## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)

## K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PENILAIAN PADA VIRTUAL PATIENT CASE
Kunti Eliyen eliyen.kunti@gmail.com Universitas Brawijaya
Herman Tolle emang@ub.ac.id Universitas Brawijaya M. Aziz Muslim muh_aziz@ub.ac.id
Universitas Brawijaya
Abstrak
Dalam  pendidikan  kedokteran  ada  berbagai  macam  ujian  yang diterapkan. Salah satunya adalah ujian Objective Stucture Clinical Examinations (OSCE) . OSCE  adalah  alat  untuk  menilai  komponen kompetensi  klinik  seperti history  taking ,  pemeriksaan  fisik, procedural  skill ,  ketrampilan  komunikasi,  interpretasi  hasil laboratorium,  manajemen  dan  lain-lain  yang  diuji  menggunakan checklist yang  telah  disetujui  dan  mahasiswa  akan  mengikuti beberapa station . OSCE  merupakan  bagian  dari  penilaian yang bertujuan  untuk  menilai  kompetensi  dan  ketrampilan  klinis mahasiswa  secara  objektif  dan  terstruktur  yang  biasanya dilakukan  pada  tengah  semester  atau  akhir  semester  pada  mata kuliah  tertentu.  Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sistem penilaian  otomatis  untuk  ujian  OSCE  berdasarkan  kasus  pasien virtual yang  dapat  digunakan  oleh  mahasiswa  sebagai self - assessment agar mahasiswa memiliki kesiapan dalam menghadapi ujian  OSCE  yang  nyata.  Pada  penelitian  ini  sistem  penilaian dilakukan  dengan  melakukan  klasifikasi  nilai  untuk  setiap  jenis kategori  pemeriksaan.  Algoritma  yang  akan  diimplementasikan untuk  klasifikasi  adalah K-Nearest  Neighbor (KNN).  Uji  coba  yang telah dilakukan menggunakan KNN didapat akurasi sebesar 89,8% dengan  menggunakan  data  latih  sebesar  135,  data  uji  sebesar  84 data dan nilai k=3.
Kata Kunci — Klasifikasi, KNN, Penilaian.

## Abstract
In medical education there are various tests applied. One of them is  the  Objective  Structure  Clinical  Examinations  (OSCE)  exam.  The OSCE is a tool for assessing the components of clinical competence such  as  history  taking,  physical  examination,  procedural  skills, communication  skills,  interpretation  of  laboratory  results, management  and  others  tested  using  approved  checklists  and students should be attending multiple stations. The OSCE is part of an  assessment  aimed  at  assessing  students'  competency  and clinical skills objectively and structurally that normally performed in the middle or final of the semester on a particular course. In this research  we  will  develop  an  automated  assessment  system  for OSCE examination based on virtual patient case that can be used by students as self-assessment so that students have readiness in facing  the  real  OSCE  examination.  In  this  study  the  assessment system is done by classifying the value for each type of inspection category. The algorithm will be implemented for classification is K- Nearest  Neighbor  (KNN).  The  trials  have  been  done  using  KNN obtained an accuracy of 89,28% using 135 of training data, 84 of test data and the value of k = 3.
Keywords — Assessment, Clasification, KNN.

