## ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL BERBASIS DESKTOP PADA SMA NEGERI 12 TANGERANG
Pandu Yuli Santoso 1) , Dewi Kusumaningsih 2)
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369
E-mail : 1) panduschief@gmail.com 2) dewi.kusumaningsih@budiluhur.ac.id

## Abstrak
SMA  Negeri  12  Tangerang  merupakan  salah  satu  dari  banyaknya  SMA  Negeri  di  Indonesia  yang  akan melaksanakan  Ujian  Nasional  yang  diselenggarakan  oleh  pemerintah.  Untuk  melakukan  persiapan  Ujian Nasional, maka dari itu pihak sekolah mengadakan ujian Tryout. Ujian Tryout ini berfungsi untuk mempersiapkan para siswa/i SMAN Negeri 12 Tangerang dalam menghadapi Ujian Nasional. Dalam ujian Tryout ini terdiri dari mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Matematika,  Bahasa  inggris,  dan  mata  pelajaran  siswa/i  sesuai  jurusan masing-masing. Maka dari  itu ujian Tryout  biasa dijadikan sebagai  tolak ukur para siswa/i untuk menghadapi Ujian Nasional dengan baik. Dari hasil ujian Tryout tersebut para guru dapat melihat kesiapan para siswa/i-nya dalam menghadapi Ujian Nasional yang akan berlangsung.  Siswa/i yang nilai ujian Tryout-nya tidak melampaui standar yang ditentukan, maka siswa/i dapat  berkonsultasi. Maka dari  itu pihak sekolah  tidak boleh terlambat dalam  membuat  solusi  yang  tepat  bagi  siswa/i-nya.  Namun  dalam  hasil  Tryout  tersebut,  guru  masih  kesulitan dalam memprediksi kelulusan Ujian Nasional setiap tahunnya. Hal ini dikarenakan banyaknya siswa/i sehingga memerlukan waktu yang cukup lama, kurangnya tingkat efektifitas dalam memprediksi, dan masih menggunakan cara  yang  manual.  Dengan  adanya  masalah  tersebut,  maka  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  metode pengukuran  jarak  Euclidean  Distance  dirasa  cukup  membantu  dalam  mengatasi  masalah  efisiensi  waktu  dan efektifitas  prediksi  kelulusan  Ujian  Nasional.  Atribut  yang  digunakan  dalam  prediksi  dan  klasifikasi  ini  ialah Nasional  yaitu  nilai  Tryout.  Dengan  menggunakan  nilai  Tryout  siswa/i  5 tahun  terakhir  berjumlah  1140  data. Setelah data tersebut diproses menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 88.58%. Nilai K terbaik adalah 7 rata-rata akurasi 89.126%, presisi 90.62%, dan recall sebesar 97.61%. Maka dari itu dapat disimpulkan dari pengujian yang telah dilakukan dengan munggunakan dataset siswa/i SMA Negeri 12 Tagerang sistem dapat memprediksi dan mengklasifikasikan dengan baik dan cepat.
Kata kunci : Algoritma K-Nearest Neighbor, Euclidean Distance, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Pada era ini perkembangan teknologi yang pesat telah  banyak  memberikan  banyak  manfaat  dan kemajuan  di  berbagai  bidang.  Teknologi  sudah menjadi kebutuhan yang sangat diperlukan bagi umat manusia dalam menunjang segala aktifitas agar lebih efisien.  Dalam  era  teknologi  yang  berkembang  ini pun, segala sesuatu yang belum pernah terjadi dapat diprediksi menggunakan  teknologi yang  ada walaupun tingkat akurasinya tidak mencapai 100%.
SMAN  12  Tangerang  merupakan  salah  satu instansi pendidikan yang akan melaksanakan Tryout sebelum Ujian Nasional. Tryout tersebut merupakan salah  satu  cara  guru  untuk  membantu  para  siswa/i dalam  mempersiapkan  Ujian  Nasional  yang  akan diselengarakan  oleh  pemerintah.  Nantinya  bagi siswa/i  yang  tidak  melampaui  nilai  BSNP  (Badan Standar  Nasional  Pendidikan)  dapat  berkonsultasi dengan guru SMAN 12 Tangerang.
