SMARTICS Journal , Vol. 9 No. 1 2023. p14-19                                                                                      14 ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8088
Penerapan Data Mining Metode K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Pertama
(Studi Kasus : SMPN 3 Karawang Barat)
Desti Puspita Sari a , Shofa Shofia Hilabi b , Agustia Hananto c,*
a,b,c Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan
*si19.destisari@mhs.ubpkarawang.ac.id shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id agustia.hananto@ubpkarawang.ac.id
Abstract - Technology has become an important need for society that supports all activities to streamline student graduation with an average credit card, reduces problems related to predicting student graduation, the application of data mining to predict school graduation. The need for data mining stems from the amount of data that can be retrieved  useful  information  and  insights.  Based  on  the  results  of  calculations  carried  out  using  the  orange modeling, the average grades of Class IX students vary from 80 to 90, and all students are declared PASS because their  grades  meet  the  graduation  requirements  set.  is  in  SMPN  3  West  Karawang.  The  K-Nearest  Neighbor algorithm  is  useful  for  predicting  a  large  number  of  graduates  due  to  the  consistent  data  processing  of  these predictions. For further research, use all student data to predict class growth towards student graduation..
Keywords - K-Nearest Neighbor; Prediction; National Examination.
Abstrak  -  Teknologi  sudah  menjadi  kebutuhan  penting  bagi  masyarakat  yang  mendukung  segala  aktivitas untuk  mengefisienkan  kelulusan  mahasiswa  dengan  kartu  kredit  rata-rata,  mengurangi  permasalahan  terkait prediksi kelulusan siswa, penerapan data mining untuk memprediksi kelulusan sekolah. Kebutuhan  data mining bermula  dari  banyaknya  data  yang  dapat  diambil  informasi  dan  wawasan  yang  berguna.Berdasarkan  hasil perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan pemodelan orange, nilai rata-rata  siswa Kelas IX bervariasi dari  80  hingga  90,  dan  semua  siswa  dinyatakan  LULUS  karena  nilai  mereka  memenuhi  persyaratan  kelulusan yang ditetapkan. berada di SMPN 3 Karawang Barat. Algoritma K-Nearest Neighbor berguna untuk memprediksi lulusan  dalam  jumlah  besar  karena  pemrosesan  data  yang  konsisten  dari  prediksi  tersebut.  Untuk  penelitian selanjutnya, gunakan semua data siswa untuk memprediksi pertumbuhan kelas terhadap kelulusan siswa.
Kata Kunci— K-Nearest Neighbor; Prediksi; Ujian Nasional.

## I. PENDAHULUAN
Dengan  teknologi  mutakhir  saat  ini  berkembang  Teknologi  telah  menjadi  faktor penting  dalam kehidupan  kita  sehari-hari.,  dan  dengan  cepat  semakin  terkait  dengan  kehidupan  kita  sehari-hari. Teknologi  telah  memberikan  solusi  yang  dapat  digunakan  oleh  semua  orang  yang  mendukung  semua kegiatan  untuk  membuat  lebih  efisien.  Bahkan  di  zaman  teknologi  canggih  ini,  contoh  tersisa  dapat diprediksi dengan memanfaatkan teknologi yang tersedia, dengan akurasi 100%[1].
SMPN 3 Karawang Barat untuk saat ini telah menghapuskan UN (Ujian Nasional) oleh karena itu  untuk  menentukan  kelulusan  siswa  menggunakan  perhitungan  nilai  rata-rata  pada  rapot,  agar mengurangi permasalahan dalam memprediksi kelulusan siswa maka penulis memberikan saran melalui Tugas  Akhir  ini  dengan  mengusulkan  Penerapan  Data  Mining  Memprediksi  Kelulusan  Siswa Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbour [2].  Dikarenakan  data  yang  dikelola  saat  ini  oleh  pihak sekolah  tidak  optimal  dan  sistem  kelulusan  pemerintah  saat  ini  menciptakan  ketidakpastian  kelulusan siswa, membuat siswa dan guru resah. Dengan sistem diperbarui yang diperkenalkan oleh pemerintah ini, sulit  bagi  sekolah  untuk  mencoba  memperbaiki  kelulusan  siswanya.  Tanpa  sistem  prediksi,  minimnya kelulusan siswa sangat tinggi karena pihak sekolah tidak tanggap terhadap masalah tersebut.
Untuk mengatasi ini, anda memerlukan sistem menerapkan ilmu data mining untuk memprediksi keberhasilan UN (Ujian Nasional). Kebutuhan akan data mining muncul dari data besar yang benar-benar dapat  diterapkan  dimanfaatkan  untuk  mengekstrak  informasi  dan  wawasan.  Informasi  dan  data  dapat digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  sejumlah  besar  data  serta  untuk  mengumpulkan informasi tentang fakta yang sebelumnya tidak diketahui[3].

