## PREDIKSI POTENSI SISWA PUTUS SEKOLAH AKIBAT PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITME
K-NEAREST NEIGHBOR
Irma Darmayanti, Pungkas Subarkah, Luky Rafi Anunggilarso, Jali Suhaman
Program Studi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto Purwokerto, Indonesia
e-mail: irmada@amikompurwokerto.ac.id , subarkah@amikompurwokerto.ac.id,  , luckyrafi13@gmail.com, jalisuhaman2018@gmail.com

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  yang  menyebar  di  dunia  khususnya  di  Indonesia  berdampak  pada berbagai  bidang.  Hal  ini  menyebabkan  di  Indonesia  menerapkan  Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB) untuk menekan angka kasus penyebaran virus Covid 19.Adanya pandemi  ini  berdampak  bagi  semua  sektor,  salah  satunya  pendidikan  yaitu  tentang ancaman siswa putus sekolah. Putus sekolah menjelaskan bahwa setiap siswa atau siswi yang meninggalkan sekolah atau lembaga pendidikan lain dengan alasan apapun sebelum menyelesaikan sekolah tanpa pindah sekolah lain. Putus sekolah berdampak bagi siswa mengalami  penurunan  kepercayaan  diri  dan  motivasi  untuk  belajar.  Prediksi  secara  dini harus  dilakukan,  untuk  mencegah  banyaknya  siswa  yang  putus  sekolah,  salah  satunya menggunakan teknik data mining . Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari siswa di Sekolah Menengah Pertama (SMP) yang ada di Kabupaten Banyumas. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu confusion  matrix dan 10-fold  cross  validation pada  algoritme  K- Nearest  Neighbor (KNN).  Hasil  yang  didapatkan  pada  algoritme  KNN dalam mempredksi potensi siswa putus sekolah sebesar  87.4214%, dengan nilai precision 88.2%, recall 87.4%  dan F-Measure 87%.  Maka  hasil  nilai  akurasi  pada  algoritme  KNN berkategori Good Classification dan diperoleh hasil algortime yang efektif digunakan dalam memprediksi potensi siswa putus sekolah yaitu  algoritme K-Nearest Neighbor (K-NN).
Kata kunci: Prediksi, Siswa, Algoritme, K-Nearest Neighbor

## Abstract
The Covid-19 pandemic that has spread throughout the world, especially in Indonesia, has had an impact on various fields. This has caused Indonesia to implement Large-Scale Social Restrictions (PSBB) to reduce the number of cases of the spread of the Covid 19 virus. This pandemic  has  an  impact  on  all  sectors,  one  of  which  is  education,  namely  the  threat  of students dropping out of school. Dropouts explain that every student or student who leaves school or other educational institutions for any reason before finishing school without moving to  another  school.  Dropping  out  of  school  has  an  impact  on  students  experiencing  a decrease  in  self-confidence  and  motivation  to  learn.  Early  prediction  must  be  done,  to prevent many students dropping out of school, one of which is using data mining techniques. The  dataset  used  in  this  study  was  taken  from  students  in  Junior  High  School  (SMP)  in Banyumas  Regency.  The  method  used  in  this  study  is  the  confusion  matrix  and  10-fold cross validation on the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The results obtained on the KNN  algorithm  in  predicting  the  potential  for  dropout  students  are  87.4214%,  with  a precision  value  of  88.2%,  recall  87.4%  and  F-Measure  87%.  Then  the  results  of  the accuracy value on the KNN algorithm are categorized as Good Classification and the results of  an  effective  algorithm  used  in  predicting  the  potential  for  dropout  students  are  the  K- Nearest Neighbor (K-NN) algorithm.