Permasalahan  yang  ada  pada  SMAN  12 Tangerang dalam memprediksikan kelulusan siswa/i masih  dilakukan  dengan  cara  yang  manual,  yaitu masih  menggunakan Microsoft  Excel .  Dengan
menggunakan  cara  manual  ini  data  yang  akan dikelola  tidak  maksimal  dan  mengurangi  efisiensi serta efektifitas dari proses prediksi yang dilakukan.
Maka  dari  itu  tujuan  penulisan  ini,  penulis berniat  untuk  membagun  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  Ujian Nasional  siswa/i  SMAN  12  Tangerang  dengan mengimplentasikan  ilmu data  mining menggunakan pendekatan klasifikasi. Perlunya data mining karena adanya  sejumlah  besar  data  yang  dapat  digunakan untuk mengahasilkan informasi dan knowledge yang berguna.  Informasi  dan knowledge yang  didapat tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  suatu pola  dalam  suatu  data  yang  banyak,  terlebih  lagi besarnya  kebutuhan  untuk  mengubah  data  tersebut menjadi informasi yang berguna [1] .
Algoritma yang akan digunakan untuk pengklasifikasian  data  tersebut  yaitu,  algoritma K- Nearest Neighbor . Pemilihan algoritma klasifikasi ini dikarenakan  algoritma K-Nearest  Neighbor sudah teruji  dan  mudah  diimplementasikan  [2]  ,  dan  juga salah satu metode yang memiliki kinerja yang intensif ketika  diberikan training  dataset yang  benar  [3].
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN  atau  KNN) adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut  [4]  . Metode  pengukuran  jarak  yang  digunakan  pada penulisan  tugas  akhir  ini  menggunakan  metode pengukuran jarak terdekat Euclidean Distance. Diharapkan  sistem  yang  dibangun  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  metode pengukuran  jarak  terdekat Euclidean  Distance ini dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam memprediksi  kelulusan  Ujian  Nasional  siswa/i SMAN 12 Tangerang.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Metode Klasifikasi dan Prediksi Klasifikasi  data  terdiri  dari  2  langkah  proses.
Pertama  adalah learning (fase training ),  dimana algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk  menganalisa  data training lalu  direpresentasikan  dalam  bentuk rule klasifikasi.  Proses  kedua  adalah  klasifikasi,  dimana data tes digunakan untuk memperkirakan akurasi dari rule klasifikasi [3].Proses klasifikasi didasarkan pada empat komponen [2] :
a. Kelas
Variabel  dependen  yang  berupa  kategorikal yang  merepresentasikan  ‘label’  yang  terdapat  pada objek.  Contohnya:  resiko  penyakit  jantung,  resiko kredit, customer loyalty , jenis gempa.
b. Predictor
Variabel  independen  yang  direpresentasikan oleh karakteristik (atribut) data. Contohnya: merokok,  minum  alkohol,  tekanan  darah,  tabungan, aset, gaji.
c. Training dataset
Satu  set  data  yang  berisi  nilai  dari  kedua komponen di atas yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan predictor .
d. Testing dataset
Berisi data baru yang akan diklasifikasikan oleh model  yang  telah  dibuat  dan  akurasi  klasifikasi dievaluasi.
Prediksi  menurut  [5]  bertujuan  untuk  dapat melakukan  pemetaan  dari  setiap  himpunan  variabel ke setiap target, yang kemudian menggunakan model tersebut  untuk  menentukan  nilai  target  pada himpunan  baru  berdasarkan  data-data  yang  sudah ada.Terdapat dua model prediksi yang dikatakan oleh [5] , yaitu klasifikasi dan regresi. Dimana klasifikasi digunakan untuk variabel target yang bersifat diskrit, sedangkan regresi untuk variabel target yang bersifat kontinu.

