## KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA ACEH CARONG (ACEH PINTAR) DI UNIVERSITAS MALIKUSSALEH MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN (K-NEAREST NEIGHBORS)

## Abstract
[ Classification Of  Aceh Carong (Aceh Pintar) Scholarship Recipients at Malikussaleh University Using Knn (K-Nearest  Neighbors) Algorithm ] Aceh Carong Scholarship is a program from the Aceh Government to help Acehnese children who want to continue their education by obtaining scholarships from the Aceh Government. Currently, the selection process for Aceh Carong scholarship recipients at Malikussaleh University is carried out using a manual system so that the selection process has not been effective and efficient in its application. K- Nearest Neighbor is a method that can be used to classify new test data based on training data. In this study, the results obtained where the use of the KNN algorithm for the classification of Aceh Carong Scholarship recipients obtained an accuracy of  82.00%.
Keywords:  K-Nearest Neighbor; classification; Data Mining .

## Abstrak
Bea siswa  Aceh ca rong merupa kan progra m da ri Pemerinta h Aceh untuk memba ntu putra/putri Aceh ya ng ingin mela njutkan pendidika n  denga n  memperoleh  bea siswa   da ri  Pemerinta h  Aceh Progra m  bea siswa   ini  juga diberika n kepa da  Mahasiswa /Mahasiswi a ktif di pergurua n tinggi a ta u  pun swa sta di seluruh a ceh. Sa a t ini proses seleksi  penerima  bea siswa  Aceh  Ca rong di  Universita s  Ma likussa leh  dila kuka n denga n mengguna ka n sistem ma nua l sehingga  proses  seleksi  tersebut  belum efektif da n efisien  da la m penera pannya. K-Nearest Neighbor merupa ka n sa la h sa tu metode ya ng  bisa   diguna ka n untuk mela kukan kla sifika si terha da p da ta uji ya ng baru berda sa rka n  data tra ining.  Pa da  penelitia n  ini  dida pa tkan  hasil  dima na  pengguna a n a lgoritma  KNN  untuk kla sifika si penerima  Bea siswa  Aceh ca rong menda patkan ha sil a kura si sebesa r 8 2.00%.
Kata Kunci:  K-Nearest Neighbor ; Kla sifika si; Da ta  Mining.

## 1. Pendahuluan
Unda ng-Unda ng Republik Indonesia  Nomor  20 Ta hun 2003 tenta ng Sistem Pendidika n Na siona l,  Ba b V pa sa l 12 (1.c),  menyebutkan ba hwa  setia p peserta  didik  pa da  setia p sa tua n pendidika n berha k mendapatkan bea siswa  ba gi ya ng berpresta si ya ng ora ng tua nya  tida k mampu membiayai pendidika nnya.
Ma ha siswa   denga n  keterba tasa n  ekonomi na mun berpresta si  a ta u ya ng  sering  dikena l  denga n  sebutan bidikmisi  merupa kan sa la h sa tu progra m ya ng diga ga s oleh Kementria n Riset Teknologi da n Pendidika n Tinggi kepa da  calon mahasiswa  ya ng memiliki tingka t ekonomi menenga h ke ba wah namun memiliki potensi a ka demik ya ng ba ik. Untuk menda pa tkan bea siswa  tersebut, ha nya  ma hasiswa  ya ng memenuhi persya ra tan ya ng boleh menda patkan bea siswa  tersebut sesua i  denga n kriteria   ya ng tela h diteta pka n la ngsung oleh  Kementria n Riset Teknologi  da n Pendidika n Tinggi  seba ga i ma ha siswa  ya ng berha k dan la yak menerima bidikmisi (Ristekdikti, n.d.)  Seperti  ya ng  tertera   pa da  petunjuk teknis  pela ksa naan progra m  bea siswa   bidikmisi  semua   penerima bea siswa   bidikmisi  diwa jibka n mengikuti  a tura n ya ng  tela h  disetujui  da n tertera   seba ga i ba ha n  a cua n ba gi

