Jurnal Media Teknik & Sistem Industri Vol. 8 (no. 1) (2024) hal. 9 - 18 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561
p-issn: 2581-0529 DOI 10.35194/jmtsi.v8i1.2696
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana

## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma

## K- Nearest Neighbor untuk Penentuan Penerimaan

## Proposal Hibah
Sri Widaningsih 1* , Agus Suheri 2 , Tiara Tsaniya Fauziyana 3
1,2,3 Teknik Informatika Universitas Suryakancana Jl. Pasir Gede Raya Cianjur
1* sriwida@unsur.ac.id
2 agussuheri@unsur.ac.id
3 tiaratsaniya@gmail.com

## Application of Data Mining Using The K-Nearest Neighbor Algorithm for Determining Acceptence of Grand
Proposals
Dikirimkan : 11, 2022.  Diterima : 09, 2023.  Dipublikasikan : 05, 2024.
Abstract— The grant program for farmers is one of the government programs provided by the Cianjur Regency Agriculture Office. To accept the program, farmers submit proposals which will be reviewed by the proposal reviewer analyst. In making a decision to accept a grant proposal, it is necessary to make a quick and accurate decision. With quite a lot of proposal data that has been submitted, it can be used data patterns that have been stored with data mining methods to predict proposals that are accepted with proposals that are rejected. The algorithm used is K-Nearest Neighbor where the determination of acceptance of new proposal data is based on  the  closest  distance  to  the  acceptance  of  the  previous  proposal.  There  are  six  predictor  variables  used, namely assets, capital, business scale, length of business, cost plan and completeness of documents. The stages of data mining use the stages in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Calculations use the weight of the assessment  for  each  proposal  criteria  that  have  been  determined.  The  results  of  the  evaluation  of  the calculation  of  the  kNN  algorithm  obtained  a  real  accuracy  of  76%  and  an  error  rate  of  24%. From  the calculation results, the kNN algorithm can be used as a model to determine recipients of agricultural grant programs.
Keywords— Proposal; Data mining; KDD; Classificatio;, kNN
Abstrak— Program pemberian dana hibah untuk para petani merupakan salah satu program pemerintah yang diberikan  oleh  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cianjur.  Untuk  menerima  program  tersebut  petani  mengajukan proposal  yang  akan  diperiksa  oleh  analis  pemeriksa  proposal.  Dalam  mengambil  keputusan  penerimaan proposal hibah perlu adanya keputusan yang cepat dan akurat. Dengan cukup banyaknya data proposal yang telah  diajukan  ,  maka  dapat  digunakan  pola  data  yang  telah  tersimpan  dengan  metode data  mining untuk memprediksi proposal yang diterima dengan proposal yang ditolak. Algoritma yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor di  mana  penentuan  penerimaan  data  proposal  baru  berdasarkan  pada  jarak  terdekat  dengan penerimaan proposal sebelumnya. Terdapat enam variabel prediktor yang digunakan yaitu aset, modal, skala usaha,  lama  usaha,  rencana  biaya  dan  kelengkapan  dokumen.  Tahapan data  mining menggunakan  tahapan dalam knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  .  Perhitungan  menggunakan  bobot  penilaian  untuk  setiap kriteria proposal yang sudah ditentukan . Hasil evaluasi perhitungan algoritma kNN diperoleh akurasi sebenar 76% dan tingkat error sebesar 24%. Dari hasil perhitungan, algoritma kNN ini dapat digunakan sebagai model untuk menentukan penerima program hibah pertanian.
Kata kunci — Proposal; Data mining ; KDD; Klasifikasi; kNN

