Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN METODE KLASIFIKASI DAN PENGUKURAN JARAK MANHATTAN
DISTANCE UNTUK PREDIKSI KELULUSAN UN BERDASARKAN

## HASIL NILAI TRYOUT BERBASIS JAVA DESKTOP PADA SMA
HARAPAN JAYA 2
Erlangga Dwi Kurniawan, Mufti
Program Studi 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 : erlanggaadk12@gmai.com , muftyhayat@gmail.com

## Abstrak
SMA  Harapan  Jaya  2  setiap  tahunnya  pihak  sekolah  selalu  mengadakan  tryout  sebanyak  dua  (2)  kali  untuk melakukan  persiapan  menjelang  ujian  nasional  sebagai  langkah  untuk  para  siswa  dalam  mempersiapkan kematangan materi menjelang ujian nasional. Nantinya pihak sekolah akan memprediksi siswa untuk kelulusan ujian nasional dari hasil tryout tersebut. Siswa yang mendapatkan nilai tryout dibawah standar maka diprediksi tidak lulus ujian nasional. Dalam memprediksi  kelulusan UN pihak sekolah  masih  melakukannya dengan cara manual yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel, yaitu dengan mengumpulkan semua nilai hasil tryout seluruh siswa  dan  menjumlah  seluruh  nilai.  Berdasarkan  hal  tersebut  prediksi  kelulusan  UN  dengan  cara  manual dianggap  kurang  efisien  dan  efektif.  Penulis  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  metode pengukuran jarak Manhattan Distance untuk mengklasifikasi siswa menjadi dua hasil kelulusan yaitu Lulus dan Tidak Lulus dengan atribut yang mempengaruhi antara lain, nilai hasil tryout seluruh mata pelajaran tiap siswa. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode  klasifikasi  yang  menghitung  jarak  terdekat  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  kedekatannya  dengan  objek  lama  yang  sudah  di  klasifikasikan sebelumnya  dengan  menggunakan  dataset  siswa  selama  3  tahun  terakhir.  Maka  disimpulkan  sistem  dapat mengklasifikasi dataset siswa SMA Harapan Jaya 2 dengan baik dan cepat dibandingkan dengan proses prediksi kelulusan UN yang dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor , Manhattan Distance , Klasifikasi, Prediksi, Tryout

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  semakin  pesat, baik di negara maju maupun di negara berkembang. Perkembangan ini memudahkan pengguna komputer dalam  melakukan  aktifitas  bisnis,  pendidikan  dan aktifitas  lainnya.  Sehingga  dapat  meningkatkan produktvitas dan meringankan pekerjaan manusia, ini dapat  memungkinkan  beberapa  pekerjaan  manusia bisa  digantikan  dengan  komputer  yang  disesuaikan dengan kebutuhan manusia.
SMA  Harapan  Jaya  2  adalah  sekolah  menengah atas  yang  berlokasi  di  Provinsi  Banten  dan berakreditasi  B.  Untuk  setiap  tahunnya  SMA Harapan Jaya 2 mengadakan TryOut sebanyak 3 kali untuk  siswa/siswi  yang  akan  menghadapi  Ujian Nasional  (UN).  Dari  hasil TryOut tersebut  pihak sekolah  akan  mem-prediksi  siswa/siswi  lulus  atau tidak  dalam  Ujian  Nasional  berdasarkan  hasil  ujian TryOut yang  telah  dilaksanakan.  Bagi  siswa/siswi yang tidak lulus akan diberikan materi tambahan agar lebih matang lagi dalam menghadapi Ujian Nasional (UN).
Dalam  penerapannya  pihak  sekolah  masih kesulitan  untuk  menentukan  siswa/siswi  yang diprediksi  akan  lulus  dalam  menghadapi  Ujian Nasional  karena  masih  melakukan  penghitungan manual  dengan  cara  mengumpulkan  nilai-nilai  hasil TryOut yang  telah  dilaksanakan  oleh  siswa/siswi tersebut.  Sehingga  proses  tersebut  membutuhkan waktu  sekitar  2-4  hari.  Berdasarkan  hal  tersebut, penerapan  sistem  prediksi  ini  akan  membantu meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam menentukan kelulusan yang diharapkan.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penulis  bermaksud untuk  membangun  suatu  sistem  yang  dapat memprediksi  kelulusan  siswa/siswi  SMA  Harapan Jaya  2  dengan  mengimplementasikan  bidang  ilmu klasifikasi  dan  evaluasi  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor dan Manhattan  Distance sebagai pencarian terdekatnya.
Algoritma K-Nearest  Neighbor pada  dasarnya akan mengevaluasi kedekatan antara data satu dengan data lainnya menggunakan metode pengukuran jarak, yang kemudian kedekatan inilah yang mengidentifikasikan kelas atau label data tersebut [7].
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2
Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  metode pengukuran jarak Manhattan Distance ini diharapkan dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik dalam implementasiannya  untuk  prediksi  kelulusan  Ujian Nasional siswa/siswi SMA Harapan Jaya 2.
Masalah  yang  muncul  adalah  banyaknya  data siswa yang ada setiap tahunnya selalu bertambah dan itu  membuat  proses  prediksi  tidak  efisien  sehingga pihak  sekolah  membutuhkan  sistem  yang  dapat mengefisiensikan  waktu  dalam  proses  prediksi kelulusan.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini untuk  mengetahui  unjuk  kerja  pada  algoritma K- Nearest  Neighbor dan  pengukur  jarak Manhattan Distance yang  di  implementasikan  pada  sistem prediksi  kelulusan  ujian  nasional  yang  diharapkan dapat  meningkatkan  waktu  pada  proses  prediksi kelulusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Studi Literatur
Metode  ini  dilakukan  dengan  mempelajari  dan membaca  dari  berbagai  referensi  yang  telah dikumpulkan baik dalam bentuk buku, e-book , jurnal, artikel  dan  lain-lain.  Tujuan  untuk  memperoleh informasi yang akan digunakan dalam pengembangan sistem dan segala hal  yang berkaitan dengan algoritma K-Nearest Neighbor .