## Ar Razi
Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh
e-mail : ar.razi@unimal.ac.id
ma ha siswa  penerima  beasiswa  bidikmisi untuk teta p bersika p dan mengikuti a turan yang tela h diteta pkan Aturan ya ng tela h diteta pkan itu bersifa t mengika t, ka rena  suda h a danya perja njia n dengan kedua bela h piha k
Akses  Pendidika n ke setia p wa rga   nega ra  a da la h ha k setia p wa rga  nega ra  seperti  ya ng dia ma natkan oleh UUD  1945, Pemerinta h Aceh  meluncurka n progra m bea siswa  Aceh  Ca rong ya ng di  peruntukka n membantu ma ha siswa /mahasiswi a ceh untuk teta p dapat mengakses Pendidika n wa la upun terkendala  denga n bia ya. Ha l ini dila kuka n ka rena  ma hasiswa  ya ng tingka t ekonominya  menenga h keba wa h kesulita n menga kses Pendidikan pa da hal ma hasiswa  tersebut mempunyai teka d untuk tetap mela njutkan pendidika n serta  merupakan mahasiswa ya ng berpresta si.  Oleh  seba b itu,  proses seleksi  untuk menda patkan bea siswa  ha rus bena r-benar dila ksanakan seca ra  cerma t a ga r ha sil ya ng dida pa tkan efektif da n efisien serta  tepa t pa da sa sa ran, Ha nya Ma hasiswa  yang memenuhi sya ra t ya ng berha k menerima   bea siswa  tersebut seperti ya ng dipersya ra tka n oleh pemerinta h Aceh.
Sa a t ini  proses  seleksi  Bea siswa  Aceh ca rong di  universita s  ma likussa leh ma sih dila kuka n seca ra  manual sehingga  da la m pela ksa naan membutuhkan wa ktu yang la ma  serta  tingka t efektifita s ya ng renda h
Da ta  mining  a da la h proses  menemukan a ta u pengga lia n  pola -pola  ba ru da ri  kumpula n da ta  besa r  yang meliba tka n metode da ri sta tistik da n kecerda sa n bua tan (Ria n dkk, 2018). Sa la h sa tu teknik ya ng popula r dan sering  diguna ka n da lam data mining a da la h kla sifika si. Kla sifika si a da la h proses penemuan model a ta u fungsi ya ng  mengga mba rkan da n membeda kan  kela s da ta  a ta u konsep ya ng  bertujua n a ga r  bisa   diguna ka n untuk memprediksi kela s da ri objek ya ng la bel kela snya  tida k  diketa hui (Ria n dkk, 2018).
Proses  seleksi  bea siswa  ya ng dila kuka n seca ra  otoma tisa si oleh komputer tentunya  mempunyai kelebihan diba ndingka n proses seleksi ya ng dila kuka n secara  manual, Sela in da pat dia ndalkan proses seleksi mela lui sistem komputer juga  menghema t wa ktu dika rena kan pemoresa n da ta denga n ko mputer bisa  dila kuka n denga n sa ngat cepa t.

## 2. Metode

## A. Data Mining
Kla sifika si  a da la h proses menemukan model (a ta u fungsi) ya ng mengga mba rkan dan membedakan kelas data a ta u konsep ya ng dira nca ng untuk memprediksi  kela s objek ya ng la bel  kela snya  tida k diketa hui (Biro  Pusat Sta tistik Indonesia , 1976) (Lesta ri,  2016) Da ta  mining a da la h proses ekstra ksi informa si a ta u pola  ya ng penting a ta u menarik da ri da ta  ya ng a da  di da la m da tabase ya ng besa r. Da ta  da ri da ta base  tersebut diga li da n digunakan untuk membua t suatu keputusa n bisnis ya ng sa nga t penting (Pra mudita  et a l., 2018).
Da ta  mining merupa ka n sa la h sa tu teknik mengga li informa si di da la m sua tu data sehingga  di da pat suatu pengeta hua n  ya ng  na ntinya  pengeta huan ini  a ka n sa nga t berha rga   untuk  di  ma nfaatkan seba ga i  la ndasan penga mbila n keputusa n, Pa da  sa a t ini  perusa ha a n  di seluruh  dunia   mengguna ka n teknik da ta  mining  untuk mendukung keputusa n bisnis mereka  sehingga  mengha silka n keuntunga n bisnis ya ng besa r.

