PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM

## KLASIFIKASI PENILAIAN JAWABAN UJISAN ESAI
Muhammad Iqbal Mubarok, Purwantoro, Carudin Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia Email: 1910631170214@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pendidikan  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  manusia  untuk  dapat  berproses  dan  berinteraksi  dengan lingkungan  sekitar  dan  merupakan  hal  pokok  yang  perlu  diperhatikan  karena  pendidikan  dapat  membentuk karakter pribadi seseorang. Evaluasi pembelajaran dilakukan sebagai salah satu tolak ukur pada siswa terhadap pemahaman dalam materi yang diberikan oleh guru dan guru akan mengetahui kemampuan dari setiap masing- masing siswanya. Ujian itu sendiri dibagi menjadi dua sifat yang berbeda, yakni ujian objektif yang jawabannya bersifat pilihan ganda dan ujian subjektif yang jawabannya bersifat jawaban uraian atau esai. Ujian esai seringkali menjadi tantangan bagi pengajar dan penilai dalam mengidentifikasi serta memberikan skor yang objektif kepada setiap jawaban mahasiswa. Dalam Upaya meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam penilaian, penelitian ini menggunakan metode KNN untuk mengklasifikasikan jawaban ujian esai berdasarkan kesamaan dengan jawaban- jawaban referensi  yang  suda ada  sebelumnya. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu untuk  menerapkan  algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  proses  klasifikasi  penilaian  jawaban  ujian  esai  dan  mengetahui  performa  dari algortima K-Nearest Neighbor (KNN) yang diterapkan dalam klasifikasi penilaian jawaban ujian esai. Metodologi penelitian yang diterakan dalam penerapan algoritma KNN dalam klasifikasi penilaian ujian esai menggunakan pendekatan Knowledge Discovert in Database (KDD). Klasifikasi menggunakan KNN dan pembobotan TF-IDF ini menghasilkan akurasi sebesar 14,01%. Sedangkan performa lainnya yaitu nilai precision diperoleh rata-rata 10,4%  dan recall dengan  rata-rata  14,1%,  serta f-measure sebesar  5,7%.  Data  latih  yang  terdiri  dari  berbagai jawaban referensi digunakan untuk melatih model KNN dan kemudian model ini diuji pada jawaban ujian esai yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mempermudah proses penilaian jawaban ujian esai secara efisien dan akurat, serta meningkatkan kualitas evaluasi akademik.
Kata kunci : K-Nearest Neighbor, Knowledge Discovery in Database, Ujian Esai

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi manusia  untuk  dapat  berproses  dan  berinteraksi dengan  lingkungan sekitar dan  merupakan  hal pokok yang  perlu  diperhatikan  karena  pendidikan  dapat membentuk  karakter  pribadi  seseorang.  Pendidikan menjadi salah satu bekal yang penting di masa depan. Pendidikan  dikenal  sejak  zaman  sebelum  negara Indonesia merdeka hingga saat ini [1]
Ki  Hajar  Dewantara  selaku  Bapak  Pendidikan Nasional  Indonesia,  berpendapat  bahwa  “Pendidikan sangat penting selama pertumbuhan anak-anak, karena pendidikan  menuntun  segala  kekuatan  alam  pada anak-anak untuk membantu mereka menjadi manusia dan anggota masyarakat yang  baik dan bahagia.”  [1] Murid  atau  siswa  bukan  mesin  berbentuk  manusia yang  dapat  diatur  sekehendaknya,  tetapi  mereka adalah  generasi  yang  harus  kita  bantu  dengan memberikan  kepedulian  terhadap  setiap  reaksi perubahan  menuju  dewasa  agar  dapat  membentuk insan yang berpikir kritis serta memiliki sikap akhlak yang baik [1]
Provinsi Jawa Barat merupakan Provinsi dengan jumlah  peserta  didik  terbanyak  se-Indonesia  pada tahun ajaran 2022/2023. Tercatat sebanyak 9.504.508 peserta didik di Jawa Barat pada tahun ajaran tersebut
[2]. Dibawah ini gambar 1 merupakan data dari jumlah peserta didik.
