2598 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2598-2611 E- ISSN 2503-2933

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Berprestasi Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor
Sri Widaningsih* 1 , Sonia Yusuf 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Suryakancana, Cianjur e-mail: * 1 sriwida@unsur.ac.id, 2 soniayusuf.sy@gmail.com.

## Abstrak
Proses  penentuan  siswa  berprestasi  di  SMK  Tunas  Sinar  Mandiri  Cianjur  tidak hanya ditentukan dari nilai akademik saja, tetapi dipertimbangkan beberapa aspek non akademik  seperti  jenis  kelamin,  keaktifan  ekstrakulikuler,  presensi,  dan  kepribadian. Untuk  nilai  akademik,  diambil  dari  nilai  mata  pelajaran  produktif  kelas  X  dan  XI. Untuk  memprediksi  siswa  mana  yang  berprestasi  di  kelas  XII  dapat  diterapkan  teknik data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  k  nearest  neighbor  (kNN)  dengan  k  =  1. Tahapan  proses  data  mining  mengikuti  tahapan  dalam  Knowledge  Discovery  di Databases  (KDD).  Tahapan  ini  dimulai  dari  selection,  preprocessing,  transformation, data  mining,  dan  evaluation/interpretation.  Proses  transformasi  data  menggunakan metoda  min-  max  dan  rumus  jarak  yang  digunakan  yaitu  jarak  Euclidean.  Pembuatan aplikasi data mining ini mengikuti paradigma waterfall. Dari hasil analisis dan desain dengan menggunakan unified modeling langunge (UML) dihasilkan beberapa halaman utama  yaitu  kelola  data  siswa,  penentuan  variabel  dan  bobot  variabel,  Dengan penerapan  teknik  data  mining  ini  dapat  mempermudah  pihak  sekolah  mempersiapkan siswa yang akan mendapatkan beasiswa.
Kata kunci —Data mining, kNN, KDD , berprestasi, beasiswa

## Abstract
The process of determining outstanding students at SMK Tunas Sinar Mandiri Cianjur is not  only  determined  by  academic  scores,  but  considers  several  non-academic  aspects  such  as gender, extracurricular activeness, presence, and personality. For academic scores, it is taken from the scores of productive subjects in class X and XI. To predict which student excel in class XII, data mining techniques can be applied using the k nearest neighbor (kNN) algorithm with k =  1.  The  stages  of  the  data  mining  process  follow  the  stages  in  Knowledge  Discovery  on Databases (KDD). This stage starts from selection, preprocessing, transformation, data mining, and evaluation / interpretation. The data transformation process uses the minimum method and the  distance  formula  used  is  the  Euclidean  distance.  Making  this  data  mining  application follows the waterfall paradigm. From the results of the analysis and design using Unified Model Langunge  (UML),  several  main  pages  were  produced,  namely  managing  student  data, determining variables and variable weights. By applying this data mining techniqu it can make it easier for schools to prepare students who will get scholarships.
Keywords — Data mining, kNN, KDD, outstanding, scholarship
E-ISSN 2503-2933       2599
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Tersedianya data yang tersimpan dalam suatu institusi merupakan sumber data yang dapat diolah  untuk  mendapatkan  informasi  lebih  dalam  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  dan  tindakan  yang  tepat  dalam  memecahkan  suatu  permasalahan.  Untuk  mengolah data  yang  banyak  tersebut  dibutuhkan  suatu  alat  analisis  tertentu  yaitu  salah  satunya  dengan menggunakan data mining . Menurut Gartner Grup data mining merupakan proses menemukan korelasi,  pola  dan  trend  dengan  memilah-milah  sejumlah  besar  data  yang  disimpan  dalam repositori  menggunakan  teknologi  pengenalan  pola  serta  teknik  statistik  dan  matematika  [1]. Dengan data  mining dapat  digali  suatu  nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang  tidak  diketahui selama ini. Terdapat beberapa fungsi dari data mining salah satunya yaitu klasifikasi. Klasifikasi termasuk  ke  dalam supervised  method dimana  model  dibangun  menggunakan  data  latih.  Data latih  terdiri  dari  objek  data  yang  telah  diketahui  kelasnya.  Model  yang  dibangun  digunakan untuk  menentukan  kelas  dari  objek  baru  yang  belum  diketahui  kelasnya  [2].  Klasifikasi  mirip seperti  estimasi,  tetapi  variabel  target  berbentuk  kategori,  bukan  numerik.  Model data  mining memeriksa sekumpulan besar record , setiap record berisi informasi tentang variabel target serta sekumpulan  variabel  input  atau  prediktor  [1].  Terdapat  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang sering digunakan seperti kNN, SVM, C 4.5, dan Naïve Bayes [3,4].
