## PENERAPAN GINI INDEX DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KOGNITIF SOAL PADA TAKSONOMI BLOOM
Tyas Setiyorini 1 , Rizky Tri Asmono 2 Program Studi Teknik Informatika 12 STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1 ; STMIK Swadharma 2 http://www.nusamandiri.ac.id 1 ; http://www.swadharma.ac.id/ 2 tyas.setiyorini@gmail.com 1 ; rtriasmono@gmail.com 2
Abstract — As a guideline in designing the proper exam, which consists of questions that have varying degrees  of  cognitive,  Bloom's  Taxonomy  has  been applied widely. Currently, the educators identify the cognitive level of the problem in Bloom's Taxonomy still  using  the  manual  way.  Only  slight  educators can identify cognitive level correctly, mostly made a mistake  in  classifying  questions.  K-Nearest Neighbor  (KNN)  is  an  effective  method  for classifying  cognitive  level  problems  on  Bloom's taxonomy, however KNN has the disadvantage that is  the  computational  complexity  of  similarity  of data was big when dimensional of data was high. To solve the problem, it required the Gini Index method to  reduce  the  high  feature  dimension.  Several experiments  were  conducted  to  obtain  the  best architecture and produce an accurate classification. The  results from  10  experiments  on the Question Bank dataset with KNN obtained the greatest  accuracy  was  59.97%  and  the  highest kappa  was  0.496. Then  the  KNN  +  Gini  Index obtained the greatest  accuracy is 66.18% and  the highest kappa is 0.574. Based on these results it can be concluded that Gini Index is able  to  reduce the dimensions  of  high  features,  thus  improving  the performance  of  KNN  and  improve  the  level  of accuracy of the cognitive level classification of the problem on Bloom's Taxonomy.
Intisari  —  Sebagai  pedoman  dalam  merancang ujian yang layak, yang terdiri dari soal-soal yang memiliki  berbagai  tingkatan  secara  kognitif, Taksonomi  Bloom  telah  diterapkan  secara  luas. Saat  ini,  kalangan  pendidik  mengidentifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi Bloom masih menggunakan  cara  manual.  Hanya  sedikit pendidik  yang  dapat  mengidentifikasi  tingkat kognitif dengan benar, sebagian besar melakukan kesalahan dalam mengklasifikasikan soal-soal. K- Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  yang efektif untuk klasifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi  Bloom,  tetapi  KNN  memiliki kelemahan yaitu kompleksitas komputasi kemiripan  datanya  besar  apabila  dimensi  fitur datanya  tinggi.  Untuk  menyelesaikan  kelemahan tersebut  diperlukan  metode  Gini  Index  untuk mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi.  Beberapa percobaan dilakukan untuk memperoleh
arsitektur  yang  terbaik  dan  menghasilkan klasifikasi  yang  akurat.  Hasil  dari  10  percobaan pada  dataset  Question  Bank  dengan  KNN diperoleh  akurasi  tertinggi  yaitu  59,97%  dan kappa  tertinggi  yaitu  0,496.  Kemudian  pada KNN+Gini Index diperoleh akurasi tertinggi yaitu 66,18%  dan  kappa  tertinggi  yaitu  0,574. Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat disimpulkan bahwa Gini Index mampu mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi,  sehingga meningkatkan  kinerja  KNN  dan  meningkatkan tingkat  akurasi  klasifikasi  tingkat  kognitif  soal pada Taksonomi Bloom.