## B. Algoritma KNN
Algoritma k-nearest  neighbor merupa ka n  a lgoritma  pembela jara n  tera rah dima na  hasil  da ri  insta nce  baru dikla sifika sika n  berda sa rka n seba gia n besa r  kela s k-nearest  neighbor ,  tujua n da ri  a lgoritma   a da la h untuk mengkla sifika sika n objek ba ru berda sa rka n  a tribut da n sa mpel da ri  da ta  la tih.  a lgoritma k-nearest neighbor mengguna ka n kla sifika si  lingkunga n  seba ga i  prediktor  nila i  insta nce ba ru.  Nea rest  neighbor  a da la h metode penca ria n ka sus denga n menghitung kedeka tan a ntara kasus ba ru da n ka sus la ma , berda sarkan kecocokan bobot da ri bebera pa  fitur ya ng a da  (Novia na  et a l., 2019).
Algoritma K-Nearest Neighbour (KNN)  a da la h sebuah metode ya ng diguna ka n untuk mengkla sifika sika n suatu objek ke da la m kela s ya ng suda h ditentuka n berda sarkan kedekatan objek tersebut denga n da ta pembelajaran a ta u da ta tra ining. Algoritma   ini  bekerja  denga n teknik ya ng sa nga t sederha na  yaitu mengkla sifika sika n suatu kelompok da ta  ya ng belum diketa hui kela snya  ke kelompok da ta  tertentu berda sarkan kedekatan  (ja rak) data tersebut kepa da data pembelajaran
𝑑 ( 𝑎 , 𝑏) = ∑|𝑋𝑖 − 𝑌𝑖 | (1)
dima na : 𝑑 ( 𝑎 , 𝑏 ) = Euclidean distance 𝑥 = da ta  1 𝑦 = da ta  2 𝑖 = fitur ke - i 𝑛 = jumla h fitur
Ada pun ta ha pan a lgoritma  KNN a da la h seba ga i berikut:
Mulai
Hitung Jarak antara data uji dan data latih Tentukan Nilai K Urut data yang mempunyai jarak terkecil Hasil Klasifikasi Selesai
Gambar 1. Proses Metode K Nea rest Neighbour
La ngka h-la ngka h perhitunga n a lgoritma  K-Nea rest Neighbour  (Informa tikalogi, 2017) a da la h seba gai berikut:
1. Menentuka n pa rameter k (jumla h teta ngga  pa ling deka t).
2. Tentuka n nila i K Hitung ja ra k Ma nhattan a ntara da ta uji da n semua  da ta tra ining
3. Urutka n da ta  ya ng mempunyai ja ra k terkecil
4. Ha sil kla sifika si
5. Selesa i

## 3. Hasil  dan Pembahasan

## A. Perancangan Sistem
Skema   kla sifika si  bea siswa   a ceh  ca rong  untuk  ma ha siswa   kura ng  ma mpu di  lingkunga n  Universita s Ma likussa leh denga n metode K-Nearest Neighbor (KNN)  rincia n da pa t diliha t pa da  ga mbar 2. Skema  sistem dimula i da ri proses login sa mpa i denga n selesa i, di ma na  setia p ta hapan dijela skan berikut ini.
a . Mula i
Mula i a da la h proses sistem dimula i.
b. Ma sukka n userna me da n pa ssword untuk login User  menginputka n userna me da n pa ssword untuk login ke da la m sistem
c. Input da ta  mahasiswa
Pa da  ta hap ini, user menginputka n da ta testing untuk di kla sifika sika n oleh sistem .
d. Sistem menghitung ja ra k terdeka t denga n data tra ining menguna ka n a lgoritma  KNN
e. Sistem mena mpilka n hasil kla sifika si
Mulai Input Data Mahasiswa Hitung kedekatan Data Uji dengan Data training (Algoritma KNN) Urutkan K data terdekat Input Username dan password login Apakah Login berhasil? Selesai Ya Tidak Gambar 2 . Skema  Sistem.