## II. METODE

## A. Data Mining
Penambangan  data  adalah  disiplin  ilmu  yang  melibatkan  penemuan  pola  menarik  dari sejumlah  data  penting[4].  Data  dapat  dimasukkan  ke  dalam  database,  spreadsheet,  atau  perangkat penyimpanan  informasi  lainnya..  Penambangan  data  terkait  dengan  disiplin  ilmu  lain  seperti  siste m basis  data,  pergudangan  data,  statistik,  pembelajaran  mesin,  pencarian  informasi,  komputasi  tingkat tinggi, dan pengenalan pola. Penambangan data juga melibatkan banyak ilmu lain seperti analisis data spasial, jaringan saraf, dan pengenalan pola.

## B. Tahapan – Tahapan Data Mining
Penambangan  data  adalah proses  tersendiri  memiliki  6  fase.  Langkah-langkah  ini  bersifat  interaktif  dan pengguna terlibat secara langsung atau melalui database sebagai berikut[5]:
1. Cleaning  Data (Pembersihan  Data)  Pembersihan  Data  menghapus  data  yang  benar-benar  salah atau tidak diperlukan serta kebisingan. Umum, baik basis data perusahaan dan hasil tes memiliki entri yang tidak lengkap, lebih menyukai:B. data hilang, data salah atau hanya salah ketik. Selain itu,  terdapat  atribut  data  yang  tidak  sesuai  dengan  hipotesis  data  mining  itu  sendiri.  Juga  lebih baik  untuk  membuang  informasi  yang  tidak  relevan.  Pembersihan  data  juga  memengaruhi kinerja teknik penambangan data dengan mengurangi kuantitas dan kompleksitas data yang akan dianalisis[6].
2. Data Integration (data integritas) Integrasi data adalah proses mentransfer informasi database. ke basis  data  lain.  Informasi  yang  dibutuhkan untuk  penambangan  data  atau  lebih  database,  tetapi begitu  banyak  kumpulan  data  atau  file  [5].  Integrasi  data  dilakukan  untuk  atribut  yang memungkinkan  identifikasi  entitas  unik,  seperti  atribut  B.  Nama,  jenis  produk,  dan  lain-lain. Data  terintegrasi  harus  selalu  dilakukan  dengan  hati-hati  karena  ada  risiko  yang  terkait.  dapat menyebabkan hasil yang tidak jelas di masa mendatang.
3. Pemilihan  Data  sering  di  database  tidak  semuanya  digunakan,  sehingga  hanya  data  yang  cocok untuk  analisis  saja  yang  dicari  di  database.  Misalnya,  dalam  kasus  memeriksa  keterampilan membeli  orang,  Anda  tidak  harus  menggunakan  nama  pelanggan  dalam  analisis  keranjang belanja, ID pelanggan sudah cukup[7].
4. Data  Transformation (transformasi  data)  Data  diubah  atau  dimasukkan  bentuk  yg  sinkron  buat diproses  pada  data  mining  [8].  Beberapa  metode  penambangan  data  memerlukan  penggunaan format  data  sebenarnya.  Faktanya,  banyak  teknik  standar  seperti  analitik  asosiasi  dan kelompokan hanya dapat menerima input kategori untuk data. Untuk alasan ini, data harus dibagi menjadi beberapa interval waktu dalam bentuk angka numerik yang berurutan.
5. Proses  penambangan  adalah  Proses  primer  yg  memakai  metode  buat  menemukan  keterangan berharga & tersembunyi pada data [9].
6. Model  Evaluation ( Model  Evaluasi),  menemukan  model  yang  menarik  atas  informasi  yang ditemukan. Pada fase ini, output berdasarkan teknik data mining dinilai pada bentuk pola tipikal & contoh prediksi buat menilai apakah hipotesis yg terdapat telah terpenuhi[10]. Jika hasil yang diperoleh  ternyata  tidak  akurat  dengan  hipotesis,  unsur-unsur  tertentu  pilihan,  misalnya. menggunakannya  sebagai  Umpan  balik  untuk  mempercepat  prosedur  pengolahan  data,  untuk mencoba  metode  penambangan  data  lain  yang  lebih  sesuai  atau  untuk  mendapatkan  hasil tersebut. sebagai hasil yang tidak terduga dapat bermanfaat.
16