## 2.2. Observasi
Kegiatan observasi dilakukan untuk mendapatkan data  siswa/siswi  SMA  Harapan  Jaya  2  dari  bapak Surya  Subhan,  S.Pd.  selaku  kepala  sekolah  serta melakukan wawacara dengan beliau untuk mendapatkan  informasi  tentang  parameter  apa  saja yang  digunakan  sebagai  prediski  kelulusan  Ujian Nasional di SMA Harapan Jaya 2.

## 2.3. Sumber Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan  mengumpulkan  data  primer  dan  data sekunder. Data primer untuk kasus ini diperoleh dari nilai  hasil  Ujian TryOut siswa/siswi  SMA  Harapan Jaya. Dataset yang digunakan adalah data siswa/siswi yang  sudah  melaksanakan  ujian TryOut dan  Ujian Nasional  selama  tiga  tahun  terakhir,  berikut  detail dari dataset :
Tabel 1. Data Penelitian
Sedangkan data sekunder diperoleh dari buku, e- book ,  laporan  penelitian,  jurnal  ilmiah  dan  lain-lain yang digunakan sebagai referensi untuk mendapatkan kajian  teoritis  yang  berkaitan  dengan  algoritma K- Nearest Neighbor .

## 2.4. Pembersihan Data
Proses  ini  melakukan  pembersihan  data  yang dianggap sebagai outlier atau data yang mengandung noise .  Berikut  adalah  data  yang  dianggap  sebagai outlier :
a) Data nilai TryOut yang bernilai 0 atau null.
b) Duplikasi Data.

## 2.5. Pemilihan Data
Pada  proses  ini  bertujuan  untuk  menentukan attribute yang  tepat  untuk  proses  analisis  data. Penentuan attribute ini  berdasarkan  hasil  diskusi dengan guru bidang kurikulum SMA Harapan Jaya 2. Berikut attribute IPS dan IPS yang didapat dari hasil diskusi :
a. Nilai TryOut Pertama Matematika
b. Nilai TryOut Pertama Bahasa Indonesia
c. Nilai TryOut Pertama Bahasa Inggris
d. Nilai TryOut Pertama IPA/IPS (Salah Satu Mata Pelajaran IPA/IPS)
e. Nilai TryOut Kedua Matematika
f. Nilai TryOut Kedua Bahasa Indonesia
g. Nilai TryOut Kedua Bahasa Inggris
h. Nilai TryOut Kedua  IPA/IPS  (Salah  Satu  Mata Pelajaran IPA/IPS)
i. Keterangan Hasil TryOut
j. Keterangan Hasil UN (Ujian Nasional)

