## Penerapan Algoritma K-NN Pada Rekrutment Program Magang Keluar Negeri

## Masdalifa Hasibuan, Abdul Sani Sembiring, Ronda Deli Sianturi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasia, Universias Budi Darma,  Medan , Indonesia
Email: mhasibuan962@gmail.com Submitted 13-06-2021 ; Accepted 24-06-2021 ; Published 30-08-2021

## Abstrak
Ada faktor positif yang melatar belakangi program ini. Dengan kata lain, program magang yang berhasil dapat menjadi strategi rekrutment yang  bisa  dipertimbangkan  program  magang  yang  berhasil  dapat  memperluas  jangkauan  untuk  meraih  calon  pekerja  terbaik.  Untuk mengatasi masalah tersebut maka didapatkan solusi dengan menggunakan data mining dapat membantu permasalahan diatas. Salah satu algoritma yang akan digunakan tersebut adalah Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Dengan dibuatnya algoritma dapat membantu mempermudah user untuk menentukan pemilihan calon pekerja terbaik yang akan di kirimkan ke Luar Negeri. Adapun algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data dalam data mining adalah metode Algoritma K-NN yaitu sebuah klasifikasi terhadap sekumpulan data. Manfaat dari penelitian ini yakni memberikan kelebihan alternatif yang lebih efektif dan efisien. Untuk sistem rekomundasi pemilihan peserta  magang.  Dengan  menerapkan  adalah  kriteria  seperti  tujuan  untuk  calon  pekerja  lebih  baik  lagi  dan  dapat  di  implementasikan sebagai rekomendasi dalam pemilihan peserta magang.
Kata Kunci: Data Mining; Rekrutment Program Magang; Algoritma K-Neaters Neighbor

## Abstract
There are positive factors behind this program. In other words, a successful apprenticeship program can be a recruitment strategy that can be considered as a successful apprenticeship program can expand the reach to reach the best prospective workers. To solve this problem, a solution using data mining can help the problems above. One of the algorithms that will be used is the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. By making an algorithm, it can help make it easier for users to determine the selection of the best prospective workers who will be sent abroad. The algorithm used for data classification in data mining is the K-NN algorithm, which is a classification of a set of data. The  benefit  of  this  research  is  to  provide  the  advantages  of  a  more  effective  and  efficient  alternative.  For  the  apprentice  selection recomundation  system.  By  applying  are  criteria  such  as  goals  for  prospective  workers  to  be  even  better  and  can  be  implemented  as recommendations in the selection of apprentices.
Keywords: Data Mining; Internship Recruitment Program; K-Neaters Neighbor Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Magang  adalah peluang  berharga  untuk  mendapatkan pengalaman,  wawasan  profesional,  dan  keterampilan  praktis  untuk tempat kerja. Seringkali, magang juga dapat secara langsung mengarah pada peluang kerja yang mungkin belum diketahui sebelumnya. Selain peluang profesional, magang di luar negeri dapat memberikan wawasan berharga tentang budaya dan kebiasaan tempat kerja di negara tempat tinggal dan belajar
Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  Propinsi  Sumatera  Utara  merupakan  salah  satu  dinas  yang  beralamat  di Jl.Asrama  no.143,  Seikambing  C  Medan,  Kota  Medan  Sumatera  Utara.  Pada  UU  Nomor  12  Tahun  2003  tentang Ketenagakerjaan.  Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  Nomor  PER.08/MEN/V/2008  tentang  Tata  Cara Perizinan dan Penyelenggaraan Pemagangan di luar Negeri.
Setiap tahun Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sumatera Utara melakukan pengrekrutan magang untuk di kirim ke luar Negeri. Proses penerimaan calon magang melalui ujian seleksi. Proses seleksi tersebut sebenarnya sudah cukup baik karena proses seleksi dilaksanakan dengan cukup ketat mulai dari seleksi administrasi, ujian seleksi pengetahuan umum dan matematika, ketahanan fisik dan wawancara. Hanya saja pada proses seleksi tersebut kadang terjadi kesalahan rekrument calon peserta magang yang terpilih. Akibatnya tingkat keberhasilan program magang tersebut tidak sesuai dengan yang diharapkan.
