PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI PREDIKAT PRESTASI AKADEMIK SANTRI TAMAN PENDIDIKAN AL-QUR’AN (TPQ) AL-IZZAH SIDOARJO

## Farhan Setiawan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia farhanarranfazza13@gmail.com

## ABSTRAK
Prestasi  akademik  yang  bagus  akan  membuat  santri  menjadi  lebih  bersemangat  didalam  menerima  ilmu yang  telah  diajarkan  oleh  para  guru  (ustadz)  di  Taman  Pendidikan  Al-Qur’an  (TPQ),  sehingga  dalam berjalannya  proses  belajar  mengajar  ilmu  agama  kepada  anak-anak  (santri)  bisa  memenuhi  target  masing- masing  guru,  dan  setiap  santri  yang  diajar  bisa  menerima  ilmu  agama  dengan  maksimal.  Para  dewan  guru  di Taman  Pendidikan  Al-Qur’an  (TPQ)  Al-Izzah  semuanya  masih  menggunakan    catatan  dibuku    saja  untuk mencatat dan meyimpan data nilai maupun prestasi akademik para santri, sehingga dirasa kurang maksimal dan modern untuk bisa mengetahui dan menentukan prestasi akademik santri yang naik dan menurun, sehingga para dewan  guru  sering  kurang  teliti  dalam  mengetahui  para  santrinya  yang  butuh  bimbingan  lebih  atau  tertinggal oleh teman-temannya dalam urusan keilmuan dan materi pembelajaran.  Karna itu dibutuhkan suatu sistem baru yang lebih cepat dan efisien untuk bisa mengetahui dan memprediksi prestasi akademik santri di TPQ Al-Izzah.
Pada  proses  penelitian  ini,  maka  dibuatlah  sebuah  sistem  untuk  memprediksi  predikat  prestasi  akademik santri    untuk  memudahkan  para  dewan  guru/ustadz    dalam  proses  penetuan  prestasi  akademik  santri  dengan menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  Kriteria  yang  digunakan  pada  sistem    ini  adalah  Nilai Kehadiran,  Nilai  Keaktifan,  Nilai  Akhlak,  dan  Nilai  Ujian  Akhir.  Aplikasi  pada  penelitian  ini diimplementasikan  dan  dirancang    dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  (Hypertext  Preprocessor), dan Database menggunakan MySQL.
Dari  hasil  pengujian  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  memprediksi predikat  prestasi  akademik  Santri,  mampu  menghasilkan  akurasi  dengan  nilai  80%.  Pengujian  algoritma  ini dilakukan  menggunakan  perhitungan confusion  matriks yaitu  membandingkan  predikat  pada  semester sebelumnya dengan predikat hasil prediksi. Selain itu juga dilakukan pengujian aplikasi dengan menggunakan 3 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 3 browser yaitu, Mozilla v.49.02,  Chrome  v.20.0.1132.17,  dan  Internet  Explorer  Windows  10.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan para guru dapat melakukan prediksi dan evaluasi terhadap prestasi akademik santri dengan cepat dan akurat.
Kata kunci: Prestasi akademik,  Santri, Agama, Taman Pendidikan Al-Qur’an, K-Nearest Neighbor