Keywords : Prediction, Students, Algorithm, K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 yang menyebar di dunia  khususnya  di  Indonesia  berdampak pada berbagai bidang, diantaranya bidang pendidikan.  Pengajar  atau  pendidik  harus memastikan  jika  kegiatan  pembelajaran harus  berjalan,  meskipun  peserta  didik berada  di  rumah.  Hal  ini  berdasarkan dengan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  terkait Surat  Edaran    Indonesia  Nomor  4  Tahun 2020  tenang  Pelaksanaan  Kebijakan Pendidikan dalam Masa Darurat Penyebaran Corona Viruse Disease (Covid-19)(Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan. & Indonesia, 2020). Melalui Badan Nasional
Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  telah menetapkan status darurat bencana terkait virus  ini.  Dalam  rangka  menanggulangi wabah  pandemi  tersebut,  pemerintah Indonesia  telah  mengeluarkan  beberapa kebijakan yang diharapkan dapat
mengatasi penyebaran virus
tersebut(Hikmawan, Pardamean, & Khasanah,  2020).  Hal  ini  menyebabkan  di daerah Indonesia menerapkan Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  untuk menekan  angka  kasus  penyebaran  virus Covid  19.  Kebijakan  pemerintah  terkait aktifitas yang dirumahkan diharapkan mampu  mengatasi  masalah  yang  terjadi  di masyarakat (Nur Rohim & Rezki, 2020).
Adanya  pandemi  ini  berdampak  bagi semua  sektor,  salah  satunya  pendidikan yaitu tetang  ancaman  siswa  putus  sekolah. Putus  sekolah  menjelaskan  bahwa  setiap siswa atau siswi yang meninggalkan sekolah atau lembaga pendidikan lain dengan alasan apapun  sebelum  menyelesaikan  sekolah tanpa  pindah  sekolah  lain(Mirza  Yogy Kurniawan  &  Muhammad  Edya  Rosadi, 2017).
Putus  sekolah  berdampak  bagi  siswa mengalami penurunan kepercayaan diri dan motivasi  untuk  belajar  (Coussement,  Phan, De  Caigny,  Benoit,  &  Raes,  2020).  Salah satu  indikator  siswa  putus  sekolah  ialah lingkungan  saat  pembelajaran  sekolah dilaksanakan  yang  menggunakan  sistem daring ( Online ) di rumah dan menggunakan Gadget yang  tergantung  pada  stabilitas jaringan saat pembelajaran
dilaksanakan(Shim & Lee, 2020). Akibatnya, siswa ini mungkin rendah dalam belajarnya karena  tidak  dilaksanakan  tatap  muka secara langsung disekolah(Khan & Ahmed, 2021).  Putus  sekolah  menjadi  perhatian serius  pemerintah  terhadap  masa  depan siswa tersebut (Olaya, Vásquez, Maldonado, Miranda, & Verbeke, 2020).
Prediksi  secara  dini  harus  dilakukan, salah  satunya  mengguunakan  teknik data mining , yang bertujuan untuk menggambarkan  penemuan  baru  pada prediksi  siswa  putus  sekolah.  Dimana strategi penambangan informasi menggambarkan siklus yang menggunakan prosedur Artiicial
Intelegence (AI) (Subarkah,  Abdallah,  &  Hidayah,  2021). Prediksi bertujuan untuk menilai akurasi dan mengungkapkan  nilai  akurasi  (Pallathadka et al., 2021).
Machine  Learning  ( ML)  adalah  salah satu metodologi cerdas yang telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam domain  klasifikasi  dan  prediksi.  Salah  satu tugas ML secara umum melibatkan memprediksi  variabel  target  dalam  data yang  sebelumnya  tidak  terlihat,  adalah klasifikasi.  Tujuan  klasifikasi  adalah  untuk memprediksi variabel target (kelas) dengan membangun  model  klasifikasi  berdasarkan pada  dataset  pelatihan,  dan  kemudian menggunakan model itu untuk memprediksi nilai kelas data uji(Bunker & Thabtah, 2019).
Beberapa penelitian terdahulu, penelitian referensi (Ernawati & Wati, 2018) menggunakan algoritme K-Nearest
Neigbors  untuk  analisis  sentimen  review agen travel, hasil yang didapatkan mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  87%, selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh referensi  (Sari,  2020)  mereview  obyek wisata dunia fantasi menggunakan algoritme K-Nearest  Neighbor,  hasil  yang  didapatkan mendapatkan nilai akurasi 77,01%. Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh referensi  (Nikmatun  &  Waspada,  2019) klasifikasi masa studi mahasiswa menggunakan algoritme
K-Nearest
Neighbor.  Hasil  yang  didapatkan  dalam penelitian  ini  yaitu  mendapatkan  hasil klasiifkasi  masa  studi  terbaik  diperoleh dengan  nilai  akurasi  75.95%.  Adapun penelitian tentang data siswa putus sekolah
menggunakan algoritme Optimatization Decision  Tree ,  mendapatkan  hasil  nilai akurasi sebesar 83%(Mirza Yogy Kurniawan & Muhammad Edya Rosadi, 2017). Penelitian mengenai prediksi kelompok UKT mahasiswa  pada  program  studi  S1  Sistem Informasi FMIPA Universitas Riau menggunakan algoritme K-Nearest
Neighbor.  Hasil  yang  didapatkan  pada penelitian  ini  yaitu  nilai  akurasi  sebesar 84,21% (Sukamto, Adriyani, & Aulia, 2020).