Gambar 1. Data peserta didik nasional 2022/2023
Sekolah adalah suatu lembaga yang menyediakan kegiatan  belajar  mengajar  melibatkan  guru  yang bertugas sebagai tenaga mengajar, memberikan materi pelajaran kepada peserta didik atau siswa. Tugas guru tidak hanya memberikan materi pelajaran, guru harus melakukan  berupa  ujian  agar  dapat  memberikan evaluasi pembelajaran terhadap siswanya.
Evaluasi  pembelajaran  dilakukan  sebagai  salah satu tolak ukur pada siswa terhadap pemahaman dalam materi  yang  diberikan  oleh  guru  dan  guru  akan mengetahui  kemampuan  dari  setiap  masing-masing siswanya.  Ujian  itu  sendiri  dibagi  menjadi  dua  sifat yang  berbeda,  yakni  ujian  objektif  yang  jawabannya
bersifat  pilihan  ganda  dan  ujian  subjektif  yang jawabannya berupa jawaban uraian atau esai.
Penelitian  yang  terkait  dengan  data  mining ataupun  text  mining  khususnya  pada  perbandingan algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan algoritma yang lainnya sudah banyak dilakukan. Pada penelitian [3] mengenai implementasi algoritma KNN untuk melakukan klasifikasi produk dari e- marketplace . Sebanyak 450 data produk yang berhasil dikumpulkan  dari  masing-masing marketplace untuk diklasifikasikan,  450  data  tersebut  dibagi  menjadi  3 pengujian yang berbeda. Klasifikasi ini menggunakan algoritma  KNN . Hasil  yang  didapatkan  dari  masing- masing  pengujian  pada  klasifikasi  produk  dari beberapa e-marketplace dengan  algoritma  KNN menghasilkan hasil untuk pengujian 1, dengan nilai k =1,  5, 10  adalah  78%,  97,33%,  dan  92%.  Pada pengujian  ini nilai  k  yang  ideal  adalah  5.  Pada pengujian  2  akurasinya adalah  96,67%,  merupakan nilai  yang  sangat  akurat  karena  melebihi  90%.  Data latih  sangat  memengaruhi  akurasi  algoritma  KNN. Data  latih  yang  lebih  lengkap  akan  meningkatkan akurasi.
Berdasarkan  beberapa  hasil  dari  penelitian terdahulu, algortima KNN memiliki kinerja klasifikasi data yang baik. Hal ini didasari dengan tingginya nilai akurasi yang didapatkan dari algoritma KNN . Dengan demikian, pada penelitian saat ini akan menggunakan algoritma  KNN untuk  klasifikasi  ujian  esai  yang tentunya  akan  memudahkan  para  guru  dalam mengoreksi  jawaban  ujian  esai.  Pada  penelitian  ini akan dilakukan implementasi dari algortima K-Nearest Neighbor dalam pendekatan text mining dengan tujuan utama  untuk  mengetahui  performa  dari  algoritma tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Data adalah hasil observasi secara langsung dari representasi  visual  sebuah objek  atau  ide  di  dunia nyata  [4].  Oleh  sebab  itu,  diperlukannya  pengolahan data  dan  diproses  lebih  lanjut  dengan  model  untuk mendapatkan suatu informasi. Data dapat berupa teks atau image yang dilengkapi dengan nilai-nilai tertentu setelah  diamati  secara  langsung  peristiwa  atau fenomena di dunia nyata [4].
Data  dibagi  menjadi  data  primer  serta  data sekunder.  Data  primer  didapat  melalui  metode langsung,  seperti  interaksi  wawancara,  opini,  serta hasil pengujian atau peristiwa aktual. Di sisi lain, data sekunder  merujuk  pada  sumber  informasi  yang didapatkan  secara  tidak  langsung,  seperti  buku, catatan,  dokumen  yang  ada,  serta  arsip  yang  dapat ditemukan baik dalam bentuk publikasi maupun tidak dipublikasikan.  Keduanya  memiliki  kelebihan  dan kekurangan, baik data premier yang lebih valid karena langsung  dari  sumbernya,  akan  tetapi  membutuhkan waktu dan biaya untuk mencari sumbernya, sedangkan data  sekunder  yang  tidak  membutuhkan  waktu  dan biaya dibutuhkan untuk penelitian, tetapi resiko  yang
akan  didapat  adalah  data  yang  diambil  bisa  terlalu lama  atau  tidak  sesuai  yang  dapat  mempengaruhi penelitian [5].