## B. Implementasi
Aplika si  di  ba ngun mengguna ka n Ba hasa pemogra man PHP denga n Da ta base MYSQL denga n menggunakan empa t kriteria  ya itu Nila i  IPK, Semester berja la n, Pengha sila n Ora ng tua , Jumla h Ta nggunga n ora ng tua .
a . Menu Login
Menu  login  ta mpil  perta ma  seka li  sa a t user  menga kses  a plika si,  ha nya  a dmin prodi  ya ng  dapat mengguna ka n sistem ja di di butuhka n userna me da n pa ssword untuk da pa t login ke da la m sistem dan mencenga h ora ng ya ng tida k berha k untuk da pa t masuk ke da la m sistem.
Gambar 3 . Menu Login.
b. Menu Da ta  Tra ining
Menu da ta  tra ining berisi  da ta  la tih ya ng diguna ka n oleh a lgoritma  KNN  seba ga i a cua n perhitungan ja ra k da ta dengan da ta testing.
Gambar 4 . Da ta  Tra ining.
c. Menu Ta mba h Da ta  Tra ining
Menu ta mbah data tra ining berisi form ya ng da pat diguna kan oleh a dmin untuk menambah da ta tra ining ya ng  suda h a da , denga n  a da nya  menu ini  jumla h da ta  tra ining  bisa   di  ta mbah da n da pa t terus  di perba ha rui sehingga  a ka n memberika n peningka tan a kura si oleh sistem
Gambar 5 . Ta mba h Da ta Tra ining.
d. Menu Ta mba h Da ta  Testing
Menu ta mba h data testing da pa t di guna ka n oleh a dmin untuk mela kukan proses pengujia n da ta baru ya ng belum diketa hui kela snya , pa da  form ini  a dmin da pa t da pat menginputkan da ta ma hasiswa  yang menga juka n proses seleksi bea siswa  ya ng kemudia n seca ra  otomatis a kan di kla sifika sika n oleh sistem.
Gambar 6 . Form input da ta  Testing.
e. Menu Ha sil Kla sifika si
Menu ha sil kla sifika si a da la h menu ya ng menempilka n ha sil kla sifika si da ri da ta  uji ya ng di inputkan oleh a dmin, ha sil kla sifika si ini  diproses mengguna ka n a lgoritma  KNN da n da ta  uji ya ng di inputkan
la ngsung diketa hui kela snya . Pa da  menu ha sil ini juga  di perliha tka n ja ra k a ntara  da ta uji denga n data tra ining.
Gambar 7. Form input da ta  Testing.

## 4. Kesimpulan
Berda sa rka n ha sil  penelitia n  terha da p pengguna a n a lgoritma k-nearest  neighbor untuk  mengkla sifika sikan penerima  bea siswa  Aceh Ca rong da pa t di a mbil kesimpula n seba ga i berikut:
1. Algoritma k-nearest neighbor cukup efektif da n efisien da la m mengka lsifika sikan penerima  beasiswa Aceh Ca rong ya itu ha sil a kura si ya ng dida pa t cukup ba ik me ncapai 82.00%.
2. Sistem a plika si kla sifika si penerima  bea siswa  Aceh Ca rong ma mpu membantu penyelesa ian masalah da la m ha l proses seleksi ma hasiswa  penerima  beasiswa  dima na dengan adanya sistem ini a dmin kampus da pa t meningka tkan proses seleksi ma ha siswa  penerima  bea siswa  dimna  wa ktu ya ng di butuhka n lebih singka t da n ha sil seleksi  lebih tepa t sa sa ran.
3. Denga n a da nya sistem ini proses seleksi bea siswa  Aceh Ca rong menja di lebih tra npa ran da n a kuntabel.
4. Da la m pengujia n a plika si seleksi bea siswa  Aceh Ca rong ini sem ua  modul ya ng diujika n berjala n dengan ba ik seba ga ima na yang diha ra pkan.

## Daftar Pustaka
Informa tikalogi. (2017). Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) .  Informa tika logi.Com.
Lesta ri, I. D. (2016). Kla sifika si online da n google. IQRA:  Jurnal Ilmu Perpustakaan Dan Informasi (e-Journal) , 10 (02), 83–94.
Novia na ,  D.,  Susa nti,  Y.,    Susa nto,  I.  (2019).  Ana lisis  Rekomenda si Penerima   Bea siswa   Menggunakan Algoritma   K-Nea rest  Neighbor  (K-NN)  da n Algoritma   C4.  5. Seminar  \  Conference Proceedings of UMT .
Pra mudita , Y.  D.,  Putro,  S.  S.,    Ma khmud, N.  (2018).  Kla sifika si  Berita   Ola hra ga  Mengguna ka n Metode Na {\"\i}ve  Ba yes denga n Enha nced Confix Stripping  Stemmer. Jurnal Teknologi Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 5 (3), 269–276.
Ristekdikti. (n.d.).  Pedoma n Bidikmisi Ta hun 2017. In Ristekdikti .