Diterima 09 April 2021 Direvisi 02 Mei 2021 Diterima untuk publikasi 20 Mei 2021
Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat

## Kelulusan Pada Siswa
Esty Purwaningsih 1* , Ela Nurelasari 2
1,2) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta Pusat Email: * esty.epw@bsi.ac.id
Abstrak. Tingkat ‘ kelulusan  pada  siswa  salah  satunya  terbentuk  dari  hasil pencapaian  kinerja  siswa  dalam  suatu  pembelajaran.  Prediksi  dari  tingkat kelulusan  berdasarkan  kinerja  siswa  bermanfaat  untuk  menganalisa  siswa  yang kurang  berprestasi  dalam  kegiatan  akademik  dan  juga  dapat  memberikan dukungan  pada  siswa  yang  mengalami  kesulitan  saat  pembelajaran.  Terdapat faktor  yang  menjadi  pertimbangan  dalam  memprediksi  tingkat  kelulusan  siswa diantaranya  nilai  akademik,  sikap  dan  juga  faktor  sosial.  namun  itu  saja  tidak cukup untuk dijadikan faktor dalam memprediksi kinerja siswa. Para pengajar pun belum  efektif  untuk  memilah  faktor  mana  yang  mempengaruhi  kinerja  siswa. Predikat  prestasi  terhadap  kinerja  siswa  diperoleh  dari  hasil  sebuah  prediksi. Prediksi ‘ dilakukan dengan ‘ menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). K-Nearest  Neighbor  sering  digunakan  pada  klasifikasi ‘ kinerja  siswa  karena kesederhanaannya  juga  dapat  memberikan  hasil  yang  signifikan  dan  kompetitif. Hasil dari prediksi tingkat kelulusan siswa dengan metode KNN didapat rata-rata akurasi  dengan  nilai sebesar    96,49%.  Pengolahan  data ‘ dilakukan  dengan ‘ menggunakan tools rapid miner. Output dari implementasi pada ‘ prediksi ‘ tingkat ‘ kelulusan  dapat ‘ dijadikan  sebagai ‘ acuan  bagi  siswa  untuk ‘ meningkatkan ‘ prestasi dan predikat studi ‘ lanjut dimasa yang akan datang.
Kata kunci: kinerja siswa, kelulusan, k-nearest neighbor (knn) , data mining, klasifikasi.

## 1 Pendahuluan
Saat ini, Pendidikan adalah salah satu bagian terpenting dan esensial bagi kehidupan  masyarakat.  Ini  digunakan  untuk  meningkatkan  dan  meningkatkan pertumbuhan  individu  secara  akademis  dan  finansial.  Seorang  individu  yang berpendidikan  harus  berkontribusi  tidak  hanya  untuk  keluarganya  tetapi  juga untuk m
asyarakat  dan  komunitas.  Ini  semua  dicapai  melalui  pembelajaran  yang tepat [1]
Untuk  dapat  menghasilkan  SDM  (sumber  daya  manusia)  yang  cakap, berwawasan,  kompetitif  dan  kreatif,  lembaga  pendidikan  diminta  untuk
menyelenggarakan  pendidikan  yang  bermutu  dan  berkualitas  bagi  peserta didiknya.  Sehingga  untuk  mengimplementasikannya  dilakukan  ujian  sekolah ataupun  ujian  nasional  guna  menentukan  kelulusan  pada  tingkatan  pendidikan serta menjadi tolak ukur dalam satuan pendidikan.
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 prilaku 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 [2] sehingga diupayakan untuk selalu mendukung siswa yang kesulitan dalam pembelajaran dalam satuan/program pendidikan [3].
Prestasi  siswa,  kemajuan  siswa  dan  potensi  siswa  sangat  penting  untuk mengukur  hasil  belajar,  pemilihan  materi  pembelajaran  dan  kegiatan pembelajaran. Namun, pekerjaan yang ada tidak menyediakan alat analisis yang cukup  untuk  menganalisis  bagaimana  kinerja  siswa,  faktor  mana  yang  akan memengaruhi kinerja mereka, dengan cara apa siswa dapat membuat kemajuan, dan apakah siswa memiliki potensi untuk tampil lebih baik [4].
Tingkat keberhasilan kelulusan dari para siswa terdapat berbagai macam faktor    yang  mempengaruhi  [3].  Satu  dari  faktor  utamanya  adalah  nilai  harian yang berdampak ada nilai ujian, namun tidak itu saja dalam memprediksi kinerja siswa  dalam  peningkatan  kelulusan  faktor  lainnya  juga  turut  andil  diantaranya perilaku dan disiplin yang juga mempengaruhinya [5].