## 2.6. Transformasi Data
Proses  ini  melakukan  perubahan  data  ke  bentuk yang  sesuai  dengan  algoritma  klasifikasi  yang digunakan.  Sebelumnya  diketahui  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor tidak  bisa  dilakukan  pada attribute yang  bertipe  kategorikal,  maka  perlu dilakukan  transformasi  data  pada attribute hasil TryOut menjadi  tipe  numerikal  seperti  pada  tabel berikut :
Tabel 2. Transformasi Data
Sedangkan nilai hasil ujian TryOut IPA maupun IPS  yang  pertama  dan  kedua  juga  di  tranformasi menjadi nilai yang sesuai dengan kebijakan yang ada. Yaitu  dengan  menentukan  nilai  rata-rata  dari  hasil tersebut. Berikut transformasi nilai hasil ujian tryout IPA dan IPS :
(MTK1+BINDO1+BING1+IPS1 atau IPA1)/4 = MeanTO1 (MTK2+BINDO2+BING2+IPS2 atau IPA2)/4 = MeanTO2
2.7. Algoritma K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest Neighbor adalah salah satu algoritma klasifikasi yang cukup populer. Algoritma ini juga termasuk kedalam algoritma instance-based classifier dimana proses klasifikasi  baru hanya akan dilakukan  saat  ada  objek  yang  ingin  diketahui kelasnya, sehingga algoritma tidak membangun suatu model dari data pelatihan melainkan data pelatihan itu
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2
sendiri yang merepresentasikan suatu knowledge dari model  klasifikasi  tersebut.  [10]  menyatakan  bahwa instance-base  classifier sering  juga  disebut  sebagai metode  pembelajaran lazy  learner sehingga  sangat berbeda  konsep  pembelajaran eager  learner yang membangun  suatu  model  dari  data  pelatihan  yang kemudian  model  tersebut  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  dan  kemudian mengabaikan  data  pelatihannya.  Algoritma K- Nearest  Neighbor juga  merupakan  algoritma pembelajaraan terawasi ( supervised learning ) dimana algoritma ini bertujuan untuk menentukan suatu kelas query  instance yang  baru  terhadap  data-data  yang sudah ditentukan atau diketahui kelasnya. Berikut ini Alur  kerja  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor menurut :
a. Tentukan nilai K, sebagai parameter ketetanggan terdekat
b. Hitung jarak antara query instance dan semua data pelatihan
c. Urutkan berdasarkan jarak terkecil
d. Tentukan  label kelas query instance berdasarkan label mayoritas pada K objek data latih terdekat
2.8. Manhattan Distance
Manhattan atau City  Distance digunakan  untuk mengambil kasus yang cocok dari basis kasus dengan menghitung  jumlah  bobot  absolute  dari  perbedaan antara kasus yang sekarang dan kasus yang lain dalam basis  kasus.  Untuk  menghitungan  bobot  digunakan persamaan sebagai berikut :
d ij = Σ W k | x ik – c jk |
Diketahui dij adalah jarak antara kasus antara ith dan jth dengan semua parameternya. W merepresentasikan jumlah dari bobot. X adalah kasus yang  baru  dikurangi  dengan  C  yaitu history. Manhattan  Distance adalah  pengukuran similarity / kemiripan yang paling cocok untuk approval project yang  merepresentasikan  kasus  yang  relevan  dengan angka  yang  natural  atau  dengan  data  yang  bersifat kuantitatif,  dengan  menganalisa  data,  panitia  lelang akan  memiliki  acuan  untuk  pengambilan  keputusan persetujuan  terhadap  pemenang  dan  membuat prediksi hasil keputusan menjadi lebih akurat [5].
2.9. Confusion Matrix Menurut [2], Confusion Matrix memberikan nilai kinerja  model  klasifikasi  berdasarkan  perhitungan objek  yang diklasifikasikan dengan benar dan objek yang  diklasifikasikan  dengan  salah.  Tabel  dibawah ini menggambarkan hasil perhitungan yang ditabulasikan kedalam sebuah tabel.
Tabel 3. Confusion Matrix
Keterangan : a. P ( Positive ) : Jumlah kelas positif ( YES )
b. N ( Negative ) : Jumlah kelas negatif ( NO )
c. TP  ( True  Positive )  :  Jumlah  tupel  positif  yang terklasifikasi dengan benar
d. TN  ( True  Negative )  :  Jumlah  tupel  negatif  yang terklasifikasi dengan benar
e. FP  ( False  Positive )  :  Jumlah  tupel  positif  yang terklasifikasi dengan tidak benar.
f. FN ( False Negative ) : Jumlah tupel negatif  yang terklasifikasi dengan tidak benar.
Dari Matrix tersebut  dapat  diperoleh  beberapa pengukuran  evaluasi  diantaranya accuracy , recall ( sensitivity )  dan precision untuk  menghitung  nilai accuracy digunakan  persamaan  (2.1),  nilai recall menggunakan  persamaan  (2.2)  dan  nilai precision menggunaka persamaan (2.3).
Accuracy =             TP + TN
(2.1) TP + FP + TN + FN Recall =              TP (2.2) TP + FN Precision =              TP (2.3) TP + FP
Accuracy adalah persentase dari dataset tes yang diklasifikasikan  dengan  benar  oleh classifier , sedangkan  menurut  [4] recall berhubungan  dengan rasio kemampuan classifier dalam memperoleh kelas yang relevan atau benar dan precision adalah ukuran tingkat ketepatan classifier untuk tidak mengklasifikasikan  kelas  kedalam  kelas  yang  tidak tepat atau salah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Layar Menu Utama
Menu Utama adalah tampilan layar yang pertama kali ditampilkan saat user membuka aplikasi ini. Pada tampilan  layar  menu  utama  ini  ada  beberapa button yang  dapat  dipilih  oleh user yaitu button klasifikasi IPA untuk memanggil form klasifikasi IPA jika user ingin  mengklasifikasi  data  kelulusan  ujian  nasional siswa  IPA  berdasarkan  nilai  ujian tryout , button klasifikasi  IPS  jika user ingin  mengklasifikasi  data kelulusan  ujian  nasional  siswa  IPS, button evaluasi IPA  untuk  memanggil form evaluasi  IPA  jika user ingin  melakukan  pengujian  dan  mencari  parameter (k) terbaik pada dataset uji siswa IPA, button evaluasi IPS  untuk  melakukan  pengujian  dan  mencari parameter  (k)  terbaik  pada dataset uji  siswa  IPS,
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2
button  dataset untuk  memanggil form  dataset jika user ingin  meng- import data  yang  akan  dijadikan dataset model  dan dataset uji  ke  dalam database , button tentang  untuk  memanggil form tentang  jika user ingin  melihat  informasi  dari  penulis, button bantuan  untuk  memanggil form bantuan  jika user ingin  melihat  cara  menggunakan  aplikasi  ini  dan button keluar jika user ingin keluar dari aplikasi ini. Berikut ini adalah tampilan layar menu utama :
Gambar 1. Tampilan Menu Utama

