## Classification of Super Air Jet Initial Cabin Crew Candidates Using K-Nearest Neighbor (KNN) Method
1 Ahmad Jurnaidi Wahidin, 2 Reza Maulana
1 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Email: 1 ahmad.ajn@bsi.ac.id

## Abstract
At the time of the corona virus outbreak that hit Indonesia and the world which had an impact on various sectors including transportation, optimistically that the Indonesian domestic flight market was still open with strong demand, a new airline, Super Air Jet (SAJ) was created in March 2021. In an effort to improve SAJ services screening qualified human resources, including the process of screening candidates for initial cabin crew. To support this process, it is necessary to have a method used to classify candidates for initial cabin crew at the administrative stage. K-Nearest Neighbor  (KNN)  which  is  one  method  for  classifying  is  expected  to  provide  a  solution  to  the problems discussed. This study uses 10 training data that have 8 criteria to predict categories in 6 test data. From the calculation results using a value of k=5, the same results as the label on the initial test data resulted, which resulted in 2 data with the Stop prediction class and 4 data with the  Advanced  prediction  class.  To  measure  the  performance  of  the  KNN  method,  a  test  was conducted using a confusion matrix which resulted in a 100% accuracy value, a 100% precision value and a 100% recall value.
Keywords: K-Nearest Neighbor, Classification, Data Mining, Initial Cabin Crew, Super Air Jet