Algoritma  k nearest  neighbor merupakan  teknik  klasifikasi  data  berdasarkan  pada klasifikasi  data  pada  data  latih  yang  memiliki  kedekatan  dengan  data  uji,  dengan  sejumlah  k data  yang  terdekat  [4].  Teknik  ini  menghitung  kedekatan  kasus  baru  dengan  kasus  lama berdasarkan pencocokan bobot. Terdapat tiga kunci dalam algoritma ini yaitu sejumlah variabel ,  jarak  atau  kesamaan  antar  objek,  dan  ukuran  dari  k  yaitu  sejumlah  data  terdekat  [3].  Untuk mengklasifikasikan  data  yang  belum  diketahui  kelasnya,  jarak  data  baru  ke  data  yang  telah diketahui kelasnya dihitung, k-terdekatnya diidentifikasi, dan label kelas terdekat ini kemudian digunakan  untuk  menentukan  label  kelas  dari  objek  tersebut.  Beberapa  penelitian  tentang penggunaan  algoritma  kNN  ini  telah  dilakukan  untuk  beberapa  bidang  seperti  kesehatan  yang digunakan  untuk  memprediksi  penyakit  [5,6,7].  Dalam  bidang  keuangan  diterapkan  untuk memprediksi  kelancaran  pembayaran  kredit  [8,9]  maupun  mendeteksi  kecurangan  [10,11]. Selain  untuk  bidang-bidang  tersebut,  penggunaan  algoritma  ini  juga  telah  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  dokumen  atau  teks  yang  lebih  dikenal  dengan text  mining [12,13]. Penerapan  algoritma  k nearest  neighbor untuk  bidang  pendidikan  diantaranya  untuk memperediksi  kelulusan  [14,15]  dimana  menggunakan  nilai  indeks  prestasi  semester  untuk memprediksi  mahasiswa  yang  lulus tepat  waktu atau  tidak.  Selain  itu  algoritma  ini juga  dapat diterapkan  untuk  memprediksi  penerima  beasiswa  berdasarkan  nilai,  prestasi  maupun penghasilan orang tua [16,17].
Perilaku  dan  prestasi  peserta  didik  merupakan  hal  yang  dinilai  oleh  suatu  lembaga pendidikan seperti sekolah. Lembaga pendidikan menerapkan berbagai sistem untuk memotivasi dan mengembangkan potensi yang dimiliki para siswa, salah satunya adalah dengan pemilihan siswa berprestasi. Hal tersebut juga dilakukan oleh SMK Tunas Sinar Mandiri yang terletak di Kabupaten Cianjur. SMK Tunas Mandiri memiliki dua kompetensi keahlian yaitu Administrasi Perkantoran  dan  Teknik  Otomotif.  Di  sekolah  ini  menerapkan  program  untuk  siswa  kelas  XII yang  berprestasi  dimana  penilaian  dilakukan  berdasarkan  nilai  raport  sebelumnya  yaitu  untuk siswa yang mendapat rangking kelas serta beberapa aspek penilaian lainnya. Penghargaan yang diberikan berupa mendali dan beasiwa selama satu tahun.  Selain aspek akademis, penilaian pun dilakukan  terhadap  aspek  non  akademis  seperti  kegiatan  ekstrakulikuler,  presensi,  dan kepribadian. Siswa yang berprestasi tidak hanya dilihat dari nilai mata pelajaran saja tetapi juga kemampuan yang dimiliki siswa.