## 2.2 Dataset
Data  dalam  terminologi  statistika  adalah kumpulan  objek  dengan  atirbut-atribut  tertentu, dimana  objek  tersebut  adalah  individu  berupa  data dimana setiap data memiliki sejumlah atribut [6] .
2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based  learning .  Algoritma  ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning . KNN dilakukan dengan  mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada  data  baru  atau  data testing [7]  .  Adapun pendekatan  yang  dilakukan  oleh  metode K-Nearest Neighbor ini  adalah  dengan  mengklasifikasikan objek  atau query  instance baru  kedalam  suatu  kelas berdasarkan kedekatan atribut atau fitur dengan “K” buah  tetangganya  pada  data  pelatihan  [2]  .  Data pelatihan  sebelumnya  akan  membentuk  vektor  yang diproyeksikan  pada  ruang  dimensi,  dimana  masing- masing  vektor  merepresentasikan  atribut  atau  fitur dari  suatu  data  dan  kemudian  ruang  ini  dibagi menjadi  bagian-bagian  berdasarkan  klasifikasi  yang telah dilakukan terhadap data pelatihan [4] .
Alur  kerja  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor menurut [8] adalah sebagai berikut: a. Tentukan nilai K, sebagai parameter ketetanggaan terdekat.
b. Hitung  jarak  antara query  istance dan  semua data pelatihan.
c. Urutkan berdasarkan jarak terkecil.
d. Tentukan label kelas query istance berdasarkan label mayoritas pada K objek data latih terdekat.

## 2.4 Euclidean Distance
Euclidean  Distance mengukur  kedekatan antara  dua  buah  objek  yang  digambarkan  sebagai pengukuran  garis  lurus  atau  secara  langsung  [3]  . Metode pengukuran ini cocok apabila diimplementasikan  terhadap  14  data  yang  memiliki nilai  atribut  bersifat  numerikal,  khususnya  denga atribut  kontinu  [2]  . Euclidean  Distance dihitung dengan persamaan di bawah ini:
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) =   |𝑥 − 𝑦 2 | =   √𝛴 𝑖 𝑛 =   (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2
Sebagai  contoh,  terdapat  2  buah  objek  yang  akan diukur  tingkat  kedekatannya  dengan  menggunakan Euclidean  Distance .  Dimana  2  buah  objek  tersebut adalah sebagai berikut :
X = [8, 2, 4, 3] Y = [1, 6, 7, 5]
Maka,  jarak  antara  objek  X  dan  Y  jika  dihitung dengan persamaan adalah:
(𝑥, 𝑦) = √ (8 − 1) 2 + (2 − 6) 2 +  (4 − 7) 2 +  (3 − 5) 2 = √ 49 + 16 + 9 + 4 = √ 84 =9,17
Maka  dari  itu  berarti  tingkat  kedekatan  X  dan  Y adalah 9,17.

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan salah satu metode yang  umum  digunakan  sebagai  metode  evaluasi
untuk  mengetahui  kerja  model  klasifikasi  yang didasarkan  kepada  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan [4].
Confusion  Matrix memberikan  nilai  kinerja model  klasifikasi  berdasarkan  perhitungan  objek yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  objek  yang diklasifikasikan dengan salah  [2]  . Yang  mana hasil perhitungan  di  gambarkan  kedalah  sebuah  tabel, seperti yang di gambarkan pada tabel 1
Tabel 1 :Tabel Confusion Matrix Predicated Class Total YES NO Actual Class YES TP FN P NO FP TN N Total P’ N’ P + N
Setelah  data  uji  dimasukkan  ke  dalam confusionmatrix ,  hitung  nilai-nilai  yang  telah dimasukkan tersebut untuk dihitung jumlah sensitivity ( recall ), specificity , precision dan accuracy . Sensitivity digunakan
untuk membandingkan  jumlah  TP terhadap  jumlah record yang positif sedangkan specificity adalah perbandingan  jumlah  TN  terhadap  jumlah record yang negatif. Untuk menghitung sensitivity , specificity, precision , accuracy berikut ini [3] :
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑃 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑁 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑃 (𝑃 + 𝑁) + 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 𝑁 (𝑃 + 𝑁)
Keterangan:
a. P ( Positives ) : Jumlah kelas positif (YES)
b. N ( Negatives ) : Jumlah kelas negatif (NO)
c. TP ( True  Positives )  :  Jumlah  kelas  positif  yang terklasifikasi dengan benar.
d. TN ( True Negatives ) : Jumlah tupel negatif yang terklasifikasi dengan benar.
e. FP ( False Positives ) : Jumlah tupel positif yang terklasifikasi dengan tidak benar.
f. FN ( False Negatives ) : Jumlah tupel negatif yang terklasifikasi dengan tidak benar.