## I. P ENDAHULUAN
Dinas Pertanian Kabupaten Cianjur merupakan salah  satu  instansi  yang  memiliki  program  yang diberikan  oleh  Kementerian  Pertanian  untuk memberikan  dana  hibah  kepada  para  petani. Program ini dimulai dari tahun 2019 yang bertujuan untuk meningkatkan usaha para petani. Hibah yang diberikan  tidak  terbatas  di  sektor  pertanian  tetapi juga  di  sektor  peternakan,  perikanan  dan perkebunan  seperti  budidaya  bebek  petelur  dan pedaging, budidaya tanaman hias, budidaya bunga potong dan lain-lain.  Setiap tahunnya sudah cukup banyak  petani  yang  mengikuti  program  hibah  ini. Pengelolaan proposal hibah dilakukan di Seksi Bina Usaha Agrobisnis yang berada di bawah Seksi Bina Usaha Agrobisnis dan Penyuluhan. Proposal hibah dilakukan  oleh  petani  secara  mandiri  dan  bukan kelompok  tani.  Untuk  memperoleh  dana  hibah tersebut,  petani  mengajukan  proposal  mengenai kegiatan  serta  jumlah  dana  yang  diajukan. Berdasarkan proposal yang masuk pada Seksi Bina Usaha  Agrobisnis,  pada  tahun  2019  terdapat  150 proposal yang diterima untuk pengajuan dana hibah tersebut.
Untuk  menentukan  penerimaan  proposal  saat ini yaitu dengan memeriksa dokumen proposal oleh analis proposal  pada Seksi Bina Usaha  Agrobisnis dilihat  dari  kelengkapan  maupun  isi  proposal  lalu diputuskan  berdasarkan  beberapa  kriteria.  Kriteria yang  ditetapkan  berdasarkan  wawancara  dengan Kepala  Seksi  Bina  usaha  Agrobisnis  pada  bulan Februari  2019.  Berdasarkan  hasil  wawancara tersebut ditetapkan enam kriteria yang dipertimbangkan  yaitu  aset,  modal,  skala  usaha, lama usaha ,nilai ajuan dan kelengkapan dokumen. Apabila  proposal  yang  diajukan  telah  memenuhi kriteria  yang  ditetapkan  maka  selanjutnya  akan ditentukan proposal yang layak dan diterima.
Saat  ini  merupakan  era  data,  di  mana  data berukuran  besar  sangat  mudah  dan  cepat  untuk dikumpulkan.  Pertumbuhan  volume  data  yang tersedia  secara  eksplosif  ini  merupakan  hasil komputerisasi  dari  masyarakat  dan  pesatnya perkembangan alat pengumpulan dan penyimpanan data yang canggih. Untuk itu dibutuhkan suatu alat yang ampuh yang secara otomatis dapat mengungkap  informasi  berharga  dari  sejumlah besar  data  dan  melakukan  transformasi  data tersebut  menjadi  pengetahuan  yang  terorganisir. Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menggali pengetahuan  dari  sekumpulan  besar  data  yaitu dengan data mining [1]
Banyaknya  petani  yang  mengajukan  proposal maka  menyebabkan  data  yang  tersimpan  di  Seksi Bina  Usaha  Agrobisnis  tersebut  juga  semakin banyak  .  Data  yang  diperoleh  dapat  diolah  lebih lanjut  sehingga  menjadi  suatu  pengetahuan  yang bermanfaat untuk mengambil keputusan penentuan penerimaan  proposal  hibah.  Dengan  metode data
mining dapat  diketahui  suatu  pola  penerimaan proposal  dari  data  yang  telah  tersimpan  sehingga proses penentuan petani yang menerima hibah lebih cepat  ,mudah  dan  tepat.  Hal  tersebut  juga  akan mempermudah  seorang  analis  proposal  untuk mengambil  keputusan.  Untuk  proposal  yang  tidak diterima maka akan diberitahukan kembali kepada petani  yang  mengajukan  bahwa  proposalnya  tidak lolos dalam penerimaan hibah.
Data mining adalah proses pencarian pola dan trend yang  berguna  dari  sekumpulan  data  dengan jumlah besar [2]. Terdapat beberapa tahapan dalam penerapan data  mining . Data  mining adalah  studi untuk mengumpulkan, membersihkan, mengumpulkan,  menganalisis,  dan  memperoleh pengetahuan bermanfaat yang dalam dari data [3] .
Data  mining juga  bisa  digunakan  untuk  dasar pengambilan keputusan . Menurut [4] data mining adalah  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna  dari  basis  data  yang  besar  dan  perlu diekstraksi  agar  menjadi  informasi  baru  dan  dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Terdapat beberapa  fungsi  dari data  mining sesuai  dengan tujuan  dari  penggunaannya.  Fungsi-fungsi data mining di  antaranya  yaitu  deskripsi,  estimasi, prediksi,  klasifikasi,  pengelompokan  dan  asosiasi [2][5].  Dalam  penelitian  mengenai  penentuan penerimaan  proposal  hibah,  fungsi data  mining yaitu fungsi klasifikasi.
Klasifikasi  adalah  bentuk  analisis  data  yang mengekstrak  model  yang  menggambarkan  kelas data  [6].  .Klasifikasi  berfungsi  menentukan  item- item  ke  dalam  kategori  target  atau  kelas.  Tujuan klasifikasi adalah memprediksi secara akurat target kelas untuk setiap record data [7].   Ada beberapa algoritma  dalam    teknik  klasifikasi  yaitu decision tree,  naïve  bayes,  support  vector  machine,  K- Nearest Neighbor (kNN), dan rule base classifier [2]  [6][7].  Algoritma decision  tree,  naïve bayes , SVM dan rule base  classifier termasuk ke dalam eager  learner sedangkan  algoritma  kNN termasuk ke dalam lazy learner . Pada eager learner ketika  diberikan  sekelompok  data  latih,  akan membentuk model generalisasi sebelum menerima data  baru  atau  data  uji  untuk  diklasifikasi. Sedangkan pada lazy learner ketika diberikan data latih  akan  menyimpannya  dan  menunggu  hingga diberikan  data  uji.  Data  uji  secara  umum diklasifikasi berdasarkan kesamaan pada data latih yang disimpan [6].
Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan yaitu kNN karena data yang digunakan merupakan data  yang  bersifat  non  linier  sehingga  tidak dibutuhkan  asumsi  dalam  perhitungannya.  Selain itu  jumlah  data  yang  tidak  terlalu  besar  menjadi alasan  pemilihan  algoritma  ini  sehingga  waktu perhitungan menjadi lebih singkat. Algoritma kNN merupakan algoritma yang paling sering digunakan dalam  klasifikasi  [2][8][9]  dapat  digunakan  juga
untuk  estimasi  dan  prediksi.  kNN  merupakan algoritma klasifikasi non parametrik di mana tidak membutuhkan pra asumsi apa pun pada kelompok data.  Digunakan  untuk  mengklasifikasi  data berdasarkan pada kedekatan dengan data latih yang diberikan.  Untuk  data  yang  bersifat  kontinu  untuk menghitung  kedekatan  dapat  menggunakan  jarak euclidean .  Algoritma  kNN  merupakan  algoritma yang  paling  sederhana  di  antara  algoritma  dalam mesin  pembelajaran  [7].  Kelebihan  lainnya  yaitu kesederhanaan,  komprehensif  dan  skala bilitas . Algoritma  ini  mudah  diinterpretasi  dan  sangat efektif  untuk  data  latih  yang  besar.  Perhitungan matematis  mudah  dipahami,  berguna  untuk  data yang bersifat non linier.
Sedangkan kelemahan algoritma ini yaitu kNN dapat menjadi mahal dalam menentukan nilai K jika dataset berukuran besar, membutuhkan penyimpanan  yang  lebih  besar  sehingga  pada proses  prediksi  menjadi  lambat.  Keakuratan penghitungan  jarak  menentukan  peranan  penting dalam  keakuratan  algoritma.  Karena  termasuk  ke dalam lazy learner maka  tidak  ada  pembelajaran dari data latih[7][8][10][11].
Karena  merupakan  algoritma  yang  paling banyak  digunakan,  maka  telah  banyak  penelitian penerapan kNN dalam berbagai bidang seperti text mining , keuangan, pertanian, pengobatan dan lain- lain  [8][10][11].  Penerapannya  dalam text  mining adalah  mengklasifikasikan  jurnal  ilmu  komputer [12]  atau  mengukur  kinerja  suatu  instansi  melalui klasifikasi  teks  pada twitter [13].  Pada  bidang pendidikan  algoritma  kNN  digunakan  untuk memprediksi  nilai  dan  waktu  kelulusan  [14][15], selain  itu  algoritma  ini  dapat  memprediksi  siswa berprestasi  [16]  maupun penentuan beasiswa  [17]. Pada bidang penjualan dapat memprediksi penjualan  produk  seperti  tekstil  [18].  Penerapan algoritma  kNN  tidak  terbatas  pada  data  yang bersifat  struktur,  tetapi  juga  pada  data  tidak terstruktur seperti proses klasifikasi bunga berdasarkan  ekstraksi  fitur  warna  pada  gambar [19].
Berdasarkan  dari  latar  belakang  di  atas  maka tujuan penelitian ini yaitu memanfaatkan salah satu algoritma data mining yaitu kNN untuk menentukan penerimaan  proposal  hibah  pertanian    diajukan petani  kepada Seksi Bina Usaha Agrobisnis.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  penerapan  data mining untuk penentuan proposal hibah mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Proses penemuan  pengetahuan  merupakan  urutan iteratif dari beberapa langkah [6] . Gambar 1 menunjukkan tahapan dalam proses KDD.
Gambar 1. Langkah-langkah proses KDD [1]
Berikut  ini  langkah-langkah  proses  KDD dalam penelitian [1]:
1. Data cleaning
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  data untuk  menghilangkan noise dan  data  yang tidak  konsisten.  Data  proposal  dibersihkan dari redudansi data, data yang outlier , maupun data yang kosong.
2. Data integration Pada  tahap  ini  dilakukan  penggabungan  data yang berasal dari beberapa sumber.
3. Data selection
Data  yang  relevan  dengan  penelitian  diambil dari database untuk  dianalisis.  Kriteria- kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan penerimaan proposal hibah termasuk ke dalam variabel prediktor yaitu  modal,  aset,  skala usah,  lama  usaha,  Rencana  biaya  dan kelengkapan dokumen. Pada tabel I ditunjukkan  variabel-variabel prediktor yang menjadi  dasar  penentuan  diterima  atau tidaknya proposal hibah.
4. Data transformation Transformasi dengan cara diskritisasi dilakukan pada  beberapa  variabel prediktor yaitu  modal usaha,  lama  usaha,  dan  rencana  biaya. Diskritisasi yaitu  mengubah  data  dari  atribut kontinu  menjadi  atribut  kategoris.  Proses diskritisasi variabel-variabel prediktor yang bersifat kontinu ditunjukkan pada tabel II.
T ABEL I V ARIABEL -V ARIABEL P REDIKTOR
Jenis Nilai Keterangan Aset Ada Dana awal yang dimiliki oleh petani. Tidak ada Modal Jumlah dalam rupiah Total dana awal yang dikeluarkan oleh petani pada saat membangun usahanya. Skala usaha Mikro : Lingkup usaha yang dijalankan masih kecil, tenaga kerja masih sedikit dan asset yang dimiliki tidak terlalu besar
Luas ruang lingkup usaha yang sedang dijalani. Makro : Lingkup usaha yang dijalankan masih kecil, tenaga kerja masih sedikit dan
asset yang dimiliki tidak terlalu besar Lama usaha Lamanya usaha dalam tahun Untuk mengetahui lamanya petani dalam menjalankan usaha Rencana biaya Jumlah dalam rupiah Untuk mengetahui nilai biaya yang diajukan. Dokumen Lengkap, Kelengkapan dokumen-dokumen dari proposal yang diajukan. Tidak lengkap T ABEL II T RANSFORMASI D ATA K ONTINU
Variabel Range Nilai Modal usaha 1 – 35 juta 36 – 65 juta 66  - 100 juta
Kecil
Sedang Besar Lama usaha 0 – 1 tahun 1 – 2 tahun >  2 tahun Sebentar Sedang
Lama
Rencana Biaya 1 – 35 juta 36 – 65 juta 66  - 100 juta
Kecil
Sedang Besar