## 1 PENDAHULUAN
Taman  Pendidikan  Al  Qur’an  (TPQ)  adalah sebuah  lembaga  yang  bergerak  di  bidang  kegiatan- kegiatan agamis, Taman Pendidikan Al Qur’an (TPQ) merupakan  lembaga  yang  sangat  tepat  untuk mengembangkan  syi’ar  Islam  dalam  hal  pendalaman baca  tulis  Al-Qur’an  dan  kegiatan  agama  lainnya. Keterampilan membaca Al-Qur’an atau lebih dikenal dengan  istilah  mengaji  merupakan  keterampilan penting  pada  fase  awal  guna  memahami  isi kandungan  Al-Qur’an.  Mengaji  juga  memiliki keterkaitan  erat  dengan  ibadah-badah  ritual  kaum muslim, seperti pelaksanaan shalat, haji dan kegiatan kegiatan berdo’a lainnya. Dalam   pelaksanaan sholat atau  haji  misalnya,  tidak  sah  hukumnya  bila menggunakan  bahasa  selain  bahasa  Al-  Qur’an (BahasaArab).  Pengajaran  Al-Qur’an  merupakan pondasi  utama  pengajaran  bagi  disiplin  ilmu. Pentingnya  kemampuan  dasar  ini  akan  lebih  mudah, bila  diterapkan    kepada  semua  umat  islam  pada  usia
dini.  Karena  pada  masa-masa  itu,  fikiran  dan  hati mereka masih bersih dan suci [1].
Di  Taman  Pendidikan  Al-Qur’an  (TPQ)  Al- Izzah,  prestasi  santri  dalam  menyerap  ilmu  yang diberikan  oleh  guru  di  TPQ  dapat  di  ukur  dari  nilai yang  mereka  dapatkan  diakhir  masa  pembelajaran sesuai  kurikulum  dari  TPQ  tersebut.  Sehingga  nilai harus  akurat  dan  dapat  meningkatkan  prestasi akademik  serta  ilmu  agama  yang  telah  diajarkan kepada santri selama menimbah ilmu di TPQ. Taman Pendidikan Al-Qur’an(TPQ)Al-Izzahsendirimasih menggunakan  cara  manual  dalam  mengolah  dan menyimpan  data  nilai  akademik  para  santri  yaitu dengan  menulis  langsung  dibuku  catatan    dan kemudian  dimasukan  kedalam  rapor  masing-masing santri,  sehingga  prestasi  akademik  masing-masing santri  kurang  bisa  terpantau  dengan  baik  dan  teliti. Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu  mengetahui prestasi akademik santri  yang
prestasinya  sedang  naik  ataupun  turun  dengan  cepat dan akurat.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan diatas, maka dibuat sistem prediksi prestasi akademik santri Taman Pendidikan Al-Qur’an (TPQ) Al-Izzah  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor (KNN).

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1    Penelitian Terdahulu Menurut  Mustakim  dkk  penelitiannya  yang berjudul “Algoritma K-Nearest Neighbor
Classification  Sebagai  Sistem  Prediksi  Predikat Prestasi  Mahasiswa”  menghasilkan  sistem  prediksi predikat  prestasi  akademik  pada  mahasiswa.  Adapun kesimpulan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  tersebut adalah  perhitungan  algoritma  K-NN  yang  diterapkan dalam  memprediksi  predikat  prestasi  mahasiswa mampu  menghasilkan  akurasi  dengan  nilai  82%. Pengujian  algoritma  ini  dilakukan  menggunakan perhitungan confusion matriks yaitu  membandingkan predikat  pada  semester  sebelumnya  dengan  predikat hasil  prediksi.  Proses  prediksi  predikat  prestasi Mahasiswa  dilakukan  dengan  membangun  sebuah Early Warning System (EWS) berdasarkan algoritma K-NN.  Output  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini adalah daftar predikat prestasi akademik dari masing- masing mahasiswa [2].

## 2.2    Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  didalam database.Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan mechine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [3].

## 2.3    Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN) adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  tersebut. K-Nearest Neighbor berdasarkan  konsep ‘learning by analogy’ . Data learning dideskripsikan  dengan  atribut  numerik n-dimensi.  Tiap  data learning merepresentasikan sebuah titik, yang ditandai dengan c, dalam  ruang n- dimensi.  Jika  sebuah  data query yang  labelnya  tidak diketahui diinputkan, maka K-Nearest Neighbor akan mencari  k  buah  data  learning  yang    jaraknya  paling dekat  dengan  data query dalam  ruang  n-dimensi. Jarak antara data query dengan data learning dihitung
dengan  cara  mengukur  jarak  antara  titik  yang merepresentasikan    data query dengan  semua  titik yang  merepresentasikan  data learning dengan  rumus Euclidean Distance [4].
Secara umum untuk mendefinisikan jarak antara dua objek x dan y, digunakan rumus jarak Euclidean pada persamaan seperti berikut:
= (1) (2)

