DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i2.382

## PEMILIHAN SEKOLAH TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN TAXONOMIC MATCHER
Arial 11
Bidari Ayu Lestari 1) ; Muhammad Hasbi 2) ; Teguh Susyanto 3)
1, 3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) bidariayu92@gmail.com; 2) mhasbi@sinus.ac.id; 3) teguh@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
The  accuracy  of  choosing  the  right  school  is  what  every  prospective  student  and  parent wants.  But  in  making  the  decision  to  choose  the  right  school  is  not  easy  to  do,  because  many aspects  that  are  not  simple  must  be  taken  into  account.  Mistakes  in  making  decisions  for prospective  students  must risk  the  loss  of  opportunities.  Calculations  in  choosing  a  prospective student must be able to measure rationally the level of ability themselves with the quality of the school to be chosen. The quality of the school is determined based on the school's favorite level, the value of school accreditation, facilities owned, and achievements that have been achieved by the  destination  school.  The  purpose  of this  study  was  to  apply the  K-Nearest  Neighbors  (KNN) and Taxonomic Matcher methods to the creation of a system for selecting schools. The results of the  development  of  the  school  selection  application  have  been  running  in  accordance  with  its functions  and  the  results  of  the  user  acceptance  test  have  been  approved  because  it  has  a higher value than the answer agreed on the Likert scale which is 4.188571 on a scale of 1-5. Keywords: K-Nearest Neighbors (KNN), Taxonomic Matcher, Choosing a School

## I. PENDAHULUAN
Ketepatan  memilih  sekolah  yang  sesuai adalah hal yang diinginkan setiap calon siswa dan  orang  tua.  Namun  dalam  pengambilan keputusan  memilih  sekolah  yang  tepat tidaklah  mudah  dilakukan,  karena  banyaknya aspek-aspek  yang  tidak  sederhana  yang harus  diperhitungkan  [1].  Kesalahan  dalam mengambil  keputusan  calon  siswa  harus menanggung resiko hilangnya peluang.
Perhitungan dalam memilih sekolah calon siswa harus mampu mengukur secara rasional  kadar  kemampuan/prestasi  yang dimiliki  dengan  kualitas  sekolah  tujuan. Kualitas  sekolah  ditentukan  berdasarkan tingkatan  favorit  sekolah,  nilai  akreditasi sekolah,  fasilitas  yang  dimiliki,  dan  prestasi- prestasi yang pernah diraih sekolah tujuan.
Penelitian terkait dengan pemilihan sekolah  telah  diusulkan  dalam  paper  [1,  2,  3, 4,  5,  6].  Paper  [1,  2,  3,  4]  memanfaatkan metode algoritma Analytical Hierarchy Process  (AHP),  sedangkan  paper  penelitian [6] menggunakan metode Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dan  paper  [5]  menggunakan metode Naive Bayes.
Pada penelitian kali ini yang membedakan  dengan  usulan  penelitian  di atas  adalah  penggunaan  algoritma taxonomic matcher  [7].  Dengan  algoritma  ini  pemberian
nilai  variabel  (kriteria)  ditentukan  dengan model kelas-kelas yang tersusun hirarki.
Penelitian ini mengusulkan sebuah prototipe aplikasi perekomendasi untuk memilih  sekolah  terbaik  dengan  menerapkan algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN) dan Taxonomic Matcher .