Meningkatnya  jumlah  kelulusan  pada  siswa  dalam  suatu  satuan/program pendidikan  dapat  mengangkat  dan  meningkatkan  popularitas  satuan/program pendidikan tersebut. Jika satuan/program pendidikan dikatakan menurun dalam ratingnya, maka dapat memungkinkan berpengaruh pada daya tarik calon siswa baru yang akan masuk ke dalam satuan/program pendidikan tersebut. Sehingga tentu saja dapat menimbulkan kekhawatiran pada satuan/program pendidikan [6].
Nilai  yang  dapat  dijadikan  faktor  penunjang  dalam  keberhasilan  siswa untuk dapat lulus diantaranya terdapat nilai ujian baik teori maupun praktik, nilai tengah semester (uts), nilai ujian akhir serta nilai sikap. Penelitian terkait kinerja siswa, kebanyakan memakai metode klasifikasi [3].
Dalam menganalisis tingkat keberhasilan/kelulusan dari siswa/peserta didik, penelitian  ini  menerapkan  metode  K-Nearest  Neighbor. ‘ Konsep ‘ KNN
‘ tergolong  sebagai    ‘konsep  klasifikasi  yang  ‘sederhana  dan  menjadi ‘ populer dalam penelitian terkait  klasifikasi [7]. Menurut Imandoust dan Bolandraftar [8] terdapat  keunggulan  yang  dimiliki  diantaranya  yaitu  adanya  kemudahan,  serta efektivitas,  dan  intuitif,  juga  performa  dari  klasifikasi  yang  sangat  kompetitif dalam  kebanyakan  domain.  Tujuan  dari  penelitian  pada  studi  kasus  ini  adalah untuk  data  mengetahui  prediksi  dari  tingkat  keberhasilan  siswa  dalam kelulusannya berdasarkan dari kinerja siswa serta mengetahui proses kerja dari metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  mengklasifikasikan  tingkat  keberhasilan siswa untuk lulus.

## 2 Kajian Literature
K-Nearest Neighbor (KNN) menurut Gray et al, mempunyai kinerja yang baik dalam  klasifikasi untuk menangani dataset dengan jumlah yang kecil. [9]. Metode ini membandingkan kesamaan catatan training yang terdekat dengannya. Nilai  k  mewakili  jumlah  tetangga  yang  dibandingkan.  Nilai  k  menunjukkan banyaknya k data terdekat yang dibandingkan [10].
Terdapat beberapa penelitian mengenai kinerja dan kelulusan siswa salah satu  diantaranya  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbor  [2].  Adapun penelitian  sebelumnya  terkait  kinerja  siswa,  bahwa  prediksi  dari  hasil pembelajaran siswa terdapat beberapa pengklasifikasi terintegrasi. Pengklasifikasi terintegrasi terdiri dari tiga algoritma pelengkap, yaitu Decision Tree,  K-Nearest  Neighbor, dan Aggregating  One-Dependence  Estimators (AODE) yang memberikan solusi umum untuk memprediksi hasil kerja siswa [2].
Penelitian [11] menyatakan Informasi kemajuan pembelajaran siswa tidak cukup untuk membentuk indikator dalam mengevaluasi kinerja siswa. Klasifikasi dalam  hasil  pembelajaran  siswa  yang  efektif  adalah  dengan  metode  KNN. Dengan menggunakan set data yaitu student performance menhasilkan nilai rata- rata  akurasi  yaitu  74,068  dan  nilai  rata-rata  nilai  akurasi  terbesar  yaitu  76,553 untuk metode KNN dan Information Gain.
Penelitian [12], jenis klasifikasi yang cocok untuk meramalkan kinerja dari siswa-siswa  adalah  dengan  algoritma  KNN.  Setelah  data  diolah,  disimpulkan bahwa  terdapat  prediksi  paling  baik  yaitu  pada  nilai  K  sejumlah  3,  6,  dan  9. Peneliti  mencoba  memberikan  nilai  K  dari  3  hingga  60  kemudian  prediksi dibandingkan, kemudian didapatkan nilai terbaik.
Pada penelitian ini merumuskan model siswa dengan atribut terkait kinerja dan  atribut  terkait  non-kinerja  dengan  Student  Attribute  Matrix  (SAM),  dan menyediakan alat estimasi kinerja siswa dengan menggunakan Back Propagation
Neural  Network  (BP-NN),  yang  dapat  memperkirakan  prestasi  /  atribut  siswa menurut pengetahuan awal siswa serta kinerja / atribut siswa lain yang memiliki kesamaan  karakteristik.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  alat  yang  diajukan dapat memberikan hasil yang benar dan akurat, dan juga pemahaman yang lebih baik tentang kemajuan siswa [4].
