Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro

## PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI K-NEAREST
NEIGHBOR (K-NN) UNTUK MEMPREDIKSI UJIAN NASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN HASIL NILAI TRY OUT SISWA

## SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN BERBASIS DESKTOP PADA SMK BINA INFORMATIKA BINTARO
Rofid Aljabar 1 , Dewi Kusumaningsih 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : rofid.aljabar95@gmail.com 1 , dewi.kusumaningsih@budiluhur.ac.id 2

## Abstrak
Try  out  merupakan  tahapan  gladi  bersih  menjelang  pelaksanaan  Ujian  Nasional  (UN)  yang  sesungguhnya. Kegiatan tes uji coba kemampuan peserta didik diselenggarakan oleh Tim Musyawarah Kerja Kepala Sekolah (TMKKS) di SMK Bina Informatika Bintaro. Try out digunakan untuk menguji kesiapan siswa dalam menghadapi Ujian  Nasional  (UN).  Hasil  Try  Out  dapat  digunakan  oleh  siswa  untuk  mengetahui  materi  apa  yang  sudah dikuasai  dan  yang  belum  dikuasai.  Dari  hasil  tersebut  diharapkan  siswa  mampu  mengejar  ketertinggalan terhadap materi yang belum dikuasai. Soal Try Out diambil dari materi kelas 10 sebanyak 20%, materi kelas 11 sebanyak 30%, dan materi kelas 12 sebanyak 50%. SMK Bina Informatika setiap tahunnya menyelenggarakan 2 kali Try Out untuk siswa/I yang akan menghadapi Ujian Nasional (UN). Mata pelajaran yang diujikan antara lain Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  dan  Teori  Kejuruan.  Berdasarkan  hasil  ujian  Try  Out  pihak sekolah menentukan prediksi apakah siswa/i SMK Bina Informatika Bintaro akan lulus atau tidak dalam Ujian Nasional (UN) berdasarkan dari nilai Try Out yang pernah dicapai tersebut. Pihak sekolah masih menggunakan dengan  cara  manual  untuk  memprediksi  nilai  UN  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel.  Untuk  menjumlah seluruh nilai Try Out tersebut dibutuhkan 2-3 hari untuk memprediksi kelulusan UN. Permasalahan tersebut dapat di  selesaikan dengan membangun sebuah aplikasi  yang dapat membuat sebuah prediksi  dengan menggunakan nilai Try Out dengan memperhitungkan nilai dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Algortma K-Nearest Neighbor  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menghitung  jarak  terdekat  untuk  mengklasifikasikan objek  baru  berdasarkan  kedekatannya  dengan  objek  lama  yang  sudah  diklasifikasikan  sebelumnya,  dengan menggunakan dataset selama 3 tahun terakhir berjumlah 475 data, rata-rata akurasi yang diperoleh oleh sistem 83.21%.  Nilai  K  yang  memiliki  tingkat  akurasi  terbesar  pada  setiap  pengujiannya  adalah  K=5,  yaitu  sebesar 87.75 % dengan tingkat sensitivitas sistem (Recall) sebesar 88.59% dan nilai presisi 73.72%. Berdasarkan hasil dari  serangkaian  proses  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  sistem  ini  telah  mengklasifikasi dataset siswa/i SMK Bina Informatika Bintaro dengan baik dan cepat dibandingkan dengan proses penentuan hasil  prediksi  ujian  nasional  menggunakan  nilai  ujian  Try  Out  yang  dilakukan  secara  manual  menggunakan Microsoft excel.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor , Evaluasi, Klasifikasi, Try Out, Prediksi
1. PENDAHULUAN
Try  Out merupakan  tahapan  gladi  bersih menjelang  pelaksanaan  Ujian  Nasional  (UN)  yang sesungguhnya.  Kegiatan  tes  uji  coba  kemampuan peserta  didik  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  istilah Try Out diselenggarakan oleh tim Musyawarah Kerja Kepala  Sekolah  (MKKS)  di  SMK  Bina  Informatika Bintaro.  Ujian Try  Out pada  hakikatnya  merupakan evaluasi  hasil  belajar  yang  dilaksanakan  oleh lembaga  pendidikan  sebelum  menghadapi  Ujian Nasional  (UN). Try  Out digunakan  untuk  menguji kesiapan  siswa  dalam  menghadapi  Ujian  Nasional (UN). Hasil try out dapat digunakan oleh siswa untuk mengetahui materi apa yang sudah dikuasai dan yang belum dikuasai. Dari hasil tersebut diharapkan siswa mampu  mengejar  ketertinggalan  terhadap  materi yang belum dikuasai. Soal try out diambil dari materi kelas 10, 11, dan 12. Namun persentasenya berbeda, yaitu untuk materi kelas 10 hanya diambil sebanyak
20%,  kelas  11  sebanyak  30%,  dan  dari  kelas  12 diambil sebanyak 50% (yang sudah terangkum dalam “SKL”). Meski penyusunan soal diambil dari materi pelajaran kelas 10 sampai dengan 12, tidak menutup kemungkinan ada hal –  hal baru yang belum pernah diajarkan  oleh  guru.  Oleh  karena  itu  perlu dilaksanakannya try  out tahapan  berikutnya.  SMK Bina  Informatika  Bintaro  merupakan  sekolah menengah  kejuruan  yang  memfokuskan  pada pendidikan yang berbasis teknologi informasi dengan menggunakan  kurikulum  yang  dilaksanakan  dengan mengacu  pada  Permendikbud  No.  61  Tahun  2014, SMK  Bina  Informatika  Bintaro  setiap  tahunnya menyelenggarakan 2 kali try out untuk siswa/i  yang akan menghadapi Ujian Nasional (UN). Berdasarkan hasil ujian try out pihak sekolah menentukan prediksi apakah siswa/i SMK Bina Informatika Bintaro akan lulus  atau  tidak  dalam  Ujian  Nasional  (UN) berdasarkan  dari  nilai try  out yang  pernah  dicapai
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
tersebut.  Permasalahan  tersebut  membuat  penulis tertarik untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat membuat sebuah prediksi dengan menggunakan nilai try  out dengan  memperhitungkan  nilai  dengan algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN). Dengan adanya  aplikasi  ini  diharapkan  nantinya  dapat membantu  pihak  sekolah  dalam  memperhatikan siswa  –  siswanya  yang  mendapatkan  nilai try  out dibawah  standar  nilai,  dan  diharapkan  siswa mendapat  perhatian  lebih  oleh  pihak  sekolah  agar siswa tersebut dapat mengikuti dan mengerjakan soal – soal Ujian Nasional (UN) dengan lancar. Pemilihan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ini dikarenakan algoritma
tersebut mudah diimplementasikan [1], dan juga termasuk salah satu algoritma yang memiliki kinerja yang intensif ketika diberikan training dataset yang benar (Han, Kamber, &  Pei,  2012).  Metode  pengukuran  jarak  yang digunakan  pada  penulisan  tugas  akhir  ini  adalah menggunakan  metode  pengukuran  jarak Manhattan Distance karena metode ini sesuai apabila digunakan untuk mengukur kedekatan data yang memiliki nilai atribut  bersifat  numerikal.  Algoritma K-Nearest Neighbor pada dasarnya akan mengevaluasi kedekatan antara data satu dengan data lainnya, yang kemudian kedekatan inilah yang mengidentifikasikan kelas atau label data tersebut (Nursalim, Suprapedi, & H.Himawan,  2014).  Metode  pengukuran  jarak  yang digunakan  pada  penulisan  tugas  akhir  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  pengukuran  jarak Manhattan  Distance ,  karena  metode  ini  sesuai apabila  digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  data yang memiliki nilai atribut bersifat numerikal.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Pengertian Kurikulum
Undang  –  undang  Nomor  20  Tahun  2003 tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional  menjelaskan bahwa  kurikulum  adalah  seperangkat  rencana  dan pengaturan mengenai tujuan, isi, dan bahan pelajaran.

