Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
Aditya Maulana Habibi 1 , Reva Ragam Santika 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : aditmaulana38@gmail.com 1) , reva.ragam@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Sekolah Menengah Pertama merupakan langkah awal para siswa untuk melanjutkan ke jenjang yang lebih tinggi  lagi.  Keberhasilan  dari  suatu  sekolah  diukur  dengan  nilai  –  nilai  yang  didapatkan  dari  seorang  siswa selama mereka masih belajar disekolah tersebut sampai mereka lulus nanti. Pihak sekolah pasti ingin membantu para  siswa  nya  mendapatkan  sekolah  yang  bagus  ketika  mereka  lulus  dari  sekolah  yang  sekarang.  Namun maslahnya disekolah Setia Gama belum  ada sistem menentukan jurusan untuk membantu para  siswanya yang akan menuju jenjang selanjutnya. Maka dari itu diusulkan untuk membuat Sistem Penunjang keputusan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dikarenakan mudah dipahami dan diimplementasi dan hasil yang dihasilkan  lumayan  tinggi  tingkat  akurasinya.  Hasil  dari  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui algoritma dalam memprediksi berdasarkan nilai acuracy, recall, dan precision. Hasilnya maka didapatkan nilai acuracy paling tinggi sebesar 79,68% pada nilai K = 7, recall sebesar 85,00% dan precision sebesar 83,00% dengan  nilai  K  yang  sama.  Sehingga  algoritma  K-Nearest  Neighbor  baik  digunakan  untuk  membantu  dalam menentukan pada SMP Setia Gama.
Kata kunci: Predicted, K-Nearest Neighbor, Euclidean Distance

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi.  Dalam  pengambilan  keputusan  pastinya melalui  banyak  pertimbangan  –  pertimbangan  yang dilakukan  sebelumnya.  Oleh  karena  itu  dibuatlah  suatu program  untuk  meminimalisir  suatu  kesalahan  yang  ada dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan  bedasarkan  nilai yang sudah ada dan objek  yang sudah ditentukan, maka program  ini  dapat  bekerja  dengan  baik,  jika  nilai  yang digunakan menggunakan data yang benar[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  dunia pendidikan dapat digunakan oleh pengawas sekolah dalam melakukan monitoring pada seluruh indikator sekolah yang harus diamati dan dinilai. Ini dilakukan untuk membantu sekolah  dalam  menetapkan  standar  untuk  mengukur prestasi para siswanya, untuk menentukan apakah penilaian yang dilakukan sudah memenuhi standar atau belum. Permasalah yang ada di Sekolah Menengah Pertama Setia  Gama  adalah  sering  adanya  pertanyaan  yang dilontarkan siswanya kepada guru Bimbingan Konseling di sekolah, tentang perihal jurusan yang harus mereka ambil dengan  menghitung  nilai  –  nilai  yang  sudah  mereka dapatkan selama belajar mengajar[2]. Tentunya ini menjadi masalah  bagi  pihak  guru  BK,  karena  mereka  harus menghitung nilai – nilai para siswanya satu per-satu dan dengan cara manual. Tentu cara ini bisa saja meleset karena dilakukan secara manual, hasilnya pasti tidak akan akurat.
Maka  dari  itu  penulis  berniat  membangun  sebuah sistem yang dapat membantu guru BK untuk menghitung
nilai – nilai para siswanya berdasarkan ketentuan sekolah. maka  digunakanlah  algoritma K-Nearest  Neighbor . Pemilihan  algoritma  ini  dilakukan  karena  mudah  untuk diimplementasikan,  dan  juga  salah  satu  metode  yang memiliki  kinerja  yang  cepat  ketika  diberkan training dataset yang  benar[3].  algoritma K-Nearest  Neighbor merupakan salah satu metode yang digunakan dalam pengklasifikasian. Prinsip kerja K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan  dievaluasi  dengan  K  tetangga  (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan[4].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  tertarik mengambil  permasalahan  tersebut  sebagai  judul  Tugas Akhir  penulis,  yang  berjudul  Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor  dalam  Menentukan  Jurusan Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance  Berbasis Web Pada SMP Setia Gama. Metode pengukuran 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  membantu memprediksi penjurusan siswa/i SMP Setia Gama.

