Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Kemampuan Ekonomi Calon Siswa Baru dengan Metode K-Nearest Neighbor pada SMA

## Negeri 1 Musi Rawas
Romi Aprillia Soleha 1 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 2* , Nelly Khairani Daulay 3
1,2,3 Universitas Bina Insan Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1 romiaprilia2@gmail.com, 2* harmaoktafialingga@gmail.com,
3 nellykhairanilestari@gmail.com
Abstract
The need for an analysis of the classification at SMA Negeri 1 Musi Rawas was the reason for conducting  research  on  the  clasification  of  the  economic  abilities  of  new  student,  determining classification in large numbers was impossible to do manually because it required quite a long time. For that we need a method that can solve classification problems automatically with a computer. in classifying an application in the form of orange is used and in analyzing using the K-Nearest Neighbor method  because  it  has  the  working  principle  of  fiding  the  shortest  distance  between  the  data  to  be evaluated  with  the  nearest  K  in  the  training  data.  This  study  aims  to  apply  the  orange  application using the K-Nearest Neighbor method and find out what the level of accuracy is with the K-Nearest Neighbor method. From this study the training data is 150 and testing 1 with a K value of 50 gets an accuracy value of 92%.
Keywords : Clasification, K-Nearest Neighbor, Software Orange.

## Abstrak
Kebutuhan akan analisis klasifikasi di SMA Negeri 1 Musi Rawas menjadi alasan dilakukannya peenelitian  klasifikasi  kemampuan  ekonomi  siswa  baru,  penentuan  klasifikasi  dalam  jumlah  besar tidak munggkin dilakukan secara manual karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk itu diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  secara  otomatis  dengan komputer. Dalam mengklasifikasikan menggunakan aplikasi berupa orange dan menganalisis dengan metode K-Nearest Neighbor, karena memiliki prinsip kerja mencari jarak terpendek antara data yang akan  di  evaluasi  dengan  K  terdekat  pada  data  training.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengaplikasikan aplikasi orange menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan mengetahui tingkat akurasi  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor.  dari  penelitian  ini  data  training  150  dan  testing  1 dengan nilai K=50 mendapatkan nilai akurasi sebesar 92%.
Kata kunci : Klasifikasi, K-Nearest  Neighbor, Software Orange

## 1. PENDAHULUAN
Satuan pendidikan sebagai organisasi yang khas mempunyai tugas dan fungsi sebagai  pelayanan  masyarakat  yang  diselenggarakan  untuk  mencapai  tujuan pendidikan  nasional.  Satuan  pendidikan  menempati  posisi  penting  karena  pada satuan pendidikan  terjadi  proses  pendidikan  dan  proses  sosial  sehingga  peserta didik  dapat  mengembangkan potensi dan memperoleh bekal untuk kehidupan di masyarakat.  Keluarga  bertanggung  jawab  menyediakan  dana  untuk  kebutuhan pendidikan  anak.  Keluarga  (orang  tua)  yang  keadaan  sosial  ekonominya  tinggi tidak akan banyak mengalami kesulitan dalam memenuhi kebutuhan sekolah anak, berbeda  dengan  orang  tua  yang  keadaan  sosial  ekonominya  rendah.  Contohnya: anak  dalam  belajar  akan  sangat  memerlukan  sarana  penunjang  belajarnya,  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
kadang-kadang harganya mahal. Bila kebutuhannya tidak terpenuhi maka ini akan menjadi penghambat bagi anak dalam pembelajaran.
Pada  umumnya  anak  yang  berasal  dari  keluarga  menengah  ke  atas  lebih banyak mendapatkan pengarahan dan bimbingan yang baik dari orang tua mereka. Anak-  anak  yang  berlatar  belakang  ekonomi  rendah,  kurang  mendapatkan bimbingan dan pengarahan yang cukup dari  orang tua mereka, karena orang tua mereka  lebih  memusatkan  perhatiannya  pada  bagaimana  untuk  memenuhi kebutuhan  sehari-hari[1].  Adanya  bantuan  bagi  siswa  yang  ekonominya  tidak mampu merupakan bagian dari jenis pembiayaan pendidikan, yakni biaya pribadi peserta didik berupa subsidi pemerintah kepada siswa tidak mampu dengan cara membantu sebagian biaya pribadi pendidikan siswa untuk keperluaan biaya baju seragam  dan  sepatu  serta  uang  saku  agar  siswa  dapat  terus  melanjutkan pendidikan.  Maka  dari  itu  perlu  adanya  klasifikasi  kemampuan  ekonomi  untuk dapat  mempermudah  dalam  menentukan  kategori  atau  kelas  kemampuan ekonomi  orang  tua  siswa,  sehingga  berfungsi  agar  pihak  sekolah  mengetahui keadaan  ekonomi  siswa  yang  mampu  dan  tidak mampu  dan    mengetahui  berapa jumlah  siswa  mampu  dan  tidak  mampu.  Di  SMA  Negeri  1  Musi  Rawas  proses klasifikasi  ekonomi  siswa  masih  menggunakan  perhitungan  manual  yaitu memasukan  satu persatu data siswa menggunakan excel dan belum ada metode khusus  yang  digunakan,  karena  jumlah  siswa  yang  banyak,  sehingga  mengalami kesulitan  dalam  perhitungan  dan  mengkategorikan    keadaan  ekonomi  siswa mampu  dan  tidak  mampu,  hasil  yang  di  dapat  pun  tidak akurat  dan  efisien.  Dari permasalahan  yang  ada  di  sekolah  SMA  Negeri  1  Musi  Rawas  diperlukan  suatu metode  atau  algoritma  yang  dapat  digunakan  agar  proses  perhitungannya  lebih akurat  yaitu  dengan    menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor .  Permasalahan yang  ada    di  SMA  Negeri  1  Musi  Rawas,  menjadi  alasan  peneliti  untuk  mencoba melakukan penelitian mengklasifikasi kemampuan ekonomi siswa dengan Metode K-Nearest Neighbor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  penulis  adalah  penelitian  yang  berbentuk kuantitatif. Berikut  ini  alur  penerapan  metode K-Nearest  Neighbor dalam klasifikasi kemampuan ekonomi siswa baru di SMA Negeri 1 Musi Rawas.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Alur penerapan KNN