## 5. Data mining
Pada tahap ini diterapkan algoritma kNN untuk menentukan  penerimaan  proposal  hibah  oleh Dinas  Pertanian.  Ilustrasi  mengenai  algoritma kNN   ditunjukkan pada gambar  2[9], di  mana data  baru  dimasukkan  ke  dalam  kategori  A karena memiliki jarak yang lebih dekat dengan kategori  A  yang  berwarna  biru  dibandingkan dengan kategori B.
Gambar 2. Sebelum kNN (a) dan sesudah kNN (b)
Nilai  k  yang  digunakan  yaitu  diambil  k  =  3.
Untuk menghitung jarak kedekatan menggunakan rumus euclidean sebagai  berikut
:
(1)
Di mana x = x 1 , x 2 , …, x m dan y = y 1 , y 2 , ….y m menunjukkan m nilai atribut dari 2 data. Flowchart algoritma  kNN  ditunjukkan  pada gambar 3.
Untuk menentukan kedekatan antara variabel yang  bersifat  kategori,  digunakan  bobot kedekatan  sebagai  berikut.  Bobot  kedekatan untuk  setiap  variabel  aset  dapat  dilihat  pada tabel III.
T ABEL III B OBOT K EDEKATAN V ARIABEL A SSET Nilai 1 Nilai 2 Bobot Ada Ada 0 Ada Tidak Ada 1 Tidak Ada Tidak Ada 0
Bobot  kedekatan  variabel  modal  usaha ditunjukkan pada tabel IV.
T ABEL IV B OBOT K EDEKATAN V ARIABEL M ODAL U SAHA
Nilai 1 Nilai 2 Bobot Kecil Kecil 0 Kecil Sedang 0,5 Kecil Besar 1 Sedang Sedang 0 Sedang Besar 0,5 Besar Besar 0
Bobot  kedekatan  variabel  skala    usaha ditunjukkan pada tabel V.
T ABEL V
B OBOT K EDEKATAN V ARIABEL S KALA U SAHA
Nilai 1 Nilai 2 Bobot Mikro Mikro 0 Mikro Makro 1 Makro Makro 0
Bobot  kedekatan  variabel  lama  usaha ditunjukkan pada tabel VI.
TABEL VI