## 2.2. Kecerdasan Tiruan
Kecerdasan  tiruan  ( artificial  intelligence ) adalah suatu proses dimana peralatan mekanik dapat melaksanakan kejadian – kejadian dengan menggunakan  pemikiran  atau  kecerdasan  seperti manusia. Kecerdasan tiruan  mempelajari  bagaimana komputer  dapat  melakukan  sesuatu  yang  mana manusia dapat melakukannya dengan baik. Kecerdasan  tiruan  merupakan  sub  bagian  dari  ilmu komputer  yang  merupakan  suatu  teknik  perangkat lunak yang pemrogramannya dengan cara menyatakan data, pemrosesan data, dan penyelesaian masalah.  Kegiatan  yang  dapat  dikerjakan  dalam kecerdasan tiruan diantaranya adalah :
a. Machine Vision
Bertujuan pada pengenalan pola sebagai kegiatan sistem visual atau panca indra manusia.
b. Robotics
Pada  produksi  alat  –  alat  mekanik  yang  dapat mengendalikan gerak.
c. Speech Processing Bertujuan pada pengenalan dan sintesa pembicaraan manusia.
d. Theorem Proving Merupakan  usaha  untuk  membuktikan  secara otomatis  masalah  –  masalah  dalam  matematika dan logika.
e. General Problem Solving Bertujuan  untuk  pemecahan  masalah  yang ditekankan dalam sebuah bahasa formal.