## Kata Kunci: klasifikasi, Taksonomi Bloom, K-
Nearest Neighbor, Gini Index

## PENDAHULUAN
Taksonomi  Bloom  diciptakan  pada  tahun 1948  oleh  seorang  psikolog  yang  bernama Benjamin Bloom dan beberapa rekannya (Bloom, Engelhart,  Furst,  Hill,  &  Krathwohl,  1956). Awalnya dikembangkan sebagai metode klasifikasi sasaran pendidikan untuk mengevaluasi  hasil  belajar  siswa.  Taksonomi Bloom  telah  direvisi  selama  bertahun-tahun  dan masih  diterapkan  dalam  pendidikan  saat  ini. Tujuan awal dalam pembuatan Taksonomi Bloom adalah memfokuskan pada tiga domain utama dari pembelajaran,  yaitu  kognitif,  afektif,  dan psikomotorik. Meskipun tujuannya untuk mengatasi  semua  domain,  Taksonomi  Bloom diterapkan hanya untuk memperoleh pengetahuan  dalam  domain  kognitif.  Domain kognitif  mengandung  tingkah  laku  yang mengutamakan aspek intelektual, seperti kemampuan berpikir, pengetahuan, dan pemahaman
Tingkat  kognitif  terdiri  dari  6  tingkat. Tingkat  pertama  adalah  tingkat  pengetahuan (knowlegde  level),  yaitu  kemampuan  mengingat kembali  materi  yang  telah  dipelajari.  Kedua, tingkat  pemahaman  (comprehension  level)  yaitu kemampuan  untuk  menjelaskan  pengetahuan yang dipelajari. Ketiga, tingkat aplikasi (application  level),  yaitu  kemampuan  untuk menerapkan  pengetahuan  yang  telah  dipelajari
dalam  suatu  tindakan  nyata.  Keempat,  tingkat analisis  (analysis  level)  yaitu  kemampuan  untuk menyelidiki  pengetahuan  yang  mereka  pelajari. Kelima,  tingkat  sintesis  (synthesis  level),  yaitu kemampuan  untuk  menghubungkan  semua pengetahuan  dan  mengintegrasikan  menjadi sesuatu  hal  yang  baru.  Tingkat  terakhir  adalah tingkat  evaluasi  (evaluation  level)  yaitu kemampuan  untuk  menilai  manfaat  dari  suatu pengetahuan.
Sebagai  pedoman  dalam  merancang  ujian yang  layak,  yang  terdiri  dari  soal-soal  yang memiliki  berbagai  tingkatan  secara  kognitif, Taksonomi  Bloom  telah  diterapkan  secara  luas (Jones,  Harland,  Reid,  &  Bartlett,  2009). Taksonomi Bloom telah banyak diterapkan dalam pengukuran  dan  penilaian  proses  pembelajaran (Khairuddin & Hashim, 2008)(Thompson, Luxton- Reilly, Whalley, Hu, & Robbins, 2008). Penerapan identifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi Bloom  telah  banyak  dilakukan  oleh  kalangan pendidik  saat  ini,  namun  cara  yang  digunakan masih bersifat manual. Hanya  sedikit yang dapat mengidentifikasi  tingkat  kognitif  dengan  benar, sebagian  besar  melakukan  kesalahan  dalam mengklasifikasikan soal-soal (Yusof & Hui, 2010). Tingginya jumlah soal-soal yang harus diklasifikasikan  dalam  dokumen  ujian,    sehingga proses  penentuan  tingkat  kognitif  Bloom membutuhkan waktu yang lama dan melelahkan. Oleh karena itu dibutuhkan metode yang mampu mengidentifikasi  tiap-tiap  soal  menurut  tingkat kognitifnya secara otomatis.
Semakin
berkembangnya dokumen, klasifikasi  teks  menjadi  teknologi  kunci  untuk menangani  dan  mengatur  sejumlah  dokumen yang  kompleks  (Shang,  Huang,  &  Zhu,  2007). Klasifikasi teks merupakan salah satu bagian dari text  mining.  Text  mining  adalah  proses  menggali pengetahuan dari data teks (Fayyad, 1996). Data mining adalah proses penyaringan informasi yang bermanfaat  dari  fakta  yang  disimpan  di  dalam database  terstruktur,  sedangkan  text  mining menemukan pola dari teks bahasa alami (Weiss et al.,  1999).  Text  mining  dimulai  dengan  memilih koleksi  dokumen,  seperti  pekerjaan  pada  data mining  (Cherfi,  Napoli,  &  Toussaint,  2005).  Text mining  terdiri  dari  7  jenis  yaitu  klasifikasi dokumen,  pengelompokan  dokumen,  ekstraksi informasi,  pemulihan  informasi,  web  mining, pemrosesan  bahasa  alami    dan  ektraksi  konsep (Miner,  2012).  Klasifikasi  teks  adalah  proses untuk  mengklasifikasikan  sekumpulan  dokumen ke dalam kategori yang telah ditetapkan (Genkin, Lewis, & Madigan, 2007).
