## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Penentuan Jurusan Siswa
M Daffa Alkhussayid * , Ferdiansyah
Fakultas ilmu komputer, Program Studi Tehnik Informatika, Universitas Binadarma, Palembang, Indonesia Email: 1,* daffaalkhussayid29@gmail.com, 2 ferdi@binadarma.ac.id, Email Penulis Korespondensi: daffaalkhussayid29@gmail.com Submitted: 28/08/2022 ; Accepted: 26/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak –SMA Negeri 8 Palembang memiliki dua jurusan yakni IPA dan IPS. Penentuan jurusan dilakukan saat di  kelas X untuk  menentukan  penjurusan  siswa  tersebut.  Penelitian  ini  dilakukan  dikarenakan  guru  mengalami  kesulitan  dalam menentukan peminatan jurusan siswa di SMA Negeri 8 Palembang yang memiliki peminatan penjurusan ada dua yakni IPA dan IPS yang ditujukan kepada siswa SMA kelas 10 dalam menentukan jurusan selanjutnya. Pada kasus penelitian, peneliti menggunakan  klasifikasi  dengan  algoritma k-nearest  neighbors ,  dan  metode  pengukuran  jarak euclidean  distance untuk memprediksi siswa-siswi dalam menentukan jurusan yang akan diambil oleh siswa. Sumber data penelitian ini berupa nilai raport di siswa kelas X SMA Negeri 8 Palembang, dan data penelitian ini ada 335 data siswa kelas X SMA Negeri 8 Palembang. Pengumpulan  data  yang  diambil dari nilai  raport  mata pelajaran kelas  X,  ialah  matematika,  fisika,  biologi,  bahasa  inggris, bahasa  indonesia,  sejarah,  geografi,  ekonomi,  dan  nilai  psikotes.  Dalam  menentukan  penjurusan  siswa  IPA  dan  IPS mendapatkan  nilai  rata-rata  seluruh  mata  pelajaran  dan  nilai  psikotes  yang  dihasilkan  oleh  siswa  tersebut  untuk  masuk  ke jurusan IPA dengan nilai rata-rata 80, nilai matematika 78, fisika 78, biologi 78, dan psikotes 80. Apabila siswa mendapat nilai rata-rata dibawah 80, maka akan di prediksi masuk IPS, untuk masuk ke dalam jurusan IPS dengan minimal nilai mata pelajaran geografi 70, ekonomi 70, sejarah 70, dan nilai psikotes 70. Hasil yang didapat dalam penelitian ini menggunakan metode K- Nearest Neighbors berdasarkan data training yang didapatkan dari data 335 data siswa, 101 diklasifikasikan kelas IPS sesuai prediksi, 10 data diprediksi IPS, tetapi data dinyatakan  IPA, 2 data prediksi IPA dan, 222 data sesuai diprediksi IPA, dan untuk akurasi nya mendapatkan 96% dan hasil dari pengamatan menggunakan Website menggunakan K-NN menunjukan data yang sama hasil yang di dapatkan melalui akurasi sebesar 96%.
Kata Kunci: SMA Negeri 8 Palembang; K-Nearest Neighbors; Prediksi Penjurusan; Machine Learning
Abstract– SMA Negeri 8 Palembang has two majors, namely science and social studies. Determination of majors is done when in class X to determine the majors of the student. This research was conducted because the teacher had difficulty in determining the majors at SMA Negeri 8 Palembang. In the research case, the researcher uses the classification with the k-Nearest Neighbors algorithm, and the Euclidean distance measurement method to predict the students in determining the majors that will be taken by  students.  The  source  of  the  data  for  this  research  is  the  report  card  scores  for  the  X  grade  students  of  SMA  Negeri  8 Palembang, and the data for this research are 335 data on the grade X students of SMA Negeri 8 Palembang. The data collection was taken from the grade X class report cards, namely mathematics, physics, biology, English, Indonesian, history, geography, economics, and psychological test scores. In determining the majors, students in science and social studies get the average score  of  all  subjects  and  the  psychological  test  scores produced  by  these students  to  enter  the  science  department  with  an average score of 80, math score 78, physics 78, biology 78, and psychological test 80. If students get an average score below 80, it will be predicted to enter social studies, to enter the social studies department with a minimum score of 70 geography subjects, 70 economics, 70 history, and 70 psychological test scores. The results obtained in this study used the K method.  - Nearest  Neighbors  based  on  training  data  obtained  from  335  student  data,  101  classified  social  studies  class  according  to predictions, 10 data predicted social studies, but data declared natural science, 2 science prediction data and, 222 data according to natural science predictions, and the accuracy got 96% and the results of observations using the Website using K-NN show the same data results obtained through an accuracy of 96%.
Keywords : SMA Negeri 8 Palembang; K-Nearest Neighbors; Major Prediction; Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  menengah  atas  (disingkat  SMA)  merupakan  jenjang  pendidik  menengah  pada  pendidik  formal  di indonesia setelah lulus sekolah menengah pertama (disingkat SMP). Dimana sekolah menengah atas memiliki dua jurusan  yaitu  ipa  dan  ips.  Penjurusan  siswa  yang  dilakukan  pada  sekolah  menengah  atas  sesuai  minat  yang dilakukan  sejak  peserta  didik  mendaftar  SMA  memiliki  tujuan  untuk  memberikan  kesempatan  kepada  siswa mengembangkan  kompetensi  sikap,  kompetensi  keterampilan  siswa  sesuai  minat,  bakat,  dan  kemampuan akademik dalam pelajaran keilmuan. Penentuan jurusan akan berdampak pada jenjang akademik berikutnya akan mempengaruhi  bidang  ilmu  atau  studi  bagi  siswa-siswi  yang  akan  melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  tinggi nantinya sehingga penjurusan yang tidak tepat bisa merugikan siswa pada masa depannya nanti[1].