## BOBOT KEDEKATAN VARIABEL LAMA USAHA
Nilai 1 Nilai 2 Bobot Sebentar Sebentar 0 Sebentar Sedang 0,5 Sebentar Lama 1 Sedang Sedang 0 Sedang Lama 0,5 Lama Lama 0
Bobot  kedekatan  variabel  lama  usaha ditunjukkan pada tabel VII.
T ABEL VII B OBOT K EDEKATAN V ARIABEL R ENCANA B IAYA Nilai 1 Nilai 2 Bobot Kecil Kecil 0 Kecil Sedang 0,5 Kecil Besar 1 Sedang Sedang 0 Sedang Besar 0,5 Besar Besar 0
Bobot  kedekatan  variabel  lama  usaha ditunjukkan pada tabel VI.
T ABEL VIII
B OBOT K EDEKATAN K ELENGKAPAN D OKUMEN Nilai 1 Nilai 2 Bobot Lengkap Lengkap 0 Lengkap Tidak Lengkap 1 Tidak Lengkap Tidak Lengkap 0

## 6. Evaluasi pola
Pada  tahap  ini  dilakukan  pola  yang  muncul dari  hasil  perhitungan  algoritma  kNN  yang digunakan  untuk  penentuan  penerimaan proposal  hibah.  Evaluasi  hasil  perhitungan algoritma dengan algoritma kNN menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix digunakan untuk mengukur keakuratan model  yang  dibuat. Confusion matrix adalah tabel  yang  digunakan  untuk  menunjukkan jumlah  prediksi  yang  salah  dan  benar  pada permasalahan klasifikasi ketika nilai sebenarnya  dari  data  uji  diketahui.  Jika  data set hanya terdiri dari dua kelas maka kelas satu dianggap  positif  dan  kelas  lainnya  dianggap negatif [ 20 ] .  Gambar  4  merupakan  bentuk dari confusion matrix [6]
Gambar 4. Confusion matrix
TP : True Positive Data positif diklasifikasikan secara benar TN : True Negative Data negatif diklasifikasikan secara benar FP : False Positive Data positif diklasifikasikan secara salah FN : False Negative Data negatif diklasifikasikan secara salah
Beberapa ukuran evaluasi yaitu akurasi dan error
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑃 + 𝑁 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (2) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃 + 𝑁 = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (3)

## 7. Presentasi pengetahuan
Presentasi  pengetahuan  yang  dihasilkan berupa  penentuan  proposal  mana  yang
diterima atau ditolak yang akan
diinformasikan oleh Dinas Pertanian III. H

## ASIL P ENELITIAN

## A. Hasil Perhitungan Algoritma kNN
Berikut  ini  adalah  simulasi  hasil  perhitungan algoritma  kNN  untuk  penentuan  penerimaan proposal  hibah.  Data  proposal  yang  telah ditransformasi ditunjukkan pada tabel IX. Contoh :
Jika  ada  jenis  usaha  F  yang  mengajukan proposal  hibah  tentukan  apakah  proposal  tersebut diterima  berdasarkan  kedekatan  dengan  data sebelumnya.
Hasil Perhitungan :
𝐷 𝐴−𝐹 = √0 2 + 0,5 2 + 0 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0 2 TABEL IX