2600 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
Untuk  memprediksi  siswa  yang  akan  meraih  prestasi  di  kelas  XII  yaitu  di  jurusan Adimistrasi  Perkantoran,  dapat  dilakukan  oleh  wali  kelas  terhadap  siswa-siswa  yang  masih berada  di  kelas  sebelumnya  yaitu  kelas  XI  sehingga  hal  tersebut  akan  mempermudah  pihak sekolah  untuk  lebih  mempersiapkan  siswa-siswa  berprestasi  untuk  mendapatkan  beasiswa. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma k nearest neighbor .

## 2. METODE PENELITIAN
Data  mining merupakan  salah  satu  tahapan  yang  terdapat dalam  proses  knowledge discovery in database (KDD) yaitu proses pencarian informasi-informasi baru dan bernilai yang terdapat di dalam suatu kumpulan data atau database. Di dalam penelitian ini, penerapan data mining  menggunakan  tahapan-tahapan  yang  terdapat  pada  KDD.  Proses  KDD  dimulai  dari menetapkan  tujuan  hingga  evaluasi  [18].  Adapun  tahapan  KDD  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Berikut  ini  penjelasan  setiap  tahapan  dalam  proses  KDD  dalam  penelitian  memprediksi siswa berprestasi di SMK Tunas Mandiri Cianjur.
1. Selection
Data  para  siswa  di  SMK  Tunas  Mandiri  memiliki  atribut  yang  ditunjukkan  pada  tabel  1 berikut.

## Jatisi
ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933       2601
Tabel 1. Atribut Data Siswa SMK Tunas Mandiri
Pada  tahap  seleksi,  tidak  semua  atribut  pada  tabel  1  digunakan  tetapi  dipilih  variabel- variabel  prediktor  yang  dapat  memprediksi  kategori  berprestasi  tidaknya  seorang  siswa. Variabel-variabel  yang  digunakan  yaitu  nilai  Produktif  X,  Nilai  Produktif  XI,  Keaktifan, Kedisiplinan  dan  Presensi.  Penjelasan  mengenai  variabel-variabel  prediktor  yang  digunakan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Variabel-variabel Prediktor Kode Variabel Variabel Nilai Keterangan V1 Nilai Produktif X 0-100 Nilai  mata  pelajaran  produktif (kejuruan)  yaitu  Berkomunikasi Melalui Telepon di kelas X V2 Nilai Produktif XI 0-100 Nilai  mata  pelajaran  produktif (kejuruan)  yaitu  Berkomunikasi Melalui Telepon di kelas XI V3 Jenis Kelamin Laki-Laki, perempuan Jenis kelamin siswa V4 Keaktifan Aktif, tidak aktif Aktif dalam kegiatan non akademik  sekolah  contohnya mengikuti eskul pramuka, paskibra, volley  ball, palang merah remaja (PMR), rohis dan lain sebagainya. V5 Kepribadian Baik, kurang baik Etika  dan  tingkah  laku  siswa contohnya hormat terhadap guru,  berpakaian  rapih,  taat terhadap  peraturan  sekolah  dan lain sebagainya. V6 Presensi 0-100 Akumulasi  daftar  hadir  dalam satu tahun.
2. Preprocessing
Tahap preprocessing / cleaning merupakan  proses  yang  dilakukan  dengan  cara  memeriksa kembali data siswa antara lain untuk pembersihan data-data redudansi, outlier, dan bernilai null (data  yang  kosong).  Hal  ini  dilakukan  agar  input  data  yang  akan  diolah  merupakan data  yang  telah  “bersih”  sehingga  hasil  dari  perhitungan  algoritma data  mining pun  akan memberikan hasil yang sesuai.