## I. PENDAHULUAN
Evaluasi, penilaian ( assessment ), ujian, ataupun istilah lain yang  relevan  memang  tidak  dapat  dipisahkan  dari  kualitas pendidikan,  karena  hasil-hasilnya  merupakan  salah  satu indikator kualitas pendidikan suatu bangsa. Dalam pendidikan kedokteran ada berbagai macam ujian yang diterapkan. Salah satunya adalah ujian Objective Stucture Clinical Examinations (OSCE) . OSCE  adalah  alat  untuk  menilai  komponen kompetensi  klinik  seperti history  taking ,  pemeriksaan  fisik, procedural  skill ,  ketrampilan  komunikasi,  interpretasi  hasil laboratorium,  manajemen  dan  lain-lain  yang  diuji menggunakan checklist yang  telah  disetujui  dan  mahasiswa akan  mengikuti  beberapa station . OSCE  merupakan  bagian dari  penilaian yang  bertujuan  untuk  menilai  kompetensi  dan ketrampilan klinis mahasiswa secara objektif dan terstruktur.
Seperti  halnya  dengan  kegiatan  evaluasi  yang  diterapkan dalam proses belajar mengajar pendidikan kesehatan gigi yang dilaksanakan di Fakultas Kedokteran Gigi (FKG) Universitas Brawijaya.  Pada  saat  praktik  klinis  setiap  mahasiswa diwajibkan  untuk  mengumpulkan  4  orang  yang  bertindak sebagai  pasien  yang  akan  diperiksa  sesuai  dengan  kondisi gigi,  riwayat  kesehatan  gigi  dan  gejalanya.  Penilaian  praktik klinis  ini  dilakukan  dengan  menilai  tindakan  yang  dilakukan mahasiswa  berdasarkan  kategori  pemeriksaan  dengan menerapkan actual mark. Penilaian  pada actual  mark misalnya  dalam  satu  stasiun kompetensi  yang  dinilai  adalah  kemampuan  anamnesa, pemeriksaan fisik, komunikasi dan perilaku profesional. Skala penilaian adalah 0-3 untuk  setiap kompetensi. Sebagai contoh pada  kompetensi  anamnesa,  nilai  0  jika  peserta  ujian  tidak melakukan  anamnesa  sama  sekali,  nilai  1  jika  melakukan sebagian  dari  anamnesa,  nilai  2  jika  melakukan  keseluruhan anamnesa    tetapi  tidak  sempurna,  nilai  3  jika  melakukan seluruh  poin  anamnesa  dengan  sempurna.  Ketentuan  tersebut tidak  baku,  tetapi dapat dibakukan setelah  disepakati dalam rapat.  Pada  kompetensi  pemeriksaan  fisik  yang  harus  urut misalnya  dapat  digunakan  skala  angka,  jika  dalam  satu pemeriksaan fisik terdapat 10 langkah misalnya, nilai 0 tidak melakukan  sama  sekali,  nilai    1  melakukan  1-5    step,  nilai  2 melakukan 6-8  step, nilai 3 melakukan 9-10 step. Begitu juga berlaku  untuk  menilai  komunikasi  dan  perilaku  profesional. Semua  ketentuan  tersebut  mengacu  kepada  standar    OSCE nasional,  hanya    titik  berat  penilaiannya,  ditetapkan berdasarkan kesepakatan bersama [1].
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengadakan simulasi  pemeriksaan  klinis  terhadap  pasien virtual berbantuan  komputer . Evaluasi  berbantuan  komputer
14
diharapkan  mampu  memberikan  hasil  evaluasi  yang  tepatdan cepat.  Biaya  dan  waktu  untuk  persiapan  dan  pelaksanaan  tes dapat dimanfaatkan seefisien dan seefektif mungkin[2].
Dalam  sistem  yang  dibangun  mahasiswa  diberikan beberapa  keluhan  pasien  yang  berhubungan  dengan  penyakit gigi  pasien,  kemudian  mahasiswa  melakukan  pemeriksaan pada  pasien,  mendiagnosis  penyakit  pasien  dan  menentukan perawatan  yang  akan  diterima  pasien.  Penilaian  dilakukan dengan  melakukan  klasifikasi  dari  jawaban  mahasiswa  yang disimpan  oleh  sistem  untuk  setiap  kategori  pemeriksaan dengan menggunakan algoritma KNN. Klasifikasi menggunakan  KNN  banyak  dilakukan  dalam  kasus  data mining. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  untuk  klasifikasi penyakit  jantung  dengan  menggunakan  data  297  dengan  13 atribut.  Penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 97,14%[3].

