## RANCANG BANGUN APLIKASI DATA MINING PREDIKSI KELULUSAN
UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA  (KNN) K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE PADA SMPN 2 PAGEDANGAN
Sri Mulyati 1, Syepry Maulana Husein 2, Ramdhan 3
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Tangerang Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang
Email : lilysrimulyati@gmail.com,syeprymaulana@ft-umt.ac.id, acengmon68@gmail.com

## Abstrak
Dengan meningkatnya kualitas pendidikan di Indonesia sangat mempengaruhi nilai standar kelulusan Ujian Nasional (UN) untuk tingkat Sekolah Menengah Pertama (SMP) yang semakin tinggi. SMPN 2 Pagedangan  merupakan  salah  satu  SMP  yang  akan  melaksanakan  Ujian  Nasional  yang diselenggarakan oleh pemerintah. Dengan ini pihak sekolah melakukan persiapan untuk menghadapi Ujian Nasional dengan mengadakan ujian Tryout . Ujian Tryout merupakan salah satu cara guru untuk membantu para siswa siswi dalam mempersiapkan diri untuk menghadapi Ujian Nasional. Maka dari itu ujian Tryout bisa menjadi  tolak ukur para siswa siswi dalam  menghadapi  Ujian Nasional  dengan baik  dan  mendapatkan  nilai  yang  bagus.  Jika  siswa  siswi  mendapatkan  nilai Tryout nya  yang  tidak melampaui  standar  yang  ditentukan,  maka  pihak  sekolah  harus  cepat  mengambil  tindakan  dengan membuat  solusi  lain  yang  tepat  bagi  siswa  siswi  nya.    Dari  hasil Tryout tersebut,  para  guru  masih kesulitan  untuk  memprediksi  kelulusan  Ujian  Nasional  setiap  tahunnya.  Dikarenakan  belum  ada aplikasi yang menggunakan teknik untuk memprediksi yang ada untuk meningkatkan kelulusan ujian nasional.  Dengan  adanya  masalah  tersebut,  maka  ada  solusi  terbaik  yang  dapat  membantu  pihak sekolah dalam memprediksi  kelulusan Ujian Nasional. Algoritma K - Nearest Neighbor dengan metode Euclidean Distance (pengukuran  jarak)    akan  sangat  membantu  dalam  masalah  efisiensi  waktu  dan efektif  dalam  memprediksi  kelulusan  Ujian  Nasional.  Atribut  yang  digunakan  dalam  prediksi  dan klasifikasi  ini  adalah  nilai  Tryout  sedangkan  atribut  pada  siswa  yang  digunakan  adalah  NIS,  Nama, Ipa1, dan IPA2. Dengan menggunakan nilai Tryout siswa siswi 3 tahun terakhir yang berjumlah  744 data.  Setelah  data  tersebut  diproses  akan  menghasilkan  rata-rata  akurasi  sebesar    88.42%. Menggunakan nilai k yaitu 7 rata-rata akurasi  96.26%, presisi 96.17%, dan recall sebesar   97.32%. Dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan dataset  siswa  siswi  SMPN  2  Pagedangan  angkatan,  2016/2017,  2017/2018,  2018/2019  sistem  dapat memprediksi dan mengklasifikasikan dengan baik dan cepat.
Kata Kunci : K - Nearest Neighbor , Euclidean Distance , Klasifikasi, Tryout , Ujian Nasional.
