## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 5, No. 2, September 2024, hlm. 87-94 ISSN: 2722-0850

## Klasifikasi Tingkat Kecemasan Atlet Sebelum Bertanding Menggunakan Algoritma K–Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Website
Sulistyowati Munawaroh 1 , Ulya Anisatur Rosyidah 2 , Rosita Yanuarti 3
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, sulisgogho@gmail.com
2 Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Jember, ulyaanisatur@unmuhjember.ac.id 3 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, rosita.yanuarti@unmuhjember.ac.id
Keywords :

## ABSTRACT
Athlete anxiety, Data Mining, Classification, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix Anxiety experienced by an athlete before a match often affects their performance, so it is important for the coach to know the athlete's anxiety level before competing in order to provide appropriate mental training and make decisions that will affect the outcome  of  the  match.  However,  not  all  coaches  can  know  the  level  of  anxiety  of athletes; therefore, it is necessary to build a web-based system to classify the anxiety level  of  athletes  before  competing.  The  system  can  be  built  using  one  of  the  data mining  methods,  namely  KNN  (K-Nearest  Neighbour),    where  this  method  can  be used to classify the anxiety level of athletes based on a dataset of 364 futsal athlete data participating in the Mechanical Futsal Competition, which will be classified into 3 anxiety categories, namely low, medium, and high, from 17 attributes. From the tests carried out on the dataset using the confusion matrix method using the ratio of testing data: 80:20 training data with K = 5, accuracy, precision, and recall values of 100% were  obtained.  So  we  successfully  built  a  website  that  can  be  used  by  a  coach  to classify athletes based on their anxiety level. Kata Kunci:

## ABSTRAK
Kecemasan Atlet, Data Mining , Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix, Kecemasan  yang  di  alami  seorang  atlet  menjelang  pertandingan,  seringkali mempengaruhi  performa  bertandingnya  sehingga  penting  untuk  pelatih  mengetahui tingkat  kecemasan  atlet  sebelum  bertanding  agar  dapat  memberikan  latihan  mental yang sesuai serta membuat keputusan yang akan berpengaruh pada hasil pertandingan.
Namun tidak semua pelatih dapat mengetahui tingkat kecemasan atlet oleh karena itu perlu  dibangun  sebuah  sistem  berbasis  website  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kecemasan  atlet  sebelum  bertanding.  Sistem  tersebut  dapat dibangun  menggunakan salah satu metode data mining yaitu KNN (K-Nearest Neighbor) dimana metode ini dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kecemasan  atlet  berdasarkan dataset 364 data atlet futsal yang mengikuti Mechanical Futsal Competition yang akan diklasifikasikan kedalam 3 kategori kecemasan yaitu rendah, sedang, dan tinggi dari 17  atribut.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  dataset  menggunakan  metode confusion matrix dengan menggunakan perbandingan data testing:data training 80:20 dengan  K=5  didapatkan  nilai  akurasi,  presisi  dan recall sebesar  100%.  Sehingga berhasil  dibangun  sebuah  website  yang  dapat  digunakan  seorang  pelatih,  untuk mengklasifikasikan atlet berdasarkan tingkat kecemasannya.
Korespondensi Penulis:
Ulya Anisatur Rosyidah
Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata no 49 Jember Telepon: 08122883279 Email: ulyaanisatur@unmuhjember.ac.id
Submitted : 28-03-2024; Accepted : 29-04-2024; Published : 03-05-2024
Copyright (c) 2024 The Author (s)This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Olahraga  adalah  aktivitas  fisik  yang  melibatkan  orang  dalam  berbagai  bentuk,  seperti  olahraga  individu, olahraga  tim,  atau  olahraga  lainnya  [1].  Dalam  berolahraga  atlet  seringkali  mengalami  kecemasan.  Menurut Hardiyono kecemasan yang tinggi dapat menyebabkan ketakutan berlebihan, gelisah, dan rasa tidak tenang pada atlet [2]. Beberapa gejala kecemasan yang dialami oleh atlet  meliputi nafas  sangat  cepat, tangan terasa  dingin,  keringat berlebih, muka terlihat pucat, merasa gelisah, dan sering buang air kecil [3]. Kecemasan pada atlet dapat disebabkan oleh berbagai faktor, seperti tekanan dari pihak pelatih, supporter, atau tim, serta hal-hal lainnya.
Kecemasan adalah gangguan mental yang bisa dialami oleh setiap manusia dan dapat mempengaruhi kinerja atlet  dalam  berbagai  kegiatan  olahraga  [4].  Menurut  Lane  dalam  Komaruddin  [5]  kecemasan  yang  parah  tanpa dibarengi  rasa percaya diri  dapat menyebabkan penurunan performa. Harsono  [6] menyatakan bahwa faktor-faktor yang berkaitan dengan keadaan atlet, seperti kecemasan ( anxiety ) bertanding, seperti takut cedera, takut  hukuman, takut kalah, dan sebagainya, dapat memengaruhi kemampuan terbaik atlet. Dalam penelitian Pradina menunjukkan bahwa kecemasan dapat memengaruhi performa atlet, sehingga penting untuk mengklasifikasikan tingkat kecemasan atlet  sebelum  bertanding  [7].  Dalam  melakukan  klasifikasi  diperlukan  proses  penggalian  data  (data mining )  agar proses klasifikasi efektif serta efisien..
Data mining adalah  proses  mendapatkan  informasi  berguna  dari  basis  data  yang  besar  untuk  membantu pengambilan  keputusan  [8]. Empat tugas utama data mining yang paling membantu dalam pengolahan data adalah asosiasi,  klasifikasi, clustering ,  dan  prediksi  [9].  Secara  harfiah,  klasifikasi  adalah  pemisahan  data.  Pada  proses klasifikasi data dengan tingkat kesamaan ciri yang tinggi akan dikelompokkan ke dalam satu kelas yang sama, dan data dengan tingkat kesamaan ciri yang rendah akan dikelompokkan ke dalam kelas yang berbeda.
Algoritma  Data Mining dalam penelitian ini adalah K-Nearest  Neighbor (K-NN).    KNN  memiliki konsep dasar  menemukan  jumlah  k  objek  data,  atau  data training ,  yang  paling  dekat  dengan  data testing yang  diberikan, kemudian  memilih  kelas  dengan  jumlah  voting  data  terbesar  [10].  Model  pendukung  keputusan  K-NN  dapat mengklasifikasikan data berdasarkan jarak terdekat. Euclidean Distance adalah rumus yang sering digunakan dalam pengimplementasian  pencarian  jarak.  Algoritma  KNN  dipilih  karena  pelatihan  data  sangat  cepat,  sederhana,  dan efektif dalam kasus data training yang besar [11]. Untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, dan recall pada metode ini maka di lakukan pengujian dengan menggunakan confusion matrix.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Al-Habsy  dkk  dengan  judul  “Tingkat  Kecemasan  Sebelum Pertandingan  Pada  Atlet  Taekwondo”  menunjukkan  bahwa  tingkat  kecemasan  atlet  perlu  untuk  di  klasifikasikan, dengan menggunakan pehitungan manual yaitu mean hipotetik. Namun dengan cara manual para atlet akan kesulitan untuk  menhitungnya  terutama  ketika  di  lapangan.  Kemudian  Wirayudha  dkk  penelitian  dengan  judul  "Identifikasi Tingkat Stres Pada Manusia Menggunakan Metode K–NN (K–Nearest  Neighbor)", menunjukkan bahwa 82% dari lima puluh data pelatihan adalah akurat [12].
Dari  beberapa  permasalahan  di  atas  serta  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  maka  peneliti  akan melakukan  penelitian  dengan  judul  "Klasifikasi  Tingkat  Kecemasan  Atlet  Sebelum  Bertanding  Menggunakan Algoritma K–Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Website" agar pelatih dapat mengklasifikasikan tingkat kecemasan atlet dimanapun dan kapanpun sehingga diharapkan dapat meningkatkan performa atlet dalam bertanding.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Untuk  memastikan  bahwa  hasil  penelitian  tidak  menyimpang  dari  tujuan  yang  ditetapkan,  metodologi penelitian  dilakukan  secara  sistematis  agar  dapat  menjadi  pedoman  bagi  peneliti  saat  melakukan  penelitian  [13]. Langkah-langkah yang diambil dalam penelitian terdapat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar  1 Metodologi Penelitian
Berdasarkan gambar di atas, berikut penjelasan dari setiap tahapan penelitian:
1) Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  teori  dan  metode  yang  terkait  dengan penelitian  [14].  Membaca  jurnal,  makalah,  buku, dan  sumber  bacaan  lainnya  adalah  cara  untuk  melakukan studi literatur
2) Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner yang akan dibagikan kepada atlet  ketika akan bertanding
3) Analisa
Pada  saat  data  telah  terkumpul  selanjutnya  dilakukan  proses  analisa.  Analisa  adalah  proses  tertentu  yang dilakukan untuk mengetahui apa yang harus dilakukan atau dipilih selama proses penyelesaian masalah. Pada penelitian  ini  terdapat  3  analisa  yang  dilakukan  yaitu,  analisa  atribut,  analisa  proses  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) ,  dan  analisa  KNN (K-Nearest  Neighbor) .  Analisa  atribut  untuk  mengetahui atribut  apa  saja  yang  digunakan,  analisa  proses  KDD  untuk  menemukan,  mengubah,  dan  menyempurnakan data dan pola yang berarti dari basis data mentah agar dapat digunakan, analisa KNN untuk mengetahui proses dari perhitungan KNN. Proses lebih lengkapnya akan dijelaskan di bawah.
4) Implementasi Sistem
Pada implementasi sistem dilakukan pembuatan Web Application menggunakan framework streamlit dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor di dalam sistem untuk mengklasfikasikan data.
5) Pengujian Confusion Matrix
Setelah  data  hasil  klasifikasi  di  dapatkan,  selanjutnya  dilakukan  pengujian  menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix adalah  pengujian  untuk  menentukan  akurasi,  presisi,  dan recall dari  algoritma  yang  akan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data.  Untuk  pengujiannya  akan  dilakukan  dengan  beberapa  skenario seperti pada Tabel 1 di bawah ini
Tabel 1. Skenario Pengujian Skenario Nilai K Training : Testing 1 1 80 : 20 2 2 80 : 20 3 3 80 : 20 4 4 80 : 20 5 5 80 : 20

