkan ke langkah berikutnya yaitu. H. pilih model perhitungan Naive Bayes. Gambar 5 menggambarkan desain proses pada operator Naive Bayesian. Pengujian ini menggunakan data bersih yang telah mengalami pre- processing. Data diambil alih oleh operator Read CSV karena kumpulan data disimpan dalam format CSV (.csv). Memproses dokumen dari file untuk mengubah file menjadi dokumen. Proses validasi terdiri dari data latih dan data uji. Kemudian masukkan model Naive Bayesian dengan perhitungan algoritma

## 3.9 Model Evaluasi Confusion Matrix
Dari  hasil  pengujian  model  ketiga  algoritma  yang  digunakan  menghasilkan  nilai  akurasi  melalui  evaluasi Confusion Matrix.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351

## 3.10 Nilai Acuracy Algoritma K-NN
Berikut merupakan tabel dari hasil rapidminer model K-NN yang akan di uji coba atau di evaluasi.
Tabel 1. Nilai Acuracy Algoritma K-NN Accuracy: 95.86% +/-0,49%(micro average: 95.86%) True Sedang Ture Tinggi True Rendah  Calss Precision Pred. Sedang 550 20 70 95.32% Pred. Tinggi 4 298 0 98.68% Pred. Rendah  17 0 263 93.93% Class Recall 96.32%  93.71%  97.41% TP = 550 TN = 298 + 0 + 0 + 263 = 561 FP = 20 + 7 = 27
FN = 4 + 17 = 21
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100%
= 550+561 550+561+27+21 x 100%
= 1.111 1.159 x 100% = 0,9586 x 100% = 95,86 Ket. : TP = True Positif TN = True Negatif FP = Fals Positif FN = Fals Negatif Berdasarkan tabel 1 di atas menunjukan bahwa, akurasi model KNN adalah sebesar 95,86%.
3.11 Nilai Acuracy Algoritma Decision Tree
Berikut merupakan tabel dari hasil rapidminer model decision Tree yang akan di uji coba atau di evaluasi.
Tabel 2. Nilai Acuracy Algoritma Decision Tree Accuracy : 94.65% +/-1,38%(micro average: 94.65%) True Sedang Ture Tinggi True Rendah  Calss Precision Pred. Sedang 549 32 8 93.21% Pred. Tinggi 3 286 0 98.96% Pred. Rendah  19 0 262 93.24% Class Recall 96.15%  85.94%  97.04% TP = 549 TN = 286 + 0 + 0 + 262 = 548 FP = 32 + 8 = 40 FN = 3 + 19 = 22 Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100% = 549+548 549+548+40+22 x 100%
= 1.097 1.159 x 100%
= 0.9465x 100% = 95.65% Ket. : TP => True Positif TN => True Negatif FP => Fals Positif FN => Fals Negatif
Berdasarkan tabel 2 di atas bisa dilihahat bahwa tingkat akurasi menggunakan Decision Tree adalah sebesar 95,65%.

## 3.12 Nilai Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Berikut merupakan tabel dari hasil rapidminer model Naïve Bayes yang akan di uji coba atau di evaluasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
Submitted: 14/12/2022 ; Accepted: 22/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Tabel 3. Nilai Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Accuracy : 79.55% +/-1,69%(micro average: 79.55%) True Sedang Ture Tinggi True Rendah  Calss Precision Pred. Sedang 388 28 26 87.78% Pred. Tinggi 93 290 0 75.72% Pred. Rendah  90 0 244 73.05% Class Recall 67.95%  91.19%  90.37% TP = 388 TN
= 290 + 0 + 0 + 244 = 534
FP
= 28 + 26 = 54
FN = 93 + 90 = 183
Accuracy
= TP+TN TP+TN+FP+FN x 100% = 388+534
388 +534 +54 +183 x 100%
= 922 1.159 x 100% = 0.7955x 100% = 79.55% Ket. : TP = True Positif TN = True Negatif
FP
= Fals Positif FN = Fals Negatif
Berdasarkan tabel  3 di atas menunjikan bahswa, tingkat akurasi dengan menggunakan Decision Tree adalah sebesar 95,65%