Penempatan siswa sesuai dengan Menggunakan kapasitas kemampuannya atau sering disebut penjurusan peserta didik siswa baru di sekolah menengah ditentukan kemampuan akademik. Karena karakteristik suatu ilmu menuntut  karakteristik yang sama dari  mempelajarinya. Peserta didik siswa baru yang telah mempelajari  suatu ilmu  yang  sesuai  dengan  ciri  karakteristik  kepribadiannya  akan  merasa  senang.  Pada  waktu  ini  masih  banyak peserta didik siswa baru sekolah menengah atas (SMA) yang masih ragu dalam memilih jurusan apa yang sesuai dengan  kemampuan  mereka  masing-masing  serta  pihak  sekolah  masih  melakukan  proses  penjurusan  secara manual  dan  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama.  Masalah  ini  sangat  penting  karena  berpengaruh  pada  saat
peserta didik siswa baru memilih jurusan tersebut, oleh karena itu untuk mendapatkan keputusan yang tepat, SMA Negeri  8  Palembang  untuk  menentukan  jurusan  siswa  sesuai  dengan  nilai,  kecerdasan/iq, Matematika , Fisika, Biologi, kepribadian dan kemampuan yang dimiliki peserta didik siswa baru [2]
Apabila peserta didik siswa baru mengalami kesalahan dalam penjurusan kemungkinan yang akan terjadi rendahnya prestasi siswa atau dapat mengakibatkan terjadinya ketidakcocokan pada penjurusan. Permasalah yang ada  di  SMA  Negeri  8  Palembang  ialah  pada  proses  yang  dilakukan  dalam  penentuan  jurusan  masih  dilakukan dengan menggunakan microsoft excel dalam menghitung nilai-nilai siswa dalam menentukan jurusan. Cara ini bisa saja  meleset  dan  tidak  cocok  dengan  minat  siswa  dalam  jurusan  yang  didapatkan  menggunkan  hasil microsoft excel secara manual, maka dari itu penulis berniat membangun sebuah sistem yang dapat membantu guru untuk menghitung  nilai  –  nilai  para  siswa  berdasarkan  ketentuan  sekolah.  Pada  kasus  ini  peneliti  akan  memakai klasifikasi dengan algoritma k-nearest neighbors, dan metode pengukuran jarak yang digunakan pada penulisan, penelitian ini menggunakan metode pengukuran jarak euclidean distance, untuk memprediksi siswa-siswi dalam menentukan jurusan yang akan diambil[3]. Diharapkan algoritma k-nearest neighbors dengan metode pengukuran jarak euclidean distance ini dapat  menghasilkan tingkat akurasi  yang baik  dalam pengimplementasiannya pada data mining untuk menentukan jurusan siswa-siswi sma negeri 8 palembang[4] .
Terdapat  penelitian  yang  relevan  pada  penelitian  ini,  ialah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Habibi  dan Santika  (2020),  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbors dalam Menentukan  Jurusan  Menggunakan  Metode Euclidean  Distance Berbasis  Web  Pada  SMP  Setia  Gama”, permasalahan  yang  ada  pada  peneliti  ini  sebelumnya  ialah  pada  siswa  SMP  Setia  Gama  bingung  akan  perihal jurusan  yang  harus  mereka  ambil  dan  guru  yang  menangani  pemilihan  jurusan  masih  manual  melakukan penilaiannya.  Perbedaan  pada  penelitian  ini  dengan  peneliti  sebelumnya  ialah  pada  objek  penelitian  yang dilakukan peneliti sebelumnya siswa/i SMP Setia Gama. Persamaan pada peneliti ini dengan sebelumnya ialah menggunakan metode pengukuran jarak terdekat Euclidean Distance dan mengimplementasi pada algoritma K- Nearst Neighbors dengan Hasil yang didapatkan melalui klasifikasi prediksi berdasarkan nilai acuracy, recall , dan precision untuk mengetahui algoritma, 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.
Berdasarkan uraian diatas, maka peneliti tertarik mengambil permasalahan tersebut sebagai Penelitian ini penulis yang berjudul, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors pada Penentuan Jurusan Siswa SMA Negeri 8 Palembang”. Pada kasus penelitian, peneliti menggunakan klasifikasi dengan algoritma k-nearest neighbors , dan metode pengukuran jarak euclidean distance untuk memprediksi siswa-siswi dalam menentukan jurusan yang akan diambil oleh siswa.  Diharapkan sistem  penelitian  yang dibangun menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  metode  pengukuran  jarak  Euclidean  Distance  ini  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam membantu memprediksi penjurusan siswa/i SMA Negeri 8 Palembang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian pada penentuan Jurusan SMA Negeri 8 Palembang menggunakan metode K-Nearest Neighbors terdiri dari 6 tahapan yaitu pengumpulan data, pemodelan, Evaluasi, Rancangan Use Case , pembuatan aplikasi, pengujian. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti yang didapatkan di  sekolah SMA Negeri  8 Palembang, data yang didapatkan berupa data berbentuk Excel . Setelah mendapatkan data tersebut peneliti akan memasukkan  data  ke  dalam  Rapidminer  untuk menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors untuk  di  masukkan nilai K, setelah itu peneliti akan menentukan penentuan label, maka setelah menentukan penentuan label peneliti akan  Evaluasi  data  untuk  mendapatkan  akurasi Confusion  Matrix. Maka  dari  itu  setelah  mendatkan  akurasi confusion matrix , peneliti akan membuat sebuah pemodelan dari hasil rapidminer ke website . Setelah mendapatkan model yang telah sesuai, untuk tahapan selanjutnya peracangan aplikasi dimana model akan diimplementasikan. Perancangan Use Case dimana proses jalannya sistem untuk user . Pada pembuatan aplikasi, peneliti menggunakan bahasa pemograman PHP dan MYSQL dengan framework Codeigniter . Selanjutya tahap pengujian dimana peneliti akan menguji data untuk mendapatkan hasil yang akurat.