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini akan dianalisis proses pengambilan nilai mahasiswa  pada  system  yang  telah  dikoreksi  dengan  kunci jawaban, kemudian hasil dari pengambilan nilai tersebut akan diklasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.
A. Flowchart Penelitian
Tahapan  pada  sistem  penelitian  ini  adalah  mendapatkan nilai  mahasiswa  yang  diperoleh  dari  jawaban  yang  diinput oleh  mahasiswa  ke  dalam  sistem  yang  dikoreksi  dengan menggunakan  kunci  jawaban.  Nilai  yang  diperoleh  adalah nilai  x 1 (banyaknya  jawaban  dipilih    dan  benar),    x 2 (banyaknya  jawaban  dipilih  dan  salah)  dan  x 3 (banyaknya jawaban yang benar tetapi tidak dipilih). Diagram untuk tahap penelitian dapat dilihat pada Gbr 1.
Setelah  mendapatkan  ketiga  nilai  tersebut  kemudian langkah  selanjutnya  adalah  mengklasifikasi  nilai  yang didapatkan  mahasiswa  sebagai  penilaian  ketrampilan mahasiswa  dalam  memeriksa  pasien  dan  menentukan diagnosis  dan  rencana  perawatan  pasien  sesuai  dengan pemeriksaan yang telah dilakukan oleh mahasiswa. Klasifikasi penilaian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  KNN  yang diterapkan untuk nilai per kategori pemeriksaan.
Algoritma  KNN  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [4]. KNN adalah salah  satu  metode  non-parametrik  yang  digunakan  dalam pengklasifikasian[5].
Start Pengumpulan data Data medis pasien Jawaban mahasiswa Kunci jawaban Normalisasi Klasifikasi dengan KNN
Gbr 1. Tahap Penelitian
Algoritma  KNN  bersifat  sederhana,  bekerja  dengan berdasarkan  pada  jarak  terpendek  dari  sampel  uji  ( testing sample )  ke  sampel  latih  ( training  sample )  untuk  menentukan KNN.  Setelah  mengumpulkan  KNN,  kemudian  diambil mayoritas dari KNN untuk dijadikan prediksi dari sample uji. KNN  memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu  tangguh  terhadap training  data  yang noise dan  efektif  apabila  data  latihnya besar.  Pada  fase training ,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan vektor-vektor fitur dan klasifikasi data training sample .  Pada  fase  klasifikasi,  fitur-fitur  yang  sama  dihitung untuk testing data  atau  yang  klasifikasinya  tidak  diketahui. Jarak  dari  vektor  baru  yang  ini  terhadap  seluruh  vektor training  sample dihitung  dan  sejumlah  k  buah  yang  paling dekat  diambil.  Titik  yang  baru  klasifikasinya  diprediksikan termasuk pada klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut.
Ketepatan algoritma KNN sangat dipengaruhi oleh ada atau tidaknya  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  atau  jika  bobot  fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi.
Seperti tampak pada Gbr 2 terdapat dua pasien lama A dan B.  Ketika  ada  pasien  baru,  maka  solusi  yang  akan  diambil adalah solusi dari pasien terdekat dari pasien baru. Seandainya d1  adalah  kedekatan  antara  pasien  baru  dan  pasien  A, sedangkan  d2  adalah  kedekatan  antara  pasien  baru  dengan pasien  B.  Karena  d2  lebih  dekat  dari  d1  maka  solusi  dari pasien  B  yang  akan  digunakan  untuk  memberikan  solusi pasien baru [6].
Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak  kedekatan  antara data  baru  dengan  data  lama  ( data  training ),  di  antaranya Euclidean  distance dan manhattan  distance ( city  block distance ).  Sedangakan  yang  sering  digunakan  adalah euclidean distance , yaitu:
𝑑 𝑋 , 𝑌 = ( 𝑎 ! − 𝑏 ! ) ! ! ! + ( 𝑎 ! − 𝑏 ! ) ! , … ( 𝑎 ! − 𝑏 ! ) ! (1)
Dengan a 1 , a 2 , .. a n merupakan nilai variabel data uji dan b 1 , b 2 , .. b n merupakan nilai variabel data tes. Semakin besar nilai Euclidean  distance -nya  akan  semakin  jauh  tingkat  kemiripan antara data uji dan dokumen training-nya dan sebaliknya jika nilai Euclidean distance -nya semakin kecil maka akan semakin dekat  tingkat  kemiripan  antara  data  uji  dan  dokumen trainingnya[7].

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
mulai Tetapkan nilai K Input data uji Hitung jarak eucledian Data training Urutkan hasil perhitungan jarak Pilih alternatif terbanyak Selesai Hasil keputusan nilai klasifikasi mahasiswa berdasarkan nilai x1, x2 dan x3