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi atas suatu masalah atau untuk suatu peluang. Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) digunakan dalam pengambilan keputusan.
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  menggunakan  CBIS (Computer  Based Information  System) yang  fleksibel,  interaktif, dan  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen spesifik yang tidak teratur [8].
2.2 K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor    (KNN)  [9] adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  obyek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  obyek  tersebut.  Prinsip  kerja  dari K- Nearest  Neighbors (KNN)  adalah  mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  akan dievaluasi  dengan  K  tetangga  (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan.
Persamaan  (1)  menunjukkan rumus perhitungan  untuk  mencari  jarak  terdekat dengan  d  adalah  jarak  dan  p  adalah  dimensi data [9] :
................................. (1) Dimana 𝑥 1 merupakan:  sampel  data; 𝑥 2 merupakan:  data  uji; d adalah  besaran  jarak; p merupakan  dimensi data; dan i adalah variable data.
Contoh Perhitungan KNN:

## Tabel 1 Contoh Data KNN
Sebuah  pabrik  memproduksi  kertas tissue baru  yang  memiliki x1 =  3  dan  x2  =  7. digunakan  algoritma  KNN  untuk  melakukan prediksi  termasuk  klasifikasi  apakah  bagus atau jelek, kertas tissue yang baru ini.
Contoh perhitungan numerik 1.  Tentukan parameter K = jumlah banyaknya tetangga terdekat.
2.  Hitung  jarak  antara  data  baru  dan  semua data  yang  ada  di  data  training.  Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Perhitungan KNN
3.  Urutkan  jarak  tersebut  dan  tentukan tetangga mana yang terdekat berdasarkan jarak  minimum  ke-K.  Hasil  perangkingan ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Contoh Perangkingan KNN
4.  Tentukan  kategori  dari  tetangga  terdekat. Hasil  pengkategorian  tetangga  terdekat diperlihatkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Pengkategorian tetangga terdekat
5.  Gunakan kategori mayoritas yang sederhana  dari  tetangga  yang  terdekat tersebut  sebagai  nilai  prediksi  dari  data yang baru.
Terdapat  2  kategori  Bagus  dan  1  kategori Jelek,  karena  2>1  maka  dapat  simpulkan bahwa  kertas  tissue  baru  tadi  yang  memiliki X1=3  dan  X2=7  termasuk  dalam  kategori Bagus.

## 2.3 Taxonomic Matcher
Metode KNN mempunyai beberapa kekurangan yaitu: metode KNN perlu menunjukkan  parameter  K  (jumlah  tetangga terdekat),  tidak  jelas  perhitungan  jarak  mana yang  sebaiknya  digunakan  dan  atribut  mana yang  memberikan  hasil  yang  baik,  nilai komputasi metode KNN tinggi, karena beberapa  kekurangan  dari  metode  KNN diatas,  maka  perlu  adanya  metode  lain  yang membantu kinerja metode KNN.
Inti  dari  algoritma Taxonomic  matcher adalah menghitung nilai kemiripan antara dua kelas  c 1 dan  c 2 berdasarkan  jarak d c (c 1 ,c 2 ) antar keduanya [7].
Berikut adalah rumus Taxonomic Matcher yang  dinyatakan pada  persamaan (2), (3), (4) dan (5).
sim c (c 1 , c 2 ) = 1 - dc(c 1 , c 2 ) .......................... (2) d c (c 1 ,c 2 ) = d c (c 1 ,ccp) + d c (c 2 ,ccp) ................ (3) d c (c,ccp)=milestone(ccp) –milestone(c) ...... (4) milestone(n) = 1 2 𝑘 𝑙(𝑛) ...................................... (5)
Dimana Sim c merupakan  derajat  kesamaan class 1  dan class 2; d c adalah  besaran  jarak class 1  dan class 2; milestone(n) merupakan jarak class  parent dan class ; l(n) adalah depth/level class ; k adalah konstanta ( k >1). .