## 2.4    Pengujian Akurasi
Confusion  matrix  adalah  tool  yang  digunakan untuk evaluasi model klasifikasi untuk memperkirakan  objek  yang  benar  atau  salah.Sebuah matrix  dari  prediksi  yang  akan  dibandingkan  dengan kelas  yang  asli  dari  inputan  atau  dengan  kata  lain berisi  informasi  nilai  aktual  dan  prediksi  pada klasifikasi.
Adapun  perhitungan  tingkat  akurasi  pada confusion matriks:
x 100%
(3)
3 METODE PENILITIAN
3.1    Blok Diagram
Pada  gambar  blok  diagram  dibawah  ini menjelaskan tentang proses input, proses perhitungan KNN  dengan  menentukan  jarak  terdekat  dan outputnya  adalah  hasil  prediksi  predikat  prestasi akademik santri seperti pada Gambar 1.
Masukkan Data Kriteria :
-Nilai Kehadiran -Nilai Akhlak -Nilai Keaktifan -Nilai Ujian Akhir Proses perhitungan menggunakan K-NN dengan menentukan jarak terdekat Hasil Prediksi : - Sangat Memuaskan - Memuaskan -Baik
-Cukup
-Kurang

## Gambar 1. Blok Diagram

## 3.2  Data Flow Diagram (DFD)
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang DFD  level 1  yang  menggambarkan  arus  data  secara  detail  dari keseluruhan aplikasi prediksi prestasi akademik santri dengan  menggunakan  metode  KNN,  seperti  pada Gambar 2.
Admin tb_login Username & password login Data Login 1.0 Input Data Data Santri, Laporan Input username & password, input data santri, edit data, hapus data. Santri Laporan tb_sementara 2.0 Proses Prediksi Prestasi Akademik Nilai kriteria santri Nilai jarak sementara Hasil prediksi tb_urut Hasil analisa prediksi Guru Data prediksi Data nilai kriteria Gambar 2. DFD level 1

## 3.3     Flowchart Metode K-NN
Dibawah  ini  adalah flowchart metode  K-NN pada  aplikasi  sistem  untuk  memprediksi  predikat prestasi akademik santri TPQ Al-Izzah,  seperti pada Gambar 3.

## 3.4    Perhitungan K-NN
Perhitungan  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya.
Tabel 1. Atribut Penentu Tahapan Nilai Predikat 0  ̶  59 Kurang 60  ̶  69 Cukup 70  ̶  79 Baik 80  ̶  89 Memuaskan 90  ̶  100 Sangat Memuaskan
Tabel  1  merupakan  jangkauan  dan  atribut penentu  yang  digunakan  untuk  menentukan  predikat pada klasifikasi.
Start Proses Mengurutkan Jarak Terdekat Mengumpulkan Data Sesuai K Berdasarkan jumlah tetangga yang telah ditentukan, hitung jumlah sangat memuaskan, memuaskan, baik, cukup,dan kurang Hitung Jumlah Nilai yang paling banyak Hasil Prediksi End Proses Menentukan K Hitung Jarak