## 1. INTRODUCTION
Wabah  Virus  Corona  atau  Covid-19  ditetapkan  sebagai  Bencana  Nasional  pada  14  maret 2020 oleh Presiden melalui Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Doni Monardo di Gedung  BNPB  [1].  Wabah  covid-19  membawa  dampak  ke  berbagai  sektor,  termasuk perekonomian dan bisnis, beberapa bidang yang terdampak negatif adalah perdagangan, investasi, pariwisata sampai transportasi.
Disaat  Indonesia  dan  Dunia  sedang  terjadinya  wabah  virus  covid-19  terdapat  maskapai penerbangan  terbaru  yang  mencoba  peruntungan  di  industri  penerbangan  Indonesia  yaitu maskapai  Super  Air  Jet  yang  disingkat  SAJ,  didirikan  pada  maret  2021  dengan mengantongi Sertifikat Operator Penerbangan ( Air Operator Certificate / AOC) nomor 121-060 [2]. Direktur Utamanya, Ari Azhari, mengatakan maskapai swasta baru ini sepenuhnya didanai dan dimiliki oleh  penduduk  setempat.    “Maskapai  ini  merupakan  maskapai  swasta  baru  dalam  pelayanan angkutan penumpang berjadwal harian yang kepemilikan dan penyertaan modalnya berasal dari masyarakat  setempat,  tulisnya  dalam  keterangan  tertulis,  Senin,  3  Mei  2021”[3].  Azhari mengatakan maskapai ini didirikan berdasarkan optimisme bahwa pasar penerbangan domestik
Indonesia masih terbuka dengan permintaan yang kuat untuk kategori ini, terutama permintaan yang cepat dari kaum milenial[3].
Maskapai  dengan callsign “IU”  dari  International  Air  Transport  Association  (IATA)  dan “SJV”  dari  International  Civil  Aviation  Organization  (ICAO)  itu  didirikan  atas  dasar  optimis bahwa  peluang  pasar  khususnya  kebutuhan penerbangan dalam  negeri  (domestik  Indonesia) masih ada dan terbuka luas[4].  Super Air Jet (SAJ) adalah maskapai penerbangan bertarif rendah yang  berbasis  di  Jakarta,  Indonesia.  SAJ  memberikan  pengalaman  perjalanan  dengan penerbangan berkualitas premium, jaringan konektivitas yang tinggi, terpercaya, dan transportasi dengan harga yang terjangkau untuk generasi modern[5].
Data mining dapat diterapkan untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual[6].  Klasifikasi  merupakan  proses penemuan model (fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan  agar  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label  kelasnya  tidak diketahui.  Klasifikasi data terdiri dari 2 langkah proses. Pertama adalah learning (fase training), dimana  algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk  menganalisa  data  latih  lalu  direpresentasikan  dalam bentuk  rule  klasifikasi.  Proses  kedua  adalah  klasifikasi,  dimana  data  uji  digunakan  untuk memperkirakan akurasi dari rule klasifikasi [7].
K-Nearest Neighbor (KNN) yang merupakan salah satu metode untuk melakukan klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut[8].  Teknik  ini  sangat  sederhana  dan  mudah  diimplementasikan.  Mirip  dengan  teknik clustering , yaitu mengelompokkan suatu data baru berdasarkan jarak data baru itu ke beberapa data/tetangga  terdekat.  Proses  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  dilakukan  dengan  mencari kelompok k objek dalam data uji yang paling dekat dengan objek pada data baru atau data uji. KNN  adalah  algoritma supervised  learning yang  maksudnya  algoritma  ini  menggunakan  data yang telah ada dan outputnya telah diketahui
Implementasi  data  mining  pada  maskapai  penerbangan  pernah  dilakukan  pada  penelitian yang  memanfaatkan  k-means  dalam  pengelompokan  Pilot  pada  maskapai  Lion  Air,  dimana penelitian tersebut membagi data kedalam beberapa kelompok dengan kemiripan karakteristik[9].
Sedangkan  data  mining  klasterisasi  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  pernah digunakan  pada  penelitian  seleksi  pegawai  dan  dosen  di  UMRI.  Dimana  UMRI  perlu mengimplementasikan E-recruitment sebagai  salah  satu  teknologi  yang  bisa  digunakan  untuk menjaring  pegawai  dan  dosen  yang  profesional.  Penelitian  ini  bertujuan  bagaimana  penerapan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam system e-recruitment untuk seleksi awal pegawai  dan  dosen  UMRI.  Metode  K-NN  akan  menghitung  tingkat  kemiripan  dengan  cara
mengukur jarak antara persyaratan yang ditetapkan oleh bagian kepegawaian UMRI dengan data yang dimiliki oleh calon pegawai dan dosen[10] .
Penelitian  dengan  judul  Implementasi  Metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) Untuk  Seleksi Calon  Karyawan  Baru  membahas  pengembangan  dan  pembuatan  program  seleksi  calon karyawan berbasis web yang memudahkan dalam klasifikasi data karyawan baru yang termasuk dalam  kategori  lolos  atau  tidak  lolos.  Dengan  menggunakan  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak  HRD  dalam  mengolah  data  karyawan  dengan  tepat  dan  akurat.    Dan  hasil penghitungan algoritma K- Nearest Neighbor dengan nilai parameter K = 7 menggunakan metode Euclidean Distance didapat nilai akurasi sebesar 91%, nilai presisi sebesar 87%, dan nilai recall sebesar 100%[7].
Pada penelitian ini akan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi calon initial cabin crew pada proses recruitment maskapai Super Air Jet ditahap administrasi atau pemberkasan, dimana tahap ini menyaring pelamar berdasarkan persyaratan yang diberikan oleh tim recruitment sebelum masuk ke tahap selanjutnya yaitu tes psikologi.

## 2. METHODS
Dalam sebuah penelitian diperlukan permodelan agar penelitian lebih terarah. Penelitian ini menerapkan metode knn untuk klasifikasi calon initial cabin crew dengan metodologi penelitian sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  studi  literatur,  metode  studi  literatur  adalah serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan metode pengumpulan data pustaka, membaca dan mencatat,  serta  mengelolah  bahan  penelitian[11].  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang bertujuan  menjelaskan  fenomena  yang  ada  dengan  menggunakan  angka-angka,  dimana  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  calon  initial  cabin  crew  menggunakan  data-data  yang  diolah menggunakan metode KNN.