2.2. Data Mining
Data  mining menurut  [6]  merupakan  sebuah proses  yang  dalam  pengerjaannya  menggunakan statistik, artificial intelligene , dan pembelajaran mesin untuk  mengekstrak. Data  mining merupakan  istilah dari  penemuan  pengetahuan  atau  pemahaman  pola untuk  mengetahui  pengetahuan  yang  terdapat  dari kumpulan data yang sangat besar [7].

## 2.3. Ujian
Ujian atau tes adalah  metode yang  menyeluruh, sistematis, dan objektif untuk mengevaluasi pembelajaran.  Hasilnya  digunakan  sebagai  dasar untuk  membuat  keputusan  tentang  bagaimana  guru memberikan  instruksi  dalam  pengajaran.  [8].  Ujian adalah suatu hal yang perlu dilakukan bagi seseorang yang  sedang  belajar  agar  mengetahui  tingkat pemahaman  terhadap  materi  yang  sedang  dipelajari. Ujian saat ini banyak yang menggunakan dengan cara melalui  internet  atau  komputer  yang  dapat  diakses dimanapun dan mempermudah para siswa [8].

## 2.4. Text Mining
Menurut  [9],  text  mining  adalah  sebuah  variasi dari data mining, mengekstraksi pengetahuan implisit dari  data  tekstual  atau  data  yang  bersifat  teks  yang tidak  terstruktur  dan  dalam  jumlah  besar.  Tujuannya untuk mendapatkan informasi dari data tekstual. Data tekstual  yang dapat digunakan adalah dokumen  yang berupa  berita,  artikel,  laporan  penelitian,  ujian  dan lain-lain. Text mining dibagi menjadi empat tipe, yaitu klasifikasi (classification), regresi (regression),
pengelompokkan
(clustering) dan asosiasi (association).

## 2.5. Klasifikasi Teks
Menurut [10] Klasifikasi teks merupakan sebuah proses  menemukan  model  yang  dapat  membedakan class data  atau  konsep  yang  tujuannya  untuk memprediksi class dari objek yang belum teridentifikasi. Ada dua golongan teks, yaitu clustering text dan klasifikasi teks. Clustering  text berhubungan suatu  struktur unsupervised dari  sekumpulan  data. Sedangkan  klasifikasi  teks  adalah  proses  untuk membentuk  golongan  kelas  dari  dokumen  secara supervised
2.6. Knowladge Discovery in Database (KDD) Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah algoritma yang memiliki kegunaan dalam mengklasifikasikan objek berdasarkan sejumlah k data latih yang paling dekat dengan objek tersebut. Nilai k harus  memenuhi  syarat  tidak  boleh  melebihi  jumlah data latih, dan k harus bernilai ganjil dan lebih dari satu [11]. Untuk menghitung jarak antara dua objek x dan y
digunakan  rumus  jarak Euclidean sebagaimana tercantum pada persamaan 1.
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑(𝑥 𝑖 𝑛 𝑖−1 − 𝑦 𝑖 ) 2 (1)
2.7. Confusion Matrix
Confusion matrix diperlukan untuk mengevaluasi kinerja  model  klasifikasi  karena  terdiri  dari  banyak baris data uji true atau false . Kasus multiple classifier atau kelas yang jumlahnya lebih dari dua memerlukan penggunaan  teknik  ini [11].  Berikut  adalah  tabel confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tabel confusion matrix (sumber: Nugroho, 2019)
Gambar 2.1 di atas adalah tabel confusion matrix yang  dimana  terdapat  empat  kombinasi  nilai  aktual dan nilai prediksi, yaitu:
1. True  Positive (TP)  adalah  data  positif  yang diprediksi benar.
2. True  Negative (TN)  adalah  data  negative  yang diprediksi benar.
3. False  Positive (FP)  merupakan  data  negatif namun  diprediksi  sebagai  data  positif. False
Negativve (FN) merupakan data yang diprediksi negatif tetapi sebenarnya sebagai positif.