## 3. APLIKASI DAN PERANCANGAN
3.1 Spesifikasi Basis Data
Pada  Spesifikasi  Basis    Data  ini  akan menjelaskan  tabel  siswa  yang  digunakan  untuk menampung atribut data kelulusan siswa/i SMAN 12 Tangerang.  Atribut  yang  digunakan  dapat  dilihat pada tabel 2 berikut:

## Tabel 2 : Tabel Atribut Data
No Nama Field Tipe Data Panjan g Keterangan 1. tahun_ ajaran VarChar 10 Tahun Ajaran 2. nis VarChar 9 NIS 3. nama VarChar 50 Nama 4. Jenis_ kelamin Char 1 Jenis Kelamin 5. mtk1 Double 5 Nilai Tryout Pertama Matematika 6. bindo1 Double 5 Nilai Tryout Pertama Bahasa Indonesia 7. bing1 Double 5 Nilai Tryout Pertama Bahasa Inggris 8. ipa1 Double 5 Nilai Tryout Pertama IPA (Rata- Rata) 9. mtk2 Double 5 Nilai Tryout Kedua Matematika 10. bindo2 Double 5 Nilai Tryout Kedua Bahasa Indonesia 11. bing2 Double 5 Nilai Tryout Kedua Bahasa Inggris 12. Ipa2 Double 5 Nilai Tryout Kedua IPA (Rata-Rata) 13. hasilto Char 5 Keterangan Hasil Ujian Tryout 14. hasilun Char 5 Keterangan Hasil Ujian Nasional

## 3.2 Sumber Data
Data  merupakan  salah  satu  komponen  utama dalam kegiatan Prediksi dan Klasifikasi, karena data dapat dikatakan baik apabila dapat mewakili keadaan suatu  objek  yang  sedang  diteliti  dan  sesuai  dengan keadaan yang ada.
Pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan memperoleh data primer dan sekunder. Data Primer diperoleh dari data hasil Ujian Tryout dan hasil Ujian Nasional  SMAN  12  Tangerang.  Dataset  yang dipergunakan adalah data hasil Ujian Tryout dan hasil Ujian  Nasional  selama  5  tahun  terakhir,  tabel  3 berikut:
Tabel 3: Data Penelitian No Tahun Ajaran Jumlah Data 1 2013/2014 266 2 2014/2015 246 3 2015/2016 237 4 2016/2017 211 5 2017/2018 180

## 3.3 Persiapan Data
Dataset  yang  didapatkan  dari  SMAN  12 Tangerang,  format  data  harus  disesuaikan  dengan yang  ada  pada  sistem  yang  dibuat  agar  dapat melakukan uji coba sistem.

## Gambar 1 : Data Pengujian
Tahap-tahap  yang  dilakukan  untuk  mengubah dataset yang didapat bisa digunakan untuk pengujian adalah:
a. File harus berekstensi .xls atau .xlsx.
b. Memformat ulang urutan dan nama kolom pada dataset menjadi NIS, NAMA, JENIS_KELAMIN,  MTK1,  BINDO1,  BING1, IPA1, MTK2, BINDO2, BING2, IPA2, HASILTO, HASILUN.
c. Menempatkan nama kolom yang dimulai dari sel A1.