## 2. PENELITIAN SEBELUMNYA
Sebelum penulis membuat penelitian pemilihan jurusan, penelitian ini telah banyak dilakukan, seperti Penetuan  Jurusan  Sekolah  Menengah  Atas Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Classifier Pada SMAN 16 Semarang[5], dengan permasalahan
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
dimana  guru BK  pada SMAN 16 Semarang  merasa kesulitan  untuk  melakukan  suatu  perhitungan untuk menentukan jurusan, karena proses penjurusan masih dilakukan secara manual dengan nilai – nilai yang ada berdasarkan  jurusan  yang  sesuai,  dan  masih mempertimbangkan  Minat  dan  Rekomendasi  dari guru  BK.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  metode KNN  ini  mempunyai  akurasi  dari  hasil  penjurusan yang sebenarnya sebesar 79,68% pada nilai K = 7.
Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance  Untuk memprediksi  Kelulusan  Ujian  Nasional  Berbasis Dekstop  pada  SMA  Negeri  12  Tangerang[6]. Permasalahan  yang  ada  pada  SMAN  12  Tangerang dalam  memprediksi  kelulusan  siswa/i  masih dilakukan  dengan  cara  yang  manual,  yaitu  masih menggunakan  Microsoft  Excel.  Dengan  cara  yang digunakan ini data yang dikelola tidak maksimal dan mengurangi  efisiensi  serta  efektifitas  dari  proses prediksi yang dilakukan. Hasil yang didapatkan pada penelitian  ini  adalah  algoritma  KNN  dapat diimplementasikan pada sistem dan waktu pengujian yang cepat dibandingkan pengujian manual dan lebih efisien.
Implementasi  Algoritma  k-Nearest  Neighbor untuk  Penjurusan  Siswa SMA[7], dikarenakan  pada SMA Negeri 5 Kediri masih digunakan cara manual untuk  menentukan  suatu  jurusan  siswa  dan membutuhkan banyak waktu untuk itu sehingga bisa mengganggu kelancara proses belajar mengajar. Oleh karena  itu  dibuatlah  sistem  pendukung  keputusan untuk menentukan jurusan siswa yang sesuai dengan kemampuan  akademiknya.  Hasil  yang  didapatkan dari metode ini adalah sistem sudah dapat memproses semua  data  yang  siswa,  data  nilai,  dan  penjurusan siswa.
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan Jurusan  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  K-Nearest Neighbor[8], masalah pada penelitian ini dikarenakan Universitas Nusantara PGRI Kediri memiliki banyak jurusan  dan  membutuhkan  sistem  yang  dapat membantu  mempermudah  penempatan  jurusan mahasiswa  baru  pada  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri dengan metode KNN. Hasil yang didapat pada masalah ini adalah metode KNN merupakan metode yang  cukup  baik  dan  sesuai  untuk  menyelesaikan masalah  pada  proses  klasifikasi.  Syarat  utama penggunaan  metode  KNN  adalah  tersedianya  data training  yang  baik  dan  akurat,  karena  hasil  yang didapat  dengan  menghitung  kedekatan  atara  data testing dengan data training berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian studi kasus yang dilakukan pada SMP Setia Gama selama 4 bulan dimulai dari bulan maret – juni 2020.

## 3.2 Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran dibawah ini berisi langkah –  langkah  yang  digunakan  untuk  membuat  sistem penjunjang  keputusan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  menentukan  jurusan  pada SMP Setia Gama
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 3.3 Identifikasi Masalah
Pada tahap ini masalah yang diidentifikasi yang terjadi  pada  SMP  Setia  Gama  dengan  menanyakan apa masalah yang sering terjadi.

## 3.4 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini penulis dapatkan dengan :
a.  Wawancara  :  tanya  jawab  dilakukan  dengan menanyakan kepada guru BK yang bersangkutan yaitu ibu nurhasanah.Shi mengenai masalah yang dihadapi  dan atribut nilai  yang  digunakan  untuk memprediksi penjurusan.
b.  Analisa Dokumen : dokumen yang dilihat berupa rapor  yang  sudah  dikumpulkan  oleh  masing  – masing wali kelas.
c.  Observasi  dilakukan  di  SMP  Setia  Gama  yang berlokasi di Semanan, Kalideres, Jakarta Barat.