2.8. Term Frequency Inverse Document Frequency
Dalam  penelusuran  informasi dan text  mining, pembobotan Frequency Inverse Document Frequency sering digunakan [13]. Dalam proses pembobotan ini terdapat  dua  konsep  yang  relevan,  yaitu Term Frequency (TF)  dan Inverse  Document  Frequency (IDF)  [14].  TF  mengindikasikan  jumlah  kemunculan kata  tertentu  dalam  suatu  dokumen,  dan  semakin sering kata tersebut muncul, semakin tinggi nilai TF- nya.  Sementara  itu,  IDF  menggambarkan  nilai dokumentasi dari kata yang jarang muncul dalam suatu dokumen,  sehingga  nilai  IDF  akan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  kata  yang  sering  muncul. Persamaan  untuk  menghitung  TF  [13]  dapat  dilihat pada persamaan 1.
𝑇𝐹(𝑑, 𝑡) = 𝑓(𝑑, 𝑡) (2) Keterangan: F(d,t) kemunculan kata t dalam dokumen d Berikut adalah persamaan untuk menghitung nilai IDF yang dapat dilihat pada perssamaan 3
𝐼𝐷𝐹(𝑡) = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝐷𝐹 𝑡 (3)
Keterangan:
N: banyaknya dokumen DF t : banyaknya dokumen DF t yang mengandung fitur t
Nilai  TF-IDF  didapat  dengan  cara  mengalihkan  nilai TF dengan nilai IDF, dapat dilihat pada persamaan 4
𝑇𝐹𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹(𝑑, 𝑡). 𝐼𝐷𝐹(𝑡) (4) Hasil dari pembobotan TF-IDF yang didapatkan selanjutnya dapat berguna untuk klasifikasi dokumen
2.9. Supervised Learning
Supervised  Learning merujuk  pada  kumpulan contoh yang dilengkapi dengan label yang digunakan untuk  mengidentifikasi  pola  distribusi  karakteristik perilaku dalam berbagai aplikasi, sehingga menghasilkan  model  perilaku  data  yang  dapat digunakan. [15]. Supervised learning terbagi menjadi dua jenis masalah, yaitu klasifikasi dan regresi. Ketika variabel output berupa  kategori  seperti  merah,  biru, atau  penyakit  dan  tidak  memiliki  nilai  berkelanjutan, disebut  sebagai  masalah  klasifikasi.  Di  sisi  lain, masalah regresi terjadi ketika variabel output memiliki nilai riil misalnya, dolar atau berat [15]

## 2.10. Bahasa Pemrograman Phyton
Bahasa  pemrograman  Phyton  menurut  [16] adalah  bahasa  pemrogram  yang  interpretative multiguna dengan filosofi perancangan yang berfokus pada  tingkat  keterbacaan  kode.  Phyton  juga  diklaim sebagai  bahasa  yang  menggabungkan  kapabilitas, kemampuan dengan sintaks kode yang sangat jelas dan juga dilengkapi dengan fungsionalitas Pustaka standar yang besar serta komprehensif.
Gambar 3. Logo phyton
(Sumber: python.org)
Phyton  sendiri  merupakan  salah  satu  bahasa pemrograman  dengan  tingkat  tinggi.  Phyton  ini dirancang  agar  memberikan  kemudahan  bagi  para programmer melalui segi efisiensi waktu, kemudahan dalam  pengembangan  dan  kompatibilitas  dengan sistem. Phyton juga mampu digunakan untuk membuat aplikasi standalone (berdiri sendiri) dan pemrograman script ( scripting programming ).

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  di  terapkan  dalam penerapan algoritma KNN dalam klasifikasi penilaian ujian  esai  menggunakan  pendekatan  Knowledge Discovert  in  Database  (KDD).  Adapun  tahap-tahap dari KKD yaitu sebagai berikut:
1. Data Selection Pada  tahap  seleksi  data,  akan  dilakukan pengambilan data yang terkait dengan penelitian. Data  yang  akan  digunakan  diambil  dari  situs Kaggle.com  yaitu  Automated  Essay  Scoring. Selanjutnya data yang telah didapatkan kemudian dipilih  essay  set  berapa  yang  akan  digunakan. Pada  penelitian  ini  yang  akan  digunakan  yaitu essay set nomor empat.
