## Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa Sma Negeri 11 Kota Bengkulu
Dofey Supriadi 1 , Yupianti 2 , Eko Suryana 3
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu.Indonesia e-mail : dofeysupriadi10@gmail.com
2,3 Dosen Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu.Indonesia e-mail : 1 yupiantiprana@gmail.com , 2 ekosuryana@unived.ac.id Jalan Meranti Raya Nomor. 32 Sawah Lebar Bengkulu kode Pos.38228 Telp (0736) 22027, Fax.(0736)341139
(Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract -Bengkulu City  11  Public  High  School  is  one  of the  State  Senior  High  Schools  in  Bengkulu  City.  The student's pass rate refers to the final score obtained for each subject,  then  calculates  the  average  score  to  get  the student's  pass rating.  So  far, the  school  does  not have  an application  that  can  help  provide  a  predictive  picture  of student graduation. Where this needs to be done in order to evaluate the teaching and learning system so that students are  able  to  face  the  final  exam  given  The  K-Nearest Neighbor  application  for  classifying  graduation  rates  for students at State Senior High School 11 Bengkulu City can help provide an informational description of the graduation rate  for  students  at  State  High  School  11  Bengkulu  City and  can  provide  information  on  the  results  of  the classification results for high school graduation rates. State 11 City of Bengkulu. Based on the results of the tests that have  been  carried  out,  the  functional  application  of  the graduation rate  classification  of  students at  the  Bengkulu City 11 State Senior High School is going well as expected. Keywords:  K-Nearest  Neighbor,  Classification,  Student Graduation  Rate,  Bengkulu  City  11  State  Senior  High School
Intisari -SMA Negeri 11 Kota Bengkulu merupakan salah satu Sekolah Menengah Atas Negeri yang terdapat di Kota Bengkulu.  Tingkat  kelulusan  siswa  mengacu  pada  nilai akhir  yang  diperoleh  setiap  mata  pelajaran,  kemudian menghitung  nilai  rata-rata  untuk  mendapatkan  peringkat kelulusan siswa. Selama ini pihak sekolah belum memiliki suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu  memberikan gambaran  prediksi terhadap  kelulusan  siswa.  Dimana hal ini  perlukan  dilakukan  agar  dapat  mengevaluasi  sistem belajar  mengajar  sehingga  siswa  mampu  menghadapi ujian-ujian  akhir  yang  diberikan.  Penerapan  K-Nearest Neighbour  untuk  klasifikasi  tingkat  kelulusan pada  siswa SMA  Negeri  11  Kota  Bengkulu  dapat  membantu memberikan  gambaran  informasi tingkat  kelulusan  siswa di SMA Negeri 11 Kota Bengkulu dan dapat memberikan informasi hasil klasifikasi tingkat kelulusan siswa di SMA Negeri  11  Kota  Bengkulu.  Berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan,  fungsional  dari  aplikasi  klasifikasi tingkat kelulusan siswa di SMA Negeri 11 Kota Bengkulu berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan
Kata Kunci :
K-Nearest Neighbour, Klasifikasi, Tingkat Kelulusan Siswa, SMA Negeri 11
Kota Bengkulu