## 2.3. Data Mining
Data mining suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan didalam database . Data  Mining adalah  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar [2]. menurut [3] Data mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik,  matematika, kecerdasan  buatan, dan machine learning untuk mengindefntifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang tersimpan di dalam database besar.

## 2.4. Metode Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses penemuan model yang menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data  atau konsep  yang  bertujuan  agar  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label  kelasnya tidak  diketahui,  [4].  Model  itu  sendiri  dapat  berupa aturan  “ if-then-false” , berupa sebuah pohon keputusan,  formula  matematis,  atau neural  network [5].  Model  yang  telah  terbentuk  pada  saat  proses pelatihan  berlangsung,  kemudian  dapat  digunakan untuk  memprediksi  atau  mengklasifikasikan  label kelas  data  yang  belum  diketahui  label  kelasnya. Pembentukan  model  selama  proses  pembelajaran membutuhkan  suatu  algoritma  yang  lebih  dikenal sebagai  algoritma  pembelajaran.  Algoritma  yang telah banyak digunakan oleh para peneliti diantaranya adalah Naive  Baiyes,  K-Nearest  Neighbor,  Decision Tree,  Support  Vector  Machine,  Artificial  Neural Network, dan masih banyak lagi algoritma klasifikasi lainnya.  Berdasarkan  cara  suatu  algoritma  dalam melakukan  pembelajaran,  terdapat  dua  jenis  cara pembelajaran pada algoritma klasifikasi, yaitu eager learner dan  lazy  learner .  Eager  learner melakukan pembelajaran  terdapat  data  latih  ( training  dataset ) untuk membangun model klasifikasi yang menggambarkan pola dari data latih tersebut. Model tersebut  akan  disimpan  kedalam  memori  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data yang baru setelah melakukan pembelajaran dan model  telah  terbentuk,  maka  selanjutnya  tidak melibatkan  data  pelatihan  yang  pernah  digunakan.
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
Jenis  pembelajaran  seperti  ini  membuat  proses klasifikasi  berjalan  dengan  cepat,  namun  dalam proses  pembentukan  model  membutuhkan  waktu yang  cukup  lama  dan  memerlukan  biaya  komputasi yang  cukup  mahal.  Contoh  algoritma  yang  masuk kedalam  kategori  pembelajaran  ini  diantaranya adalah Artificial  Neural  Network,  Support  Vector Machine,  Decision  Trees, dan  lain  sebagainya. Kategori pembelajaran lainnya yaitu lazy learner atau yang  juga  dikenal  dengan instance  based  learning yang hanya melakukan sedikit pembelajaran saat data pelatihan  dihadirkan,  namun  melakukan  pekerjaan yang  lebih  saat  akan  mengklasifikasikan  data  yang baru.  Berdasarkan  hal  tersebut,  tentunya  biaya komputasi mahal untuk mengklasifikasikan data yang belum diketahui kelasnya karena pembelajaran terus dilakukan  dengan  melibatkan  data  pelatihan. Algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) dan Case- Based  Reasning (CBR)  merupakan  algoritma  yang berada pada kategori pemnbelajaran lazy learner ini [6].