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  yaitu“Agus  Panoto,  Yutina  Retno  Wahyu  Utami, Wawan Laksito Ys”, yaitu menggunakan proses data mining dalam menentukan bahwa Algoritma K-NN dapat memecahkan masalah  prediksi  tingkat  kelulusan  peserta  magang  dimana  atributnya  berupa  data  numerik,  berdasarkan  pengujian menggunakan 20 data uji terdapat 2 kesalahan prediksi kelulusan sehingga ukuran sistem 90% dibuktikan dengan pengujian sistem, algoritma K-NN hanya bisa mengolah data yang bersifat numerik[1]. Begitu juga penelitian yang dilakukan oleh “Ni Luh  Gede  Pivin  Suwirmayati”  menyimpulkan  bahwa  berhasil  menerapkan  metode  K-NN  untuk  sistem  rekomendasi pemilihan  peserta  magang  dengan  menerapkan  dengan  kriteria  seperti  tujuan  untuk  pekerja  lebih  baik  lagi  dan  dapat diimplementasikan sebagai rekomendasi dalam pemilihan peserta magang[2].
Untuk  membantu  permasalah  diatas,  sangat  diperlukan  klasifikasi  data  untuk  proses  rekrument  program  magang keluar negeri. Adapun algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi data dalam data mining adalah metode Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yaitu sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran  data yang sudah  terklasifikasikan  sebelumya.  Termasuk  dalam supervised  learning ,  dimana  hasil query  instance yang  baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam K-NN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan  penelitian yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah sebagai berikut: 1. Penelitian kepustakaan (Libarary Research)
Penelitian kepustakaan merupakan metode dalam pencarian, mengumpulkan dan menganalisis sumber data untuk diolah dan disajikan dalam bentuk laporan Penelitian Kepustakaan.
2. Pengumpulan Data
Setelah mempelajari teori akan dilanjutkan survey selanjutnya, yaitu mencari informasi dan data tentang peserta calon magang yang akan di kirim ke Luar Negeri.
3. Analisis Sitem
Setelah mendapatkan informasi dan data yang lengkap, selanjutnya dianalisa dari data-data yang sudah ada, bagaimana sistem yang sedang berjalan di Danas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara menyangkut penelitian ini.
4. Pemrograman
Setelah menganalisa informasi datayang sudah ada, kemudian lakukan pengumpulan desain sistem yang akan digunakan untuk  pembuatan  program,  seperti  desain-desain  apa  saja  yang  akan  menjadi  parameter  inputan  dalam  pembuatan program ini.
5. Pembuatan program
Program dibuat berdasarkan judul penelitian. Sistem informasi ini dimulai dengan mendesain tampilan web , membuat database lalu menghubungkan dengan Microsoft Visual Studio.Net 2008. 6. Penguji program
Pengujian program dilakukan agar dapat melihat berhasil atau tidak program yang dibuat. Apabila program yang dibuat tidak berhasil maka dapat dilakukan perbaikan kembali.
7. Implementasi
Setelah  melakukan  tahap  pengujian  program  dan  mendapatkan  hasil  yang  ada,  kemudian  lakukan  implementasi  dari program yang sudah dirancang dan dibuat sebelumnya.
8. Dokumentasi
Setelah  penerapan  dari  program  yang  sudah  dibuat  dan  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan,  kemudian  lakukan penyusunan  laporan  dari  hasil  penelitian  dan  diambil  kesimpulan  dari  penelitian  serta  dicatat  dalam  laporan  apa  saja kekurangan daan kelebihan dari program yang sudah dirancang.

## 2.2 Data Mining
Data mining  adalah  masalah yang meliputi penyatuan, pemanfaatan data historis  yang  menemukan  kecocokan,  pola  dan kaitan  dalam  set  data berukuran besar. Maksud dari pengertian ini yaitu proses pencarian  informasi yang tidak diketahui sebelumnya dari gabungan data besar [3].