## I.PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang begitu cepat, membuat banyak masyarakat  sadar  akan  pentingnya  informasi. Media informasi dan telekomunikasi merupakan media  yang  dapat  digunakan  dalam  proses transaksi  informasi.  Dalam  kehidupan  sehari- hari  teknologi  informasi  merupakan  hal  yang sangat  berguna,  dengan  adanya  informasi  maka akan  membantu  kita  untuk  mengambil  suatu keputusan  dengan  lebih  tepat  berdasarkan  data- data yang diperoleh dalam bentuk informasi.  Di dalam  dunia  Pendidikan  terdapat  standarisasi dalam mengukur kelulusan siswa ataupun peserta didiknya. Standarisasi Dunia Pendidikan Sekolah dasar hingga Sekolah Menengah adalah Paduan  Nilai  Ujian  Nasional  dan  Nilai  Rapor sekolah yang menunjukkan kemampuan siswa di Sekolah.  Siswa  mempunyai  kewajiban  untuk belajar  dengan  giat  untuk  menghadapi  Ujian Nasional,  sebagai  salah  satu  syarat  untuk  bisa melanjutkan  jenjang  pendidikan  selanjutnya. Berdasarkan Peraturan Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  43 Tahun  2019  Tentang  Penyelenggaraan  Ujian Yang  Diselenggarakan  Satuan  Pendidikan  Dan Ujian  Nasional  bahwa  peserta  yang  diajarkan atau dididik dapat dinyatakan lulus apabila telah menyelesaikan masa studi dan memperoleh nilai sikap atau perilaku dengan nilai kategori minimal baik  serta  dapat  ikut  serta  dalam  tes  yang
diadakan oleh instansi ataupun satuan pendidikan yang  ditetapkan.  Untuk  dapat  mengukur  hasil ujian  para  siswa  beserta  kelulusannya  bisa ditunjukkan  dari  kualitas  dan  kelemahan  siswa tersebut  dalam  hal  pembelajaran  sehingga diupayakan untuk selalu mendukung siswa yang kesulitan dalam pembelajaran dalam satuan/program  pendidikan.  SMA  Negeri  11 Kota  Bengkulu  merupakan  salah  satu  Sekolah Menengah  Atas  Negeri  yang  terdapat  di  Kota Bengkulu.  Tingkat  kelulusan  siswa  mengacu pada  nilai  akhir  yang  diperoleh  setiap  mata pelajaran,  kemudian  menghitung  nilai  rata-rata untuk  mendapatkan  peringkat  kelulusan  siswa. Selama  ini pihak sekolah belum  memiliki suatu aplikasi  yang  dapat  membantu  memberikan gambaran  prediksi  terhadap  kelulusan  siswa. Dimana  hal  ini  perlukan  dilakukan  agar  dapat mengevaluasi  sistem  belajar  mengajar  sehingga siswa mampu menghadapi ujian-ujian akhir yang diberikan.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pengembangan  sistem  dengan  menerapkan Algoritma  K-Nearest  Neighbour  guna  untuk mengetahui  tingkat  kelulusan  setiap  siswa berdasarkan  hasil  evaluasi  nilai-nilai  mata pelajaran  siswa  yang  diperoleh.  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  sebuah metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.

## II.TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  iteratif  dan interaktif  untuk  menemukan  pola-pola  atau model baru yang shahih (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang besar  (massive  database).  Data  mining  berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan dalam basis  data  besar  dalam  membantu  pengambilan keputusan  di  waktu  yang  akan  datang.  Data mining  memiliki  hakikat  sebagai  disiplin  ilmu yang tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari data  atau  informasi  yang  dimiliki    (Wahyudi, 2020:1). Data  mining sebagai  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari gudang  basis  data  yang  besar,  yang  dapat diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang membantu pengambilan keputusan. Data mining
dapat  menemukan  tren  dan  pola  tersembunyi yang  tidak  muncul  dalam  analisis  queri sederhana  sehingga  dapat  memiliki  bagian penting dalam hal menemukan pengetahuan dan membuat keputusan (Wanto, 2020:1). Berdasarkan kedua pendapat di atas, maka dapat disimpulkan  bahwa data  mining merupakan suatu proses yang digunakan dalam menemukan hubungan yang berarti, pola dan tren dengan cara mengekstrak  pengetahuan  dari  data  dalam jumlah  yang  besar  yang  tersimpan  dalam database .
Adapun  tahap-tahap  dalam data  mining antara lain :
1. Pembersihan data ( data cleaning ) Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise dan  data  yang  tidak relevan.  Pada  umumnya  data  yang  diperoleh, baik  dari database memiliki  isian-isian  yang tidak  sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data yang  tidak  valid  atau  juga  hanya  sekedar  salah ketik.
2. Integrasi data ( data integration )
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru.  Integrasi  data  perlu  dilakukan  secara cermat karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya. 3. Seleksi Data ( Data Selection ) Data  yang  ada  pada database sering  kali  tidak semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data yang  sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan  diambil dari database . 4. Transformasi data ( Data Transformation ) Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses. Sebagai contoh beberapa metode  standar  seperti  analisis  asosiasi  dan clustering hanya  bisa  menerima input data kategorikal .  Karenanya  data  berupa  angka numerik  yang  berlanjut  perlu  dibagi-bagi menjadi  beberapa  interval.  Proses  ini  sering disebut transformasi data.
5. Proses mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data 6. Evaluasi pola ( pattern evaluation )
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  ke dalam knowledge based yang ditemukan. Dalam tahap  ini  hasilnya  berupa  pola-pola  yang  khas
maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.
7. Presentasi
pengetahuan ( knowledge presentation )
Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna.  Tahap  terakhir  adalah  bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat.