Banyak  metode  yang  telah  diaplikasikan beberapa  tahun  terakhir  pada  klasifikasi  teks berdasarkan  teori  pembelajaran  mesin  dan statistik.  Seperti  contoh,  K-Nearest  Neighbor
(KNN)(Cover  &  Hart,  1967)(Yiming  Yang  &  Liu, 1999)(Tan,  2005),  Support  Vector  Machines (SVM)  (Joachims,  1998),  Naive  Bayes  (Lewis, 1998),  decision  tree  (DD  &  Ringuette,  1994), neural network, linear least squares  fit, SWAP-1, dan  Rocchio.  Tantangan  utama  dari  klasifikasi teks  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dunia nyata yaitu klasifikasi hirarkis, ketidakseimbangan klasifikasi, dan mengklasifikasikan data teks besar secara efisien (SU, 2006). Ada hubungan yang kompleks antara kategori  dalam  permasalahan  klasifikasi  multi- kategori.  Untuk  lebih  memahami  hubungan  ini, beberapa  klasifikasi  teks  hierarkis  telah  diteliti (Hao,  Chiang,  &  Tu,  2007)(Esuli,  Fagni,  & Sebastiani, 2008). Dalam permasalahan klasifikasi teks,  kinerja  KNN  terbukti  lebih  baik dibandingkan dengan NN, NB dan Rocchio (Yiming Yang & Liu, 1999).
KNN merupakan metode yang efektif untuk klasifikasi teks, namun memiliki kelemahan yaitu ruang  penyimpanannya  besar,  kompleksitas komputasi kemiripan datanya besar serta mudah dipengaruhi oleh data noise (Guo, Wang, Bell, Bi, & Greer, 2003). Bagi banyak algoritma pembelajaran,  dimensi  fitur  yang  tinggi  tidak diizinkan    (Shang  et  al.,  2007).  Banyak  peneliti mencari  cara  untuk  mengurangi  kompleksitas KNN, yang dapat dibagi menjadi 3 metode umum, yaitu  mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi  (de Vries,  Mamoulis,  Nes,  &  Kersten,  2002), mengurangi  jumlah  data  pelatihan  (Lu  &  Fa, 2004),  dan  mempercepat  proses  menemukan  K tetangga terdekat (Aghbari, 2005).
Dalam  mengatasi  kelemahan  pada  KNN, seleksi  fitur  (feature  selection)  dapat  digunakan untuk mengurangi dimensi fitur yang tinggi pada klasifikasi  teks  tingkat  kognitif  soal  pada Taksonomi  Bloom.  Dimensi  fitur  yang  tinggi merupakan  masalah  utama  pada  klasifikasi  teks (Shang et al., 2007). Seleksi fitur didasarkan pada pengurangan  fitur  yang  besar,  yaitu  dengan menghapus  atribut  yang  tidak  relevan  (Koncz  & Paralic, 2011).
Seleksi  fitur  adalah  salah  satu  bagian terpenting  untuk  meningkatkan  kinerja  classifier (Wang,  Li,  Song,  Wei,  &  Li,  2011).  Menggunakan metode  seleksi  fitur  yang  tepat  dapat meningkatkan  akurasi  (Xu,  Peng,  &  Cheng, 2012)(Forman, 2003). Saat ini, beberapa metode seleksi fitur yang terkenal yaitu information gain, mutual information, expected cross entropy, term frequency  the  weight  of  evidence  of  text,  odds ratio,  CHI  (Yang  &  Pedersen,  1997)(Mladenić  & Grobelnik, 2003)(Mladenic & Grobelnik, 1999).
Shang et al menyajikan metode seleksi fitur teks baru yaitu Gini Index, yang digunakan dalam pohon keputusan untuk memisahkan atribut dan mendapat  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  baik
(Shang et al., 2007). Gini Index mampu mengatasi masalah  utama  pada  klasifikasi  teks  yaitu mengurangi dimensi fitur yang tinggi (Shang et al., 2007).  Shankar  dan  Karypis  membahas bagaimana menggunakan Gini Index untuk seleksi fitur  teks  dan  penyesuaian  bobot  (Shankar  & Karypis,  2000).  Dari  beberapa  percobaan  yang dilakukan,  Gini  Index  menunjukkan  kinerja klasifikasi yang lebih baik dengan metode seleksi fitur lainnya (Shang et al., 2007).
Dari penjelasan di atas tampak bahwa Gini Index  memiliki  potensi  yang  lebih  baik  dalam proses  mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi. Untuk  itu  penelitian  ini  akan  menggunakan kombinasi  kedua  metode  yaitu  KNN  dan  Gini Index  tersebut  untuk  memungkinkan  klasifikasi tingkat kognitif soal pada taksonomi bloom dapat dilakukan secara otomatis dengan tingkat akurasi yang terbaik.