Abstract
With  the  improvement  of  the  quality  of  education  in  Indonesia,  it  greatly  influences  the  value  of  the National Exam (UN) graduation standard for the junior high school (SMP) level which is getting higher. SMPN  2  Pagedangan  is  one  of  the  junior  high  schools  that  will  carry  out  the  National  Examination organized by the government. With this the school makes preparations to face the National Examination by  holding  a  Tryout  exam.  The  Tryout  exam  is  one  way  for  teachers  to  help  students  prepare  for  the National  Examination.  Therefore  the  Tryout  exam  can  be  a  benchmark  for  students  in  facing  the National Examination well and getting good grades. If a student gets a Tryout value that does not exceed the  specified  standard,  the  school  must  quickly  take  action  by  making  other  solutions  that  are  right  for their  students.  From  the  results  of  the  Tryout,  teachers  still  find  it  difficult  to  predict  the  passing  of the National  Examination  every  year.  Because  there  is no  application  that  uses  techniques  to  predict  that  is there to increase the passing of the national exam. With these problems, there is the best solution that can help the school in predicting the passing of the National Examination. K-Nearest Neighbor algorithm with Euclidean Distance method (distance measurement) will be very helpful in the problem of time efficiency and effective in predicting the passing of the National Examination. The attributes used in this prediction and  classification  are  Tryout  values  while  the  attributes  of  the  students  used  are  NIS,  Name,  Ipa1,  and
IPA2. By using the Tryout value of the last 3 years students totaling 744 data. After the data is processed it will  produce  an  average  accuracy  of  88.42%.  Using  a  k  value  of  7  is  an  average  accuracy  of  96.26%,  a precision of 96.17%, and a recall of 97.32%. With this it can be concluded that from the testing that has been done using a dataset of students of SMPN 2 Pagedangan class, 2016/2017, 2017/2018, 2018/2019 the system can predict and classify well and quickly.
Keywords: K-Nearest Neighbor, Euclidean Distance, Classification, Tryout, National Examination.

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat.  Teknologi telah  menjadi  bagian  dari  kehidupan  manusia dan  telah  banyak  memberikan  manfaat  dan kemajuan  diberbagai  bidang.  Teknologi  sudah menjadi kebutuhan yang sangat diperlukan bagi 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%.
SMPN 2 Pagedangan merupakan salah satu instansi pendidikan yang akan melaksanakan Tryout sebelum Ujian Nasional. Tryout tersebut merupakan salah satu cara guru untuk membantu para siswa dalam mempersiapkan Ujian Nasional yang akan diselengarakan oleh pemerintah. Nantinya bagi siswa siswi yang tidak melampaui nilai BSNP (Badan Standar Nasional Pendidikan) dapat berkonsultasi dengan guru  SMPN 2 Pagedangan.
Permasalahan  yang  ada  pada  SMPN  2 Pagedangan  dalam  memprediksi  kelulusan siswanya belum ada aplikasi yang menggunakan  teknik  prediksi  yang  dapat memberikan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi. Dengan  ini  data  yang  akan  dikelola  kurang maksimal  dan  mengurangi  tingkat  akurasi  dari proses prediksi yang dilakukan.
Untuk mengatasi hal tersebut maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  ujian nasional  dengan  mengimplementasikan  ilmu data mining. menggunakan pendekatan klasifikasi. Perlunya data mining karena adanya sejumlah  data  besar  yang  dapat  digunakan untuk  menghasilkan  infomasi  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.

## TINJAUAN PUSTAKA A. Data Mining
Data  Mining adalah  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual.  Patut diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah  besar  material  dasar.  Karena  itu Data Mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan ( artificial intelligent ), machine learning , statistik dan database (Siburian, 2014)
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 machine  learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar. Menurut (Mustakim,Giantika O, 2016) Menyebutkan bahwa ada tiga karakteristik Data Mining yaitu :
 Data Data  mining berhubungan  dengan penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
 Data  mining biasa  menggunakan  data  yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