## 3.4 Pembersihan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  pembersihan  data terhadap data yang dianggap outliner atau data yang mengandung noise. Data  yang  dianggap  sebagai outliner yaitu: a. Data Nilai Tryout yang bernilai 0 atau null . b. Duplikasi data

## 3.5 Pemilihan Data
Tujuan  proses  ini  adalah  memilih  atribut  yang tepat untuk proses analisa data. Pemilihan atribut ini merupakan  hasil  diskusi  dengan  Guru  Bidang Kurikulum SMAN 12 Tangerang yang mendapatkan keputusan  terkait  atribut  yang  dipakai  untuk kelulusan  Ujian  Nasional  SMAN  12  Tangerang. Atribut yangdidapat yaitu: a. Nilai Tryout pertama Matematika
b. Nilai Tryout pertama Bahasa Indonesia
c. Nilai Tryout pertama Bahasa Inggris
d. Nilai Tryout pertama  Ilmu  Pengetahuan  Alam
(rata-rata)
e. Nilai Tryout kedua Matematika f. Nilai Tryout kedua Bahasa Indonesia
g. Nilai Tryout kedua Bahasa Inggris
h. Nilai Tryout kedua  Ilmu  Pengetahuan  Alam (rata-rata)
i. Keterangan Hasil Tryout
j. Keterangan Hasil Ujian Nasiona

## 3.6 Transformasi Data
Proses  ini dilakukan perubahan data ke bentuk yan  sesuai  dengan  algoritma  klasifikasi  yang digunakan.  Yang  sebelumya  diketahui  bahwa algoritma K-Nearest Neighbor tidak cocok dilakukan untuk  atribut  yang  bertipe  kategorikal,  jadi  perlu dilakukan transformasi data pada atribut hasi Tryout menjadi  atribut  bertipe  numerikal  seperti  tabel  4 dibawah ini.
Tabel 4 : Transformasi Data Kategorikal Hasil Tryout Hasil Transformasi LULUS 1 TIDAK 0 Selain  atribut  tersebut,  nilai  hasil  ujian Tryout pertama dan nilai Tryout kedua juga di trasnformasikan menjadi nilai sesuai kebijakan yang ada.  Yaitu  dengan  cara  menentukan  nilai  rata-rata dari  nilai  hasil  ujian Tryout pertama  dan  nilai  hasil ujian Tryout kedua seperti di bawah ini.
Rata-rata Nilai Ujian Tryout pertama dan kedua: (MTK1 + BINDO1 + BING1 + IPA1)/4 (MTK2 + BINDO2 + BING2 + IPA2)/4
3.7 Flowchart K-Nearest Neighbor
3.8 FlowChart Euclidean Distance
Gambar 3 : Flowchart Euclidean Distance
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Layar Menu Utama
Dalam form ini  terdapat  beberapa  menu  yang mempunyai  fungsi  yang  berbeda-beda  yaitu,  menu dataset, menu, menu klasifikasi.

## Gambar 4: Tampilan Layar Menu Utama

## 4.2. Tampilan Layar Dataset
Form dataset  berfungsi  untuk  meng- import dataset  yang  berekstensi  *.xls  atau  *.xlsx  kedalam database yang  ingin  digunakan  sebagai  dataset  uji dan dataset model.

## 4.3. Tampilan Layar Evaluasi
Form evaluasi terdapat fitur Single Testing dan Multi  Testing berfungsi  untuk  pengujian  serta mencari nilai k yang memiliki akurasi terbaik.
Gambar 6 : Tampilan Layar Evaluasi Tab Dataset Pengujian
Gambar 7 : Tampilan Layar Evaluasi Tab Hasil Evaluasi
4.4. Tampilan Layar Klasifikasi
Form Klasifikasi ini berfungsi untuk melakukan prediksi  dan  klasifikasi  kelulusan  Ujian  Nasional menggunakan dataset yang belum memiliki keterangan  Hasil  UN  dengan  dataset  Model  yang sudah di- import sebelumnya.
Gambar 8 : Tampilan Layar Klasifikasi