## BAHAN DAN METODE
K-Nearest Neighbor (KNN) KNN  merupakan  metode  algoritma supervised  learning,  di  mana  hasil  dari  query instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  dari  kategori  pada  KNN.  Kelas  yang paling  banyak  timbul  yang  akan  menjadi  kelas hasil  klasifikasi.  KNN  adalah  salah  satu  metode pengklasifikasian  data  berdasarkan  similaritas dengan label data (Larose, 2006a). Algortima KNN merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  baru  berdasarkan  k tetangga  terdekatnya.  KNN  adalah  algoritma pembelajaran berbasis instan yang menggunakan jarak terdekat dalam menentukan kategori vektor baru dalam set data training (Gorunescu, 2011).
Metode KNN memiliki permasalahan yaitu menemukan tetangga terdekat k pada titik query dari dataset yang digunakan (Liaw, Yi-Ching, Leou Maw-Lin, 2010)(Liaw, Wu, & Leou, 2010). Metode ini  banyak  digunakan  untuk  mengatasi  masalah dalam  bidang  ilmiah  dan  rekayasa  perangkat lunak seperti pengenalan pola, pengenalan objek, pengelompokkan  data,  fungsi  approximate, kuantisasi vektor, klasifikasi pola.
Untuk  menentukan  jumlah  data  atau tetangga  terdekat  ditentukan  oleh  user  yang dinyatakan dengan k.
d i = √∑ (x 1i -x 2i ) 2 p i=1
… … … … … … … … … … … … (1)
Di  mana  x1=  (x11,  x12,…,  x1n)  dan  x2= (x21, x22,…, x2n). Dengan kata lain, untuk setiap atribut  numerik,  kita  mengambil  perbedaan antara  yang  sesuai  nilai-nilai  atribut  yang  dalam vektor  x1  dan  x2  dari  matriks  dengan  ukuran dimensi.  Akar  kuadrat  diambil  dari  akumulasi
jumlah  total  jarak.  Biasanya,  kita  menormalkan nilai  masing-masing  atribut  sebelum  digunakan (Jain & Richariya, 2012). Prinsip kerja KNN adalah mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang dievaluasi  dengan  k  tetangga  terdekatnya  dalam data  pelatihan.  Persamaan  penghitungan  untuk mencari  Euclidean  dengan  d  adalah  jarak  dan  p adalah dimensi data dengan:
d i = √∑ (x 1i -x 2i ) 2 p i=1
… … … … … … … … … … … … . (2)
di mana: x1: sample data uji x2: data uji d: jarak
p: dimensi data

## Gini Index
Gini  Index  dapat  dianggap  sebagai probabilitas dari dua data yang dipilih secara acak yang  memiliki  class  yang  berbeda.  Gini  Index digunakan  oleh  Breiman  (Breiman,  Friedman, Stone,  &  Olshen,  1984)    untuk  menghasilkan pohon  klasifikasi pada decision tree.
Misalkan  S  adalah  1  set  dari  sejumlah  s data.  Data  ini  memiliki  sejumlah  m  class  yang berbeda  (C i ,  i=  1,  ...,  m).  Berdasarkan  pada  class tersebut, kita bisa membagi S ke dalam sejumlah m subset (S i , i= 1, ..., m)misalkan Si adalah dataset yang tergabung di dalam class C i , s i adalah jumlah data  dari  S i ,  maka  Gini  Index  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
Gini Index (𝑆) =  1 − ∑ ( 𝑠 𝑖 𝑠 ) 2 𝑚 𝑖=1 … … … … … … … (3)

## Metode penelitian
1. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini mengarah  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Chai  Jing  (HUI,  2009).  Dataset  menggunakan bahasa  Inggris,  sehingga  stopwords  yang digunakan  untuk  preprocessing  data  juga berbahasa Inggris.
Tabel  1  menampilkan  dataset  terdiri  dari 274  jumlah  soal  yang  secara  keseluruhan  yang diklasifikasikan  dalam  6  tingkat  kognitif  soal. Klasifikasi  knowledge  terdapat  28  jumlah  soal, klasifikasi comprehension terdapat 44 jumlah soal, klasifikasi  application    terdapat  41  jumlah  soal, klasifikasi  analysis  terdapat  48  jumlah  soal, klasifikasi synthesis terdapat  59 jumlah soal, dan klasifikasi evaluation terdapat 54 jumlah soal.