## III.  METODE PENELITIAN
Teknik penelitian diterapkan dalam paper ini  adalah  teknik  rancang  bangun  perangkat lunak  untuk  memfasilitasi  pemilihan  sekolah dengan teknik  pencarian multi kriteria  dengan menggunakan  kombinasi  algoritma  K-Nearest Neighbors  dan Taxonomicmatcher .  Adapun
tahapan  pengembangan  perangkat  lunak meliputi:
1.  Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilaksanakan  dengan menggunakan
teknik observasi, wawancara,  dan  studi  pustaka.  Adapun data digunakan dalam penelitian ini yaitu: (i).  Dalam  penelitian  ini  yang  dijadikan data  primer  meliputi  nama  sekolah, alamat  sekolah,  no  telepon  sekolah, status  sekolah,  jenis  sekolah,  jarak  atau wilayah,  fasilitas,  ekstra  kurikuler,  kondisi sekolah. (ii). Data sekunder dalam riset ini adalah  sekolah  yang  sesuai  dengan kriteria pencarian pengguna.
2.  Analisis Sistem
Analisis  sistem  adalah  penguraian  dari sistem  informasi  yang  utuh  kedalam bagian-bagain komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan
mengevaluasi
permasalahan- permasalahan  dan  hambatan-hambatan yang  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan dapat diusulkan perbaikan. Dan dapat memberikan makna
yang berguna dalam memecahkan
masalah-masalah penelitian. Analisa sistem yang digunakan meliputi pengkajian  terhadap  keseluruhan  sistem yang ada di bagian administrasi.
3.  Perancangan Sistem
Dalam  perancangan sistem  ini digunakan tool:
Diagram Alir Data, Entity Relationship  Data,  Desain  Input  dan Output. 4.  Implementasi Aplikasi perangkat lunak yang dikembangkan menggunakan aplikasi berbasis
web dengan
bahasa
pemrograman  PHP,  sedangkan  untuk mengimplementasikan  data  diterapkan sistem basis data MySQL.
5.  Pengujian
Untuk  menguji  keabsahan  aplikasi  yang dikembangkan  digunakan  dua  pengujian yaitu teknik blackbox dan validitas. Teknik blackbox  untuk  memastikan  kesesuaian secara fungisonal aplikasi yang dikembangkan dengan perancangan aplikasi.  Sedangkan  uji  validitas  untuk menguji  tingkat  valid  hasil  output  aplikasi dengan  fakta  nyata  dari  pandangan pengguna.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemilihan  Sekolah  Dengan  Metode
Taxonomic  Matcher dan K-Nearest Neighbors (KNN) .
Penyelesaian  kasus  dengan  pemodelan Taxonomic Matcher dan K-Nearest Neighbors (KNN) yaitu:
1).  Menentukan  jarak  kedekatan  antar  nilai kriteria.
Gambar 1. Taxonomic Matcher fasilitas
Berdasarkan pemetaan hirarki yang diilustrasikan pada Gambar 1, dimisalkan Lab Kimia  adalah c1 dan  Lab  IPA  adalah c2 . Perhitungan  jarak  antara c1 dan c2 adalah sebagai berikut:
milestone(n)= 1 2 𝑘 𝑙(𝑛) misal konstanta adalah 2
milestone(ccp)= 1 2 𝑘 𝑙(𝑛) milestone(ccp)= 1 2 2 1 = 1 2 2 = 1 4 = 0,25 milestone (c 1 )= 1 2 𝑘 𝑙(𝑛)
milestone (c 1 )= 1 2 2 2 = 1 2 4 = 1 8 = 0,125 milestone (c 2 )= 1 2 𝑘 𝑙(𝑛)
milestone(c 2 )= 1 2 2 1 = 1 2 2 = 1 4 =  0,25
d c (c 1 ,ccp)=milestone(ccp) –milestone(c) d c (c 1 ,ccp)= 0,25 – 0,125 = 0,125
d c (c 2 ,ccp)=milestone(ccp)-milestone(c) d c (c 2 ,ccp)= 0,25 – 0,25 = 0 Sim(c 1 ,c 2 )= 1 - dc(c 1 , c 2 ) Sim(c 1 ,c 2 )= 1 – (0,125 + 0)
Sim(c 1 ,c 2 )= 1 – 0,125 = 0,875
Dari  perhitungan  di  atas,  dapat  diketahuai bahwa  kemiripan  c 1 dan  c 2 adalah  0,875. Dengan  cara  di  atas,  dapat  dicari  nilai kedekatan antar nilai kriteria.
2).  Menghitung  kemiripan  setiap  kriteria pilihan dengan kriteria masing-masing sekolah. Seorang siswa ingin mencari sekolah:
1)  Jenjang sekolah = SMP
2)  Status sekolah  = Swasta
3)  Akreditasi = A 4)  Fasilitas = Lab Kimia 5)  Ekstrakurikuler  = OSN 6)  Kondisi sekolah = Baik Menghitung
kemiripan C1 langsung membandingkan  antara  C1  alternatif  dengan C1  pilihan.  Begitu  juga  dengan  menghitung C2  dan  C3.  Sehingga  diperoleh  C1=1,  C2  = 0,5, C3=1.
Cara  menghitung  kemiripan  C4  adalah dengan  membandingkan  setiap  fasilitas  lalu dicari rata-ratanya.
𝐶4 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑘𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑓𝑎𝑠𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠𝑦𝑎𝑛𝑔𝑑𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝐶4 = 0,375  +  0,375  +  0,375  +  0,375 4 𝐶4 = 1,5 4 C4 = 0,375
Jadi nilai C4 untuk sekolah alternatif 1 adalah 0,375.  Cara menghitung kemiripan  C5  adalah dengan
membandingkan
setiap ekstrakurikuler lalu dicari rata-ratanya. 𝐶5 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑘𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑦𝑎𝑛𝑔𝑑𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝐶5 = 0,375  +  0,375 2 𝐶5 = 0,75