## 4. KESIMPULAN
Hasil daripada dilakukannya preprocessing dan pengujian masing-masing model diantarnya K-NN, Decision Tree juga naïve Bayes, hasil evaluasi dan validasi pada penelitian ini, mendapat hasil nilai akurasi untuk menentukan tingkat leadership yang dimiliki siswa SMA di sekolah terkait dapat  dibuktikan dengan nilai akurasi dari masing masing  algoritma  yaitu  untuk  K-NN  nilai  akurasinya  95.86%,  untuk  algoritma  Decision  Tree  nilai  akurasi  = 94.65%, dan hasil dari pemodelan Naive Bayes nilai akurasi = 79.55%. Dalam penelitian dapat diketahui bahwa tingkat  akurasi  yang  didapatkan  Algoritma  K-NN  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  algoritma  Decision  Tree. Untuk itu, penerapan KNN pada penelitian ini memiliki akurasi lebih tinggi sehingga bisa menjadi alternatif solusi terhadap permasalahan analisis penentuan tingkat leadership siswa SMA di Sekolah bersangkutan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami ucapkan terimakasih kepada pihak-pihak terkait yang telah membantu tersusunnya jurnal kami. Terutama kepada  dosen  STIMIK  LIKMI  yang  mengampu  mata  kuliah  Manajemen  Data.  Dan  tidak  lupa  kepada  semua kolega yang ikut serta memberikan kontribusi berupa tenaga, fikiran dan maternya.

## REFERENCES
[1] Trimanto, _ F. _ Faqih, _ I. _ M. _ Irfani, _ and _ S. _ Timur,
“Penerapan _ Data _ Mining _ Untuk Evaluasi Status _ Kelulusan _ Mahasiswa _ Fakultas _ Teknologi _ Pertanian _ Tahun _ 2015_Menggunakan _ AlgoritmaNaïve _ Bayes _ Cl assifier,” _ in _ Seminar _ Nasional _ Informatika, _ Amikom _ University, _ 2015
[2] Fakultas Teknik Universitas Islam Madura, “Rencana Operasional Fakultas Teknik Universitas Islam Madura,” 2022
[3] E.  P.  Rohmawan,  “Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Desicion  Tree  Dan  Artificial Neural Network,” J. Ilm. MATRIK, vol. 20, no. 1, pp. 21–30,  2018
[4] I. A. A. Amra and A. Y. A. Maghari, “Students performance prediction using KNN and Naive Bayes ian,” in ICIT 2017 - 8th International Conference on Information Technology, Proceedings, 2017, no. December 2018, pp. 909–913
[5] S. P. Nabila, N. Ulinnuha, and A. Yusuf, “Model Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Dengan Metode Fuzzy C-Means Dan K-Nearest Neighbors Menggunakan Data Registrasi Mahasiswa,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 1, p. 39, 2021
[6] D. Iskandar and Y. K. Suprapto, “Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 2, no. 1, pp. 37–43, 2015
[7] K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif, vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017
[8] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5351
Submitted: 14/12/2022 ; Accepted: 22/01/2023 ; Published: 28/01/2023
[9] N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[10] E. Sugiyarti and A. Maseleno, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan Data Mining,” Konf. Mhs. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 62–69, 2018
[11] R. S. Harahap, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Decision Tree, Naive Bayes Dan Neural Network  Untuk Prediksi Penyakit  Ginjal  Kronis,”  Konf.  Nas.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  239-INF.244,  2016,  [Online]. Available: http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/knit/article/view/129.
[12] S. Defiyanti, “Integrasi Metode Clustering dan Klasifikasi untuk Data Numerik,” Citee, no. July, pp. 256–261, 2017.
[13] E. Buulolo, Buku Data Mining Untuk Perguruan Tinggi, I. 2020.
[14] F. L. Gaol, T. Matsuo, and S. City, “The Digital Transformation of Enterprise Architecture on Culinary SMEs : A Case Study – Culinary SMEs in DKI Jakarta Province,” vol. 14, no. 2, pp. 275–289, 2020.
[15] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) PENERAPAN  CLUSTERING  PADA  PENDUDUK  YANG  MEMPUNYAI  KELUHAN  KESEHATAN  DENGAN DATAMINING K-MEANS,” [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/komik.
[16] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques,”  Data  Min.  Concepts  Tech.,  2012,  doi: 10.1016/C2009-0-61819-5
[17] Ellis and Hartler. Nursing in Today’s World. Lippincot Williams & Wilkins. Philadelphia. 2012
[18] Davies and P. Beynon, Database Systems Third Edition. New York: Palgrave Macmillan, 2004.
[19] I  Pramudiono.  (2007)  Ilmu  Komputer.  [Online].  http://www.ilmukomputer.org/wp-content/uploads/2006/08/iko- datamining.zip
[20] B. Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha  Ilmu, 2007.
[21] M. Berry and G. Linoff, Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Ney York: John Wiley & Sons, 2004.