Tabel 1.  Klasifikasi Soal Klasifikasi Jumlah Knowledge 28 Coprehension 44 Application 41 Analysis 48 Synthesis 59 Evaluation 54 Sumber: Setyorini & Asmono (2017) 2. Metode yang Diusulkan Gambar  1  menampilkan  metode  yang diusulkan  yaitu  metode  Gini  Index  pada  KNN. Pada  pengolahan  awal,  semua  pertanyaan  pada Question  Bank  diubah  menjadi  dataset  yang diklasifikasikan dengan menggunakan teknik text processing.
Sumber: Setyorini & Asmono (2017)

## Gambar 1. Metode KNN+Gini Index
Text  processing  yang  digunakan  yaitu tokenizer,  filter  stopwords,  dan  stem.  Tokenize adalah  proses  untuk  memisah-misahkan  kata. Tahapan  tokenize  dimulai  dari  memisah- misahkan bagian review yang dipisahkan dengan karakter spasi. Bagian yang memiliki karakter non
alphabet  dan  angka  akan  dibuang.  Bagian  yang masuk  dalam  daftar  emoticon  akan  dikonversi. Bagian  yang  memiliki  karakter  selain  alfabet, angka, dan garis bawah akan dipecah sesuai posisi karakter tersebut. Selanjutnya, pada proses filter stopwords akan dihilangkan kata-kata yang sering muncul.  Terakhir,  tahap  stemming  adalah  tahap untuk mencari kata dasar dari tiap kata hasil filter.
Fitur  dari  dataset  yang  dihasilkan  pada tahap  text  processing  diseleksi  menggunakan metode  Gini  Index.  Setelah  diseleksi  fitur-fitur tersebut  akan  digunakan  pada  proses  klasifikasi menggunakan  metode  KNN,  kemudian  akan dihitung  nilai  akurasi  dan  kappa  untuk mendapatkan fitur yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan komputer  dengan  spesifikasi  CPU  Intel  Core  i5 1.6GHz,  RAM  4GB,  dan  sistem  operasi  Microsoft Windows  10  Professional  64-bit.  Aplikasi  yang digunakan adalah RapidMiner 7.3. Data penelitian ini  menggunakan  dataset  Question  Bank.  Dataset Question  Bank  mengarah  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Chai Jing Hui (HUI, 2009). Setelah percobaan yang dilakukan dengan KNN dan KNN+Gini Index, kemudian dibandingkan  hasil  akurasi  dan  kappa  pada metode  KNN  dengan  KNN+Gini  Index  dari  10 percobaan.  Pada  Tabel  2  dari  10  percobaan  dan rata-rata  keseluruhan  percobaan  secara  tetap menunjukkan  peningkatan  nilai  akurasi  dan kappa  yang  signifikan  antara  KNN  dengan KNN+Gini Index.
Tabel 2. Hasil Akurasi dan Kappa dengan KNN dan KNN+Gini Index
Sumber: Setyorini & Asmono (2017)
Penggunaan  KNN+Gini  Index  memperoleh nilai  akurasi  dan  kappa  yang  lebih  tinggi dibanding  dengan  penggunaan  KNN.  Hal  ini dibuktikan dari 10 percobaan yang menunjukkan bahwa peningkatan nilai akurasi dan kappa yang
tetap dan signifikan. Dari hasil percoban tersebut menunjukkan bahwa penggunaan Gini Index pada KNN  mampu  mengurangi  dimensi  fitur  yang tinggi, sehingga menghasilkan kinerja atau tingkat akurasi  klasifikasi  tingkat  kognitif  soal  pada taksonomi  Bloom  yang  lebih  baik  dibanding dengan  menggunakan  metode  KNN.  Hal  ini membuktikan  penelitan  Shang  et  al    bahwa  Gini Index  mampu  mengurangi  dimensi  ruang  fitur yang  tinggi  sehingga  mendapat  ketepatan klasifikasi  yang  lebih  baik  (Shang  et  al.,  2007). Selain itu juga membuktikan penelitan Supriyanto et al. bahwa KNN mampu mengklasifikasi tingkat kognitif soal pada taksonomi Bloom (Supriyanto, Yusof, Nurhadiono, & Sukardi, 2013).