## 3.2. Tampilan Form Dataset
Tampilan Layar Form Dataset akan  muncul  jika user memilih button  dataset pada  menu  utama.
Fungsi form dataset untuk meng- import dataset siswa IPA atau siswa IPS ke dalam database yang nantinya digunakan sebagai dataset model dan dataset uji pada proses  prediksi  dan  klasifikasi  kelulusan  ujian nasional  berdasarkan  nilai  ujian tryout .  Berikut  ini adalah tampilan layar form dataset :
Gambar 2. Tampilan Form Dataset

## 3.3. Tampilan Form Evaluasi
Tampilan  Layar Form Evaluasi  ini  akan  tampil saat user mengklik button evaluasi pada menu utama. Pada form ini  terdapat  dua tab yaitu tab Pengujian Dataset  dan  Hasil  Evaluasi. Tab Pengujian  Dataset berfungsi  untuk  memilih dataset yang  telah dikelompokan  yaitu dataset model  dan dataset uji yang akan diproses pengujian untuk mencari nilai K terbaik dalam sistem ini. Berikut ini adalah tampilan layar form evaluasi tab pengujian dataset :
Gambar 3. Tampilan Form Evaluasi 3.4. Tampilan Form Klasifikasi
Tampilan Layar Form Klasifikasi adalah tampilan layar  yang akan tampil ketika user mengklik button klasifikasi  pada  menu  utama. Form ini  berfungsi untuk  melakukan  prediksi  dan  klasifikasi  pada dataset yang ingin diketahui hasil prediksi kelulusan ujian nasional siswa berdasarkan nilai tryout . Berikut ini adalah gambar tampilan layar form klasifikasi :
Gambar 4. Tampilan Form Klasifikasi