## Gambar 3.  Flowchart K-NN
1. Menentukan  parameter  K  (Jumlah  Tetangga
Paling Dekat)
Pada  data  dibawah  ini  mengambil  1  data  uji (testing) dari  129  santri  aktif  TPQ  Al-Izzah  tahun 2017,  diujikan  dengan  126  data  sampel (training) alumni  tahun  2016  dan  diambil  5  dataset  untuk klasifikasi.  Dimana  terdapat  1  data testing dengan NIS 3 digit dibelakang (129) dan 5 record untuk data training yaitu  NIS  dengan  3  digit  dibelakang  (003, 005,  010,  025,  dan  029).  Terdapat  18  atribut  nilai yaitu  (SMT1-SMT18)  yang  tipe  datanya  numerik (bisa  dijumlahkan),  kemudian  dilakukan  perhitungan antara  data testing dengan  5  data training menggunakan  rumus  (2),  untuk  mendapatkan  nilai jarak  terdekat.  Dan  terdapat  1  label  yaitu  predikat yang  mempunyai  jenis  data  nominal  yaitu  sangat memuaskan,  memuaskan,  baik,  cukup,  dan  kurang. Jadi  disini  akan  melakukan  klasifikasi  pada  data testing NIS  (129)  apakah  santri  tersebut  predikat prestasinya  sangat  memuaskan,  memuaskan,  baik, cukup, atau kurang.
Sampel data testing dapat dilihat seperti pada Tabel 2 dan 3 berikut.
Tabel 2. Sampel Data Testing
NIS Nama Kelas JK Nilai Semester 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1617.01.129 Zahra II.P.B1 P 87 76 96 87 82 89 76 85 87
Tabel 3. Nilai Data Testing NIS 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1617.01.129 84 86 87 76 98 87 87 89 87
Sampel data training dapat dilihat seperti pada Tabel 4 dan 5 berikut.
Tabel 4. Nilai Data Training NIS Nama Kelas JK Nilai Semester 1 2 3 4 5 6 7 8 1516.01.003 Qirani I.P.A P 78 97 77 78 89 85 76 89 1516.01.005 Alifia I.P.A P 79 76 90 90 78 88 85 78 1516.01.010 Qisti I.P.A P 85 90 94 90 97 90 95 99 1516.01.025 Ibnu I.P.B L 95 90 87 100 98 96 100 95 1516.01.029 Devina I.P.C P 79 86 79 76 95 78 90 95 Tabel 5. Nilai Data Training NIS 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1516.01.003 97 75 89 76 90 87 85 86 89 89 1516.01.005 76 88 78 85 88 85 89 85 88 78 1516.01.010 100 97 95 95 100 100 85 95 97 97 1516.01.025 100 100 90 85 90 88 90 88 95 90 1516.01.029 87 76 65 75 89 68 85 76 90 78

## 2. Menghitung  Jarak  Terdekat  dan  Hasil Prediksi
Kemudian  dilakukan  perhitungan  sistem  antara data testing dengan  data training menggunakan rumus seperti dibawah ini.
Sebagai  contoh  disini  angka  nilai  yang diinputkan  dan  dihitung  mengambil  dari  data  nilai santri  dengan  nama  Zahra  Febica  Fidyanata (data testing) dengan  santri  Qirani  Deby  Wulandari (data training). Dilakukan perhitungan seperti berikut.
d = d =

## d =
Dari perhitungan diatas  menghasilkan data nilai rata-rata  =  85,8  dan  predikat  =  Memuaskan  untuk Zahra  Febica  Fidyanata,  dengan  jarak euclidean dengan  Qirani  Deby  Wulandari  =  84,5  dan  juga predikat  sama-sama  “Memuaskan”.  Seperti  pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Jarak Euclidean
Tabel 6. Perhitungan K-NN NIS Kelas Jarak Predikat 1516.01.003 I.P.A 84,5 Memuaskan 1516.01.005 I.P.A 83,5 Memuaskan 1516.01.010 I.P.A 257,4 Sangat Memuaskan 1516.01.025 I.P.B 248,8 Sangat Memuaskan 1516.01.029 I.P.C 210,3 Sangat Memuaskan ... ... ... ... 1617.01.129 II.P.B1 85,8 Memuaskan
Tabel  6  menunjukkan  5  dari  126  data training sebagai pengujian hasil model terbaik yang dihasilkan K-NN. Dari 5 data training diatas diambil nilai jarak yang  paling  dekat  untuk  diuji  dengan  data testing , dilakukan  proses  perhitungan  persamaan euclidean distance. Dimana dari hasil perhitungan menghasilkan jarak terdekat dengan data testing ialah NIS  1516.01.003.  Proses  perhitungan  dilakukan kesetiap  data training sehingga  nantinya  akan menghasilkan  nilai  jarak  sesuai  dengan  jumlah  data training .  Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  hasil jarak  dan  diurutkan  mulai  dari  terkecil  hingga terbesar, seperti pada Tabel 7 dibawah ini.