Untuk  membuktikan  hasil  sementara (hipotesis)  penelitian  ini,  diperlukan  pengujian dengan  cara  statistik  untuk  menguji  perbedaan antara  penggunaan  metode  KNN  dengan KNN+Gini  Index,  apakah  terdapat  perbedaan  di antara  keduanya.  Pengujian  hipotesis  ini menggunakan metode t-Test. Metode ini termasuk yang  paling  umum  dalam  metode  statistik tradisional,  yaitu  t-Test  (Maimon, Oded&Rokach, 2010).  Ada  atau  tidaknya  perbedaan  antara  dua model  membutuhkan  pengujian,  salah  satunya dengan uji t-Test (Larose, 2006b), dengan melihat nilai  P.  Jika  nilai  P  <  0,05  maka  menunjukkan hipotesis  nol  ditolak  atau  disebut  hipotesis alternatif  (Sumanto,  2014).  Hipotesis  nol menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  antara  dua buah  variabel,  sedangkan  hipotesis  alternatif menunjukkan adanya perbedaan antara dua buah variabel (Sumanto, 2014).
Pada  Tabel  3  menampilkan  t-Test  untuk hasil  akurasi  KNN  dan  KNN+Gini  Index  yang menunjukkan  hipotesis  hipotesis  alternatif  yaitu dengan nilai P < 0,05 yaitu 0,0008. Pada Tabel 4 menampilkan  t-Test  untuk  hasil  kappa  KNN  dan KNN+Gini  Index  juga  menunjukkan  hipotesis hipotesis  alternatif  yaitu  dengan  nilai  P  <  0,05 yaitu 0,0010.
Tabel 3. Hasil t-Test Akurasi dengan KNN dan KNN+Gini Index
Sumber: Setyorini & Asmono (2017)
Tabel 4. Hasil t-Test Kappa dengan KNN dan KNN+Gini Index
Sumber: Setyorini & Asmono (2017)
Hasil  t-Test  yaitu  hipotesis  alternatif tersebut menunjukkan bahwa antara penggunaan metode KNN dengan KNN+Gini Index menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan. KNN+Gini  Index  menghasilkan  kinerja  atau tingkat akurasi yang lebih baik dibanding dengan menggunakan metode KNN. Hal ini membuktikan penelitan  Shang  et  al.  bahwa  Gini  Index  mampu mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi  sehingga mendapat  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  baik (Shang  et  al.,  2007).  Serta  secara  tetap menunjukkan kemampuan meningkatkan akurasi klasifikasi  pada  KNN  dalam  mengklasifikasi tingkat  kognitif  soal  pada  taksonomi  Bloom (Supriyanto  et  al.,  2013).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  seleksi  fitur  Gini  Index  yang  diusulkan dapat  menjadi  metode  yang  efektif  untuk meningkatkan kinerja KNN.

## KESIMPULAN
Hasil  dari  10  percobaan  pada  dataset  Question Bank  dengan  KNN  diperoleh  akurasi  tertinggi adalah 59,97% dan kappa tertinggi adalah 0,496. Kemudian  pada  KNN+Gini  Index  diperoleh akurasi  tertinggi  adalah  68,37%  dan  kappa tertinggi adalah 0,607.
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat disimpulkan bahwa Gini Index mampu mengurangi  dimensi  fitur  yang  tinggi,  sehingga meningkatkan  kinerja  KNN  dan  meningkatkan tingkat  akurasi  klasifikasi  tingkat  kognitif  soal pada Taksonomi Bloom.

## REFERENSI
Aghbari,  Z.  Al.  (2005).  Array-index :  a  plug  & search K nearest neighbors method for high- dimensional  data.  Data  &  Knowledge Engineering, 52, 333–352. https://doi.org/10.1016/j.datak.2004.06.0
Bloom, B. S., Engelhart, M. D., Furst, E. J., Hill, W. H., &  Krathwohl,  D.  R.  (1956).  Taxonomy  of educational  objectives:  The  classification  of educational goals. Longman Group.
Breiman, L., Friedman, J., Stone, C. J., & Olshen, R. A. (1984). Classification and regression trees. https://doi.org/10.1002/widm.8
Cherfi,  H.,  Napoli,  A.,  &  Toussaint,  Y.  (2005). Towards  a  text  mining  methodology  using association  rule  extraction.  Soft  Computing, 10(5), 431–441. https://doi.org/10.1007/s00500-005-
0504-x
Cover, T. M., & Hart, P. E. (1967). Nearest neighbor pattern  classification.  IEEE  Transactions  on Information Theory IT, (11), 21–27.
DD, L., & Ringuette, M. (1994). Comparison of two learning  algorithms  for  text  categorization. In  Proceedings  of  the  Third  Annual Symposium  on  Document  Analysis  and Information Retrieval ({SDAIR?4)}.
de Vries, A. P., Mamoulis, N., Nes, N., & Kersten, M.