## 2.2 Analisa Atribut
Atribut adalah objek yang digunakan sebagai data dalam perhitungan pada proses pengembangan sistem yang akan dibangun. Atribut digunakan pada penelitian ini berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Putra dan Guntoro [5]. Atribut dalam proses training data untuk menghitung Euclidean Distance terdapat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Gejala Kecemasan Atlet dan Referensi Gejala Atribut  Referensi Saya merasa gelisah P1 [5] Saya khawatir tidak akan menampilkan permainan terbaik dalam pertandingan. P2 [5] Saya merasa percaya diri P3 [5] Tubuh saya terasa tegang. P4 [5] Saya khawatir akan kalah. P5 [5] Perut saya terasa kram P6 [5] Saya yakin akan dapat menghadapi pertandingan P7 [5] Saya merasa tertekan P8 [5] Jantungku berdegup kencang P9 [5] Saya yakin bisa bermain baik. P10 [5] Saya khawatir bermain buruk. P11 [5] Saya merasa sakit perut. P12 [5] Saya percaya diri karena sudah membayangkan akan menang P13 [5] Saya khawatir orang lain akan kecewa dengan performa saya P14 [5] Tangan saya basah oleh keringat dingin. P15 [5] Saya tenang menghadapi tekanan. P16 [5] Tubuh saya terasa kaku. P17 [5]
Pada penelitian ini digunakan atribut lain yaitu diagnosa kecemasan atlet, digunakan sebagai atribut kelas/label pada klasifikasi ini. Terdapat 3 diagnosa dalam klasifikasi tingkat kecemasan atlet yaitu [15]:
1. Rendah
2. Sedang
3. Tinggi