## 2.2 Persiapan Data
Pada tahap ini dimana sudah dilakukan data cleaning kemudian menentukan  atribut yang selanjutnya  disebut  kriteria,  dan  menentukan  pembobotan  dari  setiap  kriteria  dengan  besaran angka 0 sampai 3.

## 2.3 Inisialisasi Data
Data  yang  akan  melalui  proses preprocessing ditransformasikan  dan  disimpan  ke  dalam bentuk  yang  akan  bisa  diterapkan  pada  penghitungan  metode  knn,  dilakukan  inisialisasi  pada atribut dan pengubahan tipe data menjadi numerik.

## 2.4 Normalisasi Data
Normalisasi  merupakan  teknik  analisis  data  yang  mengorganisasikan  atribut-atribut  data dengan  cara  mengelompokkan  sehingga  terbentuk  entitas  yang  non-redundant,  stabil  dan fleksibel. Normalisasi dapat dihitung dengan persamaan (1).
(1)
dimana:
data x = baris pertama dari satu atribut data latih data min = data terkecil dari seluruh data pada atribut data x data max = data terbesar dari seluruh data pada atribut data x

## 2.5 Menghitung Euclidean Distance
Untuk mencari jarak antara dua titik yaitu titik pada data latih dan titik pada data uji, maka digunakan rumus Euclidean Distance dengan persamaan (2), sebagai berikut:
(2)
Dimana :
x i adalah data yang atributnya sudah di normalisasi dan
y i adalah data uji baru selain data latih.
Persamaan  (2)  adalah  rumus  untuk  menghitung  jarak  pada  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan Euclidien Distance. Dengan melihat konsep persamaan (2), maka harus memiliki
2 jenis data yaitu data latih dan data uji untuk diklasifikasikan jarak euclidean nya.

## 2.6 Menentukan Tetangga Terdekat Berdasarkan Jarak Minimum ke K
Tahapan ini adalah menentukan atau pemilihan nilai distance terkecil yang masuk peringkat sejumlah  nilai k .  Misalnya jika nilai k adalah  5  maka  harus  mencari  nilai distance terkecil sebanyak  lima  nilai.  Kemudian  menentukan  kategori/label  pada  kelima  nilai  yang  sudah diketahui.

## 2.7 Menetapkan Kelas
Menjumlahkan  kategori/label  yang  sudah  didapat  pada  tahap  sebelumnya,  kemudian menggunakan  kategori/label  mayoritas  dari  tetangga  terdekat  berdasarkan  nilai k  sebagai  nilai prediksi data uji

## 2.8 Pengujian
Pada  penelitian  pengujian  dilakukan  dengan Confusion  Matrix,  Confusion  Matrix adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi.
Confusion  Matrix adalah  tabel  dengan  4  kombinasi  berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai aktual.  Ada  empat  istilah  yang  merupakan  representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada confusion matrix yaitu True Positif, True Negatif, False Positif, dan False Negatif [12]. Contoh Confusion Matrix ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1 Confusion Matrix
Akurasi mennggambarkan seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan dengan benar, akurasi dapat dihitung dengan persamaan (3).
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (3)
Presisi menggambarkan  akurasi  antara  data  yang  diminta  dengan  hasil  prediksi  yang diberikan oleh model, presisi dapat dihitung menggunakan persamaan (4)
Presisi = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 x 100% (4)
Recall atau sensitivity :  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi, penghitungan recall menggunakan persamaan (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 x 100% (5)
dimana:
TP: True positives , merupakan jumlah data dengan kelas positif yang diklasifikasikan positif.
TN: True negatives , merupakan jumlah data dengan kelas negatif yang diklasifikasikan negatif.
FP: False positives , merupakan jumlah data dengan kelas positif diklasifikasikan negatif. FN: False negatives , merupakan jumlah data dengan kelas negatif diklasifikasikan positif.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  calon  initial  cabin  crew  menggunakan metode k-nearest neighbor (knn) dengan menggunakan nilai k=5, nilai k adalah jumlah tetangga paling dekat. Adapaun Langkah-langkah penelitian sebagai berikut:

## 3.1. Persiapan Data
Terdapat  beberapa  persyaratan  yang  digunakan  untuk  melakukan  seleksi  terhadap  calon initial cabin crew pada tahap administrasi, dimana ketika memenuhi persyaratan maka akan lanjut ke tahap selanjutnya, adapaun persyaratan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Tabel Persyaratan Kode Kriteria Kriteria C1 Jenis Kelamin C2 Status Pernikahan C3 Usia C4 Pendidikan C5 Tinggi Badan C6 Buta Warna (Parsial) C7 Kemampuan Berbahasa Inggris C8

## Kemampuan Berbahasa Mandarin
Pada  tabel  setiap  kriteria  memiliki  kode  untuk  mempermudah  proses  pengolahan  data, masing-masing  dari  kriteria  memiliki  value  dan  bobot,  dan  setiap  value  memili  bobot  yang besaranya 0 sampai 3, untuk pembobotannya ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2 Pembobotan Kriteria Kriteria Value Bobot Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 0 1 Status Pernikahan Belum Menikah Menikah Janda/Duda 1 0 0 Usia <18 18-24 >24 0 1 0 Pendidikan SMP SMA S1 S2 0 1 2 3 Tinggi Badan <160 >=160 0 1 Buta Warna (Parsial) Ya Tidak 0 1 Kemampuan Berbahasa Inggris Tidak Bisa Beginner Elementary Intermediate Upper Intermediate Advanced Proficient 0 0,25 0,50 0,75 1 1,25 1,50
Kemampuan Berbahasa Mandarin Tidak Bisa HSK Level I
HSK Level II
HSK Level III HSK Level IV HSK Level V HSK Level VI 0 0,25 0,50 0,75 1 1,25 1,50
Pada penlitian ini memiliki dua data, data yang pertama adalah data latih dimana data ini digunakan untuk melatih metode knn, sedangkan data kedua adalah data uji dimana digunakan untuk mengetahui performa metode knn yang sudah dilatih sebelumnya ketika menemukan data baru. Pada penilitian ini terdapat 10 data latih yang akan digunakan dengan 8 atribut serta 1 label, data latih ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3 Data Latih No Jenis Kelamin Status Penikahan Usia  Pendidikan Tinggi Badan Buta Warna (Parsial) Kemampuan Berbahasa Inggris Kemampuan Berbahasa Mandarin Hasil 1  Perempuan  Belum Menikah  17 SMA 165 Tidak Beginner Tidak Bisa Berhenti 2  Perempuan Menikah 25 SMA 169 Tidak Elementary HSK Level I  Berhenti 3  Perempuan  Belum Menikah  22 S1 166 Tidak Intermediate  HSK Level II  Lanjut 4  Perempuan  Belum Menikah  18 SMA 160 Tidak Elementary HSK Level II  Lanjut 5 Laki-Laki  Belum Menikah  18 SMA 163 Ya Beginner Tidak Bisa Berhenti 6  Perempuan  Belum Menikah  19 SMA 170 Tidak Intermediate Tidak Bisa Lanjut 7  Perempuan  Belum Menikah  24 SMA 158 Tidak Beginner Tidak Bisa Berhenti 8  Perempuan  Belum Menikah  18 SMP 162 Tidak Tidak Bisa Tidak Bisa Berhenti 9  Perempuan  Belum Menikah  24 S1 168 Tidak Intermediate Tidak Bisa Lanjut 10  Perempuan  Belum Menikah  20 SMA 165 Tidak Intermediate  HSK Level III  Lanjut
Sedangkan untuk data uji pada penelitian ini menggunakan 6 data dengan label yang sudah diketahui  yang  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  hasil  dari  penghitungan  menggunakan metode knn. Data uji pada penlitian ini ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4 Data Uji No Jenis Kelamin Status Penikahan Usia  Pendidikan Tinggi Badan Buta Warna (Parsial) Kemampuan Berbahasa Inggris Kemampuan Berbahasa Mandarin Hasil 1  Perempuan  Belum Menikah  17 SMA 158 Ya Beginner Tidak Bisa Berhenti 2 Laki-Laki Menikah 25 SMA 169 Tidak Elementary Tidak Bisa Berhenti 3  Perempuan  Belum Menikah  19 S1 169 Tidak Intermediate  HSK Level II Lanjut
4  Perempuan  Belum Menikah  24 S1 160 Tidak Intermediate  HSK Level III  Lanjut 5  Perempuan  Belum Menikah  20 SMA 167 Tidak Intermediate  HSK Level II Lanjut 6  Perempuan  Belum Menikah  23 S1 169 Tidak Advanced HSK Level II Lanjut