## 2.5. Dataset
Data  dalam  terminologi  statistika  adalah kumpulan  objek  denga  atirbut-atribut  tertentu, dimana  objek  tersebut  adalah  individu  berupa  data dimana  setiap  data  memiliki  sejumlah  atribut,  [7]. Atribut  berpengaruh  terhadap  dimensi  data  yang terbentuk,  semakin  banyak  atribut  suatu  data  maka semakin  besar  pula  ukuran  dimensi  data  tersebut. Kumpulan data yang membentuk suatu set data atau dataset dibagi menjadi 3 jenis diantaranya adalah : a. Record 1) Matriks Data.
2) Data Dokumen.
3) Data Transaksi.
b. Graph
1) World Wide Web (WWW).
2) Struktur Molekul.
c. Ordered Dataset
1) Data Spasial.
2) Data Temporal.
3) Data Sekuensial.
4) Data Urutan Genetik.
Dataset  yang  berisi  sekumpulan  data  dan  data tersebut  memiliki  nilai  atribut,  dapat  dipandang sebagai  suatu  vektor  dalam  ruang  multidimensi dimana  setiap  dimensi  mempresentasikan  suatu atribut  yang  berbeda  –  beda. Dataset dengan  model tersebut  dikenal juga  dengan  data  matriks. Sekumpulan  data  matriks  dapat  diinterpretasikan sebagai  matriks  m  x  n.  Nilai  m  yang  merupakan jumlah  baris,  satu  baris  menyatakan  suatu  data,  dan nilai  n  yang  merupakan  jumlah  kolom,  satu  kolom mendefinisikan  suatu  atribut  [7].  Data  matriks merupakan  jenis dataset yang  paling  umum  dan banyak  digunakan  aplikasi  statistik.  Contoh  data matriks dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 : Data Record Matriks

## 2.6. Atribut
Atribut  merupakan  fitur/karakteristik  yang digunakan  sebagai  parameter  data,  dalam  hal  ini dianggap  sebagai  nilai  yang  dimiliki  oleh  atribut. Menurut  [1],  menyatakan  bahwa  pada  umumnya atribut  dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  tipe atribut  numerikal  (kuantitaif)  dan  tipe  atribut kategorikal  (kualitatif).  Penjelasannya  seperti  pada Tabel 2.

## Tabel 2 : Jenis Atribut
Tipe  atribut  numerikal  dengan  nilai  diskrit diberlakukan  sebagai  tipe  atribut  kategorikal, contohnya kategori usia anak – anak, usia remaja, dan usia  dewasa.  Proses  dalam  pengujian  algoritm K- Nearest Neighbor dipengaruhi oleh tipe atribut yang memiliki  hubungan  dengan  objek  yang  dianalisis. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  secara  teknis  ada perbedaan  metode  ketika  mempertimbangkan  status perkawinan  seseorang  dalam  perbandingannya dengan  analisa  rekening  bank  mereka  dikarenakan atribut status perkawinan seseorang tersebut memiliki tipe  atribut  yang  bersifat  kategorikal,  sedangkan atribut rekening bank itu sendiri memiliki tipe atribut yang bersifat numerikal.
2.7. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang cukup  populer.  Algoritma  klasifikasi  ini  termasuk kedalam  algoritma instance-based  classifier yang
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
dimana proses klasifikasi baru hanya akan dilakukan ketika  ada  objek  yang  ingin  diketahui  kelasnya, sehingga  algoritma  tidak  membangun  suatu  model dari  data  pelatihan  melainkan  data  pelatihan  itu sendiri yang merepresentasikan suatu knowledge dari model  klasifikasi  tersebut  [8]. Instance-based classifier sering  juga  disebut  sebagai  metode pembelajaran lazy  learner sehingga  sangat  berbeda dengan  konsep  pembelajaran eager  learner yang membangun  suatu  model  dari  data  pelatihan  yang kemudian  model tersebut  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  dan  kemudian mengabaikan  data  pelatihannya.  Algoritma K- Nearest  Neighbor juga  merupakan  jenis  algoritma pembelajaran terawasi ( supervised learning ) dimana algoritma K-Nearest  Neighbor bertujuan  untuk menentukan  suatu  kelas query  instance yang  baru terhadap  data-data  yang  sudah  ditentukan  atau diketahui  kelasnya  [9].  Pendekatan  yang  dilakukan oleh  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) ini  adalah dengan mengklasifikasikan objek atau query instance baru  kedalam  suatu  kelas  berdasarkan  kedekatan atribut atau fitur dengan “K” buah tetangganya pada data  pelatihan  [1].  Data  pelatihan  sebelumnya  akan membentuk  vektor  yang  diproyeksikan  pada  ruang dimensi, dimana masing-masing vektor merepresentasikan  atribut  atau  fitur  dari  suatu  data dan kemudian ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi yang telah dilakukan terhadap data  pelatihan  [7].  Objek  baru  yang  ingin  diketahui label  kelasnya  akan  diukur  tingkat  kedekatannya dengan  data  pelatihan,  dimana  nilai  “K”  disini merupakan  parameter  jumlah  tetangga  atau  data pelatihan  terdekat  yang  akan  dilibatkan  dan mempunyai pengaruh besar terhadap penentuan label kelas objek baru tersebut [7]. Penentuan kelas objek baru, algoritma K-Nearest Neighbor akan mengklasifikasikan  berdasarkan  label  kelas  yang mendominasi  tetangga  terdekatnya  tersebut.  Kelas pada  tetangga  terdekat  yang  memiliki  jumlah terbanyak  akan  dianggap  sebagai  kelas  hasil klasifikasi  objek  baru  tersebut.  Persamaan  untuk mengukur  kedekatan  antara objek  baru  dengan  data pelatihan  yang  dapat  digunakan  pada  algoritma K- Nearest Neighbor menurut        [7], diantaranya adalah :
a. Euclidian Distance
b. Manhattan Distance
c. Square Euclidian Distance
d. Cosine Distance
e. Correlation Distance
f. Hamming Distance
Alur  kerja  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor menurut [10] adalah sebagai berikut :
1) Tentuan  nilai  K,  sebagai  parameter  ketetanggan terdekat.
2) Hitung jarak antara query instance dan semua data pelatihan.
3) Urutkan berdasarkan jarak terkecil.
4) Tentukan  label kelas query instance berdasarkan label mayoritas pada K objek data latih terdekat.
Cara  kerja  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor dapat diilustrasikan pada gambar dibawah ini dimana pada  gambar  terdapat  beberapa  contoh  kasus ketetanggan terdekat antara objek baru dengan objek lainnya  yang  sudah  diketahui  kelasnya.  Contoh, berdasarkan  3  ketetanggaan  terdekat  pada  gambar didapati dua buah kelas yang telah terklasifikasi (data pelatihan)  didalam  (Gambar  1)  disimpulkan  bahwa objek merupakan kelas lingkaran.
Gambar 1 : Ilustrasi Cara Kerja K-NN