Algoritme K-Nearest Neighbor (KNN) dikenal  karena  kemudahannya  dalam melakukan  prediksi,  bekerja  dengan  cara mencari  sejumlah  k  pola  yang  terdekat dengan pola masukan, kemudian menentukan kelas keputusan berdasarkan jumlah  pola  terbanyak  diantara  k  pola tersebut(Gao, Li, Yao, & Gao, 2021; Patgiri & Ganguly, 2021; Sisodia & Sisodia, 2021)
Pada  Penelitian  ini  akan  menguji dataset siswa  dengan  melakukan  prediksi siswa dengan menerapkan Machine Learning ,  sehingga  didapatkan  luaran sebuah  informasi  dari  pola  yang  ada  dan mengektraksi informasi  pada dataset tersebut.  Algoritme  yang  digunakan  ialah algoritme K-Nearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi  siswa putus sekolah.

## METODE
1.  Prediksi Prediksi merupakan kegiatan mengidentifikasi suatu hal pada periode mendatang berdasarkan pada deskripsi orang lain/benda atau hubungan  antara  suatu  hal  yang dapat  diketahui  saat  ini.  Dalam melakukan  prediksi  terdapat  dua teknik,  yaitu  dengan  teknik  kualitatif dan teknik kuatitatif. Teknik kuantitatif itu sendiri dibagi menjadi 2 kelompok(Han, Kamber, & Pei, 2012).
2. K-NN ( K-Nearest Neighbor )
K-NN merupakan salah satu algoritma  untuk  klasifikasi  data  pada suatu objek berdasarkan sejumlah K- data training yang  memiliki  jarak paling  dekat  ( Nearest  Neighbor ) dengan objek tersebut(Tahyudin, 2020).
K-NN digunakan untuk mengklasifikasikan objek baru
berdasarkan  atribut  dan  sampel  data dari data training(Wang & Mao, 2020). Rumus kedekatanya adalah a.  Kedekatan biasanya ada di nilai 0 – 1
b. 0 berarti ke-2 kasus sangat tidak  mirip,  sedangkan  untuk  1 berarti kasus sangat mirip.
Dengan penjelasan sebagai berikut : T  : data yang akan diprediksi, S  : data sudah ada,
n    :  jumlah  atribut  dari  masing- masing kasus,
i   : atribut individu antara 1 - n,
f   : fungsi similiarity atribut I antara kasus T dan kasus S,
w    :  bobot  yang  diberikan  pada atribut ke-i.
Tahapan-tahapan  pada  algoritma  K- NN adalah sebagai berikut:
a.  Menentukan nilai dari parameter k (jumlah  tetangga  paling  dekat)
terlebih dahulu.
b.  Melakukan  perhitungan  Euclidian distance pada suatu objek terhadap data training yang diberikan.
c.  Melakukan  pengurutan  terhadap hasil  pada  langkah  2  dari  yang tertinggi sampai yang terendah.
d.  Melakukan pengumpulan terhadap  kategori  Y  (klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)
e.  Membuat keputusan nearest neighbor  dari  suatu  objek  dengan cara  mengambil  hasil  nilai  yang terbanyak/sering muncul pada objek tersebut.

## 3.  Dataset
Pada peneliian ini menggunakan data siswa  SMP  di    Banyumas.  Jumlah atribut  digunakan  sejumlah  6  atribut dengan 1 atribut target. Dataset terdiri
dari  159 record .  Berikut  penjelasan tiap atribut : a.  Atribut 0
Atribut  pertama  ialah    rata-rata penghasilan  orang  tua  selama  3 bulan terakhir. b.  Atribut 1
Jumlah  anggota  keluarga  yang masih bersekolah c.  Atribut 2 Tunggakan pembayaran dari bulan  Desember  2020  sampai dengan bulan Maret 2021 d.  Atribut 3 Status Kepemilikan KIP e.  Atribut 4 Status perolehan Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  di  masa pandemi f.  Atribut 5 Status perolehan bantuan sembako  dari  pemerinah  di  masa pandemi. g.  Target Atribut
Pada target atribut ada 2 kategori Ya putus sekolah dan Tidak putus sekolah.