Kemampuan untuk memprediksi kinerja siswa dapat berguna dalam banyak cara  berbeda  yang  terkait  dengan  pembelajaran  jarak  jauh  tingkat  universitas. Nilai  siswa  dalam  beberapa  tugas  tertulis  dapat  menjadi  set  pelatihan  untuk algoritme machine learning yang diawasi. Saat ini, penggabungan pengklasifikasi diusulkan  sebagai  arah  baru  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi.  Namun, sebagian besar algoritma ansambel beroperasi dalam mode batch. Penelitian kali ini  menggunakan  ansambel  pengklasifikasi  online  yang  menggabungkan  versi Naive Bayes, algoritma 1-NN dan WINNOW [13].
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  C4.5,  Naïve  Bayes,  AODE,  dan Multi-labeled  K-Nearest  Neighbor  menganalisis  kinerja  lingkungan  akademik. Hasil  eksperimen  menyimpulkan  bahwa  Multi-labeled  K-  Nearest  Neighbor memiliki  akurasi  waktu  yang  paling  baik  dalam  klasifikasi  jika  dibandingkan dengan teknik lain dengan signifikansi hasil pemeriksaan dan aktivitas lain yang dipengaruhi  oleh  aturan  yang  ditetapkan.  Penelitian  ini  sangat  berguna  untuk mengidentifikasi rasio anak lamban belajar untuk memperbaiki kegagalan sejak dini  dan  mengambil  tindakan  untuk  memperbaiki  siswa  yang  lemah  secara sempurna.  Kedepannya, teknik  yang  sesuai  dari  algoritma  K-Nearest  Neighbor multi-label  akan  digunakan  untuk  analisis  dasar  keterampilan  siswa  dan  juga untuk  mengetahui  tingkat  kognitif  siswa  melalui  metode  observasi,  metode perseptual, pengujian metode manual, metode pengujian online, umpan balik dll [14].
Kelulusan siswa merupakan hal yang diutamakan untuk mencapai prestasi di dunia pendidikan, kelulusan juga berpengaruh terhadap nilai akreditasi suatu pendidikan itu  sendiri.  Peneliti menggunakan  KNN  untuk memprediksi  kinerja dari siswa SMK Swasta Anak Bangsa berdasarkan nilai kehadiran, nilai sikap dan nilai pengetahuan. Hasil yang diperoleh yaitu nilai pada K=5, tingkat akurasinya 93,55% dan dijadikan sebagai nilai K-Optimal [15].

## 3 Metodologi
‘ Dalam ‘ penelitian  ini  akan ‘ dilakukan  beberapa ‘ tahapan ‘ penelitian, sebagai berikut:
a. Dataset
Data yang digunakan dalam pengolahan adalah data pada tahun 2013 dan 2014  didapat  dari  salah  satu  instansi  sekolah  swasta  di  area  Bekasi dengan jumlah siswa kelas VI sebanyak 104 siswa dengan atribut nilai PAS, Nilai US Teori, Nilai US Praktek, Nilai UTS, Nilai Prilaku Siswa.
Tabel 1. Sampel data kinerja siswa kelas VI tahun 2013-2014
no nama jnskel pas usteori uspraktek uts sikap output 1 Adam Syahputra Umam L 85 74 65 90 80 L 2 Addelyo Firza Rafandi Betha L 77 74 64 98 80 L 3 Audra Triananda L 74 6 66 48 70 T 4 Bunga Kireina Humaira P 85 74 66 88 70 L 5 Cessa Kinanty Puti Heza P 80 75 65 90 80 L 6 Davina Naja Suryantoro                                 P 78 74 68 98 85 L 7 Faza Alisha Ramadina P 88 64 68 87 70 L 8 Ghinan Alhanief Mahardika Saefullah L 81 58 65 63 70 T 9 Meidyana Salsabila Putri Wasesa P 89 74 67 78 80 L 10 Naila Faraya Thaib P 71 60 65 78 80 L
b. Pre-processing
Fitur  pemilihan  atribut    dilakukan  melalui select  attribute dan replace missing untuk  menghindari  adanya  kekosongan  data  dan  noise.  Pada langkah ini setdata dilakukan pembersihan ( cleansing) terhadap missing value dan noise , agar ketika diolah tidak ada masalah dalam hasil. Data yang sudah dilakukan preprocessing diperoleh sebanyak 104 record.