## 2.8. Manhattan Distance
Manhattan atau City Distance digunakan untuk mengambil kasus yag cocok dari basis kasus dengan menghitung  jumlah  bobot absolute dari  perbedaan antara kasus yang sekarang dan kasus yang lain dalam basis kasus.

## 2.9. Confusion Matrix
Sebuah sistem yang melakukan proses klasifikasi diharapkan dapat menentukan semua kelas data  input  dengan  benar,  namun  tidak  dapat dipungkiri  bahwa  kinerja  suatu  sistem  tidak  dapat seratus persen  benar, sehingga perlu adanya  metode untuk  mengukur  unjuk  kerja  algoritma  klasifikasi tersebut. Confusion  Matrix merupakan  salah  satu metode  yang  umum  digunakan  sebagai  metode evaluasi  untuk  mengetahui  unjuk  kerja  model klasifikasi  yang  didasarkan  kepada  tingkat  hasil akurasi yang dihasilkan [7].

## 2.10. Proses Data Mining
Dalam data mining terdapat proses dan tahapan – tahapan yang setidaknya harus dilalui terhadap data yang  ingin  digali  pengetahuannya  dari  gudang  data [1], proses tersebut diantaranya adalah :
a. Data cleansing
Bisa disebut dengan pembersihan data adalah proses  untuk  membersihkan  data  dari  gangguan ( noise )  dan  ketidak  konsistenan  data.  Dalam proses  ini  juga  dilakukan  pembersihan  terhadap duplikasi data.
b. Data Integration
Proses  dimana  data  dikumpulkan  dari beberapa sumber data yang berbeda menjadi satu
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
basis  data  baru  yang  terpisah  dari  basis  data operasional.
c. Data Selection
Proses  untuk  memilih  data  yang  dianggap relevan dari database untuk dianalisis.
d. Data Transformation
Merupakan proses dimana data ditransformasi ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  tergantung  pada jenis  atau  pola  informasi  yang  ingin  ditemukan dengan  melakukan  ringkasan  atau  operasi agregasi.