## Gbr 3. Algoritma KNN
Penerapan  algoritma  KNN  pada  penelitian  klasifikasi penilaian  tampak  pada  Gbr  3  di  mana  input  data  uji merupakan data hasil jawaban mahasiswa berupa x 1 , x 2 dan x 3 . Data training yang disimpan dalam database merupakan data kombinasi  x 1 ,  x 2 dan  x 3 yang  menentukan  nilai  klasifikasi dalam  pelatihan.  Kemudian  sistem  mencari  nilai  jarak eucledian  dari  data  uji  dan  data  training.  Setelah  didapatkan jarak  eucledian  dari  seluruh  data  kemudian  sistem mengurutkan  hasil  perhitungan  jarak  dari  nilai  terdekat, kemudian  menentukan  alternatif  terbanyak  dari  nilai  K  yang ditentukan.  Nilai  terbanyak  yang  diperoleh  merupakan  hasil klasifikasi nilai mahasiswa.
B. Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data milik seorang dokter gigi yang juga menjabat sebagai dosen di Fakultas  Kedokteran  Gigi  Universitas  Brawijaya.  Data tersebut  meliputi  data  diri  pasien,  rekam  medis  pasien  yang meliputi  pemeriksaan  fisik  (pemeriksaan  kesehatan  umum, pemeriksaan  subjektif,  pemeriksaan  objektif  intraoral  dan pemeriksaan  objektif  ekstraoral),  diagnosis  penyakit  dan rencana  perawatan.  Data  tersebut  merupakan  data  yang digunakan  sebagai  data  yang  digunakan  untuk  soal  dan pembuatan  kunci jawaban.
Selain data yang disebutkan sebelumnya, data perhitungan koreksi manual dari dokter gigi juga digunakan sebagai acuan untuk  melakukan  klasifikasi  nilai.  Data  ini  disebut training data. Sedangkan data yang digunakan sebagai data uji adalah data dari jawaban mahasiswa yang telah disimpan oleh sistem.

## C. Pengujian Klasifikasi
Pengujian  hasil  klasifikiasi  nilai  dilakukan  dengan  cara melakukan  perbandingan  keluaran  dari  sistem  dengan  nilai target sebenarnya. Perhitungan dihitung dengan menggunakan Confusion Matrix.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !" !" ! !" (2)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" !" ! !" (3)
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !" ! !"
!" ! !" ! !" ! !" (4)
Keterangan:
TP  = True  Positive (Jika  hasil  prediksi  positif  dan  data sebenarnya positif)
TN  = True  Negative (Jika  hasil  prediksi  negatif  dan  data sebenarnya negatif)
FN  = False  Negative (Jika  hasil  prediksi  negatif  dan  data sebenarnya positif)
FP  = False  Positive (Jika  hasil  prediksi  positif  dan  data sebenarnya negatif)
Precision adalah nilai yang menunjukkan tingkat ketelitian sistem  dalam  melakukakan  klasifikasi  yang  sesuai. Recall adalah  nilai  yang  menunjukkan  tingkat  ketepatan  sistem dalam membuat judul yang sesuai[8 ]. Accuracy menyatakan tingkat kesesuaian  atau dekatnya suatu hasil pengukuran terhadap kondisi yang sebenarnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji  yang berbeda  dari  data learning untuk  memenuhi  aspek obyektifitas,  hal  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  akurasi kebenaran  luaran  program  dengan  mengacu  pada  penilaian manual.
Untuk
uji coba dilakukan dengan mengimplementasikan  KNN  pada  penilaian  pemeriksaan pasien dengan kategori Wawancara Data Diri dengan 8 jumlah jawaban  benar  dengan range penilaian  dapat  dilihat  pada Tabel  1.  Mahasiswa  akan  mendapatkan  nilai  0  apabila mahasiswa  mendapatkan  jawaban  benar  sebanyak  0  –  1. Mahasiswa  akan  mendapatkan  nilai  1  apabila  mahasiswa mendapatkan jawaban benar sebanyak 2 – 3. Mahasiswa akan mendapatkan nilai 2 apabila mahasiswa mendapatkan jawaban benar  sebanyak  4  –  6  dan  akan  mendapatkan  nilai  3  apabila mahasiswa mendapatkan jawaban benar sebanyak 4 – 8.
Untuk uji coba klasifikasi dengan KNN maka ditentukan 2 skenario  berbeda  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  di  mana
16
skenario pertama menggunakan nilai k =3 dan skenario kedua menggunakan nilai k = 5.
Skenario  uji  coba  yang  diimplementasikan  pada  KNN kemudian  menghasilkan  nilai  akurasi, precision dan recall pada Tabel 3.
Percobaan  pada  KNN  menunjukkan  bahwa  ketepatan menggunakan  data  pelatihan  sebanyak  135  dan  nilai  K  =  3 menghasilkan  nilai accuracy 89,28%,  sedangkan  percobaan dengan data pelatihan sebanyak 135 dan K = 5 menghasilkan accuracy 88,09%. Nilai accuracy pada percobaan dengan nilai K = 3 lebih tinggi dibandingkan percobaan pada nilai K = 5. Dari  hasil  eksperimen,  hasil  penelitian  klasifikasi  yang diperoleh  oleh  KNN  sangat  bergantung  pada  nilai  K  yang ditentukan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  salah  satu  kelemahan metode  KNN  adalah  dalam  menentukan  nilai  k,  jika  nilai  k yang  digunakan  terlalu  kecil  maka  akan  banyak  noise  yang mengurangi tingkat akurasi dalam klasifikasi data, namun jika terlalu  besar.  Nilai  K  dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam batasan  nilai  yang  diambil  yang  secara  tidak  langsung  akan mempengaruhi  tingkat  akurasi.  Syarat  penggunaan  nilai  K tidak  ada  ketentuan  pasti  berapa  nilai  K  yang  tepat  untuk eksperimen. Namun, umumnya nilai K yang digunakan dalam KNN  menggunakan  angka  ganjil  untuk  menghindari redundansi perhitungan data. Faktor kedua yang mempengaruhi hasil akurasi klasifikasi dengan menggunakan KNN adalah jumlah data learning . Pada metode ini penentuan variasi data  learning yang  digunakan  sebagai  acuan perhitungan  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  hasil, semakin  seimbang data  learning yang  digunakan  maka  akan lebih baik hasil perhitungannya.
TABEL I R ANGE P ENILAIAN
Jawaban Benar Klasifikasi Nilai 0 – 1 0 2 - 3 1 4 - 6 2
7 – 8 3
TABEL II S KENARIO KNN Skenario Training 1 2 Nilai k 3 5 TABEL III H ASIL U JI C OBA
Gbr 4. Grafik Confusion Matrix Percobaan dengan Nilai K = 3
Gbr 5. Grafik Confusion Matrix Percobaan dengan Nilai K = 5