2602 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
3. Transformation
Transformasi merupakan sekumpulan instruksi untuk merubah input menjadi output yang  diinginkan  ( input -proses- output) .  Proses  yang  dilakukan  adalah  melakukan transformasi  data  menjadi  bentuk  yang  diinginkan,  disesuaikan  dengan  algoritma klasifikasi  yang  akan  digunakan.  Untuk  data  yang  bersifat  numerik  dilakukan normalisasi  untuk  menstandarisasi  perbedaan  skala  yang  dapat  memberikan  efek pada hasil yang diperoleh. Data yang bersifat numerik yaitu variabel Nilai Produktif X, Nilai Produktif XI, dan presensi. Untuk itu dilakukan normalisasi data dengan metode min- max.. Rumus 1 berikut merupakan rumus normalisasi min – max.
(1)
4. Data Mining
Pada tahap ini ditentukan algoritma data mining yang akan digunakan. Dalam penelitian ini algoritma  yang  digunakan  yaitu k  nearest  neighbor dimana  diambil  k  =  1.  Untuk menghitung  jarak  data  yang  bersifat  numerik  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama, digunakan rumus jarak Euclidean. Rumus jarak Euclidean  dapat dilihat pada rumus 2 :
(2)
Sedangkan  untuk  data  yang  bersifat  kategoris  menggunakan  nilai  kedekatan.  Data  yang bersifat  kategoris  yaitu  jenis  kelamin,  keaktifan  dan  kepribadian.  Rumus  kedekatan ditunjukkan pada rumus 3 :
(3)
Pada tabel 3 ditunjukkan kedekatan untuk setiap variabel yang bersifat kategori yaitu jenis kelamin, keaktifan, dan kepribadian.
Tabel 3. Bobot Kedekatan Variabel Kategori Variabel Nilai 1 Nilai 2 Bobot Jenis Kelamin L = laki-laki P = perempuan L L 0 L P 1 P L 1 L L 0 Kepribadian B = baik K = kurang baik B B 0 B K 1 K B 1 K K 0 Keaktifan A = aktif T = tidak aktif A A 0 A T 1 T A 1 T T 0
Flowchart perhitungan algoritma kNN dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 2 berikut :
Perbedaan (xi, yi) = 0, jika xi = yi 1, jika lainnya
E-ISSN 2503-2933       2603
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Flowchart Perhitungan Algoritma KNN
5. Interpretation/Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  ukuran performansi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  hasil  penelitian  akan  dijelaskan  mengenai  contoh  hasil  perhitungan algoritma k  nearest  neighbor terhadap  contoh  kasus.  Selain  itu  ditampilkan  hasil  pemodelan aplikasi  yang  akan  dibangun  dengan  beberapa  diagram  UML  dan  tampilan  antarmuka  dari aplikasi yang telah dibuat.

## 3.1   Perhitungan Algoritma k Nearest Neighbor
Pada  tabel  4  ditunjukkan  contoh  perhitungan  kNN.  Misalkan  terdapat  data  baru  dengan nama  siswa  Ana  berjenis  kelamin  perempuan,  Nilai  produktif  kelas  X  =  80,  Nilai  produktif kelas XI = 85, Kepribadian = Kurang baik, Keaktifannya = kurang aktif dan presensinya = 90. Apakah Ana masuk kedalam kategori berprestasi atau tidak berprestasi?
Mulai Data siswa Jenis Data Numerik? Normalisasi Rumus Kedekatan Skala Sama? Hitung jarak euclidian Siswa Berprestasi atau tidak Selesai T Y T Y
2604 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 4. Contoh Data Siswa
No Nama JK Nilai Produktif Keaktifan  Kepribadian  Presensi  Kategori X XI 1 Abdul L 78 80 T K 90 T Agus L 90 86 A B 90 B 3 Alika P 96 90 A B 90 B 4 Aeni P 78 82 T B 80 T 5 Aryanto L 77 80 T B 80 T 6 Ana P 80 85 T K 90 ?