Tabel 2 . Atribut dan Nilai Kategori No Atribut Nilai 1 Nilai PAS <75 =75
>75 2
Nilai US Teori <75 =75 >75 3 Nilai US Praktek
<75
=75 >75
4 Nilai UTS
<75
=75
>75
5 Nilai Perilaku Siswa Sangat Baik Baik
Kurang Baik Tabel 3 . Jumlah Siswa Dengan Kategori Nilai Kategori Nilai PAS Nilai US Nilai UTS A 69 38 76 B 22 13 14 C 13 53 13 D 0 0 1 Total 104 104 104 Tabel 4 . Data Dengan Kategori Gender Jenis Kelamin 2014 2013 Jumlah Data Laki-laki 25 19 44 Perempuan 38 22 60 Jumlah Data 63 41 104 Tabel 5 . Jumlah Siswa Dengan Kategori Prilaku Siswa Kategori Jumlah Baik 88 Sangat Baik 0 Kurang Baik 16 Total 104 c. Pengujian Metode dengan 10- fold Cross Validation
Data diuji menggunakan metode k-Nearest Neighbor. Dataset baru dibagi menjadi 2 (dua) yaitu (1) data training , (2) data testing menggunakan 10 fold  cross  validation .  Kemudian  data training diklasifikasikan menggunakan K-Nearest  Neighbor yang  akan  menghasilkan  akurasi dalam klasifikasi tingkat kelulusan pada siswa. Pengujian ’ menggunakan teknik ’ validation ’ dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  nilai ‘ accuracy.
Dataset  diuji ’ dengan  metode  yang  diusulkan  melalui  aplikasi’ RapidMiner’ 9.0.
d. Result
Hasil uji , dari metode k-Nearest , Neighbor dapat terlihat tingkat rata-rata nilai  akurasi, ‘ tingkat  akurasi  dapat  dipengaruhi  oleh  jumlah  klastering data  sehingga  tujuan ‘ penerapan  metode  k-Nearest ‘ Neighbor  untuk
‘ memprediksi tingkat ‘ kelulusan pada siswa berdasarkan ‘ kinerja siswa dapat tercapai.
Uraian  diatas  merupakan  penjelasan  dari  kerangka  pemikiran  dalam tahapan  penelitian,  sehingga  dapat  digambarkan  dengan  kerangka pemikiran sebagai berikut:
Gambar 1 . Kerangka pemikiran

## 4 Hasil dan Pembahasan
Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  diterapkan  dalam  penelitian  ini dengan tujuan untuk mengetahui nilai akurasi dalam kinerja siswa melalui tingkat kelulusan. Dalam mengolah data dan pengujian pada metode KNN menggunakan RapidMiner sebagai software untuk implementasinya.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan  metode  K-Nearest
Neighbor (KNN), penelitian juga dilakukan percobaan sebanyak 10 kali dengan memberikan nilai k 1 sampai 10 menggunakan dataset kelulusan siswa pada kelas VI  yang  telah  terkumpul  sebanyak  104  record.  Berikut  adalah  pengolahan datanya  dengan  menggunakan tools  rapidminer  9.0. Menurut  Bramer, menyuguhkan keputusan yang didapat pada data training dan testing merupakan cara kerja dari Confusion matrix memberikan keputusan yang diperoleh dalam traning dan testing [16] , dan  selain  itu confusion  matrix menurut  gorunescu dapat  memberikan performance yang  didasarkan  pada  objek  yang  benar  atau salah [16].
Gambar 2. Pengolahan Data dengan Rapid Miner
Tabel 6 . Perbandingan K-Nearest Neighbor Nilai k K-Terdekat 1 97.00 2 97.00 3 99.00 4 99.00 5 96.09 6 96.09 7 95.18 8 95.18 9 95.18 10 95.18 Rata-rata 96,49
Sumber : Data Olahan 2021
Hasil  percobaan  ini  diperoleh  akurasi  rata-rata  96,49  dengan  K-Nearest Neighbor.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  K-Nearest  Neighbor  dapat ‘ meningkatkan  akurasi  klasifikasi ‘ kinerja ‘ siswa  dengan  sangat  baik.  Dari perbandingan  diatas,  tingkat  akurasi  juga  dapat ‘ dipengaruhi  oleh ‘ jumlah ‘ klastering data.