## CONTOH DATA PROPOSAL HIBAH
Nama Usaha Aset Modal Skala_usaha Lama_usaha Rencana_biaya Dokumen Keterangan A Ada Sedang Mikro Lama Besar Lengkap Diterima B Tidak Ada Kecil Mikro Sedang Kecil Tidak Lengkap Diterima C Ada Sedang Makro Lama Besar Lengkap Tidak Diterima D Ada Kecil Makro Lama Kecil Lengkap Diterima E Tidak Ada Kecil Mikro Sedang Kecil Tidak Lengkap Tidak Diterima F Ada Kecil Mikro
Sedang Sedang Lengkap ? Gambar 5 . Use case diagram
Dari  perhitungan  jarak  antara  kasus  baru  d engan kasus lama, jarak terdekat adalah antara kasus baru dengan  kasus  A,  B,  dan  D  dengan  jarak  0,867  di mana  semua  proposal  hibah  diterima.  Ini  berarti proposal F juga diprediksi akan diterima.

## B. Pemodelan Aplikasi
Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  dalam pembuatan aplikasi data mining dengan menggunakan  algoritma  kNN  untuk  penentuan proposal hibah. Data proposal hibah yang diterima
= √0 + 0,25 + 0 + 0,25 + 0,25 + 0 = √0,75 = 0,867
𝐷 𝐵−𝐹 = √0,5 2 + 0 2 + 0 2 + 0 2 + 0,5 2 + 0,5 2 = √0,25 + 0 + 0 + 0 + 0,25 + 0,25 = √0,75 = 0,876 𝐷 𝐶−𝐹 = √0 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0 2 = √0 + 0,25 + 0,25 + 0,25 + 0,25 + 0
= √1 = 1 𝐷 𝐷−𝐹 = √0 2 + 0 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0,5 2 + 0 2 = √0 + 0 + 0,25 + 0,25 + 0,25 + 0
= √0,75 = 0,876
𝐷 𝐸−𝐹 = √1 2 + 0 2 + 0 2 + 0 2 + 0,5 2 + 1 2 = √1 + 0 + 0 + 0 + 0,25 + 1
= √2,25 = 1,5
dan yang akan diolah menjadi data latih sebanyak 150 proposal.

## 1) Use Case Diagram
Untuk  menggambarkan  interaksi  antara pengguna  aplikasi  yaitu  admin  dan  analis pemeriksa  proposal  ditunjukkan  pada use  case diagram.  Use  case ini  mengikuti  tahapan perhitungan  algoritma  kNN  di  mana  terdapat fasilitas untuk memasukkan data latih maupun data uji  di  mana  pada  algoritma  kNN  data  uji merupakan  data  baru  yang  akan  ditentukan kelasnya. Use  case  diagram ditunjukkan  pada gambar 5.
2) Swimlane Diagram
Swimlane  diagram menggambarkan  aktivitas yang  dilakukan  oleh  admin  dan  analis  saat berinteraksi  dengan  aplikasi data  mining ini. Diagram  ini  berdasarkan  dari use  case  diagram yang dibuat sebelumnya.
Swimlane  diagram Data  latih  menunjukkan aktivitas  admin  memasukkan  data  proposal  yang telah masuk yang telah diketahui status penerimaannya. Swimlane diagram ini ditunjukkan gambar 6.
Gambar 6. Swimlane diagram input data latih
Swimlane  Diagram Data  Uji  menunjukkan aktivitas analis untuk melakukan proses pada data uji yang dilakukan di dalam sistem. Data uji pada algoritma  ini  merupakan  data  baru  yang  akan ditentukan  kelasnya. Swimlane  diagram uji ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Swimlane diagram input data uji
Gambar 8. Swimlane diagram perhitungan kNN
Proses  perhitungan  dan  hasil  perhitungan algoritma  kNN  yang  dilakukan  oleh  admin  dapat dilihat  pada swimlane  diagram perhitungan  kNN pada gambar 8 .
3) Class Diagram
Pada class  diagram digambarkan  kelas-kelas yang  berisi  atribut  dan  operasi  yang  akan digunakan dalam pembuatan aplikasi data mining ini. Class  diagram juga  dapat  menggambarkan struktur  dari  pemrograman  yang  akan  dibangun untuk  aplikasi. Class  diagram ditunjukkan  pada gambar 9.
Gambar 9. Class diagram
4) Entitiy Relationship Diagram
Enitiy relationship
diagram
(ERD)
menggambarkan hubungan antar entitas atau tabel pada database aplikasi data  mining yang  akan dibangun. Gambar 10 menunjukkan gambar ERD.
Gambar 10. ERD