## 2.2 K- Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors merupakan sebuah metode untuk klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya terdekat[5]. Tujuan dari  Algoritma K-NN untuk  mengklasifikasi  objek baru berdasarkan atribut, dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori K-Nearest Neighbors [6]. Algoritma K-NN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai  nilai prediksi dari sampel uji yang baru.  Jarak  yang  digunakan  adalahh  jarak Euclidian  Distance [7] .  Euclidean  Distance didefinisikan    sebagai berikut;
𝑑 = (∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Penjelasan :
d = Jarak Euclideant yang akan dicari
x i = Nilai citra acuan yang telah disimpan di dalam database y i
= Nilai citra uji
n
= Jumlah data citra yang ada di dalam database Berikut ini merupakan Flowchart Algoritma K- Nearest Neighbors dimana peneliti akan mengelola data[8] [9] Tahapan peneliti menggunakan data dapat dilihat gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-NN
Keterangan : 1. Menginput data
2. Masukkan nilai k
3. Menghitung jarak Euclidean
4. Setelah mendapatkan jarak Euclidean maka urutkan perhitungan nilai K jarak yang terdekat
5. Maka hasil yang menentukan jurusan dari pendekatan nilai K

## 2.3 Euclidian Distance
Metode K-Nearest  Neighbors akan  dilakukan  perhitungan  kuadrat  jarak Euclidean ( Queryinstance )  masing- masing objek terdapat pada data sampel yang diberikan dalam perhitungan jarak dan ada beberapa rumus jarak contohnya  seperti Euclidean  Distance. Karena  secara  untuk  mendefinisikan  jarak  antara  objek  x  dan  y,  maka digunakan rumus jarak Euclidean Distance seperti dibawah ini [2]. 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (X 𝑛 𝑖=1 i – Y i ) 2 (2)
Penjelasan : X i = Sampel data
Y i = Data uji dan data testing
d(x,y) = Jarak n = Dimensi data
2.4 Klasifikasi
Klasifikasi yaitu sebuah sistem yang melakukan proses menentukan target data input dengan benar, tetapi tidak mungkin  bahwa  kinerja  suatu  sistem  tidak  bisa  seratus  persen.  Seluruh  algoritma  klasifikasi  membuat  model dengan tingkat akurasi tinggi, umumnya model ini digunakan untuk memprediksi data latih dengan benar. Pada proses penemuan model yang menggambarkan dan membedakan kelas data untuk tujuan memprediksi kelas dari objek penjurusan kelas tidak diketahui [10]. Proses klasifikasi didasari oleh 3 komponen;
1. Kelas,  variabel  yang  berupa  kategorikal  yang  mempresentasikan  atau  (label)  yang  terdapat  pada  objek contohnya IPA dan IPS.
2. Predictor ,  variabel  yang  dipresentasikan  oleh  karakteristik  (atribut)  data  contohnya  biologi,  fisika, matematika, bahasa indonesia, bahasa inggris.
3. Data training satu set data yang berisi nilai yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan prediksi.