## 3.5. Hasil Uji Coba
Pada  bagian  ini  akan  memaparkan  hasil  dari proses  pengujian  untuk  mengetahui  unjuk  kerja sistem berdasarkan nilai akurasi yang dihasilkan dan pengujian  untuk  mengetahui  waktu  proses  dalam memprediksi dan klasifikasi kelulusan ujian nasional suatu dataset siswa IPA dan IPS.
Pengujian  unjuk  kerja  sistem  ini  memiliki  dua jenis  pengujian  yaitu  pengujian single  testing dan pengujian multi  testing .  Kedua  pengujian  ini dilakukan  untuk  menentukan  nilai  K  ( Number  of Nearest  Neighbor )  terbaik  untuk  melakukan  proses prediksi dan klasifikasi kelulusan. a. Pengujian Multi Testing IPA
Pada pengujian  ini tiap dataset uji  akan diuji dengan seluruh dataset model dan menggunakan nilai  K  yang  sama  agar  mendapatkan  nilai  K terbaik dari masing-masing dataset. Berikut hasil uji multi testing IPA :
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2
Tabel 4. Hasil Multi Testing IPA
Dapat disimpulkan pada multi testing IPA ini nilai K terbaik yaitu 5.
b. Pengujian Multi Testing IPS
Pada pengujian  ini tiap dataset uji  akan diuji dengan seluruh dataset model dan menggunakan nilai  K  yang  sama  agar  mendapatkan  nilai  K terbaik dari masing-masing dataset. Berikut hasil uji multi testing IPS : Tabel 5. Hasil Multi Testing IPS
Dapat disimpulkan pada multi testing IPS ini nilai K terbaik yaitu 3.
c. Pengujian Single Testing IPA
Pada  pengujian single  testing IPA  dilakukan tiga  pengujian,  pada  pengujian  yang  pertama  ini menggunakan dataset uji  dengan  tahun  ajaran 2016/2017 dan untuk dataset modelnya menggunakan  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2015/2016.
Gambar 5. Pengujian Single Testing IPA Pertama
Pengujian kedua ini menggunakan dataset uji dengan tahun ajaran 2015/2016 dan untuk dataset modelnya  menggunakan tahun ajaran 2014/2015 dan 2016/2017.
Gambar 6. Pengujian Single Testing IPA Kedua
Pengujian ketiga ini menggunakan dataset uji dengan tahun ajaran 2014/2015 dan untuk dataset modelnya  menggunakan tahun ajaran 2015/2016 dan 2016/2017.
Gambar 7. Pengujian Single Testing IPA Ketiga
d. Pengujian Single Testing IPS
Pada pengujian single testing IPS juga dilakukan tiga  pengujian,  pada  pengujian  yang  pertama  ini menggunakan dataset uji  dengan  tahun  ajaran 2016/2017 dan untuk dataset modelnya menggunakan  tahun  ajaran  2014/2015  dan 2015/2016.
Gambar 8. Pengujian Single Testing IPS Pertama
Pengujian kedua ini menggunakan dataset uji dengan tahun ajaran 2015/2016 dan untuk dataset modelnya  menggunakan tahun ajaran 2014/2015 dan 2016/2017.
Gambar 9. Pengujian Single Testing IPS Kedua
Pengujian ketiga ini menggunakan dataset uji dengan tahun ajaran 2014/2015 dan untuk dataset modelnya  menggunakan tahun ajaran 2015/2016 dan 2016/2017.
Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan  Metode  Klasifikasi  Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan UN Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2
Gambar 10. Pengujian Single Testing IPS Ketiga
4. KESIMPULAN
4.1. Kesimpulan
a. Menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor
dengan  metode  evaluasi  dan  klasifikasi  dengan pengukuran  jarak Manhattan  Distance dapat diimplementasi  ke  dalam  proses  prediksi  untuk kelulusan ujian nasional (UN).
b. Perbedaan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  antar parameter  nilai  K  terlalu  signifikan  dan  masih dalam kategori akurasi yang tinggi.
c. Nilai  akurasi  pada  pengujian  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  pengukur jarak Manhattan Distance berdasarkan jumlah uji sebanyak  3  (tiga)  kali  dengan  total  201  data jurusan  IPA  dan  210  data  jurusan  IPS  selama  3 (tiga) angkatan didapat nilai K = 5 untuk jurusan IPA dan nilai K = 3 untuk jurusan IPS dengan nilai rata-rata akurasi terbesar 89.08% pada data tahun 2014/2015  untuk  jurusan  IPA  dan  nilai  rata-rata akurasi  terbesar  97.30%  pada  data  tahun 2015/2016 untuk jurusan IPS.