## B. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang  baru diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari kategori  pada K-NN .  Tujuan  dari  algoritma  ini adalah  mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan atribut dan sampel latih. Pengklasifikasian tidak mengguna kan model apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik uji, akan ditemukan sejumlah K objek (titik training )  yang  paling  dekat  dengan  titik  uji. Klasifikasi  menggunakan  voting  terbanyak  di antara klasifikasi dari K objek. Algoritma K-NN menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai nilai  prediksi  dari  sampel  uji  yang  baru.  Dekat atau  jauhnya  tetangga  biasanya  dihitung berdasarkan jarak Eucledian (Yahya, 2020:108). Pada  algoritma K-NN ,  data  berdimensi  q,  jarak dari  data  tersebut  ke  data  yang  lain  dapat dihitung.  Nilai  jarak  inilah  yang  digunakan sebagai nilai kedekatan/kemiripan antara data uji dengan data  latih. Nilai  K pada K-NN berarti K data terdekat dari data uji.
Beberapa  karakteristik K-NN adalah  sebagai berikut :
a. K-NN merupakan algoritma yang menggunakan  seluruh  data  latih  untuk melakukan  proses  klasifikasi  ( complete storage ).  Hal  ini  mengakibatkan  proses prediksi  yang  sangat  lama  untuk  data  dalam jumlah  sangat  besar.  Pendetakan  lain  adalah dengan  menggunakan means data  dari  setiap kelas,  kemudian  menghitung  jarak  terdekat data uji ke mean data setia kelas tersebut. Hal ini  memberi  keuntungan  kerja  yang  lebih cepat,  tetapi  hasilnya  kurang  memuaskan karena  model  hanya  membentuk  hyperplane linear tepat di tengah-tengah di antara 2 kelas yang memisahkan 2 kelas.
b. Algoritma K-NN tidak  membedakan  setiap fitur dengan suatu bobot seperti pada Artificial Neural  Network (ANN)  yang  berusaha menekan  fitur  yang  tidak  mempunyai kontribusi terhadap klasifikasi menjadi 0 pada bagian  bobot.  K-NN  tidak  memiliki  bobot untuk masing-masing fitur.
c. Karena K-NN masuk  kategori lazy  learning yang  menyimpan  sebagian  atau  semua  data dan hampir tidak ada proses pelatihan. K-NN sangat  cepat  dalam  proses  pelatihan  (karena memang tidak ada, tetapi sangat lambat dalam proses prediksi.
d. Hal  yang  rumit  adalah  menentukan  nilai  K yang paling sesuai.
e. Karena K-NN pada  prinsipnya  memilih tetangga  terdekat,  parameter  jarak  juga penting untuk dipertimbangkan sesuai dengan kasus datanya. Euclidean sangat cocok untuk menggunakan  jarak  terdekat  (lurus)  antara dua  data,  tetapi Manhattan sangat  teguh ( robust ) untuk mendeteksi outlier dalam data. Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sering digunakan  adalah  metode K-Nearest  Neighbor . Penggunaan K-Nearest  Neighbor bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  baru  tersebut. Algoritma K-Nearest  Neighbor mudah  untuk diimplementasikan.  Dalam  hal  ini  jumlah  data atau  biasa  disebut  dengan  tetangga  terdekat ditentukan  oleh user yang  dinyatakan  oleh  k (Anshori,  2018:2747).  Langkah-langkah  dari algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN),  antara lain :
1. Tentukan  parameter  K  =  jumlah  banyaknya tetangga terdekat
2. Hitung jarak antara data baru dan semua data yang ada di data training
Untuk  menghitung  jarak  antara  data  baru  dan semua  data  yang  ada  menggunakan  rumus Euclidean Distance : 𝑑 = |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) . 2 𝑛 𝑖=1
Dimana : d = Jarak x i = Data Uji y i = Data Latih i = Variabel Data n = Banyaknya data
3. Urutkan jarak tersebut dan tentukan tetangga mana  yang  terdekat  berdasarkan  jarak minimum ke K
4. Tentukan kategori dari tetangga terdekat
5. Gunakan  kategori  mayoritas  yang  sederhana dari  tetangga  yang  terdekat  tersebut  sebagai nilai prediksi dari data yang baru.