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi dengan cara mengamati dan menganalisa hasil dari algortima yang digunakan untuk memastikan bahwa pengujian benar. Pengujian dilakukan mengukur ke akrutan hasil, tujuan evaluasi untuk mengetahui mana yang terbaik dari hasil uji. Akurasi didefinisikan tingkat kedekatan antara prediksi dan nilai aktual, pengukuran akurasi terhadap model menggunakan Confusion Matrix[4] . Berikut ini tabel Confusion Matrix dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Classification Group + - + True Positives False Negatives - False Positives True Negatives
Perhitungan akurasi,persisi,recall Confusion matrix [11] ;
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (3) Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)
Keterangan:
- Akurasi Merupakan proporsi jumlah prediksi yang benar.
- Presisi adalah proporsi kasus hasil positif yang benar.
- TP(True Positive) adalah jumlah record positif diklasifikasikan sebagai positif oleh classifier .
- TN( True Negative ) adalah jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh classifier .
- FP( False positive) adalah jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai positif oleh clasiffier .
- FN( False Negative) adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh classifier .

## 2.6 Metodelogi Penelitian
a. Pengumpulan Data
Data-data dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku, jurnal, ataupun referensi lain yang berkaitan dengan penelitian yang dibahas. Studi pustaka pada penelitian ini yaitu mencari referensi  dari e-book serta jurnal  yang berkaitan dengan judul penelitian.
b. Dataset
Dataset merupakan pengumpulan data-data dengan cara melihat dari nilai mata pelajaran kelas x yaitu matematika, fisika,  biologi,  bahasa  inggris,  bahasa  indonesia,  sejarah,  geografi,  ekonomi,  dan  nilai  psikotes.  Maka  untuk menentukan penjurusan IPA dan IPS melihat dari nilai rata- rata seluruh mata pelajaran dan nilai psikotes. Maka dari  nilai  raport  kelas  xi  itu  tidak  dipakai,  karena  kelas  xi  telah  masuk  ke  penjurusan,  karena  menentukan penjurusan itu dari kelas x. Dan untuk sumber dataset nya dari SMA Negeri 8 Palembang, diambil pada tanggal 20 Februari 2022 dengan persetujuan Sekolah SMA Negeri 8 Palembang. Dan untuk data nya primer yang telah diambil oleh peneliti secara langsung sehingga data yang didapatkan berupa data mentah.