## 2
C5 = 0,375

## 3). Menentukan jarak kriteria
Jarak (d) A1= C1+C2+C3+C4+ C5+C6
= 1 + 0,5 + 1 + 0,375 + 0,375 + 0,25 = 3,5

## 4). Menghitung nilai bobot
Bobot A1 =15*C1+15*C2+15*C3+20*C4+20*C5+15*C6 =  15*1  +  15*0.5  +  15*1  +  20*0,375  + 20*0,375+15*0,25 = 15 + 7,5 + 15 + 7,5 + 7,5 + 3,75 = 56.25
5). Proses perangkingan
Hasil  perhitungan  bobot  masing-masing  nilai kemudian diurutkan berdasarkan nilai kemiripan  terbesar.  Tabel  6  memperlihatkan urutan rangking dari setiap alternatif sekolah.

## Tabel 6. Data Hasil Perangkingan

## 4.2  Pengujian Sistem
1). Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  dilakukan  dengan metode black  box ,  yaitu  pengujian  dengan menguji  semua  komponen  fungsional  sistem apakah  sudah  berjalan  sesuai  perancangan atau belum.
Hasil  pengujian  menggunakan  pengujian fungsional (blackbox) yang  telah  dilakukan pada  masing-masing  fungsi  sistem  diatas dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi pemilihan  sekolah  menengah  pertama  di wilayah  sragen  ini  berjalan  sesuai  dengan fungsinya.

## 2). Pengujian User Acceptance
Dalam  pengujian user  acceptance pada sistem  pemilihan  sekolah  menengah  pertama di  wilayah  sragen  digunakan  kuesioner  dari responden  untuk  mengetahui  apakah  sistem tersebut  sesuai  dengan  kebutuhan  siswa sekolah dasar.
Berdasarkan data yang diperoleh diketahui  bahwa  dari  25  responden  yang mengisi  kuesioner  didapatkan  nilai  rata-rata sebesar 4,188571. Hal ini menjelaskan bahwa dengan  adanya  uji user  acceptance pada sistem pemilihan Sekolah Menengah Pertama dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dan TaxonomicMatcher di wilayah sragen telah disetujui karena memiliki nilai  yang  lebih  tinggi  dari  jawaban  setuju pada skala likert .