## 2.3 Analisa Proses KDD
Ada beberapa tahap dalam proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu: 1. Data Selection
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  pengumpulan  data  pada  tanggal  14-19  Desember  2023dengan menggunakan google form yang berisi data diri dan gejala yang dirasakan kemudian dibagikan kepada atlet futsal yang akan berpartisipasi dalam Mechanical Futsal Competition Vol. 3. Dan didapatkan 364 data atlet. Proses  data selection adalah  memilih  data  yang  relevan  serta  sesuai  dengan  tujuan  analisis  adalah  proses pemilihan data. Ini bisa termasuk memilih satu atau lebih sumber data dan menentukan variabel-variabel yang akan digunakan dalam analisis. Dari seluruh atribut, pada proses data selection terdapat 17 atribut yang dipakai yaitu P1 – P17, diagnosa dan nama digunakan sebagai id namun tidak dipakai saat proses perhitungan. Adapun hasil data selection terdapat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Data Selection No  NAMA P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  ...  P14  P15  P16  P17  Diagnosa 1  M Fashinul 1  2  2  2  3  4  2  1  1  ...  2 1 4 3 SEDANG 2  Dhika febri s 2  2  2  2  3  2  2  4  2  ...  2 4 4 3 SEDANG 3  Mrobin K.I 4  4  2  3  4  2  2  4  3  ...  3 4 2 4 SEDANG 4  M. Farrel E.F 4  4  3  3  4  4  4  4  3  ...  4 3 4 3 TINGGI 5  M. Zaki H 4  4  4  4  4  3  4  4  4  ...  2 2 3 4 TINGGI 6  takasi wildan h 4  4  4  4  4  3  4  4  4  ...  2 2 3 4 TINGGI 7  m rozy a m 4  3  4  3  4  2  4  4  4  ...  4 4 3 4 TINGGI ...  ....... ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ... ... ... ... ... 362  laurensius h 4  4  2  3  4  4  2  2  3  ...  2 3 3 4 SEDANG 363  Fachrul AIK 2  3  4  4  4  4  4  4  2  ...  4 3 4 4 TINGGI 364  Arif Rizqi 3  4  4  3  4  4  4  3  3  ...  4 4 4 4 TINGGI
2. Pre-Processing/Cleaning
Dari  hasil data selection didapat  364 data atlet. Data  yang dikumpulkan biasanya tidak lengkap, kotor, atau tidak lengkap. Proses pre-processing termasuk membersihkan data, menghilangkan duplikat, menangani nilai yang hilang, dan mengubah data untuk memenuhi kebutuhan analisis. Pada penelitian ini proses pre-processing dilakukan menggunakan microsoft excel, Berikut beberapa proses yang dilakukan beserta hasilnya:
1) Cek Missing value, tidak ditemukan nilai yang tidak sesuai.
2) Cek Duplikat Nama, tidak ada nama yang duplikat.
3) Cek Inconsistent Data, tidak ditemukan inconsisten data.

## 3. Transformation
Seringkali, data diubah atau disederhanakan menjadi format yang lebih sesuai untuk analisis pada langkah ini. Ini  bisa  termasuk  normalisasi  data,  penggabungan  data  dari  berbagai  sumber,  atau  transformasi  variabel tertentu. Dalam penelitian ini, proses transformasi tidak dilakukan karena data yang ada sudah sesuai dengan data yang dibutuhkan untuk proses data mining .
4. Data Mining
Ini  adalah inti dari  proses KDD, di  mana teknik data mining seperti pemodelan prediktif, clustering , aturan hubungan, dan lainnya digunakan untuk mengekstrak pola, hubungan, atau informasi yang tersembunyi dalam data. Tahap data mining dalam penelitian ini merupakan tahap analisis algoritma K-NN yang akan menjabarkan detai proses klasifikasi data. Detail prosesnya dapat dapat dilihat pada penjelasan dibawah yaitu 2.4 Analisa K-Nearest Neighbor.

## 2.4 Analisa K-Nearest Neighbor
Gambar  2. Flowchart Sistem
Gambar 2.5 di atas menunjukkan tahapan penerapan algoritma K-NN untuk klasifikasi tingkat kecemasan atletsebelum bertanding, berikut adalah langkah-langkahnya:
1. Import data training
2. Menentukan nilai k, pada penelitian ini  nilai k = 5
3. Menyiapkan data atlet yang akan di klasifikasikan, dalam penelitian ini menggunakan data dengan nama M. Fashinul
Tabel 4. Data Testing Nama P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10  P11  P12  P13  P14  P15  P16  P17  Diagnosa M Fashinul 1  2  2  2  3  4  2  1  1 2
4 2 4 2 1 4 3 Sedang
4. Menghitung jarak nilai atribut data testing terhadap data training menggunakan rumus Eulidean Distance dan didapatkan hasil seperti pada Tabel 5 di bawah ini
Tabel 5. Hasil Euclidean Distance No Nama Diagnosa Euclidean Distance  Ranking 1 Dhika febri s SEDANG 6 104 2 Mrobin K.I SEDANG 728.011 274 3 M. Farrel E.F TINGGI 663.325 192 4 M. Zaki H TINGGI 7.549.834 296 … … … … … 362  abdul aziz SEDANG 6.928.203 235 363  M. Rasya SEDANG 6 105
5. Mengurutkan objek berdasarkan Euclidean Distance dari nilai terkecil berdasarkan inputan nilai k (tetangga terdekat). Karena nilai k = 5 maka yang diambil 5 terkecil seperti pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Euclidean Distance Terurut Nama Diagnosa  Euclidean Distance Ranking M. fikri SEDANG 3.605.551 1 hafidz Ridho SEDANG 3.605.551 2 Fathor Rohman SEDANG 4.123.106 3 muhammad isrol RENDAH 4.242.641 4 M Fahmi showaful k SEDANG 4.242.641 5
Setelah  diurutkan  kita  dapat  diagnosa  apa  yang  sering  muncul.  Dalam  penelitian  ini  diagnosa  tinggi  tidak muncul sama sekali, rendah mucul sebanyak satu kali (1x), dan sedang sebanyak empat kali (4x). Berdasarkan hasil tersebut dapat kita tentukan atlet futsal dengan nama M. Fashinul di klasifikasikan sedang (hasil klasifikasi benar)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kecemasan  atlet  menggunakan algoritma K-Nearet  Neighbor didapatkan  hasil  berupa Web  Application dengan  pengujian  menggunakan  Metode Confusion Matrix , berikut penjelasannya:

## 3.1 Hasil
Gambar  3. Upload file yang akan diklasifikasikan
Pada  Gambar  3.  diatas  merupakan  hasil  dari  penelitian  ini  dimana  dapat  dilihat  untuk  tingkat  akurasi menggunakan K=5 dengan perbandingan data testing dan training 80 : 20 , sehingga dapat digunakan untuk pelatih mengetahui tingkat  kecemasan atletnya. Pelatih  hanya perlu  mengupload  file dengan format csv yang didapat  dari jawaban atlet pada google form.
Gambar  4. Hasil Klasifikasi
Pada  Gambar  4.  diatas  merupakan  hasil  klasifikasi  dari  setiap  atlet  baru  yang  akan  diklasifikasikan menggunakan Web  Application ini.  Dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi  maka Web  Application ini  dapat  digunakan pelatih sebagai gambaran untuk membuat metode latihan yang tepat untuk meningkatkan mental atlet.
Gambar  5. Visualisasi hasil klasifikasi dalam bentuk diagram batang
Pada Gambar 5. diatas merupakan hasil klasifikasi yang telah divisualisasikan dalam bentuk diagram untuk memudahkan pelatih melihat perkembangan mental atletnya.

## 3.2 Pengujian
Pengujian pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode Confusion Matrix . Alasannya karena metode ini yang sering digunakan untuk mengevaluasi metode klasifikasi dengan konsep membandingkan hasil klasifikasi dari data nyata dengan hasil klasifikasi yang ada pada sistem. Berdasarkan skenario yang telah direncanakan seperti pada Tabel  2  di  atas  dari  364  data  atlet  dengan  menggunakan  perbandingan  data  testing:data  training  80:20  maka  data testing sebanyak 73 data dan data training sebanyak 290 data, hasil pengujiannya terdapat pada Tabel 7. di bawah ini:
Tabel 7. Hasil Pengujian Skenario Nilai K Variabel Hasil 1 1 Akurasi 99% Presisi 99% Recall 99% 2 2 Akurasi 96% Presisi 96% Recall 96% 3 3 Akurasi 99% Presisi 99% Recall 99% 4 4 Akurasi 99% Presisi 99% Recall 99% 5 5 Akurasi 100% Presisi 100% Recall 100%
Pada Tabel 7. di atas dari masing-masing pengujian yang telah dilakukan menggunakan confusion matrix terlihat bahwa pengujian skenario 5 dengan menggunakan K=5 dari perbandingan data training dan data testing mendapatkan hasil  yang  sangat  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  hasil  pengujian  skenario  lain  dengan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall sebesar 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai klasifikasi tingkat kecemasan atlet sebelum bertanding menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dapat disimpulkan bahwa  penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN) untuk klasifikasi tingkat kecemasan atlet sebelum bertanding berbasis website berhasil dibangun sehingga dapat memudahkan  para  pelatih  untuk  mengetahui  tingkat  kecemasan  atlet.  Sebelum website tersebut  dibangun  telah
dilakukan  pengujian  terlebih  dahulu.  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Confusion  Matrix dengan perbandingan data testing dan training 80 : 20 didapatkan beberapa hasil uji coba. Dengan menerapkan nilai skenario 5 yaitu K=5 didapat akurasi, presisi, dan recall tertinggi yaitu 100%. Oleh karena itu website yang dibangun untuk klasifikasi tingkat kecemasan atlet menerapkan metode KNN dengan menggunakan 364 dataset dengan menerapakan skenario 5. Kekurangan dari penelitian ini sistem yang dibangun belum terintegrasi dengan database sehingga para pelatih tidak bisa melihat histori dari klasifikasi yang telah dilakukan sebelumnya. Selain itu pelatih perlu membagikan google form dan memasukkan data hasil google form secara manual untuk dicek. Sehingga diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat terintegrasi dengan database dan dibangun juga website untuk atlet agar bisa terintegrasi lagusung dengan pelatih agar dapat memudahkan pelatih dan memantau semua perkembangan atlet menggunakan sistem yang telah dibangun