## C. Pengertian Prediksi
Mencoba  meminimalkan  perbedaan  antara  perkiraan  dan  hasilnya  disebut  akurasi.  Seorang peramal perlu mengumpulkan informasi dari tren masa lalu dan sekarang untuk membuat prediksi yang akurat. Orang perlu menyadari bahwa ramalan tidak boleh memberikan jawaban pasti tentang apa yang terjadi.  Namun,  peramal  dapat  menggunakan  pengetahuannya  untuk  mendekati  hasil  sedekat mungkin.[11]

## D. K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest  Neighbor ,  atau K-NN ,  adalah  metode  yang  menggunakan  algoritma  terawasi. Prinsip kerja KNN adalah mengklasifikasikan data baru berdasarkan atribut dan contoh yang digunakan dalam  pelatihan[12]. KNN menggunakan  k  tetangga  dalam  data  pelatihan  sebagai  titik  awal  untuk kueri.  Tujuan  dari KNN adalah  mengklasifikasikan  data  baru  dengan  mencari  jarak  terpendek  antara data  baru  dengan  k  tetangganya.  Berdasarkan  kajian KNN ,  hasil  tes  dibagi  menjadi  kategori berdasarkan jawaban terbanyak. Ini ditentukan dengan menggunakan Euclidean Distance. Pengukuran jarak  yang  paling  umum  digunakan  adalah Euclidean. Setiap  pengukuran  memiliki  definisi  tertentu. Definisi pengukuran Euclidean adalah sebagai beriku[13]t:
X training  : data training ke-i Y testing  : data testing i        : record (baris) ke-i dari tabel n        : jumlah data training

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Masalah
Analisis masalah saat ini merupakan gambaran dari sistem yang ada digunakan saat ini, dimaksudkan untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  sistem  memprediksi  kelulusan  siswa  sekolah  menengah pertama[14]. Berikut adalah data sampel yang digunakan oleh penulis adalah siswa kelas IX :
Gambar 1. Data Siswa Kelas IX

## B. Penyelesaian Orange :

## 1. Langkah pertama pemodelan data mining
Dan  langkah  selanjutnya  adalah  memodelkan  proses  menggunakan  data  testing  yang telah dipilih tadi ke dalam aplikasi Orange . K-Nearest Neighbour kemudian disambungkan tools predicition dan confus matrix.

## Gambar 2. Testing  Pada Orange
Berikut hasil pemodelan menggunakan orange :
1. hasil perhitungan Orange dengan metode K-Nearest Neighbour
Gambar 3. Hasil Perhitungan pada Orange
18
2. Gambar perhitungan confus matrix
Gambar 4. Perhitungan Confus Matrix
3. Hasil dari predicition
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  pemodelan  orange  rata-rata  nilai  siswa  kelas  IX adalah  range  80  –  90,  dan  semua  siswa  dinyatakan  LULUS  karena  nilai  memenuhi  standar kelulusan yang ada di SMPN 3 Karawang Barat.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Prediction