## 2.1. Metode Analisa
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor  ( K-NN).  untuk menganalisis  data,  penelitian  menggunakan Microsoft  excel dan Software  orange . Dalam  algoritma K-Nearest  Neighbor terdapat  data  training  dan  data  testing sebagai data uji. Klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu data untuk menjadi suatu informasi baru. Berikut tahapan proses metode K-Nearest Neighbor:
1) Menentukan parameter K (Jumlah tetangga paling dekat)
2) Menghitung  kuadrat  jarak Euclid  (queri  instance) masing-masing  objek terhadap data sampel yang diberikan.
3) Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai jarak Euclid terkecil.
4) Mengumpulkan kategori Y (Klasifikasi Nearest Neighbor ).
Dekat  atau  jauhnya  tentangga  biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak Euclidean dengan rumus seperti pada persamaan (1)
distance
= (1)
dengan
X : data training ke –I; X testing : data testing; i : record (baris) ke- i dari tabel; n : jumlah data testing;

## 2.2. Jenis Dan Sumber Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah  data siswa tahun 2022 yaitu sebanyak  151 siswa  yang  diperoleh dari  SMA Negeri 1 Musi Rawas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan analisis terhadap perancangan data mining menggunakan Supervised Learning untuk mendapatkan klasifikasi kemampuan ekonomi siswa di SMA  Negeri  1  Musi  Rawas  dengan  perhitungan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  di  implementasikan  kedalam  aplikasi orange ,  adapun  hasil  yang telah  di  dapat  adalah  untuk  mengetahui  kelas  kemampuan  ekonomi  siswa berdasarkan  data  dari  keadaan  ekonomi  siswa  pada  tahun  2022  sebanyak  151
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
data. Peneliti mendapatkan hasil dari aplikasi orange , tahapan untuk mengetahui klasifikasi dari data keadaan ekonomi siswa menggunakan aplikasi orange yaitu:
a) Membuat design model  klasifikasi  kemampuan  ekonomi  siswa  menggunakan widget yang ada pada aplikasi orange dapat dilihat pada Gambar dibawah ini:
Gambar 2. Design widget model klasifikasi kemampuan ekonomi siswa Pada  Gambar  2  merupakan  perancangan widget memakai  model  klasifikasi pada software  orange berupa  KNN  yang  di  inputkan  dataset  yang  telah  di  olah sebelumnya. Kemudian data tersebut diproses ke dalam model klasifikasi.
b) Proses input data training pada software orange , dapat dilihat pada Gambar di bawah ini:

## Gambar 3. Proses input data training
Pada Gambar  3 merupakan proses penginputan data training pada aplikasi orange, adapun atributnya yaitu:  pekerjaan ayah, penghasilan ayah,pekerjaan ibu,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
penghasilan  ibu,  jumlah  tanggungan type  numeric dan rule nya feature ,  untuk kategori  typenya categorica l  dan  rulenya  dijadikan  target  dan  nama  siswa  type text dan rule nya meta.
c) Hasil penginputan data training
Gambar 4. Tabel hasil input data training
Pada Gambar 4  merupakan tabel dari hasil penginputan data training
d) Menginputkan data testing
Gambar 5. Tabel input data testing
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## e) Model klasifikasi menggunakan KNN
Gambar 6. Klasifikasi dengan model KNN
f) Hasil kategori atau klasifikasi yang muncul