## 3.2. Inisialisasi Data
Selanjutnya data yang akan melalui proses preprocessing ditransformasikan kedalam bentuk numerik  agar  dapat  dilakukan  penghitungan  metode  knn,  proses  inisialisasi  dilakukan  dengan mengubah data latih pada tabel 3 menggunakan pembobotan pada tabel , hasil inisialisasi data latih ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5 Inisialisasi Data Latih
No  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 1 1 0 1 1 1 0,25 0 2 1 0 0 1 1 1 0,5 0,25 3 1 1 1 2 1 1 0,75 0,5 4 1 1 1 1 1 1 0,5 0,5 5 0 1 1 1 1 0 0,25 0 6 1 1 1 1 1 1 0,75 0 7 1 1 1 1 0 1 0,25 0 8 1 1 1 0 1 1 0 0 9 1 1 1 2 1 1 0,75 0 10 1 1 1 1 1
1 0,75  0,75
Selain data latih, inisialisasi juga dilakukan terhadap data uji dimana mengubah data pada tabel 4 menggunakan pembobotan pada tabel 2, menghasilkan data yang ditampilkan tabel 6.
Tabel 6 Inisialisasi Data Uji No  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 1 1 0 1 0 0 0,25 0 2 0 0 0 1 1 1 0,5 0 3 1 1 1 2 1 1 0,75 0,5 4 1 1 1 2 1 1 0,75  0,75 5 1 1 1 1 1 1 0,75 0,5 6 1 1 1 2 1 1 1,25 0,5

## 3.3. Normalisasi Data
Normalisasi pada penelitian ini dilakukan pada data latih dan data uji dengan menggunakan persamaan  (1),  dimana  terlebih  dahulu  mengetahui  nilai  terbesar  dan  nilai  terkecil  dari  setiap kriteria, nilai terbesar dan nilai terkecil pada data latih ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7 Nilai Terbesar dan Terkecil pada Data Latih
Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 Max 1 1 1 2 1 1  0,75  0,75 Min 0 0 0 0 0 0 0 0
Dengan diketahuinya nilai terbesar dan nilai terkecil pada data latih sesuai yang ditunjukan pada tabel, selanjutnya dapat dilakukan proses normalisasi data dengan persamaan (1).Pada data latih 1 dengan kriteria 1 didapat penghitungan (1-0)/(1-0)=1, data latih 1 dengan kriteria 2 didapat penghitungan (1-0)/(1-0)=1, data latih 1 dengan kriteria 3 didapat penghitungan (0-0)/(1-0)=0 dan seterusnya  sampai  penghitungan  pada  data  latih  10  dengan  kriteria  8,  hasil  penghitungan noermalisasi data latih dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 Hasil Normalisasi Data Latih
No C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 1 1 0 0,5 1 1 0,33 0 2 1 0 0 0,5 1 1 0,67  0,33 3 1 1 1 1 1 1 1 0,67 4 1 1 1 0,5 1 1 0,67  0,67 5 0 1 1 0,5 1 0 0,33 0 6 1 1 1 0,5 1 1 1 0 7 1 1 1 0,5 0 1 0,33 0 8 1 1 1 0 1 1 0 0 9 1 1 1 1 1 1 1 0 10 1 1 1 0,5 1 1 1 1
Selain data latih yang dinormalisasi, data uji juga dilakukan proses normalisasi dengan nilai terbesar dan nilai terkecil ditampilkan pada tabel 9.