4. Desain Penelitian
Pada  gambar  1.,  merupakan  proses tahapan penelitian untuk memprediksi siswa putuh  sekolah.    Desain  penelitian  ini menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor (KNN),  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Pengumpulan Dataset
Tahap Pre-processing
Penggunaan Algortime KNN Validasi dan Evaluasi Penarikan Kesimpulan

## Identifikasi Masalah
Gambar 1. Desain Penelitian
4.1 Identifikasi Masalah Tahapan identifikasi masalah dilakukan untuk menetukan
masalah  dan  teknik   yang  sesuai sehingga  dapat  menyelesaikan tujuan  untuk  memprediksi  siswa yang putus sekolah.
4.2 Pengumpulan Dataset
Tahapan  ini  menggunakan informasi  primer,  diperoleh  dari data  SMP  di  Banyumas. Dataset ini  terdiri  dari  159 record yang memiliki 6 atribut ( 5 atribut dan 1 target atribut). Pada target atribut memiliki 2 kategori yaitu Ya (siswa tersebut putus sekolah) dan Tidak (siswa tersebut tidak putus sekolah). Dibawah ini merupakan jumlah dataset berdasarkan class ,
dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Jumlah dataset No Prediksi Jumlah 1 Ya 60 2 Tidak 99 4.3 Tahapan Pre-Processing
Pada  tahapan  ini  bertujuan untuk  menyeleksi  data,  agar digunakan  ketika  penggunaan algoritme  sudah  bersih  dan  tidak ada missing values . 4.4 Penggunaan Algoritme KNN Tahapan ini dilakukan
dengan  menggunakan  algoritme KNN  (K-Nearest  Neighbor),  dari hasil  nilai confusion  matrix yang bersumber  dari  nilai precision,
recall dan F-Measure .  Di  bawah ini  merupakan  penjelasan  dari perhitungan confusion matrix
dapat  dilihat  pada  Tabel  2., dibawah  ini(Han,  J.,  &  Kamber, 2006). Tabel 2. Confusion Matrix
Rumus  untuk  menghitung nilai  dari  sebuah precision,  recall dan F-Measure dari  dari  nilai accuracy (Han,  J.,  &  Kamber, 2006).,  dapat  dilihat  persamaan sebagai berikut:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
F-Measure = 2 ×𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (4)
4.5 Validasi dan Evaluasi Tahapan  dilakukan  untuk mengukur  keakuratan  hasil  yang dicapai oleh model menggunakan teknik  yang  ada  pada  aplikasi weka  yaitu confusion  matrix  dan 10-fold cross validation . 4.6 Penarikan Kesimpulan Dalam  tahapan  penarikan kesimpulan bertujuan untuk menyimpulkan hasil yang diperolah  dari  penelitian  dengan menggunakan algoritme K- Nearest  Neighbor  (KNN)  yang memberikan hasil akurasi tetrbaik dalam  memprediksi  siswa  putus sekolah berdasarkan nilai precision,  recall dan F-Measure .
Dengan tingkat klasifikasi (Han et al., 2012)., :
a. Excellent Classification =
0.90 – 1.00 b. Good  Classification =  0.80 – 0.90
c. Fair  Classification =  0.70 – 0.80
d. Poor  Classification =  0.60  - 0.70 e.  Failure = 0.50 – 0.60

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan dataset siswa yang diperoleh dari SMP di Banyumas. Dataset terddiri dari 159 record dengan jumlah 6 atribut. Pada target atribut memiliki 2 kategori yaitu Ya (siswa tersebut putus  sekolah)  dan Tidak (siswa  tersebut tidak  putus  sekolah).  Data  terlebih  dahulu diolah  melalui  tahapan pre-processing, bertujuan  untuk  menyesuaikan  atribut- atribut  yang  akan  diolah  menggunakan aplikasi weka, serta untuk menemukan nilai yang  kosong  pada  atribut  ( missing  values). Atribut- atribut pada dataset sebagai berikut :
a.  Atriibut 0
Atribut  pertama  ialah    rata-rata penghasilan orang tua selama 3 bulan terakhir.