## 2.7 Fase Penelitian
Fase penelitian ini merupakan dimana konsep alur yang akan dilakukan penelitian tersebut, hal ini dilakukan penelitian tersebut akan mudah di pahami. Adapun kerangka pemikiran dapat dilihat di gambar 3.
Gambar 3. Kerangka Pemikiran
Keterangan: 1. Identifikasi Masalah Sebuah penelitian harus didasarkan pada masalah yang akan dipecahkan, pada tahap ini masalah di identifikasi dan  kemudian  dicari  solusi  yang  dapat  menyelesaikannya.  Inilah  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  dalam memecahkan masalah tersebut:
a. Menyediakan data yang bisa diolah untuk memprediksi.
b. Menentukan model dan mendapatkan hasil dari hasil tersebut.
c. Mengimplementasikan model tersebut ke dalam website.
2. Penentuan Metode penelitian
Sebuah penelitian memerlukan metode supaya penelitian tersebut cocok dan searah sehingga bisa menghasilkan suatu manfaat. Metode yang digunakan dalam dalam penelitian ini adalah studi pustaka dan observasi, dimana:
a. Studi pustaka, mengumpulkan data-data dengan cara membaca buku, jurnal penelitian, artikel dan lainnya yang berhubungan dengan penerapan algoritma k-nearest neighbors pada penentuan jurusan SMA Negeri 8 Palembang.
b. Observasi,  pengumpulan  data  dengan  cara  mengamati  langsung  objek  penelitian  secara  langsung  untuk mengumpulkan data.
3. Perhitungan tingkat akurasi
Pada  tahapan  ini  model  yang  sudah  dibangun  ditentukan  kemudian  diuji  evaluasi  ( Confusion  Matrix )  dengan menggunakan algoritma K-NN, yang nantinya untuk menentukan jurusan di SMA Negeri 8 Palembang. 4. Perancangan sistem website Saat  membuat  sebuah website ,  penulis  menggunakan  pemograman PHP dan MYSQL sebagai  pengelolaan manajemen data di aplikasi web yang dibuat

## 2.8 Kerangka Pemikiran
Kerangka  penelitian  ini  untuk  menggambarkan  secara  umum,  proses  penelitian  yang  akan  dilalui  untuk menyelesaikan penelitian. Pada proses kerangka penelitian dapat dilihat pada gambar 4 [12]

## Gambar 4. Kerangka Penelitian
Keterangan :
1. Awal penelitian dimulai dari tahapan pertama yaitu pengumpulan data dari SMA Negeri 8 Palembang.
2. Data nilai raport siswa tersebut kemudian di analisis untuk didapatkan data yang unik. Data yang telah diambil dari penelitian dalam bentuk excel . Proses seleksi data dengan cara mengelompokkan data yang berupa angka menjadi cukup dan tidak cukup.
3. Untuk klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbors tersebut dengan cara membagi dua data yaitu training dan testing , Training yang akan digunakan data untuk latih, dan testing yang akan digunakan data sebagai uji data.
4. Selanjutnya data tersebut akan di klasifikasi dengan melakukan akurasi Confusion Matrix.
5. Melakukan pengecekan terhadap setiap nilai atribut dan model yang sudah dibangun. Lalu melakukan evaluasi menggunakan Confusion matrix dengan cara mengamati dan menganalisa hasil dari algoritma yang digunakan untuk memastikan bahwa hasil pengujian benar dan sesuai hasil pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Penyelesaian Algoritma K-Nearest Neighbors
Pada tahap awal data tersebut akan dimasukkan kedalam rapidminer untuk melakukan penentuan label kelas,maka setelah melakukan penentuan label  kelas data tersebut  akan di  kalsifikasikan K-Nearest  Neighbors, selanjutnya data akan dibagai menjadi 2 yaitu testing dan training. Setelah data dibagi menjadi dua maka data tersebut akan dimasukkan kedalam metode K-Nearest Neighbors untuk memasukkan nilai K. Maka setelah memasukkan nilai K akan tampil hasil hitungan akurasi Confusion Matrix .
3.2 Pengumpulan Data
Penulis  mendapatkan  data  dari  sekolah  SMA  Negeri  8  Palembang,  data  nilai  raport  kelas  X.  Dalam  penelitian tersebut,  penulis mendapatkan  data  dalam  bentuk  excel  dengan  total  335  data. Pengumpulan  data dapat  dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Data Nilai Raport

## 3.2.1 Kriteria Data Nilai
pengumpulan data-data dengan cara melihat dari nilai  mata pelajaran kelas X yaitu matematika, fisika, biologi, bahasa  inggris,  bahasa  indonesia,  sejarah,  geografi,  ekonomi,  dan  nilai  psikotes.  Maka  untuk  menentukan penjurusan  IPA  dan  IPS  melihat  dari  nilai  rata-  rata  seluruh  mata  pelajaran  dan  nilai  psikotes.  Maka  dari  nilai raport kelas XI itu tidak dipakai, karena kelas XI telah masuk ke penjurusan, karena menentukan penjurusan itu dari kelas X. Dalam Menentukan Jurusan SMA Negeri 8 Palembang, untuk masuk ke dalam jurusan IPA dengan nilai rata-rata 80 dan untuk nilai matematika 78, fisika 78, biologi 78 dan psikotes 80. Namun jika nilai rata-rata dibawah 80 maka akan di prediksi masuk IPS. Dan untuk masuk ke dalam jurusan IPS dengan minimal geografi 70, ekonomi 70, Sejarah 70 dan nilai psikotes 70.