## III.METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  penulis adalah  metode Waterfall .  Metode waterfall sering dinamakan siklus hidup klasik ( classic life cycle ), dimana hal ini menggambarkan pendekatan  yang  sistematis  dan  juga  berurutan pada  pengembangan  perangkat  lunak,  dimulai dengan  spesifikasi  kebutuhan  pengguna  lalu berlanjut  melalui  tahapan-tahapan  perencanaan ( planning ),  permodelan  ( modeling ),  konstruksi ( construction ),  serta  penyerahan  sistem  ke  para pelanggan/pengguna ( deployment ), yang diakhiri dengan dukungan pada perangkat lunak lengkap yang  dihasilkan.  Adapun  tahapan  dari  metode Waterfall.
Analisa Design Coding & Testing Penerapan Pemeliharaan

## Gambar 1. Metode Waterfall
Keterangan Gambar 1) Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  kebutuhan sistem terlebih dahulu dalam mengatasi permasalahan yang ada di SMA Negeri 11 Kota Bengkulu  khususnya  untuk  mengetahui  tingkat kelulusan siswa di sekolah setiap tahun ajaran. 2) Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  terhadap analisa  yang  telah  dilakukan  dengan  membuat Data  Flow  Diagram,  Entity  Relationship Diagram,  rancangan  file,  rancangan  struktur menu, dan rancangan aplikasi.
3) Coding dan Testing Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  kode program  berdasarkan  rancangan  yang  telah dibuat pada tahap sebelumnya. Setelah
pembuatan kode program selesai, maka dilakukan  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  pengujian program tersebut untuk mengetahui fungsionalitas  dari  aplikasi  apakah  sudah berjalan  sesuai  harapan  atau  masih  terdapat bug/error.
4) Penerapan
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  ke  SMA Negeri 11 Kota Bengkulu dengan  mendemokan aplikasi  yang  telah  dibuat  menggunakan  data yang diperoleh dari sekolah.
5) Pemeliharaan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemeliharaan  secara berkala  ke  depannya  jika  terdapat  update  dari aplikasi tersebut.

## B. Metode Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  merupakan  proses  eksekusi sistem  dengan  tujuan  mencari  kesalahan  atau kelemahan  dari  program  tersebut.  Metode pengujian  sistem  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  metode black  box .  Metode Blackbox  Testing adalah  sebuah  metode  yang dipakai  untuk  menguji  sebuah software tanpa harus memperhatikan detail software . Pengujian ini  hanya  memeriksa nilai keluaran berdasarkan nilai  masukan  masing-masing. Tidak ada upaya untuk mengetahui kode program apa yang output pakai.