Sebelum  menghitung  jarak  Euclidean  kasus  baru  dengan  kasus  lama,  maka  dilakukan transformasi terlebih dahulu untuk data numerik yaitu nilai produktif dan presensi dengan rumus min-max.  Sedangkan  untuk  data  yang  berjenis  kategori  yaitu  jenis  kelamin,  keaktifan,  dan kepribadian diubah berdasarkan nilai pada tabel kedekatan. Untuk perhitungan normalisasi  data dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Normalisasi Data Numerik Nilai Produktif X Normalisasi Nilai Produktif XI Normalisasi Presensi Normalisasi 78 78-77 = 0,05 96-77 80 80-80 = 0 90-80 90 90-80 = 1 90-80 90 90-77 = 0,68 96-77 86 86-80 = 0,6 90-80 90 90-80 = 1 90-80 96 96-77 = 1 96-77 90 90-80 = 1 90-80 90 90-80 = 1 90-80 78 78-77 = 0,05 96-77 82 82-80 = 0,2 90-80 80 80-80 = 0 90-80 77 77-77 = 0 96-77 80 80-80 = 0 90-80 80 80-80 = 0 90-80 80 80-77 = 0,16 96-77 85 85-80 = 0,5 90-80 90 90-80 = 1 90-80
Hasil perhitungan jarak antara kasus baru dengan kasus lama :
݀ሺ1,6ሻ = ඥ1 ଶ + ሺ0,05 − 0,16ሻ ଶ + ሺ0 − 0,5ሻ ଶ + 0 ଶ + 0 ଶ + ሺ1 − 1ሻ ଶ = 1,123 ݀ሺ2,6ሻ = ඥ1 ଶ + ሺ0,68 − 0,16ሻ ଶ + ሺ0,6 − 0,5ሻ ଶ + 1 ଶ + 1 ଶ + ሺ1 − 1ሻ ଶ = 1,811 ݀ሺ3,6ሻ = ඥ0 ଶ + ሺ1 − 0,16ሻ ଶ + ሺ1 − 0,5ሻ ଶ + 1 ଶ + 1 ଶ + ሺ1 − 1ሻ ଶ = 1,719 ݀ሺ4,6ሻ = ඥ0 ଶ + ሺ0,05 − 0,16ሻ ଶ + ሺ0,2 − 0,5ሻ ଶ + 0 ଶ + 1 ଶ + ሺ0 − 1ሻ ଶ = 1,449 ݀ሺ5,6ሻ = ඥ1 ଶ + ሺ0 − 0,16ሻ ଶ + ሺ0 − 0,5ሻ ଶ + 0 ଶ + 1 ଶ + ሺ0 − 1ሻ ଶ = 1,809
Dari perhitungan di atas diketahui bahwa siswa Ana memiliki kedekatan dengan siswa 1 yaitu Abdul yang masuk  ke dalam kategori tidak berprestasi, sehingga dapat diprediksi bahwa siswa Ana juga masuk ke kategori tidak berpestasi.
E-ISSN 2503-2933       2605
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.2   Pemodelan Sistem
Untuk  memodelkan  aplikasi  data  mining  yang  akan  dibangun,  digunakan unified  model language (UML).  Adapaun  diagram  yang  akan  digunakan  yaitu use  case  diagram,  swimlane diagram, class diagram , dan class diagram
3.2.1  Use Case Diagram Pada  gambar  3 use  Case  diagram Data  Mining Prediksi  Siswa  Berprestasi,  terdapat  1 aktor  dan  enam use  case yaitu  wali  kelas.  Wali  kelas  harus  terlebih  dahulu  melakukan  login kemudian  mendapatkan  hak  akses  terhadap  Aplikasi Data  Mining Prediksi  Siswa  Berprestasi. Mulai  dari  mengelola  siswa,  mengelola  variabel,  mengelola  bobot  kedekatan,  mengelola perhitungan dan pembuatan laporan.
Gambar 3. Use Case Diagram Aplikasi Data Mining

## 3.2.2  Swimlane Diagram
Pada  gambar  4  merupakan swimlane  diagram pengelolaan  siswa.  Di  dalam swimlane diagram pengelolaan  siswa,  aktor  yang  terlibat  atau  berinteraksi  dengan  sistem  adalah  wali kelas,  Pengelolaan  siswa  dilakukan  untuk  memprediksi  apakah  siswa  tersebut  masuk  kedalam kategori  berprestasi  atau  tidak.  Sedangkan  gambar  5  menunjukkan swimlane  diagram perhitungan KNN.