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  sebuah  metode  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. K-NN termasuk algoritma supervised learning dimana hasil dari query  instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  K-NN,  kemudian  kelas  yang  paling banyak  muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi.  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mengklasifikasikan  obyek berdasarkan atribut dan training sample[1]. Clasifier tidak menggunakan apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik query , akan ditemukan sejumlah k obyek atau (titik training) yang paling dekat dengan titik query. Algoritma  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN )  sangat  sederhana, bekerja berdasarkan  jarak  terpendek dari query instance ke training sample untuk menentukan K-NN. Training sample diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi training sample. Sebuah titik pada ruang ini ditandai jika merupakan klasifikasi yang paling banyak ditemukan pada k buah tetangga terdekat dari titik tersebut. Metode pencarian jarak, ada dua jenis yaitu metode Cosine Similarity atau Euclidean Distance yaitu perhitungan jarak terdekat. Perhitungan jarak terdekat dibutuhkan untuk menentukan jumlah kemiripan yang dihitung dari kemiripan kemunculan teks yang dimiliki suatu paragraf. Setelah itu kemunculan teks yang sedang diujikan dibandingkan terhadap masing-masing sample data asli. Ada dua metode untuk menghitung jarak antar tetangga yaitu metode Euclidean  Distance dan Cosine  Similarity. Jika  vector  a=  x1i  +  y2i  dan  b=x2i+y2j,  maka  jarak euclidan a  dan  b  adalah sebagai berikut :
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (1)
dimana matriks D(a,b) adalah jarak skalar dari kedua vektor a dan b dari matriks dengan ukuran d dimensi. Satuan jarak yang digunakan Euclidian, jenis dari metode ini, jika dilihat dari nilai N nya ada dua macam yaitu 1. 1-NN Pengklasifikasian dilakukan pada 1 label data terdekat, algoritmanya sebagai berikut : a. Menghitung jarak antara data baru ke setiap pelabelan data
b. Menentukan 1 pelabelan data yang mempunyai jarak paling minimal
c. Klasifikasi data baru ke dalam pelabelan data tersebut
2. k-NN
Pengklasifikasian dilakukan dengan menentukan nilai pada k label data terdekat, dengan syarat nilai k >1, algoritmanya sebagai berikut : a. Menghitung jarak antara data baru ke setiap pelabelan data
b. Menentukan k pelabelan data yang mempunyai jarak paling minimal
c. Klasifikasi data baru ke dalam pelabelan data yang mayoritas Berikut ini perhitungan jarak menggunakan persamaan Euclidean Distance sebagai berikut :
𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (2)
Keterangan : 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari data ke i ke pusat cluster j 𝑥 𝑘𝑖 = Data dari ke – i pada attribute data ke – k 𝑥 𝑘𝑗 = Data dari ke – j pada attribute data ke – k

## 2.4 Magang
Magang  adalah peluang  berharga  untuk  mendapatkan pengalaman,  wawasan  profesional,  dan  keterampilan  praktis  untuk tempat kerja. Seringkali, magang juga dapat secara langsung mengarah pada peluang kerja yang mungkin belum diketahui sebelumnya. Selain peluang profesional, magang di luar negeri dapat memberikan wawasan berharga tentang budaya dan kebiasaan tempat kerja di negara tempat tinggal dan belajar[5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Magang adalah peluang yang beharga untuk mendapatkan pengalaman, wawasan yang profersional, dan keterampilan praktis untuk  tempat  kerja.  Sering  kali,  magang  juga  dapat  secra  langsung  mengaruh  pada  peluang  kerja  yang  mungkin  belum diketahui  sebelumnya.  Selain  peluang  profersional,  magang  di  luar  negeri  dapat  memberikan  wawasan  berharga  tentang budaya dan kebiasaan tempat kerja di negara tempat tinggal dan belajar.
Untuk menyelesaikan dalam pemilihan calon magang, pada penelitian ini setiap tahun Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara melakukan pengrekrutan magang untuk di kirim ke Luar Negeri. Proses penerimaan calon magang melalui ujian seleksi. Proses seleksi tersebut sebenarnya sudah cukup baik karena proses seleksi dilaksanakan dengan cukup ketat mulai dari seleksi administrasi, ujian seleksi pengetahuan umum dan matematika, ketahanan fisik dan wawancara.
Adapun  sistem  rekomundasi  pemilihan  peserta  magang  data  dalam  data  mining  adalah  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  yakni  untuk  mempermudah  data  mining  dengan  hasil  yang  akurat  yang  di  peroleh  dari  Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara Algoritma K-NN merupakan tahap yang dilakukan untuk perhitungan data mining terhadap perhitungan pemilihan calon peserta magang dari Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara, dengan menerapkan dengan  kriteria  seperti  tujuan  untuk  pekerja  lebih  baik  lagi.  Berikut  ini  adalah  gambar  proses  dari  algoritma  K-Nearest Neighbor sebagai berikut :
Dari program data pemilihan calon peserta magang untuk di rekrut dengan tujuan untuk pekerja lebih baik lagi dan dapat direkomundasikan dalam pemilihan peserta magang yang akan di kirim ke Luar Negeri dari Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara.