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.Hasil
Penerapan K-Nearest Neighbour untuk klasifikasi  tingkat  kelulusan  pada  siswa  SMA Negeri  11  Kota  Bengkulu  dapat  membantu memberikan gambaran informasi tingkat kelulusan  siswa  di  SMA  Negeri  11  Kota Bengkulu dan dapat memberikan informasi hasil klasifikasi  tingkat  kelulusan  siswa  di  SMA Negeri 11 Kota Bengkulu. Dalam penerapan K- Nearest Neighbour, dibangun aplikasi menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual Basic.Net. Adapun antarmuka aplikasi klasifikasi  tingkat  kelulusan  siswa  di  SMA Negeri 11 Kota Bengkulu, antara lain : 1. Form Login Merupakan  yang  membatasi  akses  pengguna terhadap aplikasi. Pengguna wajib memasukkan username  dan  password  yang  benar  agar  dapat mengakses  keseluruhan  fitur  dari  aplikasi. Adapun form login.

## Gambar 2. Form Login
2. Menu Utama
Merupakan  yang  menampilkan sub  menu untuk mempermudah pengguna dalam mengakses fitur pengolahan  data  di  aplikasi.  Adapun  menu utama.

## Gambar 3. Form Menu Utama

## 3. Input Data Siswa
Merupakan yang digunakan untuk mengolah data siswa  yang  terdapat  di  SMA  Negeri  11  Kota Bengkulu.  Pengolahan  data  dapat  dilakukan dengan menambah, mengoreksi serta menghapus data  siswa  tersebut.  Adapun  form  input  data siswa.

## Gambar 4. Form Input Data Siswa
4. Input Data Mata Pelajaran
Merupakan form yang digunakan untuk mengolah data mata pelajaran di sekolah. Proses pengolahan  data  dapat  dilakukan  dengan  cara menambah,  mengoreksi  serta  menghapus  data mata  pelajaran.  Adapun  form  input  data  mata pelajaran.
Gambar 5. Form Input Data Mata Pelajaran 5. Input Data Training Merupakan form yang digunakan untuk mengolah  data  training  yang  merupakan  data yang  telah  terjadi  sebelumnya  disekolah  untuk mengetahui  tingkat  kelulusan  pada  siswa  dari nilai  mata  pelajaran.  Pengolahan  data  dapat dilakukan  dengan  cara  menambah,  mengoreksi, serta menghapus data training. Adapun form data training.
Gambar 6. Form Input Data Training 6. Input Data Nilai Siswa Merupakan form yang digunakan untuk mengolah  data  nilai  siswa  yang  akan  dijadikan sebagai  data  testing  /data  uji  guna  mengetahui klasifikasi  tingkat  kelulusan  pada  siswa. Pengolahan  data  dapat  dilakukan  dengan  cara menambah,  mengoreksi  serta  menghapus  data nilai siswa. Adapun form input data nilai siswa,
Gambar 7. Form Input Data Nilai Siswa
7. Metode K-Nearest Neigbour
Merupakan form yang digunakan untuk mengetahui  hasil  klasifikasi  tingkat  kelulusan
siswa  terhadap  data  testing yang  telah diinputkan. Klasifikasi dilakukan melalui tahapan  dari  Metode  K-Nearest  Neighbour. Adapun form metode K-Nearest Neighbour

## Gambar 8. Metode K-Nearest Neigbour
8. Output  Laporan  Hasil  Klasifikasi  Tingkat Kelulusan Siswa
Merupakan  output  yang  memberikan  informasi hasil klasifikasi tingkat kelulusan siswa, dimana akan menampilkan grafik yang mengidentifikasi lulus  atau  tidak  lulusnya  siswa.  Adapun  output laporan hasil klasifikasi tingkat kelulusan siswa.