## 3.5 Spesifikasi Basis Data
Pada  Spesifikasi  Basis  Data  ini  akan menjelaskan  tabel  siswa  yang  digunakan  untuk menampung  atribut  data  dan  nilai  siswa  SMP  Setia Gama. Atribut dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 1. Tabel Atribur Data
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
NO Nama Field Tipe Data Panjan g Keterangan 1 std_nisn varchar 6 NISN 2 std_name varchar 50 Nama 3 std_class varchar 20 Kelas 4 std_intere st varchar 20 Minat 5 Indonesia n numeric 30,0 Nilai  rapor b. indo 6 english numeric 30,0 Nilai  rapor b. ing 7 social numeric 30,0 Nilai  rapor ips 8 math numeric 30,0 Nilai  rapor matematika 9 science numeric 30,0 Nilai  rapor ipa 10 result varchar 20 Hasil

## 3.6 Preprocessing
Data  yang  diterima  dari  para  guru  yang  sudah dikirim  sebelumnya  akan  disortir  terlebih  dahulu, ditakutkan adanya nilai yang kosong pada data yang sudah  diterima.  Dikarenakan  algoritma K-Nearest Neighbor sangat  rentan  dengan  nilai  kosong  yang akan menghambat proses perhitungan. Maka dari itu didapatkan data dari 164 siswa yang meduduki kelas 9 atau 3 SMP dan data itu yang akan digunakan untuk masuk ke proses perhitungan.

## 3.7 Analisis Data

## Gambar 2. Teknik Analisis Data
Hasil  dari  Proses Preporcessing akan  dibagi menjadi  2  bagian  yaitu  Data  Training  (Latih)  dan Data  Testing  (Uji)  dengan  masing  –  masing persentasi dari data yang digunakan yaitu 60% : 40%. Lalu setelah itu akan dilakukan perhitungan terhadap data  uji  dengan  menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor untuk  menghasilkan  kemungkinan  setiap kelas. Dengan menghitung kedekatannya dengan data latih  yang  ada.  Nilai  kemungkinan  yang  dihasilkan sebelumnya  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi
data  uji,  sehingga  menghasilkan  data  uji  yang terklasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Proses Bisnis Berjalan
Proses  Penentuan  Penjurusan  pada  SMP  Setia Gama  dimulai  dengan  para  walikelas  menanyakan kepada siswa untuk minat jurusan yang akan mereka ambil  ketika  masuk  SMA  nanti.  Lalu  walikelas tersebut  memberikan  nilai  beserta  minat  siswa  nya kepada  guru  BK  untuk  dimasukan  kedalam perhitungan  KNN.  Guru  BK  menerima  data  dari walikelas yang sudah ada minat dan nilai siswa/i nya, lalu  guru  BK  memasukan  data  yang  dia  terima kedalam proses perhitungan algoritma KNN. Setelah hasil  keluar  guru  BK  membuat  laporan  untuk diberikan kepada walikelas. Walikelas menerima data yang  sudah  ada  prediksi  yang  didapatkan  dari  BK untuk  disampaikan  ke  siswa/i  nya.  Gamabaran  dari uraian diatas dapat dilihat dari activity diagram pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Activity Diagram proses penetuan jurusan