Tabel 1. Data Calon Peserta Magang Tahun 2018 dan 2019 No  Kode Nama Nilai MTK Test Fisik Test Kesemaptaan Tubuh Kemampuan Bahasa Jepang Ket Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi 1 004 Mona G.Resya Hutagaol 20 4 20 15 75 170 Ya L 2 007 Yon Riko Firdaus Lumban Gaol 16 4 20 14 60,1 160 Tidak L 3 009 Dapot Martua Simanulung 17 - - - 75 170 Tidak LT 4 015 Rikki Sihotang 18 4 20 15 59,1 151,9 Tidak L 5 017 Edward Goklas Panggabean 19 4 20 14 70 172,9 Tidak L 6 019 Revaldi Pasaribu 20 4 20 15 60,5 165,1 Tidak L 7 001 Rini Arta Uli Pardede 17 4 20 15 45,3 150,9 Tidak L 8 002 Juwita Novriyati Munthe 16 - - - 53,9 148,7 Tidak TL 9 003 Novia Rotua Hutajulu 18 4 20 15 53,1 151,4 Tidak L 10 004 Kiki Indah Sari 20 4 20 15 49 151,4 Tidak L 11 005 Ellanda Natasya Putri 19 4 20 15 45,3 153,7 Tidak L Ket:
L   = Lulus LT = Tidak Lulus
Tabel 2. Calon Peserta Yang  Baru No Kode Nama Nilai MTK Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi Kemapuan Bahasa Jepang Ket 1 006 Desi Natalia Br.Ginting 20 4 20 17 65 170 Ya ? 2 012 Purnama Sari 19 4 20 15 55,3 153,4 Ya ? Tabel 3. Kriteria Rekrutment Pemilihan Calon Magang No Kriteria Keterangan 1 C1 Matematika 2 C2 Lari 3 C3 Push Up 4 C4 Sit Up 5 C5 Berat Badan 6 C6 Tinggi Badan 7 C7 Kemampuan Bahasa Jepang
Berikut ini penjelasan dari kriteria yang di pakai dalam menentukan pemilihan calon peserta magang pada Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara 1. Nilai Matematika Nilai matematka adalah nilai dilihat sebagai penting dalam kriteria pemilihan calon npeserta magang.
Tabel 4. Nilai Kriteria Matematika No Lari Nilai 1 30-20 1 2 19-10 2
2. Lari
Lari adalah penilaian test untuk fisik pada calon peserta magang yang akan di kirim ke luar Negeri.
Tabel 5. Nilai Kriteria Lari No Lari Nilai 1 10-5 1 2 4-0 2
3. Push Up
Push Up adalah penilaian test untuk fisik pada calon peseta magang yang akan di kirim ke luar Negeri.
Tabel 6. Nilai Kriteria Push Up No Push Up Nilai 1 20-10 1 2 9-0 2 4. Sit Up
Sit Up adalah penilaian test untuk fisik pada calon peseta magang yang akan di kirim ke luar Negeri.
Tabel 7. Nilai Kriteria Sit Up No Sit Up Nilai 1 20-10 1 2 9-0 2 5. Tinggi Badan
Tinggi Badan adalah penilaian test untuk fisik pada calon peseta magang yang akan di kirim ke luar Negeri.
Tabel 8. Nilai Kriteria Tinggi Badan No Tinggi Badan Nilai 1 170-180 1 2 160-169 2 3 150-159 3 4 140-149 4
6. Berat Badan Berat Badan adalah penilaian test untuk fisik pada calon peseta magang yang akan di kirim ke luar Negeri.
Tabel 9. Nilai Kriteria Berat Badan No Berat Badan Nilai 1 70-80 1 2 60-69 2 3 50-59 3 4 40-49 4
7. Bahasa Jepang
Bahasa Jepang adalah penilaian test untuk calon peseta magang yang akan di kirim ke luar Negeri, dan bila dapat nilai tertinggi orang tersebut tidak prlu melakukan test dari gelombang pertama.