## Data Sampel
Tabel 7. Pengurutan Nilai Jarak NIS Kelas Jarak Predikat 1516.01.005 I Paket A 83,5 Memuaskan 1516.01.003 I Paket A 84,5 Memuaskan 1516.01.029 I Paket A 210,3 Sangat Memuaskan 1516.01.025 I Paket B 248,8 Sangat Memuaskan 1516.01.010 I Paket C 257,4 Sangat Memuaskan ... ... ... ... 1617.01.129 II Paket B1 85,8 Memuaskan
Dari  5  nilai  jarak  pada  tabel  7  diatas,  data menunjukkan    predikat  bernilai  sama,  sehingga sebagai  nilai  prediksi  untuk  data  baru  yang  pertama adalah predikat nomor 2 yaitu Memuaskan.

## 3. Perhitungan Akurasi
Dari hasil prediksi tersebut dilakukan Menggunakan confusion  matriks membandingkan nilai predikat  sebelumnya dengan  nilai predikat  hasil prediksi yang menghasilkan akurasi.
Tabel 8. Perbandingan Nilai Predikat NIS Predikat Lama Predikat Prediksi Point 1516.01.005 Memuaskan Memuaskan 1 1516.01.003 Memuaskan Memuaskan 1 1516.01.029 Sangat Memuaskan Memuaskan 0 1516.01.025 Sangat Memuaskan Sangat Memuaskan 1 1516.01.010 Sangat Memuaskan Memuaskan 0
Dari  tabel  8  diatas  hitung  jumlah  point selanjutnya  dibagi  dengan  jumlah  data  dan  dikali 100%  sehingga  didapat  hasil  sebesar  80%  yang dipresentasikan kedalam sebuah diagram seperti pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Akurasi Perhitungan K-NN
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Login
Pada  halaman  login  ini,  admin  akan  diminta untuk  memasukkan  username  dan  password,  seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Login

## 4.2 Halaman Utama
Pada  halaman  menu  ini  terdapat input data santri, data nilai alumni , data nilai santri aktif,   data kriteria,  menu  proses  menjalankan  program  dengan metode  K-NN  dan  proses  analisa  prediksi,  seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Utama

## 4.3 Halaman Data Nilai Alumni
Halaman  ini  berisi  data  sampel  yang  akan menjadi  data training dan  diujikan  dengan  data testing .Dan  halaman  ini  akan  digunakan  untuk menyimpan dan dihubungkan dengan data nilai santri aktif untuk selanjutnya diproses dengan menggunakan  sistem  metode  K-NN.  Disini  terdapat button tambah  data,  edit,  hapus  dan  simpan  serta kolom  pencarian  data  yang  fungsinya  sama  seperti pada halaman data santri. Seperti pada Gambar 8.
4.4 Halaman Data Nilai Santri
Halaman data nilai santri yaitu untuk menginputkan  data  nilai  masing-masing  santri  per- semester.  Form  ini  juga  telah  menyediakan  beberapa tombol  fungsi  seperti  tambah,simpan,hapus,dan  edit yang berfungsi sama seperti yang ada pada form data santri, seperti yang ditujukan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Data Nilai Santri

## 4.5 Halaman Aplikasi menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K-NN)
Halaman  input  K  untuk  klasifikasi  dengan metode  K-NN  lalu  klik  tombol  proses,    seperti  yang ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Input K

## 4.6 Halaman Hasil Dari Proses  K-NN
Halaman proses K-NN ini adalah halaman yang berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  dari  perhitungan serta  predikat  dari  prestasi  santri,  seperti  yang ditunjukan pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Hasil

## 4.7 Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  prediksi prestasi  akademik  santri  TPQ  Al-Izzah  .  Hasil pengujian  fungsional  sistem  ditunjukan  dalam  Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Fungsional Sistem
No Fungsi yang diuji Hasil Berjalan Tidak berjalan 1 Login √  2 Input data santri √  3 Input data nilai alumni  TPQ √  4 Input nilai santri aktif √  5 Proses metode K-NN √  6 Laporan data santri √  7 Hasil prediksi sistem √ 
Ket : √ = Berhasil, x = Tidak Berhasil
Berdasarkan    hasil  pungujian  fungsional  yang telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  semua halaman,  tombol  dan  laporan  pada  aplikasi  sistem prediksi prestasi akademik santri TPQ Al-Izzah yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan sempurna.