## Gambar 9. Output Laporan Hasil Klasifikasi Tingkat Kelulusan Siswa
B.Hasil Pengujian
Pengujian  aplikasi  klasifikasi  tingkat  kelulusan siswa  di  SMA  Negeri  11  Kota  Bengkulu dilakukan  menggunakan  Metode  Black  Box dengan  mengidentifikasi  fungsionalitas  dari aplikasi  melalui  data  yang  benar  dan  data  yang salah.  Adapun  hasil  pengujian  black  box  yang telah dilakukan.
Tabel 1. Hasil Pengujian Blackbox No Skenario Pengujian Hasil Pengujian Keterangan 1. Mengosongkan semua  isian  data pada  form  login, lalu  klik  tombol login Sistem menolak akses login tersebut  dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 2 Mengosongkan isian data password pada form  login,  lalu klik tombol login Sistem menolak akses login tersebut  dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 3 Mengosongkan isian data username pada form  login,  lalu klik tombol login Sistem menolak akses login tersebut  dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 4. Memasukkan isian  data  pada form  login  yang benar,  lalu  klik tombol login. Sistem menerima akses login tersebut  dan menampilkan pesan berhasil Sesuai Harapan 5 Menginputkan data  siswa  yang sudah  ada  dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data siswa tersebut  dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 6. Menginputkan data mata pelajaran yang sudah  ada  dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data mata pelajaran tersebut  dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan,  fungsional  dari  aplikasi  klasifikasi tingkat kelulusan siswa di SMA Negeri 11 Kota Bengkulu  berjalan  dengan  baik  sesuai  yang diharapkan.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A.Kesimpulan Berdasarkan hasil dari pembahasan dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Penerapan K-Nearest Neighbour untuk klasifikasi tingkat kelulusan pada siswa SMA Negeri  11  Kota  Bengkulu  dapat  membantu memberikan  gambaran  informasi  tingkat kelulusan  siswa  di  SMA  Negeri  11  Kota Bengkulu  dan  dapat  memberikan  informasi hasil  klasifikasi  tingkat  kelulusan  siswa  di SMA Negeri 11 Kota Bengkulu.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan, fungsional dari aplikasi klasifikasi tingkat  kelulusan  siswa  di  SMA  Negeri  11 Kota  Bengkulu  berjalan  dengan  baik  sesuai yang diharapkan

## B.Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  penulis  lakukan, maka  penulis  menyarankan  agar  pihak  SMA Negeri  11  Kota  Bengkulu  dapat  menggunakan aplikasi  ini  untuk  membantu  memberikan informasi  tingkat  kelulusan  siswa  setiap  Tahun Ajaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anshori, L., 2018. Implementasi Metode K-
Nearest  Neighbor  Untuk  Rekomendasi
Keminatan  Studi  (Studi  Kasus  :  Jurusan Teknik Informatika Universitas Brawijaya). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer  , Volume  Vol.2  No.7 Juli .
[2]  Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows Dengan  Visual  Basic  .Net  :  Praktikum
Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[3]  Indrajani.,  2017. Database  Design  Theory, Practice, and Case Study. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[4]  Kusumo,  A.  S.,  2016. Administrasi  SQL Server  2014. Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.
[5]  Lubis,  A.,  2016. Basis  Data  Dasar  Untuk Mahasiswa  Ilmu  Komputer. Yogyakarta: Deepublish.
[6]  Pamungkas,  C.  A.,  2017. Pengantar  dan Implementasi  Basis  Data. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
[7]  Wahyudi,  M.,  Masitha,  Saragih,  R.  & Solikhun,  2020. Data  Mining  :  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K- Medoids  Clustering. Medan:  Penerbit
Yayasan Kita Menulis.
[8]  Wanto,  A.  et  al.,  2020. Data  Mining  : Algoritma  Dan  Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.
[9] Yahya & Hidayanti, W. P., 2020. Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Efektivitas  Penjualan  Vape (Rokok  Elektrik)  Pada  Lombok  Vape  On. Jurnal  Informatika  dan Teknologi, Volume Vol.3 No.2 e-ISSN.2614-8773.
[10]Yendrianof,  D.  et  al.,  2022. Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi. Medan: Yayasan Kita Menulis