## 4.2. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  termasuk  kedalam kelompok instance-based  learning. Algoritma  ini juga  merupakan  salah  satu  teknik lazy  learning [9] . Algoritma KNN merupakan metode klasifikasi yang mengelompokan  data  baru  berdsarkan  jarak  data traning  yang  sudah  disediakan  sebelumnya,  lalu
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
membandingkan  data  baru  tersebut  dengan  yang paling dekat dengan data traning-nya.
Didalam buku yang ditulis oleh (Wu et al., 2008) dimana  terdapat  beberapa  hal  yang  penting  dan berpengaruh  terhadap  kinerja  dari  algoritma K- Nearest  Neighbor [10] , diantaranya  adalah  apabila pemilihan nilai K sebagai parameter terdekat, apabila nilai  K  terlalu  kecil  hasil  klasifikasi  akan  rentan terhadap noise [9]. Akan tetapi apabila nilai K terlalu besar  maka  suatu  ketetanggaan  dapat  mencangkup atribut atau kriteria yang harusnya dimiliki oleh kelas lain.
Dalam buku yang ditulis oleh (Putri et al., 2014) yang membahas  tentang  perbandingan  keakuratan  dalam menunjukan  hasil  antara  algoritma Naive  Bayes dengan algoritma K-Nearest Neighbor [9] .
Tabel 2. Perbandingan Keakuratan (Purtri et al., 20014) Metode Akurasi Laju Error Press’s Q Naive Bayes 0.9409 0.0591  355.381 KNN 0.9606 0.0394  421.709
Dari  hasil  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma K-Nearest  Neighbor bekerja  lebih  baik dibandingkan  dengan Naive  Bayes dilihat  dari  tingginya akurasi  pengklasifikasian.  Selain  itu  laju  error  pada algoritma K-Nearest Neighbor lebih sedikit dibandingkan Naive Bayes serta nilai Press’s Q yang lebih tinggi [11]. Adapun tahapan – tahapan dari algoritma K-Nearest Neighbor sebagai berikut:
1. Menentukan parameter K Pertama  –  tama  tentukanlah  nilai  K  untuk menentukan jumlah tetangga paling dekat dengan nilai yang dihitung.
2. Menghitung  kuadrat  jarak  euclidean  objek  terhadap data training.
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  menghitung data  uji  dengan  data  latih  yang  dipunya  untuk menghitung  jarak  menggunakan  rumus Euclidean Distance .
3. Mengurutkan  hasil  dari  perhitungan  jarak  secara ascending.
Hasil dari perhitungan dari tahap ke dua masih lah acak, karena hasil perhitungan jarak tidak berurutan maka  harus  diurutkan  agar  lebih  mudah  melihat hasilnya.
4. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor ).
Pada tahap ini menggunakan hasil perhitungan tahap  sebelumnya  dan  menggunakan  nilai  K  yang sudah ditentukan.
5. Dengan menggunakan kategori mayoritas maka dapat hasil klasifikasi.
Dengan melihat tabel jarak yang sudah diurutkan kita  bisa  mengetahui  hasil  prediksi  yang  akan
didapatkan  dengan  cara  melihat  mana  kategori  yang paling banyak muncul atau yang paling dekat.

## 4.3. 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[12].
Confusion Matrix memberikan nilai kerja model kelasifikasi  berdasarkan  perhitungan  objek  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dan  objek  yang diklasifikasikan dengan salah[9]. Yang hasilnya kita bisa lihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Predicted
Class Total YES  NO Actual Class YES  TP  FN P NO  FP TN N Total P' N' P+N
Setelah  data  uji  dimasukan  kedalam  confusion matrix,  hitung  nilai  –  nilai  yang  telah  dimasukan tersebut  untuk  dihitung  jumlah Sensitivity  (recall), specificity,  precision dan acuracy.  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,  acuracy. Berikut [9]:
Sensitivity =         Specificity = (1) Precision = (2)
Acuracy = Sensitivity ( ) +Specificity ( ) (3)
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 kelas negatif yang terklasifikasi dengan benar.
e. FP( False Positives ) : jumlah kelas positif yang terklasifikasi dengan tidak benar.
f. FN( False Negatives ) : jumlah kelas negatif yang terklasifikasi dengan tidak benar.
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama

## 4.4. Euclidean Distance
Euclidean Distance mengukur kedekatan antara dua buah objek yang digambarkan sebagai garis lurus ataur  secara  langsung  [11].  Metode  pengukuran  ini cocok  apabila  diimplementasikan  terhadap  14  data yang  memiliki  nilai  atribut  bersifat  numerical, khususnya  dengan  atribut  kontinu[11]. Euclidean Distance memiliki rumus persamaan sebagai berikut :
𝑑 ( , ) =   √(∑ (𝑥 − 𝑦 ) ) (4)
𝑥 = sampel data 𝑦 = data uji atau data testing i           = variabel data d(x,y)  = jarak n          = dimensi data
sebagai contoh, jika terdapat 2 buah objek yang akan diukur tingkat kedekatannya dengan menggunakan rumus Euclidean distance . Dimana 2 buah objek tersebut adalah sebagai berikut :
X = [ 8, 6, 4, 2] Y = [ 1, 3, 5, 7]
Maka,  jarak  antara  objek  X  dan  Y  jika  dihitung menggunakan rumus Euclidean distance adalah :
𝑑 ( , ) =   (8 − 1) +   (6 − 3) +   (4 − 5) + (2 − 7) =   √49 + 9 + 1 + 25 = √84 = 9,17 Maka dari hasil diatas bisa dilihat tingkat kedekatan antara X dan Y adalah 9,17.
K-Nearest  Neighbor dengan  menghtung Euclidean Distance memiliki alur proses yang dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 4. Proses Metode K-Nearest Neighbor (sumber : Alfian 2014)