## 4.8 Pengujian Browser
Pada  tahapan  pengujian  aplikasi  bagian desktop ini  dilakukan  dengan  menggunakan    tiga  browser. Dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan  dalam  bagian desktop .  Dan berikut  adalah  tabel  hasil  pengujian  dari  pembuatan aplikasi  menggunakan  tiga  browser  yang  ditunjukan pada Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10. Hasil pengujian pada beberapa browser
Proses Browser Mozilla v.49.0.2 Chrome v. 20.0.1132.17 Internet Explorer Win.10 Tampilan aplikasi    Proses login    Proses input data santri    Proses input kriteria    Proses sistem metode K-NN    Ket :  = Berfungsi, x = Tidak Berfungsi Pada hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan  3  browser yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan  100%
pada  3  browser  yaitu Mozilla , Chrome ,  dan Internet Explorer .

## 4.9 Pengujian Hasil
Berdasarkan  perhitungan  nilai  k  dari  5  k  yang ditentukan,  maka  diperoleh  data  sebagai  berikut, seperti pada tabel 11.
Tabel 11. Perhitungan Error No Sistem Manual % Error 1. 84,5 85,55 0.04862394% 2. 83,5 84,55 0.04892368% 3. 257,4 258,44 0.7292108% 4. 248,8 249,99 0.6867566% 5. 210,3 211,33 0.44223455% Rata-rata Error 0,24 %
5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Perhitungan algoritma K-NN yang diterapkan dalam memprediksi  predikat  prestasi  akademik  Santri mampu  menghasilkan  akurasi  dengan  nilai  80%. Pengujian  algoritma  ini  dilakukan  menggunakan perhitungan confusion
matriks yaitu
membandingkan predikat pada semester sebelumnya dengan predikat hasil prediksi.
2. Proses  prediksi  predikat  prestasi  akademik  Santri dilakukan  dengan  membangun  sebuah  halaman analisa  prediksi  berdasarkan  algoritma  K-NN. Sistem  yang  dibangun  mampu  memprediksi  sesuai dengan  perhitungan  algoritma  secara  manual.  Data yang digunakan adalah 126 record data training dari Santri  angkatan  2016  dan  129 record data testing dari  Santri  angkatan  2017.  Semakin  banyak  data yang  digunakan  maka  semakin  tinggi  akurasi  yang
dihasilkan dari algoritma K-NN pada kasus prediksi predikat prestasi akademik Santri. .

## 5.2 Saran
1.  Untuk  penelitian  selanjutnya  terkait  proses  analisa yang  digunakan  dalam  proses  melakukan  prediksi predikat  prestasi  Santri  dapat  dilakukan  dengan beberapa  metode  lainnya  seperti Decision  Tree, Regresi  linier dan  metode  klasifikasi  lainnya  untuk mengetahui  akurasi  terbaik  dari  beberapa  algoritma pada kasus yang sama.
2.  Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  ini hendaknya  ditambahkan  fitur  penambahan  nilai kriteria oleh admin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Malik ,  H.A.,  2013.  Pemberdayaan  Taman Pendidikan  Al-Quran  (TPQ)  Alhusna  Pasadena Semarang.  Dimas:  Jurnal  Pemikiran  Agama untuk Pemberdayaan, 13(2), pp.387-404.
[2] Mustakim ,  M.,  &  Oktaviani,  G.  (2016). Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Classification Sebagai  Sistem  Prediksi  Predikat  Prestasi Mahasiswa. Jurnal  Sains  dan  Teknologi Industri , 13 (2), 195-202.
[3] Pane ,  D.K.,  2013.  Implementasi  Data  Mining pada  Penjualan  Produk  Elektronik  dengan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Kreditplus). Pelita  Informatika:  Informasi  dan  Informatika, 4(3).
[4] Hamitha ,  N.A.,  Raharjo,  J.  and  Wijayanto,  I., 2016. Klasifikasi Kapal Pada Perairan Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-nearest Neighbour. eProceedings of Engineering, 3(1).