## 4.2. Saran
a. Menggunakan  metode  evaluasi K-Fold  Cross Validation dalam  proses  evaluasi  model  untuk mengetahui unjuk kerja sistem klasifikasi dengan otomatis.
b. Menggunakan  nilai  K  yang  lebih  variatif  untuk mengetahui  perbedaan  nilai  akurasi,  presisi  dan recallnya.
c. Sebaiknya  program  ini  dapat  dikembangkan  dan diaplikasikan serta diterapkan di dunia pendidikan pada  umumnya,  karena  prediksi  dan  klasifikasi ujian nasional siswa SMA suatu hal yang penting untuk  melakukan  kontrol  nilai  pada  siswa  dan mengendalikan progress dari nilai siswa.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badrul,  M.,  Studi,  P.  and  Informasi,  S.  (2015) ‘PREDIKSI  HASIL  PEMILU LEGISLATIF DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- NEAREST NEIGHBOR’, XI(2), pp. 152–160.
[2]  Gorunescu, F. (2011). Data Mining-Concepts, Models and  Technologies.  Journal  of  Chemical  Information and  Modeling  (Vol.  12).  Craiova:  Springer. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004.
[3]  Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012).  Data  Mining:
Concepts  and  Techniques.  Journal  of  Chemical Information  and  Modeling  (3rd  ed.,  Vol.  3). Waltham: Morgan Kaufmann. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004. [4] Hasugian, J. (2006) ‘Penggunaan Bahasa Alamiah dan Kosa  Kata  Terkendali  dalam  Sistem  Temu  Balik Informasi  Berbasis  Teks  Informasi’,  Pustaha: Jurnal Studi Perpustakaan dan Informasi, 2(2), pp. 73–80. Available at: http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/17
059/1/pus-des2006-1.pdf.
[5] Latifah,  K. (2015) ‘Kombinasi Algorithma  K-NN dan Manhattan Distance untuk Menentukan Pemenang Lelang’, pp. 49–58.
[6] Leidiyana, H. (2013). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor. Jurnal Penelitian  Ilmu  Komputer,  System  Embedded  & Logic, 1(1), 65–76.
[7]  Nursalim,  Suprapedi,  &  H.Himawan.  (2014). Klasifikasi  Bidang  Kerja  Lulusan  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal  Teknologi Informasi, 10(April), 31–43.
[8]  Rahmawati,  T.  D.,  Adnan,  F.  N.  and  Cs,  M.  (1978) ‘Penentuan  Produk  Asuransi  Bpjs  Berdasarkan Profil  Pelanggan  Dengan  Pendekatan  K-Nearest’, (x), pp. 1–15.
[9]  Rich,  E.,  &  Knight,  K.  (1991).  Artificial  Intelligence (Third  Edition)  (3rd  ed.).  New  York:  Tata McGraw-Hill.
[10]  Sillueta,  C.  Y.  (2016).  Implementasi  Data  Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode  Klasifikasi  Dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor Berbasis Desktop (Studi Kasus: Fakultas Teknologi  Informasi,  Program  Studi  Teknik Informatika-Universitas Budi Luhur).
[11] Siswanto. (2000). Kecerdasan Tiruan (2nd ed., pp. 1– 134). Graha Ilmu.
[12] Sumarlin (2015) ‘Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  PPA  dan  BBM’, Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 1, pp. 52–62.
[13] Wu, X., Kumar, V., Ross, Q. J., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., … Steinberg, D. (2008).
[14]  Top 10  Algorithms  in  Data  Mining.  Knowledge  and Information
Systems (Vol. 14). http://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2.