## 4.5. Data yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  sebanyak  164  data  siswa  kelas  9  yang  ada dengan  atribut  yang  sudah  ditentukan,  seperti  Nilai Rapor,  Nilai  UAS,  Minat  Penjurusan,  dan  Hasil Penjurusan. Dari 164 data yang ada, penulis membagi menjadi 2 bagian, yaitu data latih dan data uji. Masing – masing menajdi 100 data latih dan 64 data uji.
Tabel 4. Sampel Data Latih
4.6. Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor Tahapan awal untuk perhitungan Algoritma K- Nearest  Neighbor  adalah  dengan  penentuan  bobot antar  atribut.  Sebagai  contoh  maka  akan  dilakukan perhitungan dengan data pada tabel berikut:

## Tabel 5. Data Uji
Lalu data uji akan dihitung jarak kedekatannya dengan sampel data latih yang sudah ada pada Tabel 2. Dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(5)
Setelah dilakukan perhitungan jarak maka, akan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Data Latih Setelah Diurutkan
Tentukan nilai K Hitung jarak Euclidean antara data uji dan semua data training Urutkan data yang mempunyai
jarak terkecil Menentukan kelompok data hasil uji berdasarkan label mayoritas dari K tetangga terdekat
Selesa
i
Mulai
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
Berdasarkan hasil dari data latih diatas, setelah diuji  dengan  data  uji  yang  sudah  ditentukan,  maka hasil dari data uji tersebut jika:
Nilai K ditetapkan K = 5, maka hasil yang didapatkan adalah: IPA = 2 IPS = 3 Maka  didapakan  hasil  “IPS”  yang  memiliki jumlah nilai kedekatan paling banyak dibanding kelas “IPA”.  Jadi  dapat  disimpulkan  siswa  yang  memilki nilai  seperti  didata  uji  yang  sudah  dihitung menggunakan  data  sampel  diprediksi  akan  masuk kedalam jurusan “IPS”.

## 4.7. Class Diagram
Aplikasi  SPK  untuk  menentukan  jurusan memiliki basis data  dengan 5 tabel, dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 5. Class Diagram

## 4.8. Tampilan Program
Dalam pembahasan ini penulis akan menampilkan tampilan yang ada dalam program yang dibuat  untuk  mempermudah  pengguna  dalam melakukan perhitungan prediksi yang diinginkan.

## 4.8.1. Tampilan Halaman Depan
Gambar 6. Halaman Depan
Pada tampilan ini diperlihatkan dihalaman home screen atau halaman awal dengan jumlah  data  yang sudah  masuk  sekarang.  Jumlah  siswa  yang  sudah masuk  ke  dalam  kelas  IPA  maupun  kelas  IPS  yang sudah diprediksi. Pada tampilan ini kita bisa melihat di  side  bar  ada  Input  Score  untuk  menambah  siswa yang  ingin  diprediksi  kelas  yang  mereka  akan dapatkan. Lalu ada table untuk melihat daftar siswa yang sudah ada.

## 4.8.2. Tampilan Input Data Siswa
Gambar 7. Input Data Siswa
Gambar 7.1. Input Data Siswa
Pada  tampilan  ini  kita  harus  memasukan  data siswa yang ingin kita tambahkan untuk melihat kelas yang bisa didapatkan oleh siswa tersebut. User akan memasukan data, nisn siswa, nama, kelas, dan minat siswa  tersebut.  Lalu  memasukan  nilai  yang  sesuai dengan apa yang mereka dapatkan disekolah. Nilai – nilai  tersebut  hanya  nilai  –  nilai  yang  sering
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
diperhitungkan  untuk  masuk  kedalam  SMA  Negeri manapun.

## 4.8.3. Tampilan Hasil Prediksi
Gambar 8. Hasil Prediksi
Setelah  menekan  tombol  submit  score  pada halaman  input  nilai,  maka  user  akan  diarahkan  ke halaman hasil prediksi untuk langsung melihat hasil yang didapatkan. Dari nilai yang diinput sebelumnya, semua nilai akan dikonversi kedalam rata – rata dari semua  nilai  yang  dimasukan  dan  hasilnya  akan dimasukan kedalam nilai rapor.

## 4.8.4. Tampilan Tabel Siswa

## Gambar 9. Tabel Data Siswa
Pada tampilan ini diperlihatkan data dari seluruh siswa yang telah diinput sebelumnya. Pada tampilan ini  kita bisa  melihat  NISN, Nama, Kelas, dan Hasil prediksi yang didapatkan oleh para siswa. Dengan ini guru BK dapat memperlihatkan hasil ini kepada siswa nya, agar para siswa dapat mengerti dengan nilai yang mereka  dapatkan  selama  sekolah  bisa  mendapatkan SMA yang sesuai dengan kemauan mereka atau tidak.