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour yang  penulis lakukan adalah : 1. Menghitung  algoritma K-Nearest  Neighbour ini  menentukan  hasil  prediksi  nilai  kelulusan  siswa rata-rata  mencapai  range  88  –  90,  yang  mana  siswa  tersebut  dinyatakan  LULUS  karena  nilai memenuhi standar.
2. Algoritma K-Nearest  Neighbour cocok  hasil  untuk  prediksi  banyaknya  jumlah  siswa  yang  akan lulus, dikarenakan pengolahan data yang konsisten dari prediksi tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  mengirimkan  ucapan  terima  kasih  yang  hangat  kepada  mereka  seluruh  anggota  SMPN  3 Karawang  Barat  memberikan  baik  telah  diberitahu  bahwa  saya  penelitian  di  sekolah  tertentu.  Agar penelitian ini dapat berjalan  lancar dan  baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gelinas, Ulric, Oram, Alan, Wiggins, and William, “Accounting Information System,” pp. 17–30, 1990.
[2] J. Manajemen, “Dirgamaya,” vol. 02, no. 02, pp. 25–34, 2022.
[3] A. Lia Hananto, B. Priyatna, and A. Haris, “Application of Prototype Method on Student Monitoring System Based on WEB,” Buana Inf. Technol. Comput. Sci. (BIT CS) , vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2020, doi: 10.36805/bit-cs.v1i1.683.
[4] Tumini and L. Damayanti, “Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Dengan Metode Naïve Bayes Studi Kasus Smp Negeri 11 Kotabumi Utara,” Inform. SIMANTIK , vol. 3, no. 2, pp. 23–30, 2018.
[5] I. Surya, “Kebutuhan Perangkat Lunak Untuk Aplikasi Data Mining,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 233– 240, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.233-240.
[6] A. M. Habibi and R. R. Santika, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama,” Skanika , vol. 3, no. 4, pp. 7–14, 2020.
[7] R. Pratama, B. Huda, E. Novalia, and H. Kabir, “Perbandingan Algoritma C4 . 5 dan Naïve Bayes dalam Menentukan Persediaan Stok,” pp. 115–122, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.379.
[8] F. Mumpuni, D. Maharani, A. L. Hananto, S. S. Hilabi, and F. N. Apriani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Sentimen Analisis Penggunaan E-Wallet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.372.
[9] A. M. Siregar, “Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble Learning,” Petir , vol. 13, no. 2, pp. 138–147, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i2.998.
[10] T. Tukino and B. Huda, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tema Tugas Akhir Pada Prodi Sistem Informasi Universitas Buana Perjuangan Karawang.,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.542.
[11] M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Perancangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Bagi Mahasiswa Baru Dengan Teknik Data Mining (Studi Kasus: Data Akademik Mahasiswa STMIK Dipanegara Makassar),” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 4, p. 270, 2015, doi: 10.24076/citec.2014v1i4.27.
[12] A. Sanjaya, T. Wahyana, F. Sains, U. Panca, S. Bekasi, and C. Autor, “WEBSITE “ Penerapan Metode K- Nearest Neighbour Untuk Sistem Prediksi Kelulusan Siswa Keterangan :,” vol. 3, no. 1, pp. 31–47, 2022.
[13] A. Yandi Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour Implementation of Classification Method to Predict Student Graduation Using K-Nearest Neighbor Algorithm,” Techno.Com , vol. 17, no. 4, p. 9, 2018.
[14] S. S. Hilabi and . P., “ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP LAYANAN APLIKASI MEDIA SOSIAL WhatsApp MOBILE ONLINE,” Buana Ilmu , vol. 3, no. 1, pp. 119–136, 2018, doi: 10.36805/bi.v3i1.461.
[15] S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
Desti  Puspita  Sari. mahasiswa  semester  VII  (tujuh)  Sistem  Informasi  Fakultas  Teknik  Ilmu  Komputer  Universitas  Buana Perjuangan Karawang, lahir di Karawang pada tanggal 19 Desember 1998. Anak Tunggal dari pasangan bapak Dede Suryadi dan Ibu Yati Nurhayati. Pendidikan yang telah ditempuh Sekolah Menengah Pertama di SMPN 2 Karawang Barat pada tahun 2010 dan selesai  tahun  2013.  Pendidikan  Sekolah  Menengah  Kerujuan  di  SMK  Rosma  Karawang  dengan  jurusan  Teknik  Komputer  dan Jaringan selesai pada tahun 2016. Pada tahun 2019 sampai saat ini penulis melanjutkan pendidikannya pada salah Perguruan Tinggi Swasta  di  Karawang  yaitu  Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang.  Lalu,  pada  tahun  2020  –  2021  penulis  pernah  bergabung  di Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer.
Shofa  Shofia  Hilabi,  S.Kom.,  M.Kom,  lulusan  S1  tahun  1990,  di  Universitas  Budi  Luhur.  Lalu,  lulus  S2  pada  tahun  2014  di STMIK LIKMI. Saat ini penulis menjadi Dosen Prodi Sistem Informasi di Universitas Buana Perjuangan Karawang.
Agustia Hananto, S.Kom., M.Kom, lulusan S1 tahun 2016, di Sekolah Tinggi Teknologi Informatika Sony Sugema. Lalu, lulus S2  pada  tahun  2021  di  Universitas  Budi  Luhur.  Saat  ini  penulis  merupakan  Dosen  Prodi  Sistem  Informasi  di  Universitas  Buana Perjuangan Karawang.