 Data  mining berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi
B. Algoritma KNN ( K-Nearest Negihbor) Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) merupakan  algoritma  yang  melakukan  proses klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain.  Nilai K pada KNN merupakan jumlah tetangga terdekat, jika K  bernilai  1,  maka  kelas  dari  satu  data  latih yang  terdekat  akan  menjadi  kelas  bagi  data  uji yang  baru,  jika  K  bernilai  3  akan  diambil  tiga data  latih  yang  terdekat  menjadi  kelas  untuk data  uji  yang  baru.  Salah  satu  masalah  yang dihadapi K-NN adalah dalam pemilihan nilai K yang  tepat.  Pemilihan  nilai  K  yang  besar  dapat mengakibatkan  distorsi  data  yang  besar  pula. Hal ini dikarenakan setiap tetangga mempunyai bobot  yang  sama  terhadap  data  uji,  sedangkan K  yang  terlalu  kecil  bisa  menyebabkan algoritma  terlalu  sensitive  terhadap  noise.  K- NN merupakan teknik klasifikasi yang sederhana,  tetapi  mempunyai  hasil  kerja  yang cukup  bagus.  (Lukman  &  Labellapansa,  2015)
Algoritma  ini  sederhana,  bekerja  berdasarkan jarak  terpendek  dari    query  instance    ke training sample untuk menentukan
ketetanggaannya (Rizal, 2013). Langkah- langkah  untuk  menghitung  metode  k-Nearest Neighbor antara lain:
 Menentukan parameter k
 Menghitung jarak antara data yang akan dievaluasi dengan semua pelatihan
 Mengurutkan jarak terbentuk
 Menentukan jarak terdekat sampai urutan K
 Memasangkan kelas yang bersesuaian
C. Euclidean Distance
Euclidean
Distance mengukur kedekatan  antara  dua  buah  objek  yang digambarkan sebagai pengukuran garis lurus atau  secara  langsung  (J.Han,  J.Pei,  2012). Metode  pangkukuran  ini  cocok  apabila diimplementasikan  terhadap  14  data  yang memiliki  nilai  atribut  bersifat  numerikal, khususnya dengan atribut kontinyu (Gorunescu,  2011). Euclidean  Distance
dihitung dengan persamaan dibawah ini:
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥  𝑦)   |𝑥   𝑦 2 |
√∑      𝑥 1 𝑦 1 2 𝑛 𝑖
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:
𝑑 𝑥  𝑦 √ √ √
Maka  dari  itu  berarti  tingkat  kedekatan  X dan Y adalah 9,17
D. SDLC ( Software Development Lyfe Cycle ) Menurut Roger S. Pressman (2010: 20) Software  Development  Life  Cycle adalah proses  mengembangkan  atau  mengubah  suatu sistem  perangkat  lunak  dengan  menggunakan model-model  dan  metodologi  yang  digunakan orang  untuk  mengembangkan  sistem  perangkat lunak.
Menurut  Roger  S.  Pressman  (2010:39) Waterfall  Model sebuah  proses  perancangan yang  secara  berurutan  dan  sering  digunakan dalam proses pengembangan perangkat lunak.
Gambar 1 Model Waterfall (Roger S. Pressman 2010)

## METODOLOGI PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Model  penelitian  pada  dasarnya  merupakan cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  dengan tujuan  dan  kegunaan  tertentu.  Ada  empat  kata kunci yang perlu diperhatikan, yaitu:
 Cara  ilmiah,  kegiatan  penelitian  didasarkan pada ciri-ciri keilmuan, antara lain: rasional, empiris dan sistematis.
 Data,  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian itu  adalah  data  empiris  (teramati)  yang mempunyai  kriteria  tertentu  yaitu  valid, reliabel, dan objektif.
 Tujuan,  setiap  penelitian  mempunyai  tujuan dan  kegunaan  tertentu.  Secara  umum  tujuan penelitian  ada  tiga  macam  yaitu:  penemuan, pembuktian, pengembangan.
 Kegunaan, melalui penelitian manusia dapat menggunakan  hasilnya.  Secara  umum  data yang  telah  diperoleh  dari  penelitian  dapat digunakan  untuk  memahami,  memecahkan dan mengantisipasi masalah.
Penelitian yang peneliti lakukan menggunakan  metode  penelitian  campuran, dimana  pengumpulan  data  akan  dilakukan dengan  cara  metode  survei  menggunakan wawancara langsung ke perusahaan terkait.
Teori  pengembangan  sistem  menggunakan metode    pengembangan    sistem  menggunakan SLDC  model waterfall .  Tahapan  analisis  dan perancangan  sistem  menggunakan  pendekatan berorientasi  objek,  implementasi  hasil  analisis dan  perancangan  berbasis  PHP  dan  database MySQL,  Kualitas  sistem  pendukung  keputusan yang  diimplementasikan  diuji  berdasarkan pengujian black-box .  Hasil  penelitian  berupa aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan supplier bahan  baku  menggunakan  metode SMART yang berguna untuk membuat perusahaan  dalam  pemilihan supplier menjadi lebih efisien.