b.  Atribut 1
Jumlah anggota keluarga yang masih bersekolah.
c.  Atribut 2
Tunggakan  pembayaran  dari  bulan Desember 2020 sampai dengan bulan Maret 2021.
d.  Atribut 3 Status Kepemilikan KIP
e.  Atribut 4 Status  perolehan  Bantuan  Langsung Tunai (BLT) di masa pandemi
f.  Atribut 5
Status  perolehan  bantuan  sembako dari pemerinah di masa pandemi
g.  Target Atribut Pada target atribut ada 2 kategori Ya putus  sekolah  dan  Tidak  putus sekolah Selanjutnya  ialah  tahapan pre- processing yang berguna untuk penyeleksian dari dataset agar diperoleh data yang siap digunakan. Dataset yang telah dilakukan penyesuaian atribut untuk
Correct Classification Classification as Yes No Yes TP FN No FP TN
digunakan  pada  aplikasi  weka,  sebagai berikut :
Tabel 3. Data Pre-Processing Data Asli Data Hasil Pre- processing Deskripsi 1 1 Rata-rata penghasilan orang tua selama 3 bulan terakhir. 2 2 Jumlah anggota keluarga yang masih bersekolah 3 3 Tunggakan pembayaran dari bulan Desember 2020 sampai dengan bulan 2 2 Status Kepemilikan KIP 4 4 Status perolehan Bantuan Langsung Tunai (BLT) di masa pandemi 3 3 Status perolehan bantuan sembako dari pemerinah di masa pandemi Yes Yes Pada target atribut ada 2 kategori Ya putus sekolah dan Tidak putus sekolah
Tabel  3  menyatakan  bahwa  semua atribut  yang  digunakan  nilainya  lengkap atau tidak ada missing values .
Tahap  berikutnya  ialah  mengolah dataset aplikasi  Weka.  Tahapan  ini bertujuan  untuk  menghasilakan  nilai
confusion matrix berdasarkan  metode evaluasi 10-fold cross validation , dimana dataset tersebut  penggunaan  algoritme KNN pada Weka yaitu menggunakan IBk. Pada  gambar  2.,  merupakan  visualisasi data  tentang  informasi dataset, sebagai berikut :
Gambar 2. Visualisasi dataset
Gambar 2, visualisasi dataset menunjukkan bahwa grafik yang berwarna  biru  dengan  jumlah  data  60 yaitu  kategori  Ya  bahwa  siswa  tersebut putus  sekolah  dan  grafik  yang  berwarna merah  menunjukkan  bahwa  99  siswa tersebut Tidak putus sekolah.
Tahap  selanjutnya  ialah  menguji dataset dengan  menggunakan  algoritme KNN  (menggunakan  IBk  pada  aplikasi Weka),  hasil  yang  didapatkan  yaitu menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 87.4214%, Nilai akurasi tersebut didapatkan  dari  perhitungan precision, recall dan F-Measure. Berikut merupakan proses perhitungan dapat dilihat pada
Tabel 4. Confusion Kelas “Yes” 43 (TP) 17 (FN) 3 (FP) 96 (TN)
Selanjutnya  ialah    menghitung  nilai confusion matrix dari kelas No, disajikan pada tabel 5. Confusion Kelas “No”
Tabel 5. Confusion Kelas “ No ” 96 (TP) 3 (FN) 17 (FP) 43 (TN)
Tabel 5. Confusion Kelas “ No ”, dapat dilihat  dalam  perhitungan  nilai precision, recall dan F-Measure, yaitu
Precision = TP TP+FP = 96 96+17 = 0.850
Recall = TP TP+FN = 96
96+43 = 0.970
F-Measure = 2𝑥  𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0,850×0,970 0,850+0,970 = 2𝑥0,8245 1,652 = 1.649
1,82 = 0.906
Hasil  nilai  nilai precision , recall dan F-Measure yang  dihasilkan  dari  masing- masing  kelas,  selanjutnya  menghitung nilai rata-rata dari kelas tersebut ( Weighted  Avg ).  Menghitung Weighted Avg menggunakan  rumus. sebagai berikut :
Weighted Avg (precision) = 0.935 𝑥 𝐴+0.850 ×𝐵 159 = 0.935 𝑥 60 + 0.850 ×99 159 ==
0.882
Weighted Avg (recall) = 0.717 𝑥 𝐴+0.970 ×𝐵 159 = 0.717 𝑥 60 + 0.970 ×99 159 == 0.874 Weighted Avg (F-Measure) = 0.811 𝑥 𝐴+0.906 ×𝐵 159 = 0.811 𝑥 60 + 0.906 ×99 159 ==

## 0.870
Perhitungan Weighted Avg
merupakan hasil rerata dari tiap-tiap nilai precision,  recall dan F-Measure untuk mendapatkan  nilai confusion  matrix , berikut  merupakan  tabel  6.  Nilai  akurasi berdasarkan Confusion  matrix algoritme KNN.