## C. Pembuatan Aplikasi
Aplikasi data  mining dengan  algoritma  kNN dibuat setelah proses pemodelan dan perancangan. Hasil  aplikasi  dapat  dilihat  pada  gambar-gambar berikut. Di  mana gambar 11 adalah halaman data latih  di  mana  analis  memasukkan  data-data proposal hibah. Gambar 12 menunjukkan halaman data  uji  pada  aplikasi  sedangkan  gambar  13 menunjukkan halaman hasil perhitungan kNN.
Gambar 11. Halaman data latih pada aplikasi
Gambar 12. Halaman data uji pada aplikasi
Gambar 13. Halaman hasil perhitungan kNN pada aplikasi

## IV. P EMBAHASAN
Untuk  mengetahui  performansi  dari  model yang digunakan dilakukan pengujian terhadap data yang sama. Hasil yang diperoleh dari hasil aplikasi sama dengan perhitungan secara manual. Dari hasil perhitungan kNN untuk 150 data proposal sebagai data  latih,  diperoleh confusion  matrix sebagai berikut :
TABEL X CONFUSION MATRIX PERHITUNGAN Aktual Prediksi Ya Tidak Ya 105 13 Tidak 23 9 Jumlah 128 22
Dari  tabel confusion  matrix dapat  dilihat bahwa :
a. Jumlah  data  proposal  sebenarnya  yang DITERIMA  dengan  jumlah  data  proposal yang  diprediksi  DITERIMA  sebanyak  105
data. b. Jumlah  data  proposal  sebenarnya  yang DITERIMA  dengan  jumlah  data  proposal yang diprediksi TIDAK DITERIMA sebanyak 13 data. c. Jumlah  data  proposal  sebenarnya  yang TIDAK  DITERIMA  dengan  jumlah  data proposal yang diprediksi DITERIMA sebanyak 23 data.
d. Jumlah  data  proposal  sebenarnya  yang TIDAK  DITERIMA  dengan  jumlah  data proposal yang diprediksi TIDAK DITERIMA sebanyak 9 data.
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  akurasi dan  nilai error dari  algoritma  kNN  yang digunakan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
= 105 + 9
105 + 23 + 13 + 9 = 0,76
Akurasi  merupakan  persentase  jumlah  data  uji yang diklasifikasikan dengan benar. Dari perhitungan nilai akurasi yaitu 0,76 atau 76%, ini berarti  sebanyak  76%  data  uji  diklasifikasikan dengan benar oleh algoritma kNN.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟       = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 = 23 + 13
105 + 23 + 13 + 9 = 0,24
Error adalah tingkat kesalahan dari klasifikasi yaitu  banyaknya  data  yang  diklasifikasikan  salah oleh  algoritma  kNN.  Dari  perhitungan,    tingkat error sebesar  0,24  atau  24%  data  salah diklasifikasikan  oleh  algoritma  kNN.  Beberapa cara  untuk  dapat  mengurangi  nilai  eror  pada algoritma  kNN  yaitu  dengan mencari  nilai  k  atau kedekatan  optimum  .  Selain  itu  dapat  dilakukan split data antara data uji dengan data latih sehingga dapat diperoleh hasil yang lebih akurat.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  terdapat  beberapa  kesimpulan bahwa,  penentuan  penerimaan  proposal  dengan menerapkan  metode data  mining dapat  dilakukan lebih cepat , mudah dan akurat karena mengambil pola  penerimaan  dari  data-data  sebelumnya.  Dari hasil  evaluasi  terhadap  algoritma  kNN  diperolah nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu  76%  dan tingkat kesalahan 24%. Untuk memperolah akurasi yang lebih tinggi dan tingkat kesalahan yang lebih rendah  dapat  digunakan  algoritma  klasifikasi lainnya  sebagai  bahan  pembanding.  Variabel- variabel prediktor lainnya  dapat  dicari  dengan teknik  seperti  analisis  faktor  sehingga  dapat ditemukan variabel-variabel yang paling berpengaruh  terhadap  keputusan  penerimaan proposal

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Fakultas  Teknik  Universitas  Suryakancana  atas dukungan  dana  hibah  penelitian  yang  diberikan
dan pihak-pihak lain untuk saran dan masukannya selama proses penelitian.