B. Euclidean Distance o Sumber 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  SMPN  2  Pagedangan.  Dataset yang  dipergunakan  adalah  data  hasil  Ujian Tryout dan  hasil  Ujian  Nasional  selama  3 tahun terakhir.
Tabel 1. Tahun Ajaran No Tahun Ajaran Jumlah Data 1 2015/2016 231 2 2016/2017 278 3 2017/2018 295
o Persiapan  data  Format  dataset  yang digunakan  untuk  uji  coba  sistem  yang dibuat. Dataset yang didapatkan dari SMPN 2 Pagedangan, format data harus disesuaikan  dengan  yang  ada  pada  sistem yang  dibuat  agar  dapat  melakukan  uji sistem
Tabel 2. Data Set
Tahap-tahap  yang  dilakukan  untuk  mengubah dataset  yang  didapat  bisa  digunakan  untuk pengujian adalah:
 File harus berekstensi .xls atau .xlsx.
 Memformat  ulang  urutan  dan  nama  kolom pada  dataset  menjadi  NIS,  NAMA,  MTK1, BINDO1, BING1, IPA1, MTK2, BINDO2, BING2, IPA2, HASILTO1, HASILTO2.
 Menempatkan  nama  kolom  yang  dimulai dari sel A1.
 Pemilihan  data  memilih  atribut  yang  tepat untuk  proses  analisa  data.  Pemilihan  atribut ini  merupakan  hasil  diskusi  dengan  Guru Bidang  Kurikulum  SMPN  2  Pagedangan yang  mendapatkan  keputusan  terkait  atribut yang  dipakai  untuk  kelulusan  Ujian  Nasional SMPN 2 Pagedangan.
 Transformasi  data  proses  ini  dilakukan perubahan data ke bentuk yang sesuai dengan algoritma  klasifikasi  yang  digunakan.  Yang sebelumnya  diketahui  bahwa  algoritma  tidak cocok  dilakukan  untuk  atribut  yang  bertipe kategorikal, jadi perlu dilakukan transformasi data pada atribut hasil Tryout menjadi  atribut numerikal,  Selain  attribute  tersebut.  Nilai hasil ujian nasional tryout pertama dan kedua juga  di  transformasikan  menjadi  nilai  sesuai kebijakan  yang  ada,  yaitu  dengan  cara menentukan  nilai  rata  –  rata  dari  nilai  hasil ujian tryout pertama  dan  kedua  Rata-rata Nilau Ujian Tryout pertama dan kedua:
(MTK1 + BINDO1 + BING1 + IPA1)/4 (MTK2 + BINDO2 + BING2 + IPA2)/4
Nama meanTO1  meanTO2  HasilTO Abimanyu 63,25 63,25 1 Achmad 66,75 66,75 1 Agung 59,75 59,75 0 Adinda 64,5 64,5 1
E  = √      𝑖 𝑖 𝑖
E = Euclidean Distance
J  = Dataset Model
I  = Dataset Uji
Abimanyu
𝐸 √ E  = √
E  = √
E  = 15,34
Achmad
E = √ E  = √ E  = √
E  =  10.46
Agung
E = √ E  = √ E  = √
E  =  20.28
Adinda
E = √ E  = √ E  = √
E  =  13.60

## C. Metode Pengembang Sistem
Dalam  pengembangan  aplikasi  ini  penulis memilih untuk menggunakan metode pengembangan System  Development  Life  Cycle (SDLC)  model Waterfall .  Berikut  alasan penulis menggunakan model waterfall :
1. Aplikasi  yang  penulis  coba  kembangkan  ini bukanlah sistem dengan skala teramat besar.
2. Aplikasi  ini  lebih  cocok  dikembangkan dengan proses yang terstruktur dan sekuensial.
Siklus SDLC ini dijalankan secara berurutan,  mulai  dari  tahap  awal  sampai  akhir. Setiap  langkah  yang  telah  selesai  harus  dikaji ulang ( review ), terutama dalam langkah analisis dan  desain  untuk  memastikan  bahwa  tahapan tersebut  telah  dikerjakan  dengan  benar  dan sesuai  dengan  harapan.  Jika  tidak  maka  tahap
tersebut  perlu  diulangi  lagi  atau  kembali  ke tahapan  sebelumnya.  Tetapi  kadang  ada beberapa  langkah  yang  dapat  dilakukan  secara bersamaan, hal ini dilakukan untuk mempercepat mendapatkan hasil yang diinginkan.