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
PROGRAM
3.1. Skema Proses Aplikasi
Aplikasi  yang  dibuat  oleh  penulis  pada  Tugas Akhir  ini  adalah  aplikasi  berbasis desktop ,  yang dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman java . Data Mining merupakan proses pengolahan data dari data  yang  dimiliki  sebelumnya  sehingga  dapat digunakan  untuk  sebuah  hasil  prediksi.  Proses aplikasi ini dapat diuraikan sebagai berikut : a. User meng- import file dataset  (berupa file spreadsheet berekstensi  *.xls  atau  *.xlsx)  ke database melalui  menu  dataset, file  dataset ini dijadikan  model  pembelajaran  algoritma K- Nearest Neighbor . b. User melakukan  evaluasi  atau  pengujian  dengan menu  evaluasi  dengan  data  berdasarkan  dataset dan dibagi menjadi 2 bagian yaitu training dataset dan testing dataset.
c. Memilih  metode  pengujian,  metode  dibagi menjadi 2 yakni Single Testing dan Multi Testing .
d. Menginput  nilai  k,  untung  membandingkan tetangga terdekat pada parameter.
e. Setelah user menginput  nilai  K,  sistem  akan melakukan  proses  pembelajaran  dan  proses pengklasifikasian  terhadap  dataset  dan  akan menghasilkan  hasil  evaluasi  dengan  metode Confusion Matrix.
f. Setelah  mendapatkan  nilai  K  terbaik, user harus melakukan  proses  pengklasifikasian  pada  menu klasifikasi  untuk  menentukan  prediksi  kelulusan ujian nasional siswa.
g. Untuk  proses  klasifikasi, user terlebih  dahulu
harus  memilih file  spreadsheet yang  berisi  data siswa  yang  belum  dan  ingin  diketahui  kelulusan Ujian Nasionalnya.
h. Kemudian user menginput  nilai  K  sebagai pembanding tetangga terdekat parameter.
i. Setelah  menginput  nilai  K,  sistem  akan melakukan  proses  klasifikasi  terhadap  model yang tersimpan di basis data.
j. Lalu  ketika  proses  data  selesai,  data  dapat disimpan dalam bentuk file.
Skema proses keseluruhan aplikasi dapat dilihat pada gambar 2 berikut dibawah ini :
Gambar 2 : Skema Proses Keseluruhan Aplikasi

## 3.2. Perangkat yang Digunakan
Pada  tahap  kebutuhan  perangkat  ini  dilakukan pengumpulan  kebutuhan  –  kebutuhan  dari  semua elemen sistem perangkat yang akan digunakan dalam pembuatan  program.  Adapun  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  yang  digunakan  antara  lain  sebagai berikut :
a. Perangkat Keras (Hardware)
Perangkat  keras  komputer  yang  digunakan dalam  pengembangan  sistem  ini  terdiri  dari  satu buah  laptop  Asus  A455L  dengan  spesifikasi sebagai berikut :
1) Prosesor  : Processor Intel®™  i3-4030U CPU 1.9 GHz.
2) Memori  : 4GB DDR3.
3) Media Penyimpanan
: Hard  Drive
500GB data.
b. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat  lunak  yang  digunakan  terdiri  dari perangkat  lunak  untuk  mengembangkan  aplikasi dan  algoritma  kriptografi.  Spesifikasi  perangkat lunak adalah sebagai berikut :
1) Sistem Operasi : Windows 10 x64 bit 2) IDE : Netbeans IDE 8.2 3) Java Platform :  JSE  Development  Kit (JDK 8u102-windows x64) Database : SQLite Studio 3.3. 1 Spesifikasi Basis Data
a. Tabel Data Keseluruhan
Menjelaskan  tabel  data  yang  digunakan  untuk menampung  atribut  data  kelulusan.  Atribut  tersebut dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
Tabel 3 : Atribut Data Keseluruhan

## 3.4. Sumber Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian ini dilakukan dengan  memperoleh data primer dan data sekunder. Data primer pada kasus  ini diperoleh dari data  nilai Tryout siswa  SMK  Bina  Informatika Bintaro. Dataset yang  digunakan  adalah  data  siswa yang  sudah  melaksanakan  ujian Tryout dan  Ujian Nasional  selama  tiga  tahun  terakhir,  detail  dari dataset dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4 : Data Penelitian No Tahun Ajaran Jumlah Data 1. 2013/2014 169 2. 2014/2015 159 3. 2015/2016 147