## 3.3 Pengujian Data Menggunakan Rapidminer
Dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors , memakai klasifikasi yang akan menghasilkan nilai akurasi yang telah kita tentukan dengan nilai k pada saat pengolahan klasifikasi data.[13]
1. Pada  tahap  awal  data  akan  di  masukkan  ke  dalam  rapidminer  untuk  melakukan  penentuan  label  kelas , Penentuan label kelas dapat dilihat pada gambar 5.
2. Setelah data melakukan penentuan label kelas, maka data tersebut akan di klasifikasi model K-Nearest Neighbors, klasifikasi model K-Nearest Neighbors dapat dilihat pada gambar 6.
Matematika Biologi Fisika Bahasa Indonesia Bahasa inggris Geografi Sejarah Ekonomi psikotes Rata- rata Kelas 67 82 68 82 80 78 78 70 80 74 IPS 67 82 73 78 75
77 79 72 80 76 IPS 67 80 69 77 77
77 78 78 80 74 IPS 67 67 78 79 66 67 77 78 65 77 77 81 82 78 70 76 80 85 73 75 IPS IPS
Gambar 6. Klasifikasi Model K-Nearest Neighbors
3. Selanjutnya data tersebut akan di bagi dua data yaitu testing dan training , Pembagian data dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Pembagian Data Training dan Testing
4. Ketika data tersebut telah dibagi menjadi dua data, maka data tersebut akan di masukan ke dalam metode K- Nearest Neighbors untuk memasukkan nilai K untuk mendapatkan hasil hitungan Akurasi, menentukan nilai k dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Menentukan Nilai K untuk Mengklasifikasi Data
5. Tahap  akhir,  sesudah  memasukkan  nilai  K  maka  akan  tampil  hasil  hitungan  akurasi Confusion  Matrix Rapidminer, Hasil perhitungan akrasi Confusion Matrix dapat dilihat pada gambar 9. [14]
Gambar 9. Hasil Hitungan Akurasi Rapidminer

## 3.4 Confusion Matrix
Dengan  Hasil  metode K-Nearest  Neighbors berdasarkan  data  training,  dari  data  335  data  siswa,  101 diklasifikasikan kelas IPS sesuai prediksi, 10 data diprediksi IPS tetapi ternyata IPA, 2 data prediksi IPA dan, 222 data sesuai diprediksi IPA, dan untuk akurasi nya mendapatkan 96%, dari hasil perhitungsn metode K-NN yang telah mendapatkan hasil akurasi sebesar 96% dapat dilihat tabel 3.[15].
Tabel 3. Confusion Matrix
Classification  Klasifikasi IPS IPA IPS 101 10 IPA 2 222
Accuracy = 101 + 222
101 + 222 + 10 + 2 × 100 = 96%
Gambar 10. Hasil Confusion Matrix

## 3.5 Kondisi Situasional
Dalam kondisi  situasi  siswa memilih  jurusan IPA, tetapi  nilai  mata pelajaran  (Matematika kecil, Biologi kecil, Fisika kecil), tetapi nilai siswa (Geografi besar, Sejarah besar, Ekonomi besar) Maka siswa tersebut akan diprediksi kejurusan IPS. Dan untuk siswa memilih jurusan IPS tetapi nilai pelajaran (Matematika besar, Biologi besar, Fisika besar), dan siswa tersebut akan diprediksi masuk kejurusan IPA. Siswa dalam kondisi situasi dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Nilai Siswa dalam Kondisi Situasi
Setelah  melakukan  membuat  sebuah  model  dari  rapidminer  itu  kemudian  peneliti  membuat  aplikasi  itu untuk mengimplementasikan model tersebut.