## Tabel 9 Nilai Terbesar dan Terkecil pada Data Uji
Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
Max 1 1 1 2 1 1  1,25  0,75 Min 0 0 0 1 0 0  0,25 0
Dengan diketahuinya nilai terbesar dan nilai terkecil pada data uji sesuai yang ditunjukan pada tabel, selanjutnya dapat dilakukan proses normalisasi data dengan persamaan (1).Pada data uji 1 dengan kriteria 1 didapat penghitungan (1-0)/(1-0)=1, data uji 1 dengan kriteria 2 didapat penghitungan (1-0)/(1-0)=1, data uji 1 dengan kriteria 3 didapat penghitungan (0-0)/(1-0)=0 dan seterusnya  sampai  penghitungan  pada  data  uji  6  dengan  kriteria  8  dengan  penghitungan  (0,5- 0)/(0,75-0)=0,67, hasil penghitungan normalisasi data uji dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Hasil Normalisasi Data Uji No C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 1 0,25 0 3 1 1 1 1 1 1 0,5 0,67 4 1 1 1 1 1 1 0,5 1 5 1 1 1 0 1 1 0,5 0,67 6 1 1 1 1 1 1 1 0,67

## 3.4. Menghitung Euclidean Distance
Untuk mencari jarak antara dua titik yaitu titik pada data latih dan titik pada data uji, maka digunakan rumus Euclidean Distance dengan persamaan (2). Pada data uji 1 dengan data latih 1 didapat penghitungan √(1-1)²+ (1-1)²+ (0-0)²+ (0,5-0)²+ (1-0)²+ (1-0)²+ (0,33-0)²+ (0-0)²=1,537. Pada data uji 2 dengan data latih 1 didapat penghitungan √(1-0)²+ (1-0)²+ (0-0)²+ (0,5-0)²+ (1- 1)²+ (1-1)²+ (0,33-0,25)²+ (0-0)²=1,502. Pada data uji 3 dengan data latih 1 didapat penghitungan √(1-1)²+  (1-1)²+  (0-1)²+  (0,5-1)²+  (1-1)²+  (1-1)²+  (0,33-0,5)²+  (0-0,67)²=1,118.  Penghitungan euclidean distance dilakukan sampai pada data uji 6 dengan data latih 10, hasil dari penghitungan ditampilkan pada tabel 11.
Tabel 11 Hasil Penghitungan Euclidean Distance Data Uji 1  Data Uji 2  Data Uji 3  Data Uji 4  Data Uji 5  Data Uji 6 1,537 1,502 1,118 1,509 1,312 1,462 1,951 1,239 1,500 1,650 1,546 1,572 2,333 2,238 0,000 0,601 1,118 0,000 2,034 1,967 0,500 0,624 0,527 0,601 1,833 1,805 1,124 1,810 1,650 1,772 2,062 1,953 0,500 1,225 0,972 0,833 1,537 2,063 1,118 1,509 1,312 1,462 1,732 1,750 1,000 1,500 0,833 1,563 2,236 2,136 0,000 1,118 1,302 0,667 2,291 2,194 0,500 0,707 0,782 0,601