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  pengujian  model  dengan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dengan  menggunakan  data  tingkat kelulusan  siswa  yang  lulus  dan  tidak  lulus.  Model  yang  dihasilkan  diuji  untuk mendapatkan nilai akurasi dari algoritma klasifikasi data mining sehingga didapat pengujian data mahasiswa dengan rata-rata nilai akurasi pada klastering data k=1 sampai k=10 dengan menggunakan  K-Nearest.
Metode K-Nearest ‘ Neighbor (KNN)  dapat ‘ memprediksi  tingkat ‘ kelulusan siswa. Metode ‘ k-nearest neighbor (KNN) yang diproses dengan tools rapidminer 9.0  didapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar    96,49%.  Tingkat ‘ akurasi ‘ pengujian model ‘ kelulusan siswa dengan menggunakan ‘ algoritma K-Nearest Neighbor  (K-NN)    juga  dipengaruhi  oleh  jumlah  klastering  data.  Sistem  yang digunakan dengan rapid miner dapat membantu dalam menentukan kriteria data siswa lulus mencapai KKM dan tidak lulus mencapai KKM sehingga membantu dalam pengambilan keputusan.
6 Referensi
[1] K. Maheswari, A. Priya, A. Balamurugan, and S. Ramkumar, “Analyzing student performance factors using KNN algorithm,” Mater. Today Proc. , Feb. 2021.
[2] M. Pandey and S. Taruna, “Towards the integration of multiple classifier pertaining to the Student’s performance prediction,” Perspect. Sci. , vol. 8, no. September 2016, pp. 364–366, 2016.
[3] Y. Altujjar, W. Altamimi, I. Al-Turaiki, and M. Al-Razgan, “Predicting Critical  Courses  Affecting  Students  Performance:  A  Case  Study,”
Procedia Comput. Sci. , vol. 82, pp. 65–71, 2016.
[4] F.  Yang  and  F.  W.  B.  Li,  “Study  on  student  performance  estimation, student progress analysis, and student potential prediction based on data mining,” Comput. Educ. , vol. 123, pp. 97–108, Aug. 2018.
[5] F. A. Sianturi, “Analisa Decision Tree Dalam Pengolahan Data Siswa,”
MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, pp. 166–172, 2018.
[6] A.  Sijabat,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengolahan  Data  Siswa Dengan  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  (  Studi  Kasus :  Yayasan Perguruan Kristen Andreas),” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. V, no. 3, pp. 7–12, 2015.
[7] A.  R.  Widiarti,  “K-nearest  neighbor  performance  for  Nusantara  scripts image transliteration,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 150– 156, 2020.
[8] C.  S.  D.  Prasetya,  “Sistem  Rekomendasi  Pada  E-Commerce Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 4, no. 3, p. 194, 2017.
[9] A.  Baita,  Y.  Pristyanto,  and  I.  Pratama,  “Perbandingan  Algoritme Klasifikasi Untuk Prediksi Kinerja Siswa Di Kelas,” INFOS J. , vol. 1, no. 4, pp. 1–4, 2019.
[10] Z.  E.  Rasjid  and  R.  Setiawan,  “Performance  Comparison  and Optimization  of  Text  Document  Classification  using  k-NN  and  Naïve Bayes Classification Techniques,” in Procedia Computer Science , 2017, vol. 116, pp. 107–112.
[11] T. Setiyorini and R. T. Asmono, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Dan Information Gain Pada Klasifikasi Kinerja Siswa,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 7–14, 2019.
[12] S.  Wiyono  and  T.  Abidin,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbour (Knn)  Algorithm  To  Predict  Student’S  Performance,” Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 873–878, 2018.
[13] S.  Kotsiantis,  K.  Patriarcheas,  and  M.  Xenos,  “A  combinational incremental ensemble of classifiers as a technique for predicting students’ performance in distance education,” Knowledge-Based Syst. , vol. 23, no. 6, pp. 529–535, Aug. 2010.
[14] M.  Mayilvaganan  and  D.  Kalpanadevi,  “Comparison  of  classification techniques  for  predicting  the  performance  of  students  academic environment,” 2014.
[15] S.  R.  Rani,  S.  R.  Andani,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Prediksi  Kelulusan  Siswa  pada  SMK  Anak Bangsa,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 670, 2019.
[16] E.  Purwaningsih,  “Seleksi  Mobil  Berdasarkan  Fitur  dengan  Komparasi Metode  Klasifikasi  Neural  Network,  Support  Vector  Machine,  dan Algoritma  C4.5,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  XII,  no.  2,  pp.  153–160,
2016.