Tabel 6. Nilai Akurasi berdasarkan confusion matrix algoritme KNN Class Precision Recall F-Measure Yes 0.935 0.717 0.811 No 0.850 0.970 0.906 Weighted Avg 0.882 0.874 0.870
Didapatkan  hasil  akurasi  berdasarkan confusion  matrix pada  algoritme  KNN sebesar    87.4214%,  dengan  nilai precision 88.2%, recall 87.4%  dan F- Measure 87%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan  bahwa  algoitme  KNN  dapat
memprediksi  siswa  putus  sekolah  di  masa pandemi  mendapatkan nilai akurasi sebesar 87.4214%,  dengan  nilai precision 88.2%, recall 87.4%  dan F-Measure 87%.  Maka hasil  nilai  akurasi  pada  algoritme  KNN berkategori Good  Classification .  Pada penelitian  selanjutnya  peneliti  memberikan saran  yaitu  menambah  algoritme  yang berguna  untuk  membandingkan  hasil  yang terbaik untuk memprediksi siswa yang putus sekolah  dan  optimasi  algoritme  untuk
menambah  hasil  atau  meningkatkan  hasil nilai akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada LPPM Universitas Amikom Purwokerto atas Hibah yang  telah  diberikan  kepada  peneliti  dan terima  kasih  juga  kami  sampaikan  kepada Universitas Pendidikan Ganesha yang telah memberikan  kesempatan,  sehingga  artikel kami ini dapat diterbitkan pada Jurnal Sains dan Teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Bunker,  R.  P.,  &  Thabtah,  F.  (2019).  A machine  learning  framework  for  sport result  prediction. Applied  Computing and Informatics , 15 (1), 27 –33.
https://doi.org/10.1016/j.aci.2017.09.00 5
Coussement,  K.,  Phan,  M.,  De  Caigny,  A., Benoit,  D.  F.,  &  Raes,  A.  (2020).
Predicting student dropout in
subscription-based online learning environments: The beneficial impact of the  logit  leaf  model. Decision  Support
Systems , 135 (May), 113325.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.1133
25
Ernawati, S., & Wati, R. (2018). Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel. Jurnal  Khatulistiwa  Informatika , VI (1),
64 –69. Retrieved from https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.p hp/khatulistiwa/article/view/3802/2626.
Gao,  L.,  Li,  D.,  Yao,  L.,  &  Gao,  Y.  (2021).
Sensor  drift  fault  diagnosis  for  chiller system using deep recurrent canonical correlation  analysis  and  k-nearest neighbor  classifier. ISA  Transactions , (xxxx).
https://doi.org/10.1016/j.isatra.2021.04. 037
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining Concepts,  Model  and  Techniques  2nd Edition . San Fransisco: Elsevier.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining:  concepts  and  techniques .