2. Pre-Processing Tahap  ini  merupakan  tahap  pengolahan  data. Data  yang  telah  diambil  melalui  tahap  seleksi tetapi  data  tersebut  masih  dalam  kondisi  tidak terstruktur,  yang  kemudian  akan  dilakukan pembersihan  data  agar  dapat  diolah  dan mendapatkan  hasil  yang  baik.  Pada  tahap  ini merupakan  tahap  yang  sangat  berperan  penting dalam  hasil  akhir  pengolahan  data. Pre- processing memiliki  beberapa  tahapan  di dalamnya, yaitu cleaning, case folding, tokenizing stopword removal dan stemming 3. Transformation Tahap  transformation  ini  akan  dilakukan  proses pengubahan  nilai  dari  ketegorikal  menjadi numerik  atau  sebagai  teknik  seleksi  feature.
Teknik  yang  akan  digunakan  pada  tahap  ini menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) yang merupakan proses  pembobotan  kata  yang  dimana  akan dilakukan ekstraksi kata menjadi suatu nilai.
4. Data Mining Pada  tahap data  mining akan  dilakukan  proses pengolahan  data  dari  proses  yang  sebelumnya dengan  menggunakan  algoritma  yang  telah dipilih.  Algoritma  yang  akan  digunakan  pada proses  ini  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).  Kemudian,  teknik  yang digunakan  dalam  menghitung  jarak  tetangga terdekat  dengan  menggunakna  teknik  yang umum digunakan, yaitu Euclidean distance
5. Interpretasi/Evaluasi.
Pada  tahap  akhir  dari  proses  KDD  ini  terdapat dua  bagian  yaitu  interpretasi  dan  evaluasi. Interpretasi merupakan pola informasi yang telah dihasilkan  dari  proses data  mining yang kemudian  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel pengetahuan  ( knowledge ).  Sedangkan  evaluasi akan  menganalisa  apakah  hasil  dari  pengolahan data  mining memiliki  pola  yang  menarik  atau bertentangan  dengan  fakta  yang  ada  pada sebelumnya.  Selain  itu,  akan  dilakukan  juga Analisa mengenai prediksi yang dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah bagaimana  mengklasifikasikan  penilaian  jawaban ujian esai menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Automated Essay Scoring berisikan suatu data penilaian ujian esai siswa kelas 7-10  yang
didapat  dari  situs  Kaggle.com.  Data  penilaian  ujian esai siswa dikumpulkan dalam kurun waktu dua bulan, yaitu  sejak  tanggal  10  Februari  hingga  1  Mei  2012. Berikut  gambar  4  data  yang  digunakan  untuk  proses klasifikasi:
Gambar 4. Data Automated Essay Scoring
Selama  periode  pengumpulan  data yang dilakukan, didapatkan sebanyak 12.978 data dari total 8 essay-set. Pada  penelitian  ini  hanya  akan menggunakan essay-set nomor  7  yang  merupakan penilaian ujian esai siswa kelas 9. Adapun jumlah data pada essay-set 7 yaitu sebanyak 1569 data.
1. Selection Data
Pada  tahap  ini  akan  berfokus  pada  seleksi  data essay  set ,  yang  dimana essay  set yang  dipilih untuk  diolah  yaitu essay  set nomor  7.  Sebelum pada  tahap  seleksi  data  akan  dilakukan  seleksi atribut  terlebih  dahulu  untuk  pengolahan text mining .  Secara  keseluruhan,  terdapat  enam atribut  yang  ada  pada  data Automated  Essay Scoring. Pada  gambar  5  dibawah  adalah  data yang  dipilih  dan  akan  diolah  setelah  melalui tahap data selection .

## Gambar 5. Hasil Selection Data
Pada  gambar  5  diatas  adalah  hasil  dari  proses seleksi  data  yang  selanjutnya  akan  diolah  pada tahap  pre-processing  yang  dimana  terdapat atribut essay yang berisikan jawaban ujian esasi siswa dan class domain1_score yang berisi nilai dari jawaban esai tersebut.