2606 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Swimlane Diagram Pengelolaan Siswa

## Jatisi
ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933       2607
Sri, et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Berprestasi Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 5. Swimlane Diagram Perhitungan KNN

## 3.2.3  Class Diagram
Class  diagram aplikasi data  mining terdiri  dari  enam  kelas  yaitu  kelas login ,  siswa, variabel,  bobot  kedekatan,  pengujian  kNN,  dan  pembuatan  laporan  yang  saling  berhubungan. Class diagram nanti digunakan untuk konstruksi eksekusi kode dalam aplikasi.
2608 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6. Class Diagram Aplikasi Data Mining

## 3.3   Implementasi Aplikasi Data Mining
Berikut  ini  merupakan  antarmuka  halaman-halaman  yang  terdapat  pada  aplikasi  data mining  untuk  memprediksi  siswa  berprestasi  di  SMK  Tunas  Sinar  Mandiri.  Aplikasi  ini merupakan  aplikasi  berbasis  desktop  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Delphi  XE  dengan satu orang pengguna yaitu wali kelas.
Gambar 7. Antarmuka Halaman Login Aplikasi Data Mining
E-ISSN 2503-2933       2609
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Antarmuka halaman login aplikasi data mining merupakan halaman awal yang harus diisi oleh wali kelas sebelum menggunakan aplikasi dimana wali kelas harus mengisi username dan password . Antarmuka halaman login dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 8. Antarmuka Halaman Utama Aplikasi Data Mining
Setelah login berhasil,  maka  halaman  yang  pertama  kali  terbuka  yaitu  halaman  utama yang  berisi  menu-menu  yang  dapat  dipilih  oleh  wali  kelas  dimulai  dari  input  data  siswa, pemilihan  variabel,  perhitungan  bobot  kedekatan,  perhitungan  algoritma  kNN,  dan  pembuatan laporan. Antarmuka halaman utama aplikasi ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 9. Antarmuka Halaman Perhitungan K Nearest Neighbor
2610 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
Perhitungan  algoritma  kNN  terdapat  pada  halaman  perhitungan k  nearest  neigbor .  Pada halaman ini juga ditampilkan data nilai-nilai setiap siswa. Output dari perhitungan kNN berupa jarak  kasus  baru  dengan  setiap  kasus  lama.  Antarmuka  perhitungan  kNN  ditunjukkan  pada gambar 9.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi Data  Mining ini  ditujukan  kepada  bagian  tata  usaha  untuk  penentuan  atau prediksi  siswa  berprestasi.  Sistem  ini  memudahkan  petugas  dalam  proses  pendataan  siswa. Aplikasi data  mining ini  memudahkan  proses  perhitungan  nilai  kedekatan  antara  siswa  yang akan  diprediksi  dengan  siswa  yang  sebelumnya.  Aplikasi  ini  mampu  menyajikan  informasi mengenai  kemampuan  siswa  yang  nantinya  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  menentukan siswa berprestasi yang sesuai dengan kemampuan serta prestasi akademik dan nonakademiknya.

## 5. SARAN
1. Perlu ditambahkan variabel prediktor lainnya yang dapat memprediksi siswa berprestasi
2. Data  mining  membutuhkan  data  yang  cukup  banyak  sehingga  dapat  ditambahkan  data siswa lain yang berasal dari kompetensi keahlian lainnya.
3. Perlu  ada  pemeliharaan  sistem  yang  baik  menyangkut  pemeliharaan  data,  pemeliharaan perangkat pengelolaan data, maupun pemeliharaan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Larose, D. T, dan Larose, C. D, 2014, Discovering Knowledge In Data : An Introduction to Data Mining, Ed. 2, Wiley, New Jersey
[2] Berry, M. W,  dan  Browne, M., 2006, Lecture Notes in Data Mining , World Scientific Publishing Company, Singapura.