Gambar 2 Tahap metode waterfall ( Roger S. Pressman 2010: 20)
Secara garis besar mengenai tahapan- tahapan siklus SDLC model waterfall adalah sebagai berikut:
1. Analisa Kebutuhan Sistem ( Requirement )
Merupakan  proses  pengumpulan  kebutuhan perangkat  lunak.  Untuk  memahami  dasar dari  program  yang  akan  dibuat,  seorang analisis  harus  mengetahui  batasan  masalah informasi,  fungsi-fungsi  yang  dibutuhkan, kemampuan  kinerja  yang  ingin  dihasilkan dan perancangan antarmuka pemakai perangkat lunak tersebut.
2. Perancangan ( Design )
Perancangan  perangkat  lunak  merupakan proses  bertahap  yang  memfokuskan  pada empat  bagian  penting,  yaitu:  struktur  data, arsitektur  perangkat  lunak,  detail  prosedur, dan karakteristik antarmuka pemakai.
3. Pengkodean ( Coding )
Pengkodean  perangkat  lunak  merupakan proses  penulisan  bahasa  program  agar piranti  lunak  tersebut  dapat  dijalankan  oleh mesin.
4. Pengujian ( Testing )
Proses ini akan menguji kode program yang telah  dibuat  dengan  memfokuskan  pada bagian  dalam  perangkat  lunak.  Tujuannya untuk  memastikan  bahwa  semua  pernyataan telah diuji dan memastikan juga bahwa input
yang  digunakan  akan  menghasilkan  output yang sesuai. Pada tahap ini pengujian dibagi menjadi  dua  bagian,  pengujian  internal  dan pengujian  eksternal.  Pengujian  internal bertujuan  menggambarkan  bahwa  semua statement sudah dilakukan pengujian,
sedangkan  pengujian  eksternal  bertujuan untuk menemukan kesalahan serta memastikan  output  yang  dihasilkan  sesuai dengan yang diharapkan. 5. Pemeliharaan ( Maintenance ) Proses ini dilakukan setelah perangkat lunak telah  digunakan  oleh  pengguna.  Perubahan akan dilakukan jika terdapat kesalahan, oleh karena itu perangkat lunak harus disesuaikan lagi untuk menampung perubahan kebutuhan yang diinginkan pengguna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisa Sistem Berjalan
Untuk  mengetahui  sistem  yang  sedang berjalan  dan  untuk  mempelajari  sistem  yang ada,  diperlukan  suatu  penggambaran  aliran- aliran informasi dari bagian-bagian yang terkait baik  dari  dalam  maupun  dari  luar  sistem.  Hal ini memudahkan kita untuk memahami informasi-informasi yang didapat dan dikeluarkan  oleh  sistem  itu  sendiri.  Berikut adalah gambaran atau simulasi sistem berjalan :
Gambar 3 Flowchart Sistem Berjalan
B. Use case diagram Diagram  yang  menggambarkan actor , use case dan  relasinya  sebagai  suatu  urutan tindakan  yang  memberikan  nilai  terukur  untuk actor .  Sebuah use  case digambarkan  sebagai elips horizontal dalam suatu diagram UML use case
Gambar 4 Usecase diagram
Staff  Tata  Usaha  yaitu  petugas  yang mengelola  dan  mengoperasikan  sistem  yang
meliputi  prediksi  kelulusan  Ujian  Nasional Menentukan jumlah kriteria dan subkriteria

## C. Tampilan Aplikasi
Gambar 5 Tampilan kelola kriteria
Gambar 6 Tampilan kelola dataset
Gambar 7 Tampilan form login
Gambar 8 Tampilan lihat dataset Gambar 9 Tampilan menu evaluasi
Gambar 10 tampilan kelola dataset model
Gambar 11. Tampilan kelola dataset uji Gambar 12 Tampilan kelola single testing
Gambar 13 Tampilan hasil single testing

## Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  pengujian,  pada  tahap  ini akan  dijelaskan  beberapa  kelebihan  dan kekurangan  sistem  yang  telah  dibangun, sebagai berikut:

## Kelebihan
 Sistem dapat meng- Import file yang berekstensi *.xls atau *.xlsx.