Tabel 10. Nilai Kriteria Kemampuan Bahasa Jepang No. Kemampuan Bahasa Jepang Nilai 1 Ya 1 2 Tidak 2 Tabel 11. Calon Peserta Magang Setelah Diubah Kedalam Angka No.  Kode Nama Nilai MTK Test Fisik Test Kesemaptaan Tubuh Kemampuan Bahasa Jepang Ket Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi 1 004 Mona G.Resya Hutagaol 1 2 1 1 1 1 1 Lulus 2 007 Yon Riko Firdaus Lumban Gaol 2 2 1 1 2 2 2 Lulus 3 009 Dapot Martua Simanulung 2 2 2 2 1 1 2 Tidak Lulus 4 015 Rikki Sihotang 2 2 1 1 3 3 2 Lulus
5 017 Edward Goklas Panggabean 2 2 1 1 1 1 2 Lulus 6 019 Revaldi Pasaribu 1 2 1 1 2 2 2 Lulus 7 001 Rini Arta Uli Pardede 2 2 1 1 4 3 2 Lulus 8 002 Juwita Novriyati Munthe 2 2 2 2 3 4 2 Tidak Lulus 9 003 Novia Rotua Hutajulu 2 2 1 1 3 3 2 Lulus 10 004 Kiki Indah Sari 1 2 1 1 4 3 2 Lulus 11 005 Ellanda Natasya Putri 2 2 1 1 4 3 2 Lulus Tabel 12. Calon Peserta Yang  Baru Di Ubah Kedalam Angka No  Kode Nama Nilai MTK Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi Kemapuan Bahasa Jepang Ket 1 006 Desi Natalia Br.Ginting 1 2 1 1 2 1 1 ? 2 012 Purnama Sari 2 2 1 1 3 3 1 ?
Adapun proses perhitungan K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai  berikut:
1. Menghitung Euclidean Distance Menghitung kuadrat jarak euclid (euclidean distance) masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan sebagai berikut :
Penyelesaian Pertama : 3 (tiga) Jumlah tetangga terdekat (K=3) Kedua : Proses perhitungan jarak menggunakan persamaan Euclidean Distance
d ( 𝑥 1 ,c) = √ (𝑎 1 − 𝑐 𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 𝑑 ) 2 (𝑒 1 − 𝑐 𝑒 ) 2 + (𝑓 1 − 𝑐 𝑓 ) 2 + (𝑔 1 − 𝑐 𝑔 ) 2 d ( 𝑥 1 ,c) = √ (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
d ( 𝑥 1 ,c) = √1 d ( 𝑥 1 ,c) = 1
Setelah dihitung jaraknya, selanjutnya urutkan nilai dari yang terkecil ke nilai yang terbesar seperti berikut :
Tabel 13. Hasil Perhitungan Jarak
No. Kode Nama Nilai MTK Test Fisik Test Kesemaptaan Tubuh Kemampuan Bahasa Jepang Ket Jarak Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi 1 004 Mona G.Resya Hutagaol 1 2 1 1 1 1 1 Lulus 1 6 019 Revaldi Pasaribu 1 2 1 1 2 2 2 Lulus 1,414 5 017 Edward Goklas Panggabean 2 2 1 1 1 1 2 Lulus 1,732 2 007 Yon Riko Firdaus Lumban Gaol 2 2 1 1 2 2 2 Lulus 2 3 009 Dapot Martua Simanulung 2 2 2 2 1 1` 2 Lulus 2,236 4 015 Rikki Sihotang 2 2 1 1 3 3 2 Lulus 2,645 9 003 Novia Rotua Hutajulu 2 2 1 1 3 3 2 Lulus 2,645 10 004 Kiki Indah Sari 1 2 1 1 4 3 2 Lulus 3 7 001 Rini Arta Uli Pardede 2 2 1 1 4 3 2 Lulus 3,162 11 005 Ellanda Natasya Putri 2 2 1 1 4 3 2 Tidak Lulus 3,162
8 002 Juwita Novriyati Munthe 2 2 2 2 3 4 2 Tidak Lulus 3,741
Ketiga : Dari perhitungan di atas, ternyata 3 (tiga) tetangga terdekat dari calon peserta baru, Keterangannya menyatakan “Lulus”,  maka  dapat  disimpulkan  calon  peserta  baru  yang  bernama “Mona  G.Resya  Hutagaol”, bersubsidi  yang diajukan Lulus. 2. Menghitung Euclidean Distance
Pertama : 3 (tiga) Jumlah tetangga terdekat (K=3) Kedua : Proses perhitungan jarak menggunakan persamaan Euclidean Distance