## 4.9. Hasil Uji Coba Program
Tahap akhir penelitian ini menentukan akurasi, recall, dan precision dari metode K-Nearest Neighbor terhadap  data  uji  yang  telah  diklarifikasi.  Untuk mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  baik,  maka dilakukan proses percobaan nilai K = 3, 5, 7, 9, 11. Lalu  dibandingkan  mana  yang  memiliki  tinggkat akurasi yang lebih baik.
Tabel 7. Hasil Acuracy, Recall, Precision K Acuracy Recall Precision 3 78,14% 80,64% 81,30% 5 77,56% 81,70% 81,60% 7 79,68% 85,00% 83,00% 9 78,14% 81,70% 80,10% 11 78,14% 81,70% 80,10%

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Jurusan Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Berbasis  Web  Pada  SMP  Setia  Gama.  Berdasarkan pembahasan  bab  sebelumnya,  maka  penulis  bisa menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dalam  penelitian ini dilakukan  dengan menggunakan  nilai  siswa  yang  sudah  berada dibangku kelas 9 atau yang akan melanjutkan ke jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA)
2. Menggunakan data yang lebih banyak dan attribut yang  lebih  beragam  akan  lebih  memperlihatkan hasil yang lebih banyak.
3. data  yang  digunakan  tidak  boleh  ada  yang terlewat  atau  kosong,  karena  kelemahan  dari K- Nearest  Neighbor ini  sendiri  tidak  bisa menghitung data yang tidak ada.
4. Akurasi  dari  Algoritma  ini  cukup  tinggi, tergantung dari nilai K yang diberikan.
5. Hasil  hanya  untuk  membantu,  keputusan  masih berada pada siswa – siswinya masing – masing.
Penelitian ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut  dengan  sistem  yang  digunakan  saat  ini  dan berdasarkan  platrform  yang  digunakan.  Dengan demikian  dapat  diketahui  dengan  nilai  –  nilai  yang para siswa miliki apakah dapat masuk ke SMA yang mereka inginkan nanti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini,  Emha  T.  Luthfi,  2009,  Algoritma  Data Mining. Andi, Yogyakarta: Andi .
[2] Arifin, M. (2015) ‘Ig-Knn Untuk Prediksi Customer Churn  Telekomunikasi’,  6(1),pp.  1-10.  (2002)  The IEEE website. [Online]. Available: http://www.ieee.org/
[3] Hadi,  Rosalia.,  2015,  Perancangan  Aplikasi Penentuan Pemberian SP Karyawan Dengan Metode KNN, STIKOM, Bali.
[4] Ninki  Hermaduanti,  Sri  Kusumadewi.  Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  SMS  Untuk Menentukan Status  Gizi Dengan  Metode K-Nearest Neighbor. Universitas Islam Indonesia. 2008.
[5] Sulistiyo, Ari. 2015, P enentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Menggunakan Metode K-
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama
Nearest Neighbor pada SMAN 16 Semarang . Classifier Pada SMAN 16 Semarang.
[6] Pandu,  Y.S. Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance  untuk Mempredikis  Kelulusan  Ujian  Nasional  berbasis Dekstop SMAN 12 Tangerang. 2018.
[7] Rahayuningtyas,  C.  Implementasi  Algoritma  k- Nearest  Neighbor  untuk  penjurusan  siswa  SMA.
2017.
[8] Ratih,  K.  N.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penempatan Jurusan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.
[9] Sillueta,  C.  Y.  (2016)  ‘IMPLEMENTASI  DATA MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  KELULUSAN Perpustakaan Universitas Budi Luhur’, 1(Huda2010).
[10] X. Wu et al. , Top 10 algorithms in data mining , vol. 14, no. 1. 2008.
[11] Banjarsari,  M.  A.,  Budiman,  I.  and  Farmadi,  A. (2016)  ‘Penerapan  K-Optimal  Pada  Algoritma  Knn Untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam Berdasarkan Ip Sampai Dengan Semester 4’, Klik – Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 2(2), pp. 159-173. doi: 10.20527/KLIK.V212.26.
[12] Nurasilm, Suprapedi, and H.himawan,
“Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Teknol.inf., vol. 10,no.April, pp. 31-43,2014.