2. Pre-Processing Data  yang  telah melalui  tahap  seleksi, selanjutnya  akan  melalui  tahap  pre-processin. Pada tahap  ini terbagi  menjadi  beberapa proses, yaitu data  cleaning,  case  folding,  tokenizing, stemming dan stopword removal.
a. Data Cleaning Pada  bagian  proses data  cleaning ,  pembersihan karakter  yang  berupa  simbol  atau  tanda  baca ( punctuation ) dan angka. Karakter tersebut akan dihapus  atau  digantikan  oleh  spasi.  Pada  proses penghilangan  tanda  baca,  data  sebelum  dan sesuah melalui tahap ini.
b. Case Folding
Pada proses case folding , dilakukan penyeragaman  huruf  dengan  merubah  semua bentuk huruf kapital menjadi huruf kecil. Hal ini dilakukan  agar  seluruh  data  yang  akan  diproses memiliki  penyeragaman  karakter,  sehingga ketika  proses  selanjutnya  akan  lebih  mudah dilakukan.
c. Tokenizing Pada  proses tokenizing akan  dilakukan  proses
pemotongan string berdasarkan  kata  yang tersusun  sehingga  memudahkan  dalam  proses analisis selanjutnya.
d. Stemming Pada  proses stemming merupakan  tahap  akhir dari  tahap pre-processing. Pada  proses  ini  akan dilakukan penghilangan imbuhan (kata awal atau akhir) pada setiap kata untuk mencari kata dasar.
e. Stopword removal Pada  proses stopword  removal akan  dilakukan penyaringan  kata  yang  tidak  relevan  dalam klasifikasi. Proses ini dilakukan untuk meningkatkan  tingkat  efisiensi  analisis  teks dengan  mengurangi  jumlah  kata  yang  diproses dan  meningkatkan  kualitas  analisis  dengan menghilangkan kata yang tidak relevan.
3. Transformation
Pada  tahap  transformation  akan  dilakukan pembobotan  kata  dengan  menggunakan Term Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF- IDF). Langkah awal yang dilakukan pada proses ini  adalah  mencari Term  Frequency (TF)  atau kata  dengan  frekuensi  terbanyak.  Berikut  pada gambar 6, merupakan hasil dari Term Frequency (TF).
Pada gambar 6 merupakan hasil dalam pencarian 20 besar kata yang memiliki frekuensi terbanyak. Kata  dengan  perolehan  frekuensi  terbesar dimiliki oleh kata “was” dengan frekuensi 7219, kemudian  disusul  oleh  ”patient”  dan  “had” dengan perolehan frekuensi 2660 dan 2199. Proses  selanjutnya  setelah  melalui  TF  yaitu proses pembobotan kata dengan Term- Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF).  Berikut  pada  gambar  7  merupakan  hasil pembobotan kata TD-IDF
Gambar 7. Hasil Term-Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)

## 4. Data Mining
Setelah  melalui  dua  tahap  yaitu  tahap  pre- processing  dan  tahap  transformation,  tahap selanjutnya adalah data mining. Pada tahap data mining  merupakan  tahap  klasifikasi  data penilaian  ujian  esai  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  masuk  dalam proses pengklasiikasian, yaitu data latih ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Dalam pembagian  data  tersebut  diterapkan  teknik percentage  split yang  dimana  terdapat  empat skenario  pembagian  data  yang  berbeda,  yaitu 10:90,  80:20,  70:30  dan  60:40.  Berikut  adalah pembagian data pada tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Data Split Data Latih Data Uji 60:40 941 628 70:30 1098 471 80:20 1255 314 90:10 1412 157 Total Data: 1569 Dalam melakukan implementasi skenario pembagian  data  yang  telah  ditetapkan,  akan dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma K-nearest Neighbor. Berikut hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Split K  Accuracy  Precision Recall F- Measure 60:40  29  12,261% 3,243% 12,261% 4,239% 70:39  29  12,314% 2,979% 12,314% 4,449% 80:20  29  12,101% 8,159% 12,101%  12,101% 90:10 29  14,012% 10,434%  14,012% 5,702
Berdasarkan  tabel  2,  terdapat  empat  skenario pembagian  data  training  dan  data  testing  yang
dimana  untuk  detail  pembagiannya  telah dijelaskan  pada  tabel  1.  Dari  hasil  yang ditunjukkan  pada  tabel  2,  bahwa  rasio  90:10 merupakan  hasil  yang cukup baik dibandingkan dengan  perobaan  yang  lainnya.  Maka  dari  itu dalam  klasifikasi  penilaian  jawaban  ujian  esai dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dilakukan  dengan  pembagian data training yakni 1.412 dan data testing 157.