## 3.6 Rancangan Use Case
User (pengguna) menjelaskan mengenai proses jalannya sistem untuk user , tahap awal user akan login terlebih dahulu.  Setelah  login user akan  di  bawa  ke  tampilan Dashboard ,  lalu user akan  memilih  input  data  dan memasukkan  data,  maka  setelah  data  dimasukkan  , user akan  dipilih  otomatis  jurusan  dengan  menggunakan metode K- Nearest Neigbor s jarak dekat[16] Use Case dimana user akan menegenai proses jalannya suatu sistem yang dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 . Use Case

## 3.7 Pembuatan Aplikasi
Dalam pembuatan aplikasi, peneliti menggunakan bahasa pemograman PHP dengan framework Codelgniter , lalu menggunakan mysql untuk  menyimpan  data[17].  Digunakan  seagai  interface  untuk user melakukan  penentuan jurusan dalam hal ini hamper serupa dengan system pakar berbasis web tetapi menggunakan algoritma machine learning
3.8 Tampilan K-Nearest Neighbors
Proses pengumpulan data yang dilakukan pengambilan data siswa SMA Negeri 8 palembang dengan data sebanyak 350 dalam bentuk Excel , selain itu data tersebut akan diklasifikasi KNN ( K-Nearest Neighbors ) yang dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Klasifikasi K-Nearest Neighbors
Setelah data di klasifikasi maka data tersebut akan di tentukan jarak Euclidian Distance , Codingan jarak Euclidean Distance dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Jarak Euclidien Distance
Dan  untuk  rumus  menentukan  jurusan  tersebut  nilai  matematika,  biologi,  fisika  dan  psikologi  ditambah maka akan menghasilkan nilai rata-rata. Codingan yang menghailkan nilai rata-rata pada penjurusan siswa dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Rumus menghasilkan nilai rata-rata
Apabila nilai rata-rata siswa 80 maka diprediksi IPA dan bisa untuk memasukki jurusan IPS Karena nilai rata-rata diatas 75, sedangkan nilai rata-rata siswa di  bawah 80,  maka  akan  diprediksi IPS untuk nilai  rata-rata. Pada gambar 16 menjelaskan dimana siswa akan ditentukan jurusan IPA dan IPS melalui dari nilai rata-rata dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors.

## 3.9 Tampian Website
a) Pada tahap awal User akan disuruh memasuki login pada di Website tersebut. Sebelum memasuki ke tampilan Dashboard, tampilan login dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. Tampilan Login
b) Setelah login user akan dibawa ke tampilan halaman Dashboard dimana ada banyak pilihan . Tampilan Dashboard dapat dilihat pada gambar 18.
Gambar 18. Tampilan Dashboard
c) Lalu  itu User dapat  menuju ke  halaman uji data  yang telah disediakan untuk  memasukkan data-data nilai. Gambar 19 menjelaskan dimana User akan memasukkan data nilai untuk memprediksi masuk penjurusan IPA Dan IPS.
Gambar 19 . Tampilan Uji Data
d) Setelah User mengisi data-data nilai tersebut maka akan ditentukan jurusan dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbors . Gambar 20 menjelaskan dimana user telah mengisi data nilai tersebut maka user akan di prediksi masuk ke penjurusan IPA Dan IPS dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors .
Gambar 20. Hasil Pemilihan Jurusan
e) Dari hasil pengamatan menggunakan Website , dengan menggunakan K-NN telah mendapatkan akurasi sebesar 96% , Hasil akurasi menggunakan metode K-Nearest Neighbors dapat dilihat pada gambar  21.
Gambar 21. Hasil Akurasi Menggunakan Website
f) Dari hasil kondisi situasi nilai siswa matematika 81, fisika 80, biologi 79 dan nilai psikotes 85 maka siswa tersebut akan masuk ke jurusan IPA. Dari hasil klasifikasi nya siswa bisa masuk ke jurusan IPS. Sedangkan Untuk hasil kondisi situasi nilai siswa matematika 70, fisika 78, biologi 60 dan nilai psikotes 71 maka siswa tersebut akan masuk ke jurusan IPS. Dari hasil klasifikasi nya siswa tidak bisa masuk ke jurusan IPS. Hasil Menentukan jurusan siswa dalam nilai kondisi dapat dilihat pada gambar 22 dan gambar 23.
Gambar 22 . Hasil Kondisi Situasi
Gambar 23. Hasil Kondisi Situasi