(2002).  Efficient  k-NN  search  on  vertically decomposed  data.  Proceedings  of  the  2002 ACM  SIGMOD  International  Conference  on Management  of  Data  -  SIGMOD  ’02,  322. https://doi.org/10.1145/564728.564729
Esuli, A., Fagni, T., & Sebastiani, F. (2008). Boosting multi-label  hierarchical  text  categorization. Information  Retrieval,  11(4),  287–313. https://doi.org/10.1007/s10791-008- 9047-y
Fayyad,  U.  et  al.  (1996).  From  Data  Mining  to Knowledge  Discovery  in  Databases.  The Computer Journal, 58(1), 1–6. https://doi.org/10.1093/comjnl/bxt107 Forman, G. (2003). An extensive empirical study of feature selection metrics for text classification.  J  Mach  Learn  Res,  3,  1289– 1305.
Genkin,  A.,  Lewis,  D.  D.,  &  Madigan,  D.  (2007). Large-Scale Bayesian Logistic Regression for Text  Categorization.  Technometrics,  49(3), 291–304.
https://doi.org/10.1198/00401700700000 0245
Gorunescu,  F.  (2011).  Data  Mining:  Concepts, models  and  techniques  (2011th  ed.).
Springer. Retrieved from http://books.google.com/books?hl=en&lr= &id=yJvKY-
sB6zkC&oi=fnd&pg=PP2&dq=Data+Mining: +Concepts,+Models+and+Techniques&ots= prPCrasSvA&sig=BQoeQzA2JgBjjkngCL1_Xp vpfDY
Guo, G., Wang, H., Bell, D., Bi, Y., & Greer, K. (2003).
KNN Model-Based Approach in Classification.  On  the  Move  to  Meaningful Internet …, 986–996. https://doi.org/10.1007/978-3-540- 39964-3_62
Hao,  P.-Y.,  Chiang,  J.-H.,  &  Tu,  Y.-K.  (2007). Hierarchically  SVM  classification  based  on support  vector  clustering  method  and  its application  to  document  categorization. Expert  Systems  with  Applications,  33(3), 627–635. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.06.00 9
HUI,  C.  J.  (2009).  Feature  Reduction  For  Neural Network  In  Determining  The  Bloom’s Cognitive  Level  Of  Question  Items, (October).
Jain, M. M., & Richariya, P. V. (2012). An Improved Techniques  Based  on  Naive  Bayesian  for Attack  Detection.  International  Journal  of
Emerging Technology and Advanced Engineering Website:, 2(1), 324–331.
Joachims,  T.  (1998).  Text  Categorization  with
Support  Vector  Machines:  Learning  with Many Relevant Features. Proceeedings of the 10th  European  Conference  on  Machine Learning, 137–142. https://doi.org/10.1007/BFb0026683 Jones, K. O., Harland, J., Reid, J. M. V, & Bartlett, R. (2009).  Relationship  between  examination questions  and  bloom’s  taxonomy.  In Proceedings  -  Frontiers  in  Education Conference, FIE. https://doi.org/10.1109/FIE.2009.535059 8 Khairuddin,  N.  N.,  &  Hashim,  K.  (2008).
Application  of  Bloom’s  taxonomy  in software engineering assessments. Proceedings of the 8th Conference on Applied Computer  Science,  66–69.  Retrieved  from http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1504 034.1504048
Koncz,  P.,  &  Paralic,  J.  (2011).  An  approach  to
feature  selection  for  sentiment  analysis. 2011 15th IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems. https://doi.org/10.1109/INES.2011.59547 73
Larose, D. T. (2006a). Data Mining Methodes And Model. https://doi.org/10.1002/0471756482
Larose,  D.  T.  (2006b).  Data  Mining  Methods  and Model. New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
Lewis,  D.  D.  (1998).  Naive  (Bayes)  at  forty:  The independence  assumption  in  information retrieval (pp. 4–15). https://doi.org/10.1007/BFb0026666 Liaw,  Yi-Ching,  Leou  Maw-Lin,  W.  C.-M.  (2010). Fast exact k nearest neighbors search using anorthogonal search tree. Pattern Recognition, 43(6), 2351–2358. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2010.01.0 03 Liaw, Y. C., Wu, C. M., & Leou, M. L. (2010). Fast k- nearest  neighbors  search  using  modified principal  axis  search  tree.  Digital  Signal Processing:  A  Review  Journal,  20(5),  1494– 1501.
https://doi.org/10.1016/j.dsp.2010.01.009
Lu,  L.  R.,  &  Fa,  H.  Y.  (2004).  A  Density-Based Method for Reducing the Amount of Training Data in kNN Text Classification [J]. Journal of Computer Research and Development, 4, 3.