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ingin  mengungkapkan  rasa  terima  kasih  kami  kepada  semua  pihak  yang  telah  berkontribusi  pada penelitian ini. Penyelesaian jurnal ini tidak akan menjadi mungkin tanpa bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Kami sangat  berterima kasih kepada para penulis sebelumnya yang telah menyumbangkan ide dan penelitian yang menginspirasi.  Kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  anggota  staf  redaksi  jurnal  yang  telah  memberikan nasihat dan petunjuk yang berharga. Kami juga mengapresiasi semua orang yang telah membantu kami secara moral dan  material  selama  proses  penyelesaian  jurnal  ini.  Semoga  penelitian  ini  dapat  membantu  kemajuan  ilmu pengetahuan dan bermanfaat bagi masyarakat luas

## REFERENSI
[1] S. Yane, “Kecemasan Dalam Olahraga,” J. Pendidik. Olah Raga , vol. 2, no. 2, pp. 188–194, 2013.
[2] B. Hardiyono, “Tingkat Kecemasan Sebelum Bertanding dan Percaya Diri Pada Saat Bertanding Atlet PELATDA PENGPROV FPTI Sumatera Selatan,” 2020.
[3] P. P. S. Rendriyana and R. Ismalasari, “Analisis Kecemasan Atlet terhadap Prestasi Sebelum dan Sesudah Pertandingan,” J. Prestasi Olahraga , vol. 1, no. 1, 2017.
[4] G. D. Pradipta, “Kecemasan Mempengaruhi Performa Atlet Dalam Bertanding,” Artikel , 2017.
[5] M. F. P. Putra and T. S. Guntoro, “Competitive State Anxiety Inventory–2R (CSAI-2R): Adapting and Validating Its Indonesian Version,” Int. J. Hum. Mov. Sport. Sci. , vol. 10, no. 3, pp. 396–403, 2022, doi: 10.13189/saj.2022.100305.
[6] Harsono, Kepelatihan Olahraga : Teori dan Metodologi , 2nd ed. Bandung: Remaja Rosdakarya, 2017.
[7] Y. W. PRADINA, “Tingkat Kecemasan Atlet Bola Voli Putri Pada Keejuaraan Liga Remaja Tingkat Jawa Timur Tahun 2016,” J. Kesehat. Olahraga , vol. 6, no. 2, 2016.
[8] P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, “Introduction to Data Mining, Pearson Education,” Inc., New Delhi , 2006.
[9] H. Sahu, S. Shrma, and S. Gondhalakar, “A Brief Overview on Data Mining Survey,” Int. J. Comput. Technol. Electron. Eng. , vol. 1, no. 3, pp. 114–121, 2011.
[10] R. Hutami and E. Z. Astuti, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Furniture Pada CV.Octo Agung Jepara,” Univ. Dian Nuswantoro Semarang , vol. 3, no. 2, pp. 40–51, 2016.
[11] Jasmir, D. Z. Abidin, S. Nurmaini, and R. F. Malik, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor dalam Memprediksi Masa Studi Mahasiswa ( Studi Kasus : Mahasiswa STIKOM Dinamika Bangsa ),” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 3, no. 1, pp. 133–138, 2017.
[12] V. R. Wirayudha, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Identifikasi Tingkat Stress Pada Manusia Menggunakan Metode K-NN (K-Nearest Neighbour),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 9, pp. 3129– 3134, 2020.
[13] S. Ahdan and S. Setiawansyah, “Pengembangan Sistem Informasi Geografis Untuk Pendonor Darah Tetap di Bandar Lampung dengan Algoritma Dijkstra berbasis Android,” J. Sains Dan Inform. Res. Sci. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 67–77, 2020.
[14] R. PARMANDA, “Penerapan Fuzzy Backpropagation Dalam Mendiagnosa Penyakit Kejiwaan Skizofrenia.” UIN SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2020.
[15] W. Z. R. Al-Habsy et al. , “Tingkat kecemasan sebelum pertandingan pada atlet taekwondo,” Multilater.  J. Pendidik. Jasm. dan Olahraga , vol. 22, no. 4, p. 262, 2023, doi: 10.20527/multilateral.v22i4.16471.