## Tabel 5. Data Perhitungan Nilai Pengamatan Kuesioner
Hal  ini  membuktikan  bahwa  sistem pemilihan sekolah menengah pertama dengan metode  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Taxonomic  Matcher di  wilayah  sragen memiliki  kinerja  sistem  yang  baik  sehingga layak untuk digunakan oleh siswa.
3).  Pengujian Preprocessing ( Taxonomic Matcher ) Pengujian
preprocessing dilakukan dengan  membandingkan  kekomplekan  pohon taxonomic matcher . Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa perbandingan
perhitungan  program  dengan  perhitungan  uji coba menggunakan metode Taxonomic Matcher pada  pemilihan  sekolah  dari  20 sampel  data  memiliki  9  data  yang  berbeda dan mempunyai prosentase tingkat perbedaan hasil  sebesar  80%.  Ini  menunjukan  bahwa semakin kompleks pohon Taxonomic Matcher maka  hasil  yang  diperoleh  akan  semakin akurat

## V.  PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  aplikasi  pada masing-masing  fungsi,  telah  berjalan  sesuai dengan perancangan.
Kualitas  output  yang  dihasilkan  pada sistem pemilihan sekolah dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor
(KNN) dan Taxonomic Matcher telah dianggap relevan  karena  memiliki  nilai  rata-rata  di  atas 4 pada skala likert .

## 5.2 Saran
Data  fasilitas  sekolah  dan  data  ekstra masih  terbatas  satu  fasilitas  dan  satu  ekstra sehingga  pemilihan  belum  bisa  akurat,  untuk kedepannya  bisa  dikembangkan  dengan penambahan  fasilitas  dan  ekstra  sekolah sehingga pemilihan akan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Faisal  and  S.  D.  H.  Permana,  “Sistem
Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Sekolah Menengah  Kejuruan  Teknik  Komputer Dan  Jaringan  Yang  Terfavorit  Dengan Menggunakan Multi-Criteria Decision Making,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,
vol. 2, no. 1, pp. 11 –19, 2015.
[2] A.  A.  Harahap,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  ( Studi  Kasus :  Smk  Swasta  Kartini  Utama Sei  Rampah  ),” Pelita  Inform.  Budi Darma , vol. 9, no. 2, pp. 13 –20, 2015.
[3] M.  Arifin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Sekolah Terbaik Pada Kabupaten Serdang Bedagai Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J.
INFOTEK , vol. 1, no. 2, pp. 96 –105, 2016.
[4]  I.  Aqli,  D.  E.  Ratnawati,  and  M.  Data, “Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Sekolah Menengah  Atas  Sederajat  Kota  Malang Menggunakan  Metode  AHP  ELECTRE Dan  TOPSIS,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, p. 279, 2016.
[5] T.  D.  Salma  and  Y.  S.  Nugroho,  “Sistem Rekomendasi Pemilihan
Sekolah
Menengah  Tingkat  Atas  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Khazanah  Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 85, 2016.
[6]  S.  Dewi,  G.  Abdillah,  and  A.  Komarudin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Menengah Atas Boarding School di Jawa Barat Mengg unakan TOPSIS,” in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Informasi  (SENSITEK)  2018 , 2018, pp. 132 –136.
[7] R.  Oldakowski  and  C.  Bizer,  “SemMF:  A framework for calculating semantic
similarity  of  objects  represented  as  RDF graphs,” 4th  Int.  Semant.  Web  Conf. ,  pp.
2 –4, 2005.
[8]  E. Turban, J. E. Aronson, and T.-P. Liang, Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems, 7th Edition . Pearson, 2005.
[9]  D. Coomans and D. L. Massart,
“Alternative  k-nearest  neighbour  rules  in supervised pattern recognition : Part 1. k-
Nearest  neighbour  classification  by  using alternative voting rules,” Anal. Chim. Acta , vol. 136, pp. 15 –27, Jan. 1982.