## R EFERENSI
[1] J.  Han, Jiawei ;  Kamber,  Micheline;  Pei, Data  Mining Concepts and Techniques , Third. UK, 2012.
[2] D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Data  Mining  and Predictive Analytics . New Jersey: Jhon Wiley & Sons, 2015.
[3] C. C. Aggarwal, Data Mining : The Textbook . London: Springer, 2015.
[4] J. Suntoro, Data Mining : Algoritma dan Implementasi dengan  Pemrograman  PHP .  Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
[5] S.  Susanto  and  D.  Suryadi, Pengantar  Data  Mining : menggali pengetahuan dari bongkahan data .
Yogyakarta: Andi, 2010.
[6] J.  Han, Jiawei ;  Kamber,  Micheline;  Pei, Data  Mining Concepts and Techniques , Third. UK, 2012.
[7] N.  Satyanarayana,  C.  Ramalingaswamy,  and  Y. Ramadevi, “Survey of Classification Techniques in Data Mining,” IJISET  -International  Journal  of  Innovative Science,  Engineering  &  Technology ,  vol.  1,  no.  9,  pp.
268–278, 2014.
[8] K.  Taunk,  S.  De,  S.  Verma,  and  A.  Swetapadma,  “A brief review of nearest neighbor algorithm for learning and  classification,” 2019  International  Conference  on Intelligent Computing and Control Systems, ICCS 2019 , no. January 2021, pp. 1255–1260, 2019
[9] M. Suyal and P. Goyal, “A Review on Analysis of K- Nearest  Neighbor  Classification  Machine  Learning Algorithms based on Supervised Learning,”
International  Journal  of  Engineering  Trends  and Technology , vol. 70, no. 7, pp. 43–48, 2022
[10]  J.  Sun,  W.  Du,  and  N.  Shi,  “A  Survey  of  kNN Algorithm,” Information  Engineering  and  Applied Computing , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2018
[11]  S.  B.  Imandoust  and  M.  Bolandraftar,  “Application  of K-Nearest  Neighbor  (  KNN  )  Approach  for  Predicting Economic  Events :  Theoretical  Background,” Int. Journal of Engineering Research and Applications , vol.
3, no. 5, pp. 605–610, 2013.
[12]  S. Widaningsih and A. Suheri, “Klasifikasi Jurnal Ilmu Komputer Berdasarkan Pembagian,” Seminar Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  2018  (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. Sentika, pp. 320–328, 2018.
[13]  O.  S.  Y.  Prakasa  and  K.  M.  Lhaksmana,  “Klasifikasi Teks  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-nearest Neighbor Pada Kasus Kinerja Pemerintah Di Twitter,” eProceedings  of  Engineering ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  8237– 8248, 2018.
[14]  S. Widaningsih, “PERBANDINGAN METODE DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  NILAI  DAN  WAKTU KELULUSAN MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA,” vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019.
[15]  T.  Nasution,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” Jurnal Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, pp. 1– 14, 2020
[16]  S.  Widaningsih,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Memprediksi  Siswa  Berprestasi  dengan  Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  9,  no.  3,  pp. 2598–2611, 2022
[17]  L.  Qoiriyah,  H.  L.  Purwanto,  and  W.  Setiyaningsih, “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Jenis Beasiswa Menggunakan Knn,” Jurnal Terapan Sains & Teknologi Fakultas , vol. 1, no. 2, pp. 64–72, 2019.
[18]  W.  Yusuf,  R.  Witri,  and  C.  Juliane,  “Model  Prediksi
Penjualan Jenis Produk Tekstil Menggunakan Algoritma KNN,” IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology) , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2022. [19]  L. Farokhah, “Implementasi K-Nearest Neighbor untuk
Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB,”
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 6, p. 1129, 2020 [20]  M.  Bramer, Principles  of  Data  Mining ,  Third  Edit. London: Springer, 2016.