 Sistem dapat melakukan pengujian dengan menggunakan banyak parameter nilai(k) yang terdapat pada Multi Testing , sehingga dapat mengetahui perbandingan akurasi.
 Sistem dapat memprediksi kelulusan Ujian Nasional data siswa dengan jumlah yang banyak.
 Sistem dapat digunakan di beberapa
platform yang berbasis desktop.
 Waktu  yang  diperlukan  dalam  proses prediksi  dan  klasifikasi  terbilang  cukup cepat  dibandingkan  dengan  sistem  manual sebelumnya.
2.Kelemahan
 User harus memasukan file spreadsheet sesuai dengan format yang telah ditentukan agar terdeteksi oleh sistem.
 Proses pengujian masih harus memasukan nilai(k) untuk menentukan ketetanggan terdekat

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap permasalahan yang ada, maka penulis dapat menarik kesimpulan dan saran yang mungkin diperlukan, untuk mengembangkan system ini ketahap yang lebih baik kedepanya Melalui proses pengerjaan dan pengujian dalam penelitian ini, maka dari itu dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu:
 Aplikasi  prediksi  kelulusan  ujian  nasional ini  dibangun  menggunakan  algoritma K-
Nearest Neighbor dengan metode
Euclidean  Distance menggunakan  nilai tryout sehingga  diharapkan  mampu memberikan  informasi  secara  tepat  dan membantu dalam kegiatan prediksi kelulusan Ujian Nasional
 Algoritma K-Nearest Neighbor dan metode Euclidean Distance dapat diimplementasikan kedalam aplikasi prediksi kelulusan Ujian Nasional

## REFERENSI
Destriana,  R.,   Permana,  A,  A.,  Legawa,  S,  D,. dan  Irawan,  H.  2019, Security  system development  for  vehicle  using  the  method of “mail notification” at villa Rizki Ilhami Tangerang  residential ,  IOP  Conference
Series:  Materials  Science  and  Engineering 012124,  Vol  508  No  1,  IOP  Publishing doi:10.1088/1757-899X/508/1/012124
Gorunescu,  F.  2011.  Data  Mining  Concept Model  and  Techniques.  Berlin:  Springer. ISBN 978-3-642-19720-8
Han  J,  Dkk  2012 Data  Mining:  Concepts  And Techniques, 3 rd Edition
Lukman,  K.  U.  S.  bin  and  Labellapansa,  A. 2015  Analisa  Nilai  Limda  Model  Jarak Minkowsky  Untuk  Penentuan  Jurusan SMA  (Studi  Kasus  di  SMA  Negeri  2 Tualang)’,  Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi
Mustakim, Giantika Oktaviani F, 2016 Algoritma K-Nearest Neighbor Classification  Sebagai  Sistem  Prediksi
Predikat  Prestasi  Mahasiswa.  Jurnal  Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 13, No.2, Juni 2016, pp.195 - 202 ISSN 1693-2390
Pressman,  Ph.D.Roger  S.  2010. Pendekatan Praktisi  Rekayasa  Perangkat  Lunak .  Edisi 7. Penerbit Andi. Yogyakarta.
R.  Taufiq  dan  A.  A.  Permana,  2018,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan
Karyawan  Menggunakan  Simple  Additive Weighting  Studi  Kasus  PT.  Trafoindo Prima  Perkasa,”  J.  Al-AZHAR  Indonesia. SERI  SAINS  DAN  Teknol.,  vol.  4,  no.  4, hlm. 186–194.
Siburian  Beni,  2014  Aplikasi  Data  Mining Untuk  Menampilkan  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Algoritma  Apriori. Pelita Informatika Budi Darma, Vol. 8, No. 2, Agustus 2014, ISSN : 2301-
9425Pressman, Ph.D.Roger S. 2010. Pendekatan  Praktisi  Rekayasa  Perangkat Lunak . Edisi 7. Penerbit Andi. Yogyakarta.