## 3.5. Menentukan Tetangga Terdekat Berdasarkan Jarak Minimum ke K
Diketahui nilai k yang ditentukan dalah 5, setelah mendapatkan nilai euclidean distance yang ditampilkan pada tabel 11, selanjutnya menentukan jarak tetangga terdekat dengan mengambil 5 nilai terkecil dari setiap data uji. Pada data uji ke 1 dari 10 nilai Euclidean distance nilai terkecil adalah 1,537 pada data ke 1, nilai 1,537 pada data ke 7, nilai 1,732 pada data ke 8, nilai 1,833
pada data ke 5 dan 1,951 pada data ke 2. Selanjutnya kelima data dengan nilai terkecil diambil label  sesuai  pada  tabel  3,  dan  berdasarkan  tabel  kelima  data  tersebut  memiliki  label  Berhenti. Penghitungan dilakukan sampai pada data uji ke 6, hasil penghitungan ditampilkan pada tabel 12.
Tabel 12 Tetangga Terdekat dengan K=5 Data Uji ke 1  Uji ke 2  Uji ke 3  Uji ke 4  Uji ke 5  Uji ke 6 1 Berhenti  Berhenti 2 Berhenti  Berhenti 3 Lanjut Lanjut Lanjut Lanjut 4 Lanjut Lanjut Lanjut Lanjut 5 Berhenti  Berhenti 6 Lanjut Lanjut Lanjut Lanjut Lanjut 7 Berhenti 8 Berhenti  Berhenti Berhenti 9 Lanjut Lanjut Lanjut 10 Lanjut Lanjut Lanjut Lanjut Jumlah Lulus 0 1 5 5 4 5 Jumlah Tidak Lulus 5 4 0 0 1 0

## 3.6. Menetapkan Kelas
Dari  hasil  penghitungan  pada  tabel  12  dimana  menentukan  5  tetangga  terdekat  dan dijumlahkan  kelas  Lanjut  dan  kelas  Berhenti,  kemudian  menentukan  jumlah  kelas  yang  lebih besar dan menentukan kelas prediksinya. Hasil penetapan kelas ditampilkan pada tabel 13.

## Tabel 13 Hasil Penetapan Kelas Prediksi
Data Uji ke-n  Lanjut  Berhenti  Kelas Prediksi
1 0 5 Berhenti 2 1 4 Berhenti 3 5 0 Lanjut 4 5 0 Lanjut 5 4 1 Lanjut 6 5 0 Lanjut
Pada tabel 13 menjelaskan bahwa data uji ke-1 dengan nilai Berhenti=5 lebih besar dari nilai Lanjut=0 maka data uji ke-1 masuk ke kelas Berhenti, data uji ke-2 nilai Berhenti lebih besar dari nilai Lanjut maka data uji ke-2 masuk ke kelas Berhenti, sedangkan untuk data uji ke-3, 4,5 dan 6 nilai Lanjut yang lebih besar dari nilai Berhenti, sehingga masuk ke kelas Lanjut.

## 3.7. Pengujian
Pada penelitian pengujian akurasi dilakukan dengan Confusion Matrix, sebelum menentukan tabel confusion matrix hasil dari kelas prediksi untuk data uji akan dibandingkan dengan kelas asli terlebih dahulu, perbandingan keduanya ditampilkan pada tabel 14.
Tabel 14 Perbandingan Kelas Asli dan Kelas Prediksi
Data ke-n Kelas Asli  Kelas Prediksi 1 Berhenti Berhenti 2 Berhenti Berhenti 3 Lanjut Lanjut 4 Lanjut Lanjut 5 Lanjut Lanjut 6 Lanjut Lanjut
Dari jumlah data uji sebanyak 6 data, didapat data lanjut yang terdeteksi lanjut sebanyak 4, data lanjut yang diklasifikasi berhenti sebanyak 0, data berhenti yang diklasifikasi lanjut sebanyak 0, dan data berhenti yang terdeteksi berhenti sebanyak 2. Hasil Confusion Matrix dapat disajikan pada tabel 15.