5. Evaluasi Evaluasi untuk mengukur kinerja dari algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dilakukan dengan menggunakan confusion matrix. Berdasarkan dengan perhitungan kinerja klasifikasi sebelumnya, dapat dilihat seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Evaluasi Klasifikasi Menggunakan

## Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  8,  dapat  diketahui  bahwa hasil klasifikasi dengan menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  diperoleh  dengan  model nilai akurasi sebesar 13,69%.

## 4.2. Pembahasan
Data automated essay scoring diambil dari situs Kaggle.com dengan pilihan essay set nomor 7 dengan total 1569 data. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi penilaian  jawaban  ujian  esai  dengan  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) serta Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  sebagai metodologinya yang terdiri dari lima proses yaitu, data selection, pre-processing, transformation, data mining dan evaluation.
Proses  pengambilan  data  diambil  dari  situs Kaggle.com  yaitu automated  essay  scoring dengan
jumlah  12.978  data  berdasarkan  kelas  yang  berbeda dan essay  set yang  berbeda. Essay  set nomor  7  yang menjadi  pilihan  untuk  dilakukan  pengklasifikasian data, dengan jumlah total 1.569 data esai.
Data  yang  terpilih  akan  diproses  dengan preprocessing yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan, yaitu:
1. Cleaning
Pembersihan  data  dari noise-noise kata  ataupun simbol “!,.&-:;”.
2. Case Folding Penyeragaman huruf kapital menjadi huruf kecil
3. Tokenizing Memecah kalimat menjadi potongan kata-kata
4. Stopword Removal Menghapus kata-kata yang tidak penting
5. Stemming Menyederhanakan  kata  ke  bentuk  kata  dasar atau akar Selanjutnya setelah melalui proses pre- processing dilakukan proses transformation menggunakan Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF).  Proses data  mining menjadi proses selanjutnya setelah transformation, dengan K- Nearest Neighbor sebagai algoritma pada data mining. Dan yang terakhir yaitu proses evaluation dengan menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur performa  dari  nilai-nilai  seperti accuracy,  precision, recall dan f-measure .  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pengujian  dengan  menggunakan  empat  skenario pembagian  data  yang  berbeda  yaitu,  60:40,  70:30, 80:20 dan 90:10. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa pada skenario terakhir memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 77%.
Jawaban  ujian  esai  yang  diberikan  oleh  siswa sangat  beragam.  Kata  “i”,  “was”  menjadi  kata  yang paling sering muncul pada jawaban ujian esai. Berikut mmerupakan visualisasi kemunculan kata yang sering muncul  dalam  ujian  esai  yang  dapat  dilihat  pada gambar
Gambar 4. Worldcloud jawaban penilaian ujian esai
Berdasarkan gambar 4. 9 menunjukkan wordcloud yang merupakan kata paling sering muncul pada  data  ujian  esai.  Kata  yang  sering  muncul diantaranya  yaitu, “ was”,  “patient”,  “had”, “be”,  “got” dan  sebagainya.  Pada  visualisasi frekuensi  kata  melalui wordcloud dapat  disimpulkan bahwa  semakin  besar  ukuran  kata  pada wordcloud,
maka  semakin  tinggi  juga  frekuensi  atau  jumlah kemunculan dari kata tersebut.