Maimon,  Oded&Rokach,  L.  (2010).  Data  mining and  knowledge  discovey  handbook.  New York: Springer.
Miner,  G.  (2012).  Practical  Text  Mining  and
Statistical  Analysis  for  Non-structured  Text Data Applications. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 386979-1.09002-2
Mladenic,  D.,  &  Grobelnik,  M.  (1999).  Feature selection  for  unbalanced  class  distribution and  naive  bayes.  In  Proceedings  of  the
Sixteenth  International  Conference  (ICML 1999) (pp. 258–267). https://doi.org/10.1214/aoms/117770514 8. Mladenić,  D.,  &  Grobelnik,  M.  (2003).  Feature selection  on  hierarchy  of  web  documents. Decision  Support  Systems,  35(1),  45–87. https://doi.org/10.1016/S0167-
9236(02)00097-0
Setiyorini, T, Asmono, R, T. (2017). Laporan Akhir Penelitian  Mandiri.  Jakarta:  STMIK  Nusa
Mandiri Shang,  W.,  Huang,  H.,  &  Zhu,  H.  (2007).  A  novel feature  selection  algorithm  for  text categorization, 33, 1–5. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.04.00 1 Shankar, S., & Karypis, G. (2000). A Feature Weight Adjustment  Algorithm  for  Document Categorization. SU,  J.-S.  (2006).  Advances  in  Machine  Learning Based  Text  Categorization.  Journal  of Software, 17(9), 1848. https://doi.org/10.1360/jos171848
Sumanto. (2014). Statistika Deskriptif. Yogyakarta: Center of Academic Publishing Service.
Supriyanto,  C.,  Yusof,  N.,  Nurhadiono,  B.,  & Sukardi. (2013). Two-level feature selection for  naive  bayes  with  kernel  density estimation  in  question  classification  based on  Bloom’s  cognitive  levels.  In  2013
International  Conference  on  Information Technology  and  Electrical  Engineering (ICITEE) (pp. 237–241). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICITEED.2013.66 76245 Tan,  S.  (2005).  Neighbor-weighted  K-nearest neighbor for unbalanced text corpus. Expert Systems  with  Applications,  28(4),  667–671. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.12.02 3
Thompson, E., Luxton-Reilly, A., Whalley, J. L., Hu, M., & Robbins, P. (2008). Bloom’s taxonomy for  CS  assessment.  Conferences  in  Research and  Practice  in  Information  Technology Series, 78, 155–161.
Wang, S., Li, D., Song, X., Wei, Y., & Li, H. (2011). A feature selection method based on improved fisher’s discriminant ratio for text sentiment classification.
Expert Systems with Applications, 38(7), 8696–8702. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.07 7 Weiss, S. M., Apte, C., Damerau, F. J., Johnson, D. E., Oles,  F.  J.,  Goetz,  T.,  &  Hampp,  T.  (1999).
Maximizing text-mining performance.
Intelligent  Systems  and  Their  Applications,
IEEE,
14(4),
63–69.
https://doi.org/10.1109/5254.784086
Xu, T., Peng, Q., & Cheng, Y. (2012). Identifying the semantic  orientation  of  terms  using  S-HAL for  sentiment  analysis.  Knowledge-Based Systems, 35, 279–289. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2012.04.
011
Yang, Y., & Liu, X. (1999). A re-examination of text categorization  methods.  In  Proceedings  of the  22nd  annual  international  ACM  SIGIR conference  on  Research  and  development  in information retrieval - SIGIR ’99 (pp. 42–49). https://doi.org/10.1145/312624.312647
Yang, Y., & Pedersen, J. O. (1997). A comparative study  on  feature  selection  in  text categorization.  In  Proceedings  of  the  14  th International  Conference  on  Machine Learning. (pp. 412–420).
Yusof,  N.,  &  Hui,  C.  J.  (2010).  Determination  of Bloom’s  cognitive  level  of  question  items using  artificial  neural  network.  In Proceedings  of  the  2010  10th  International Conference on Intelligent Systems Design and Applications,  ISDA’10  (pp.  866–870). https://doi.org/10.1109/ISDA.2010.56871 52