## Gambar 7. Hasil klasifikasi
Pada  Gambar  7  merupakan  hasil  klasifikasi  yang  muncul  berdasarkan penginputan dari data training dan data testing.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
g) Nilai akurasi dari klasifikasi menggunakan model KNN dengan widget test and score
Gambar 8. Nilai akurasi dengan model KNN

## 4.  SIMPULAN
Dari    hasil  dan  analisis  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  bahwa  dari  151  data  sampel  yang  ada, terdapat  58  siswa  berkategori  mampu  dan  93  siswa  tidak  mampu  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor, Nilai akurasi menggunakan metode K- Nearest  Neighbor yaitu  sebesar  92%  ini  menunjukan  bahwa  Metode K-Nearest Neighbor sangat efektif digunakan untuk klasifikasi dengan data yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Lestarini,  “Pengaruh  status  sosial  ekonomi  orang  tua  terhadap  prestasi  belajar ips siswa kelas vii di smp handayani sungguminasa skripsi,” no. September, 2019.
[2] E.  Yulianti,  Y.  A.  Nurdin,  F.  T.  Industri,  and  B.  S.  Miskin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Siswa  Miskin  (  Bsm  )  Berbasis  Online  Dengan Metode Knn ( K-Nearest Neighbor ) ( Studi Kasus : Smpn 1 Koto Xi Tarusan ),” vol. 6, no. 1, pp. 12–17, 2018, doi: 10.21063/JTIF.2018.V6.1.12-17.
[3] J.  Homepage,  S.  R.  Cholil,  T.  Handayani,  R.  Prathivi,  and  T.  Ardianita,  “IJCIT
(Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information  Technology)  Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.
[4] D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Memprediksi Prestasi Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan dan Ekonomi,” vol. 7, no. 1, pp. 56–67, 2022.
[5] W.  P.  Hidayanti,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape ( Rokok El ektrik ) pada ‘ Lombok Vape On ’,” vol. 3, no. 2, 2020.
[6] D. A. N. Pca, “Klasifikasi tingkat kematangan buah kopi berdasarkan deteksi warna menggunakan metode knn dan pca,” vol. 8, no. 2, pp. 88–95, 2021.
[7] B.  L.  Yudha,  L.  Muflikhah,  and  R.  C.  Wihandika,  “Klasifikasi  Risiko  Hipertensi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 62-69 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Menggunakan Metode Neighbor Weighted K- Nearest Neighbor ( NWKNN ),” vol. 2, no. 2, pp. 897–904, 2018.
[8] “Pengertian Ekonomi,” https://id.m.wikipedia.org . .
[9] “Software Orange,” https://id.m.wikipedia.org . .
[10]  D.  Rahmawati et  al. ,  “Bantuan  Sosial  Dengan  Mengimplementasikan  Algoritma  K- Nearest Neighbor ( Studi Kasus : Rw 13 Kelurahan Palmerah Jakarta Barat ),” 2020.
[11]  S.  Saepudin,  M.  Muslih,  P.  Studi,  S.  Informasi,  and  U.  N.  Putra,  “Pemilihan  Jurusan Dengan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Calon Siswa Baru,” vol. 5, no. 2, 2019.
[12]  E.  Sugiarto,  A.  Fahmi,  and  N.  Hendriyanto,  “Penerapan  Neighbors  Klasifikasi  Aset Wakaf Produktif ( KNN ) untuk,” vol. 19, no. 2, 2022.
[13]  M. T. Informatika, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Pembinaan Koperasi Kabupaten Kotawaringin Timur,” no. April, pp. 232–241, 2019.
[14]  S.  N.  R,  P.  Harsani,  and  A.  Qur,  “Penerapan  K-Nearest  Neighbor  (  KNN  )  untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter Morfologi Daun dan Bunga,” vol. 15, no. 1, pp. 118–125, 2018.
[15]  D. Kurniawan and A. Saputra, “Penerapan K-Nearest Neighbour dalam Penerimaan Peserta Didik dengan Sistem Zonasi,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 9, no. 2, p. 212, 2019, doi: 10.21456/vol9iss2pp212-219.
[16]  F.  Kurnia,  J.  Kurniawan,  I.  Fahmi,  and  S.  Monalisa,  “Klasifikasi  Keluarga  Miskin Menggunakan  Metode  K-  Nearest  Neighbor  Berbasis  Euclidean  Distance,”  no. November, pp. 230–239, 2019.
[17]  A.  Khairi, “Untuk  Klasifikasi  Masyarakat  Pra Sejahtera  Desa  Sapikerep  Kecamatan Sukapura ,” vol. 2, no. 3, pp. 319–323, 2021.
[18]  R.  L.  Hasanah,  M.  Hasan,  and  W.  E.  Pangesti,  “Klasifikasi  Penerima  Dana  Bantuan Desa  Menggunakan  Metode  Knn  (  K-Nearest  Neighbor  ),”  vol.  16,  no.  1,  pp.  1–6, 2019.