## Tabel 15
Confusion Matrix Aktual Prediksi Lanjut Berhenti Lanjut 4 0 Berhenti 0 2
Pada tabel diatas True Positive adalah data yang berjumlah 4, False Negative adalah data yang berjumlah 0, False Positive adalah data yang berjumlah 0, dan True Negative adalah data yang berjumlah 2. Untuk mengetahui seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan dengan benar, maka dihitung akurasi dengan persamaan (3) , penghitungan akurasi sebegai berikut:
Akurasi = 4+2 4+2+0+0 x 100%
=100%
Dari penghitungan diatas dihasilkan nilai akurasi adalah 100%, untuk menghitung akurasi antara data yang diminta dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model menggunakan presisi yang dapat dihitung menggunakan persamaan (4), penghitungan presisi sebagai berikut:
Presisi = 4 0+4 x 100%
= 100%
Penghitungan  ditas  menghasilkan  nilai  presisi  sebesar  100%,  dan Recall digunakan menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan kembali sebuah informasi, penghitungan recall menggunakan persamaan (5), penghitungan recall dihitung sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 4 0+4 x 100%
= 100%
Untuk nilai recall yang  didapat  dari  penghitungan  diatas  adalah  100%,  dan  hasil  dari penghitungan ketiga pemodelan diatas ditampilkan pada tabel 16.
Tabel 16 Performance Vector Variabel Hasil Akurasi 100% Presisi 100% Recall 100%

## 4. CONCLUSION
Dari  pembahasan  metode  k-nearest  neighbor  (KNN)  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan calon initial cabin crew pada maskapai super air jet, dengan 10 data latih yang digunakan dan 6 data uji pada penelitian ini menghasilkan 2 data dengan kelas prediksi Berhenti dan  4  data  dengan  kelas  prediksi  Lanjut,  yang  artinya  2  data  yaitu  data  ke-1  dan  ke-2  tidak melanjutkan ke tahap selanjutnya, sedangkan 4 data yaitu data ke-3, 4, 5 dan 6 lanjut ke tahap selanjutnya yaitu tes psikologi. Hasil dari kelas  prediksi kemudian dibandingkan  dengan kelas asli dan semua hasil kelasnya sama, untuk mengukur kinerja metode KNN, dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai Akurasi 100%, nilai Presisi 100% dan nilai Recall 100%.

## REFERENCES
[1] Kemenkes, “Status Wabah Corona di Indonesia Ditetapkan sebagai Bencana Nasional,” kemkes.go.id, Jakarta, Mar. 15, 2020.
[2] Puspa  A.  W,  “Kantongi  Izin  AOC,  Super  Air Jet  Segera Terbangkan  3  Pesawat A320- 200,” ekonomi.bisnis.com, 2021.
[3] Murti M. W, “Super Air Jet, All-Indonesian Low-cost Carrier Launches,” en.tempo.co, Jakarta, May 03, 2021.
[4] Rahma  A,  “Potret  Pramugari  Super  Air  Jet,  Maskapai  Baru  Bergaya  Milenial,” www.liputan6.com, May 03, 2021.
[5] SAJ S. A. J, “Kisah Super Air Jet,” superairjet.com, 2021. (accessed 2021).
[6] Khormarudin  A.  N,  “Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering,”  J.  Ilmu
Komput., pp. 1–12, 2016.
[7] Nugraha  A.  R.  D.,  Auliasari  K.,  &  Pranoto  Y.  A,  “Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru  (Studi  Kasus:  BFI  Finance Surabaya),” Vol 4(2),  JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform.), 2020, pp. 14-20.
[8] Yanosma D, Johar A, & Anggriani K, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Simple Addittive Weighting (SAW) dalam Pengambilan Keputusan Seleksi Anggota PASKIBRAKA,” Vol 4(2), Rekursif J. Inform., 2016, pp. 222-235.
[9] Wahidin A. J, “Implementation of K-Means Algorithm in Determining Clustering of Lion Air Pilots,” Vol 3(1), SYSTEMATICS, 2021, pp. 211-220.
[10] Winarso  D.,  Arribe  E.  E,  “Seleksi  Pegawai  dan  Dosen  UMRI  Berbasis  E-Recruitment Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”  Vol  8(2),  Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun., 2017. pp. 71-80.
[11] Danial E., Warsinah N, Metode Penulisan Karya Ilmiah. Bandung, 2009.
[12] Narkhede S, “Understanding Confusion Matrix,” 2018. https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62
(accessed 2021).