## 3.5. Proses Prediksi dan Klasifikasi
a. Pembersihan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  pembersihan terhadap data yang dianggap sebagai outlier atau data yang  mengandung noise. Kriteria data  yang dianggap sebagai outlier diantaranya :
1) Data nilai Tryout yang bernilai 0 atau null.
2) Duplikasi Data.
b. Pemilihan Data Proses ini bertujuan untuk memilih attribute yang  tepat  untuk  proses  analisis  data.  Pemilihan attribute ini  didasari  oleh  hasil  diskusi  dengan guru  Bidang  Kurikulum  SMK  Bina  Informatika Bintaro  yang  mendapatkan  keputusan  terkait attribute yang  dipakai  untuk  kelulusan  Ujian Nasional (UN) SMK Bina Informatika Bintaro. Attribute yang didapat diantaranya :
1) Nilai Tryout Pertama Matematika.
2) Nilai Tryout Pertama Bahasa Indonesia.
3) Nilai Tryout Pertama Bahasa Inggris.
4) Nilai Tryout Pertama Teori Kejuruan.
5) Nilai Tryout Kedua Matematika.
6) Nilai Tryout Kedua Bahasa Indonesia.
7) Nilai Tryout Kedua Bahasa Inggris.
8) Nilai Tryout Kedua Teori Kejuruan.
9) Keterangan Hasil Tryout . Keterangan Hasil Ujian Nasional (UN).
4. IMPLEMENTASI  DAN  UJIAN  COBA PROGRAM
a. Tampilan Form Layar Utama
Menu  utama  adalah  tampilan  layar  yang ditampilkan pertama kali kepada user. Tampilan layar ini  terdapat  beberapa  menu  yaitu  ada  menu data, process,  about, dan option .  Tampilan  layar  form utama dapat dilihat pada gambar  3 berikut ini :
Gambar 3 : Tampilan Layar Form Utama
b. Tampilan Layar Form Dataset
Menu form dataset ini akan muncul saat tombol menu  data  dan  memilih  menu dataset pada  Menu Utama.  Form dataset dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut ini :
Gambar 4 : Tampilan Form Dataset

## c. Tampilan Layar Form Evaluasi
Menu  form  Evaluasi  ini  akan  muncul  saat tombol menu proccess di pilih. Form Evaluasi dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :
Gambar 5 : Tampilan Form Evaluasi
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  Untuk  Memprediksi Ujian  Nasional  Dengan  Menggunakan  Hasil  Nilai Try  Out Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan Berbasis Desktop Pada Smk Bina Informatika Bintaro
d. Tampilan Layar Form Klasifikasi
Menu  form  Klasifikasi  ini  akan  muncul  saat tombol menu proccess . Form Klasifikasi dapat dilihat pada gambar  6 berikut ini :
Gambar 6 : Tampilan Form Klasifikasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian Tugas Akhir (TA) ini,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN) dengan metode  evaluasi  dan  klasifikasi  dengan  pengukuran jarak  menggunakan Manhattan  Distance dapat diimplementasikan  ke  dalam  proses  prediksi  untuk kelulusan Ujian Nasional Siswa/i.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Gorunescu, Data  mining:  concepts  and techniques . 2011.
[2] M.  Mustakim  and  G.  Oktaviani,  “Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Classification  Sebagai  Sistem Prediksi  Predikat  Prestasi  Mahasiswa,” J.  Sains dan Teknol. Ind. , vol. 13, no. 2, pp. 195–202, 2016.
[3] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang, “Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst. , vol. 7,
p. 867, 2007.
[4] H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor,” J.  Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1,  no. 1, pp. 65–76, 2013.
[5] A. Nugroho, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor  Dalam  Memprediksi  Potensi  Calon Kreditur Di Ksp Galih Manunggal,” J. Ilm. DASI (Data Manaj. dan Teknol. Informasi) , 2015.
[6] Rusdy  Anha,  “Pengertian  Perancangan,  Konser dasar  sistem,  Karakteristik  Sistem,  Klasifikasi sistem ~ Rusdyanha,” 12 February 2017 , 2017. .
[7] Nursalim, Suprapedi, and H.himawan, “Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Teknol. Inf. , vol.
10, no. April, pp. 31–43, 2014.
[8] M. E. I. Lestari, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  Mendeteksi Penyakit Jantung,” Fakt. Exacta , vol. 7, no. 4, pp.
366–371, 2014.
[9] H. Risman, D. Nugroho, and Y. Retno, “Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Pada  Aplikasi Penentu Penerima Beasiswa Mahasiswa Di Stmik Sinar  Nusantara  Surakarta,” TIKomSiN ,  pp.  19– 25, 2012.
[10] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur  Citra  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” Ultimatics , vol. VII, no. 2, pp. 98–104,
2015.