[3] Wu, X et al. , 2008, Top 10 Algorithms In Data Mining , Knowl. Inf. Syst. , No 1, Vol. 14, Hal 1–37.
[4] Kumar, R.,  dan Verma, R., 2012, Classification Algorithms For Data Mining: A Survey, Int. J. Innov. Eng. Technol. , No .2, Vol. 1, Hal  7–14.
[5] Jabbar, M. A, 2017, Prediction of Heart Disease Using K-Nearest Neighbor and Particle Swarm Optimization, Biomed. Res. , No. 9, Vol. 28, Hal. 4154–4158.
[6] Zhang, S., Chao, L., Shuheng, Z., Huan, Z., Lifang, P., Kinman, L., dan Chun., H, 2012, Using  The  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  For  The  Classification  of  Lymph  Node Metastasis In Gastric Cancer, Comput. Math. Methods Med. , Vol. 2012
[7] Saxena, K., Khan,  Z.,    dan  Singh,  S., Diagnosis  of Diabetes Mellitus  Using  K  Nearest Neighbor Algorithm, 2014, Int. J. Comput. Sci. Trends Technol. , No 4., Vol. 2,  Hal 36–

## Jatisi
ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933       2611
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
43 .
[8] Supriana,  I.,  W,  Raharja,  M.  A,    dan  Gunawan,  P.  W,  2019, Sistem  Informasi  Prediksi Penilaian Kredit Perbankan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Classification, JST (Jurnal Sains dan Teknol). , No. 1, Vol. 8, Hal 44.
[9] Pratama,  T.C,    2018, Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbour  Dalam  Menentukan Kelayakan  Calon  Nasabah  yang  Layak  Untuk  Kredit  Mobil  (Studi  Kasus :  Pt  .  Astra International, Tbk-Toyota), JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  No.  4,  Vol.  5,  Hal  402– 408.
[10]  Sudha, C., dan Raj, T. N, 2017, Credit Card Fraud Detection in Internet Using K-Nearest Neighbor Algorithm, No 11, Vol. 5, Hal. 22–30.
[11]  Alfiyyah, E. R,  Andreswari, R,  dan Sutoyo, E, 2020, Analisis dan Deteksi Fraud pada Data  Panggilan  Menggunakan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  PT  XYZ) Analysis and Detection of Fraud On Call Data Using K Nearest Neighbor Algorithm (Case Study: PT XYZ),2020, e-Proceeding Eng. ,  No 2, Vol. 7, Hal 6640–6646.
[12]  Widaningsih  ,  S.,  dan  Suheri,  A., Klasifikasi  Jurnal  Ilmu  Komputer  Berdasarkan Pembagian  Web  of  Science,  2018, Proceeding  Seminar  Nasional  Teknologi  dan Komunikasi , Yogyakarta,  23-24 Maret .
[13]  Sakti , O., Yudha, P., dan Muslim, L. K . , 2018, Klasifikasi Teks Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest, E-Proceeding Eng. , No. 3, Vol. 5, Hal 8237–8248.
[14]  Widaningsih,  S., Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  dan  Waktu Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika  Dengan  Algorimta  C  4.5,  Naïve  Bayes, kNN, dan SVM, 2019 , Jurnal Tekno Insentif, No. 1, Vol. 13, Hal 16–25.
[15]  Saputra,  A.  Y.,  dan  Primadasa,  Y.,  2018, Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Techno.Com , No. 4, Vol. 17, Hal 395–403.
[16]  Sumarlin,  S.,  2015, Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Sebagai  Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM , J. Sist. Inf. Bisnis , No. 1, Vol. 5, Hal 52–62
[17]  Qoiriyah,  L.,    Purwanto,H.  L.,  dan  Setiyaningsih,W.,    2019, Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Beasiswa  Menggunakan  KNN , J.  Terap.  Sains Teknol. Fak. , No. 2, Vol. 1, Hal 64–72.
[18]   Tomar,  D.,    dan  Agarwal,  S.,  2013,  A Survey  On  Data  Mining  Approaches  For Healthcare , Int. J. Bio-Science Bio-Technology , No. 5, Vol. 5, Hal  241–266.