Klasifikasi penilaian jawaban ujian esai menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan k = 29 didapatkan 0 kelas 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11,  12  yang  diprediksi  benar,  114  kelas  8  yang diprediksi benar dan 3 kelas 9 yang diprediksi benar. Dengan demikian, jika akumulasikan terdapat 117 data yang berhassil diprediksi benar dari 157 data testing. Klasifikasi  menggunakan  KNN dan pembobotan TF- IDF  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  14,01%. Sedangkan  performa  lainnya  yaitu  nilai precision diperoleh rata-rata 10,4% dan recall dengan rata-rata 14,1%, serta f-measure sebesar 5,7%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan bahwa beberapa hal, yakni sebagai berikut:  Klasifikasi  penilaian  jawaban  ujian  esai dilakukan dengan membagi data yang telah melewati proses preprocessisng dan transformation dengan rasio 90% data training yaitu 1412 data dan 30% data testing yaitu  157  data.  Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k = 29 didapatkan bahwa terdapat 0 kelas 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11,  12  yang  diprediksi  benar,  114  kelas  8  yang diprediksi benar dan 3 kelas 9 yang diprediksi benar. Jadi  terdapat  sejumlah  117  data  yang  berhasil  di prediksi dengan benar dari 157 data testing yang ada. Evaluasi performa dari penerapan algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  dilakukan  dengan  menggunakan confusion matrix. Dari hasil tersebut didapatkan nilai akurasi  sebesar  14,01%,  precision  dengan  rata-rata 10,4%,  recall  dengan  rata-rata  10,4%  dan  f-measure sebesar  5,7%.  Kata  “was”,  “patient”,  “had”,  “be”, “got”  merupakan  kata  dengan  frekuensi  kemunculan terbanyak pada data ujian esai. Dari dari kelima kata tersebut,  kata  “was”  merupakan  kata  yang  paling sering muncul.
Berdasarkan  hassil  penelitian  ini,  terdapat beberapa  saran  yang  dapat  dikembangkan  lagi  pada penelitian  selanjutnya  diantaranya,  yaitu:  Klasifikasi penilaian  jawaban  ujian  esai  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  atau  algoritma  lainnya. Penelitian  ini  mengalami  jumlah  data  yang  tidak seimbang  atau  berat  sebelah  antar  perkelas  atau perlabelnya,  sehingga  turut  mengaruhi  dari  hasil klasifikasi. Maka dari itu, lebih baik apabila diterapkan teknik pembagian data lainnya seperti teknik holdout. Sumber  data  penilaian  jawaban  ujian  esai  dapat diperluas seperti dengan mengambil data langsung dari sekolah, perguruan tinggi dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Pristiwanti, B. Badariah, S. Hidayat, and R. S. Dewi, “Pengertian Pendidikan,” 2022. [Online]. Available: http://repo.iain-
[2]  Dapodikdasmen, “Data Peserta Didik Nasional - Dapodikdasmen,” 2023.
[3]  D.  Sebastian,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Melakukan  Klasifikasi Produk dari beberapa E-marketplace,” vol. 5, pp. 2443–2229, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.913.
[4]  S.  Ati,  Nurdien,  Kistanto,  and  A.  Taufik, “Pengantar  Konsep  Informasi,  Data,  dan Pengetahuan,” 2014.
[5]  E. Setiawan, “PEMAHAMAN MASYARAKAT TENTANG PENERAPAN AKUNTANSI PADA USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM),” 2021.
[6]  H.  Saragih,  E.  Buulolo,  and  F.  Tinus  Waruwu, “IMPLEMENTASI
DATA MINING PENYESUAIAN  JENIS  LENSA  TERHADAP KEBUTUHAN PASIEN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,” 2017,
[Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[7]  R.  Setiawan,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI  PROMOSI  MAHASISWA  BARU (Studi Kasus: Politeknik LP3I Jakarta),” 2016.
[8]  F.  E.  Kurniawati  and  W.  Mega  Pradnya, “Implementasi  Algoritma  Winnowing  Pada Sistem  Penilaian  Otomatis  Jawaban  Esai  Pada Ujian  Online  Berbasis  Web,” Jurnal  Teknik Komputer  AMIK BSI ,  vol.  VI,  no.  2,  2020,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[9]  Jo. T, “Intorduction in: Text Mining In Studies in Big Data,” pp. 3–17, 2019.
[10]  D. Susandi, U. Sholahudin, J. Raya, C. Serang - Drangong, and K. Serang, “Pemanfaatan Vector Space  Model  pada  Penerapan  Algoritma  Nazief Adriani,  KNN  dan  Fungsi  Similarity  Cosine untuk  Pembobotan  IDF  dan  WIDF  pada Prototipe  Sistem  Klasifikasi  Teks  Bahasa Indonesia,” 2016.
[11]  M. Rivki and A. M. Bachtiar, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR DALAM PENGKLASIFIKASIAN FOLLOWER TWITTER YANG MENGGUNAKAN BAHASA INDONESIA,” Jurnal Sistem
Informasi , vol. 13, no. 1, p. 31, May 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.500.