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian terkait implementasi  metode K-Nearest  Neighbors pada penentuan jurusan SMA Negeri  8 Palembang dapat disimpulkan metode K-Nearest Neighbors berdasarkan data training yang didapatkan dari data 335 data siswa, 101 diklasifikasikan kelas IPS sesuai prediksi, 10 data diprediksi IPS, tetapi data dinyatakan  IPA, 2  data  prediksi  IPA  dan,  222  data  sesuai  diprediksi  IPA,  dan  untuk  akurasi  nya  mendapatkan  96%  dari  hasil rapidminer, sedangkan hasil dari pengamatan menggunakan Website menggunakan K-NN menunjukan data yang sama  memperoleh  hasil  melalui  akurasi  sebesar  96%,  maka  penelitian  ini  dapat  digunakan  dalam  menentukan jurusan  siswa/i  SMA  dengan  akurat  memilih  IPA  dan  IPS  sesuai  dengan  nilai  rata-rata  yang  didapatkan  oleh siswa/i  tersebut.  Untuk  penelitian  kedepan  disarankan  mencoba  algoritma  machine  learning  yang  lain  dengan tuning  ataupun  menambahkan  hyperparameter  agar  hasil  lebih  akurat,  dikarenakan  peneliti  hanya  mencoba berdasarkan rujukan referensi sebelumnya dan model machine learning yang sudah ada.

## REFERENCES
[1]  J. G. S. Km, “PENENTUAN JURUSAN SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR CLASSIFIER PADA SMAN 2 SINGINGI,” vol. 3, no. 1, p. 8, 2020.
[2]  A. Sulistiyo, “Penentuan Jurusan Sekolah  Menengah Atas Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Classifier Pada SMAN 16 Semarang,” p. 5.
[3]  M. R. F. Risky Adit Pratama, Analisis Big Data Sentimen Konsumen UMKM Sektor Kuliner Menggunakan Multi-Label K-Nearest Neighbor . 2021.
[4]  S. T. R. Mustakim2, Perbandingan Teknik Pembagian Data untuk Klasifikasi Sarana Akses Air pada Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier . 2020.
[5]  P. Semmau, “PROSIDING SEMMAU 2017,” p. 15, 2017.
[6]  M. Zunaidi and A. H. Nasyuha, “Analisis K-Nearest Neighbour Dalam Mendiagnosa Grandemultipara,” vol. 3, p. 5, 2022.
[7]  C. Rahayuningtyas and D. S. Winarso, “Implementasi Algoritma k-Nearest Neighbor untuk Penjurusan Siswa SMA,” CAHAYAtech , vol. 6, no. 2, p. 50, May 2019, doi: 10.47047/ct.v6i2.10.
[8]  A. M. Habibi, R. R. Santika, J. R. Ciledug, P. Utara, and K. Lama, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama,” vol. 3, no. 4, p. 8, 2020.
[9]  Y. Kustiyahningsih and N. Syafa’ah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN PADA SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE KNN DAN SMART,” p. 10.
[10]  K.  U.  Syaliman  bin  Lukman  and  A.  Labellapansa,  “Analisa  Nilai  Lamda  Model  Jarak  Minkowsky  Untuk  Penentuan Jurusan SMA (Studi Kasus di SMA Negeri 2 Tualang),” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, Aug. 2015, doi: 10.28932/jutisi.v1i2.377.
[11]  R. K. Dinata, F. Fajriana, Z. Zulfa, and N. Hasdyna, “Klasifikasi Sekolah Menengah Pertama/Sederajat Wilayah Bireuen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors Berbasis Web,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p. 33, Jan. 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.14962.
[12]  A.  Y.  Kencana  and  S.  Astuti,  “METODE  KLASIFIKASI  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA,” vol. 15, no. 3, p. 6.
[13]  F.  C.  Anggoro,  “PENERAPAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOUR  UNTUK  MENGANALISIS  INVESTASI BUDIDAYA LOBSTER AIR TAWAR BERBASIS WEB,” vol. 3, no. 1, p. 6, 2019.
[14]  A. R. Kadafi, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Penjurusan Siswa SMA,” J. ELTIKOM , vol. 2, no. 2, pp. 67– 77, Dec. 2018, doi: 10.31961/eltikom.v2i2.86.
[15]  A. Rahmawati and B. Hananto, “PREDIKSI PENENTUAN PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN ALGORITMA K- NN PADA PELAJAR SMAN 6 KOTA DEPOK JURUSAN IPA,” p. 6, 2018.
[16]  U. Ramadhani and S. A. Putri, “Pemodelan Modified K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Jurusan Siswa Di SMAN 6 Pekanbaru,” p. 7, 2021.
[17]  I. Darmajaya, “Proseding Seminar Bisnis & Teknologi ISSN : 2407-6171,” p. 14, 2014.