## 4.5. Hasil Uji Coba Program
Pada  tahap  ini  merupakan  hasil  pengujian program  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi parameter  nilai(k)  yang  dipilih.  Pengujian  kali  ini akan dilakukan 2 tipe yaitu Single Testing dan Multi Testing.
a. Pengujian Multi Testing Pengujian multi  testing ini  menggunakan  nilai Tryout 5  tahun  terakhir  sebagai  dataset  model  yang akan  dibandingkan  degan  nilai Tryout 1  tahun terakhir  sebagai  dataset  uji.  Nilai  k  yang  digunakan adalah 5, 7, 9, 11, 13.
Pengujian multi  testing pertama  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  tahun  ajaran  2013/2014, 2014/2015,  2015/2016,  2016/2017  sebagai  dataset model dan 2017/2018 sebagai dataset uji.

## Tabel 5 : Multi Testing Pertama
Pengujian multi  testing kedua  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  tahun  ajaran  2013/2014, 2014/2015,  2015/2016,  2017/2018  sebagai  dataset model dan 2016/2017 sebagai dataset uji.
Tabel 6 : Multi Testing Kedua K Accuracy Recall Precision 5 79.14% 93.64% 83.07% 7 79.62% 94.21% 83.16% 9 79.14% 94.21% 82.74% 11 79.14% 94.21% 82.74% 13 72.72% 94.21% 81.50%
Pengujian multi  testing ketiga  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  tahun  ajaran  2013/2014, 2014/2015,  2016/2017,  2017/2018  sebagai  dataset model dan 2015/2016 sebagai dataset uji.
Tabel 7 : Multi Testing Ketiga K Accuracy Recall Precision 5 91.56 99.06 92.20 7 91.56 99.06 92.20 9 91.13 99.06 91.81 11 92.40 99.53 92.64 13 91.98 99.53 92.24
Pengujian multi  testing keempat  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  tahun  ajaran  2013/2014, 2015/2016,  2016/2017,  2017/2018  sebagai  dataset model dan 2014/2015 sebagai dataset uji.
Tabel 8 : Multi Testing Keempat K Accuracy Recall Precision 5 92.27% 96.52% 95.27% 7 93.08% 97.39% 95.31% 9 93.90% 98.69% 93.47% 11 94.30% 99.13% 95% 13 94.30% 99.56% 94.62%
Pengujian multi  testing kelima  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  tahun  ajaran  2014/2015, 2015/2016,  2016/2017,  2017/2018  sebagai  dataset model dan 2013/2014 sebagai dataset uji.
Tabel 9 : Multi Testing Kelima K Accuracy Recall Precision 5 93.98% 98.79% 94.96% 7 93.60% 98.79% 94.59% 9 93.60% 98.79% 94.59% 11 93.60% 98.79% 94.23% 13 93.60% 98.79% 94.59%
b. Pengujian Single Testing
Pengujian single testing ini  menggunakan  nilai Tryout 5  tahun  terakhir  sebagai  dataset  model  yang akan  dibandingkan  degan  nilai Tryout 1  tahun terakhir  sebagai  dataset  uji.  Nilai  k  yang  digunakan adalah 7.
Pengujian single  testing pertama  ini  yang digunakan  sebagai  dataset  uji  adalah  tahun  ajaran 2017/2018  dan  dataset  model  tahun  ajaran 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016, 2016/2017.
Gambar 9 : Single Testing Pertama
Pengujian single  testing kedua  ini  yang digunakan  sebagai  dataset  uji  adalah  tahun  ajaran 2016/2017  dan  dataset  model  tahun  ajaran 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016, 2017/2018.
Gambar 10 : Single Testing Kedua
Pengujian single  testing ketiga  ini  yang digunakan  sebagai  dataset  uji  adalah  tahun  ajaran 2015/2016  dan  dataset  model  tahun  ajaran 2013/2014, 2014/2015, 2016/2017, 2017/2018.
K Accuracy Recall Precision 5 88.33% 97.95% 88.88% 7 87.77% 98.63% 87.87% 9 85.55% 96.59% 87.11% 11 86.11% 97.95% 86.74% 13 84.44% 96.59% 86.06%
Gambar 11 : Single Testing Ketiga
Pengujian single  testing keempat  ini  yang digunakan  sebagai  dataset  uji  adalah  tahun  ajaran 2014/2015  dan  dataset  model  tahun  ajaran 2013/2014, 2015/2016, 2016/2017, 2017/2018.