d ( 𝑥 1 ,c) = √ (𝑎 1 − 𝑐 𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 𝑑 ) 2 (𝑒 1 − 𝑐 𝑒 ) 2 + (𝑓 1 − 𝑐 𝑓 ) 2 + (𝑔 1 − 𝑐 𝑔 ) 2
d ( 𝑥 1 ,c) = √ (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 (1 − 3) 2 + (1 − 3) 2 + (1 − 1) 2
d ( 𝑥 1 ,c) = √9 d ( 𝑥 1 ,c) = 3
Setelah dihitung jaraknya, selanjutnya urutkan nilai dari yang terkecil ke nilai yang terbesar seperti berikut :
Tabel 14. Hasil Perhitungan Jarak
No. Kode Nama Nilai MTK Test Fisik Test Kesemaptaan Tubuh Kemampuan Bahasa Jepang Ket Jarak Lari Push Up Sit Up Berat Badan Tinggi 4 015 Rikki Sihotang 2 2 1 1 3 3 2 Lulus 1 9 003 Novia Rotua Hutajulu 2 2 2 2 3 4 2 Lulus 1 7 001 Rini  Arta  Uli Pardede 2 2 1 1 4 3 2 Lulus 1,414 11 005 Ellanda Natasya Putri 2 2 1 1 4 3 2 Lulus 1,414 10 004 Kiki Indah Sari 1 2 1 1 4 3 2 Lulus 1,732 2 007 Yon Riko Firdaus Lumban Gaol 2 2 1 1 2 2 2 Lulus 1,732 6 019 Revaldi Pasaribu 1 2 1 1 2 2 2 Lulus 2 8 002 Juwita Novriyati Munthe 2 2 2 2 3 4 2 Lulus 2 1 004 Mona  G.Resya Hutagaol 1 2 1 1 1 1 1 Lulus 3 5 017 Edward  Golkas Panggabean 2 2 1 1 1 1 2 Tidak Lulus 3 3 009 Dapot  Martua Simanulung 2 2 2 2 1 1 2 Tidak Lulus 3,316
Berdasakan hasil tabel diatas maka  proses  3 (tiga) tetangga terdekat dari calon peserta baru, Keterangannya menyatakan “Lulus”, maka dapat disimpulkan calon peserta baru yang bernama “Rikki Sihotang”, bersubsidi yang diajukan Lulus.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan dan  evaluasi  dari  penelitian  yang  dilakukan dapat disimpulkan  bahwa proses  rekrutment  Dinas Tenaga  Kerja  Provinsi  Sumatera  Utara  melalui  penelitian  dan  hasil  data  disimpulkan  penilaian  dilkukan  sesuai  dengan kriteria-kriteria  yang  telah  di  tentukan  oleh  pihak  Dinas  Tenaga  Kerja  Provinsi  Sumatera  Utara.  Dengan  menggunakan algoritma  K-NN  (  K-Nearest  Neighbor  )  dapat  memberikan  saran  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  proses  rekrutment pemilihan calon peserta magang pada Dinas Tenaga  Kerja Provinsi Sumatera Utara. Sistem data mining ini dalam proses rekrutment pemilihan calon peserta magang pada Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara yang dirancang menggunakan dengan bahasa  pemprograman Visual  Basic  Net  2008 dapat  menjadi  alternatif  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam pemilihan calon peserta magang yang akan dikirim ke Luar Negeri pada Dinas Tenaga Kerja Provinsi Sumatera Utara.

## REFERENCES
[1] S. P. Keputusan, I. Pendahuluan, S. Prediksi, T. Kelulusan, and A. Data, “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK,” pp. 27–31.
[2] N. Luh and G. Pivin, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil,” vol. 16, no. 2, pp. 120–131, 2017.
[3] E. Empa, Kusrini and Taufik Luthfi, Theresia Prabawati, “Algoritma Data Mining,” 2009.
[4] B. Sentosa, Data Mining Terapan Dengan Matlab. Yogyakarta,Indonesia, 2007.
[5] Rini Asmara, 2016. Sistem Informasi Pengolahan Data Penanggulangan Bencana Pada Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Padang Pariaman , Jurnal J-Click Vol 3 No 2 Desember 2016 ISSN : 2355-7958 e-ISSN : 2541-2469.