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengambilan  dan  analisis  data  dari penelitian ini dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma KNN dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  penilaian  dengan menggunakan nilai K sebagai parameter perhitungan. Jumlah data leraning yang digunakan pada perhitungan menggunakan KNN  dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi  yang  dihasilkan. Semakin  banyak  jumlah  data  yang  digunakan  maka  semakin tinggi nilai akurasi yang dihasilkan, begitu juga sebaliknya.

## REFERENSI
[1]   Iing, "Ujian OSCE Reguler Berorientasi Ergonomi Meningkatkan Kinerja Penguji  di  Fakultas  Kegokteran  Universitas  Islam  Al-Azhar  Mataram," Magister  Ergonomi-Fisiologi  Kerja,  Program  Pascasarjana  Universitas Udayana.
[2]   N. Mertasari, "Evaluasi Berbantuan Komputer," Jurnal Pendidikan dan Pengajaran  Universitas  Pendidikan  Ganesha, vol.  No.9,  pp.  72-78,  9 April 2010.
[3]   M. Shouman, T. Turner and R. Stocker, "Applying k-Nearest Neighbor in Diagnosing  Heart  Disease  Patients," International  Journal  of Information and Education Technology, Vol.2, No.3.
[4]   O.  Widiarsana,  N.  W.  Putra  and  Budiyasa,  "Data  Mining:  Metode Classification K-Nearest Neighbor," Program Studi Teknologi Informasi Universitas Udayana.
83.63% 100.00% 88.40% 83.63%
82.14% 89.28% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 105 135 Pro sen ta se Jumlah Data Training precision recall accuracy 83.63%
90.10%
88.40% 90.10%
82.14%
88.09% 78% 80% 82% 84% 86% 88% 90% 92% 105 135 Pro sen ta se Jumlah Data Training precision recall
accuracy Data Training Data Uji Skenario Confusion Matrix Precision Recall Accuracy 105 84 K = 3 83,63% 88,4% 82,14% 135 84 K = 3 100% 83,63%  89,28% 105 84 K = 5 83,63% 88,4% 82,14% 135 84 K = 5 90,1% 90,1% 88,09%

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
[5]   E.  P.  Riyan,  "Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  dan  k- Nearest Neighbor pada Analisis Data Status Kerja di Kabupaten Demak Tahun 2012," Jurnal Gaussian, Vol. 3, no.4, pp. 831-838.
[6]   Kusrini and T. L. Emha, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2009.
[7]   J.  Riany,  M.  Fajar  and  M.P.  Lukman,  "Penerapan  Deep  Sentiment Analysis  pada  Angket  Penilaian  Terbuka  Menggunakan  K-Nearest Neighbor," Jurnal Sisfo, 2016.
[8]   A.  Ridok,  "Pembuatan  Judul  Otomatis  Dokumen  Berita  Berbahasa Indonesia    Menggunakan  Metode  k-NN.," Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi, 2012.