## Gambar 12 : Single Testing Keempat
Pengujian single  testing kelima  ini  yang digunakan  sebagai  dataset  uji  adalah  tahun  ajaran 2013/2014  dan  dataset  model  tahun  ajaran 2014/2015, 2015/2016, 2016/2017, 2017/2018.

## Gambar 13 : Single Testing Kelima
5. KESIMPULAN
5.1. Kesimpulan
Melalui Proses pengerjaan dan pengujian dalam penelitian  ini,  maka  dari  itu  dapat  disimpulkan beberapa hal, yaitu:
a. Algoritma K-Nearest Neighbor dapat diimplementasikan dalam sistem ini.
b. Waktu pengujian yang relatif cepat dibandingkan dengan pengujian manual sebelumnya.
c. Proses  prediksi  dan  klasifikasi  terbilang  cukup efisien dan efektif.
d. Nilai (k) harus bernilai ganjil untuk menghindari munculnya  hasil  jumlah  jarak  yang  sama  pada proses pengklasifikasian.
e. Perbedaan  tingkat  akurasi  tidak  terlalu  jauh antar nilai (k).
Nilai akurasi rata-rata sistem ini terbilang cukup besar,  yaitu  88.58%  dengan  nilai  k  terbaik  adalah k=7 .

## 5.2. Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan  sistem  lebih  lanjut  dengan  harapan dapat  menghasilkan  penelitian  yang  lebih  baik kedepannya, sebagai berikut:
a. Dapat mengimplementasikan algoritma klasifikasi  lain  yang  lebih  bervariatif  untuk proses prediksi dan klasifikasi.
b. Dapat menggunakan metode penggukuran jarak seperti, Manhattan Distance, Consine Distance, Correlation  Distance,  Hamming  Distance, dan lainnya .
c. Menggunakan  nilai  k  yang  lebih  vatiatif  untuk mengetahui perbedaan hasil pengujian.
d. Menggunakan  dataset  yang  lebih  banyak  lagi, agar  dapat  mengetahui  ketepatan  sistem  dalam memprediksi  serta  mengklasifikasikan  dataset yang ada.
e. Mengoptimalkan kinerja sistem agar lebih cepat lagi dalam pemrosesan dataset.
f. Menambahkan  pengklasifikasian  serta  prediksi jurusan perguruan tinggi melalui bobot nilai dan peminatan siswa/i.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Obbie  Kristanto,  “Penerapan  Algoritma Klasifikasi Data Mining Id3 Untuk Menentukan  Penjurusan  Siswa  SMAN  6,” pp. 6–7, 2013. [2] F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts, Models and Techniques . 2011. [3] M.  K.  J.Han,  J.Pei, Data  Mining:  Concepts and Techniques , vol. 3. 2012.
[4] Nursalim, Suprapedi, and H.himawan, “Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Teknol. Inf. , vol. 10, no. April, pp. 31–43, 2014.
[5] K.  U.  S.  bin  Lukman  and  A.  Labellapansa, “Analisa  Nilai  Lamda  Model  Jarak Minkowsky Untuk Penentuan Jurusan SMA ( Studi Kasus di SMA Negeri 2 Tualang ),” J.
Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  pp.  163– 171, 2015.
[6] C.  Y.  Sillueta,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN  Perpustakaan  Universitas
Budi Luhur,” vol. 1, no. Huda 2010, 2016.
[7] X.  Wu et  al. , Top  10  algorithms  in  data mining , vol. 14, no. 1. 2008.
[8] Kurniawan  and  P.  Sukma,  “Perancangan
Data Mining untuk Analisis Kriteria Nasabah Kredit yang Potensial dan Manfaatnya untuk Customer Relationship Management Perbankan,” no. 11, pp. 155–174, 2015.