Morgan  Kaufmann (Third  Edit,  Vol.  5). USA: Elsevier. https://doi.org/10.1002/1521-
3773(20010316)40:6<9823::AID- ANIE9823>3.3.CO;2-C Hikmawan, S., Pardamean, A., & Khasanah, S. N. (2020). Sentimen Analisis Publik Terhadap Joko  Widodo terhadap wabah Covid-19 menggunakan Metode Machine Learning. Jurnal Kajian Ilmiah , 20 (2), 167 –176.
https://doi.org/10.31599/jki.v20i2.117
Khan,  M.  J.,  &  Ahmed,  J.  (2021).  Child education  in  the  time  of  pandemic: Learning  loss  and  dropout. Children and Youth Services Review , 127 (October 2020), 106065. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.202 1.106065
Menteri  Pendidikan  Dan  Kebudayaan.,  & Indonesia. (2020). Surat Edaran Nomor 4  Tahun  2020  Tentang  Pelaksanaan Kebijakan  Pendidikan  Dalam  Masa Darurat Penyebaran Coronavirus Disease (Covid-19), 4 –6. Mirza Yogy Kurniawan, & Muhammad Edya Rosadi. (2017). Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization  Pada  Data  Siswa  Putus Sekolah. Jurnal  Teknologi  Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) , 2 (1), 7 –14. https://doi.org/10.20527/jtiulm.v2i1.13
Nikmatun,  I.  A.,  &  Waspada,  I.  (2019).
Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor. Jurnal  SIMETRIS , 10 (2), 421 –432.
Nur Rohim, Y., & Rezki, A. (2020). Kebijakan
Pemberlakuan Lockdown Sebagai Antisipasi  Penyebaran  Corona  Virus Covid-19. SALAM:  Jurnal  Sosial  Dan Budaya Syar-I , 7 (3). https://doi.org/10.15408/sjsbs.v7i3.150 48
Olaya,  D.,  Vásquez,  J.,  Maldonado,  S., Miranda,  J.,  &  Verbeke,  W.  (2020). Uplift  Modeling  for  preventing  student dropout  in  higher  education. Decision Support  Systems , 134 (May),  113320. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.1133 20
Pallathadka,  H.,  Wenda,  A.,  Ramirez-Asís, E., Asís-López, M., Flores-Albornoz, J., &  Phasinam,  K.  (2021).  Classification
and  prediction  of  student  performance data  using  various  machine  learning algorithms. Materials Today: Proceedings , (xxxx). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.07 .382 Patgiri, C., & Ganguly, A. (2021). Biomedical Signal Processing and Control Adaptive thresholding
technique based classification of red blood cell and sickle cell using Naïve Bayes Classifier and K- nearest neighbor classifier. Biomedical Signal Processing and Control , 68 (July 2020), 102745. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102
745
Sari,  R.  (2020).  Analisis  Sentimen  Pada Review  Objek  Wisata  Dunia  Fantasi Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-Nn). EVOLUSI :  Jurnal Sains  Dan  Manajemen , 8 (1),  10 –17.
https://doi.org/10.31294/evolusi.v8i1.7 371
Shim,  T.  E.,  &  Lee,  S.  Y.  (2020).  College students’  experience  of  emergency remote  teaching  due  to  COVID-19.
Children  and  Youth  Services  Review , 119 (October),
105578.
https://doi.org/10.1016/j.childyouth.202 0.105578 Sisodia,  D.,  &  Sisodia,  D.  S.  (2021).
Engineering Science and Technology ,
an International Quad division
prototype  selection-based  k-nearest neighbor  classifier  for  click  fraud detection from highly skewed user click dataset. Engineering  Science  and Technology,  an  International  Journal , (xxxx). https://doi.org/10.1016/j.jestch.2021.05 .015
Subarkah, P., Abdallah, M. M., & Hidayah, S. O.  N.  (2021).  Komparasi  Akurasi Algoritme  CART  Dan  Neural  Network Untuk  Diagnosis  Penyakit  Diabetes Retinopathy. CogITo  Smart  Journal ,
7 (1), 121. https://doi.org/10.31154/cogito.v7i1.30 4.121-134
Sukamto, S., Adriyani, Y., & Aulia, R. (2020).
Prediksi  Kelompok  UKT  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor. JUITA:  Jurnal  Informatika , 8 (1),
121. https://doi.org/10.30595/juita.v8i1.6267 Tahyudin,  I.  (2020). Pengenalan  Machine Learning Menggunakan Jupyter Notebook .  Purwokerto:  Zahira  Media Publiser.
Wang,  B.,  &  Mao,  Z.  (2020).  A  dynamic ensemble  outlier  detection  model based  on  an  adaptive  k-nearest neighbor  rule. Information  Fusion , 63 (May), 30 –40. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.05. 001