Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.740 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 449-456 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## LECTURERS ADMISSIONS SELECTIONS MODEL USING FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR METHOD
Lely Meilina 1 , Nyoman Putra Sastra 2 , Dewa Made Wiharta 3
1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Udayana, Indonesia Email: 1 lelymeilina452@gmail.com , 2 a@unud.ac.id , 3 wiharta@unud.ac.id
(Naskah masuk: 9 Desember 2022, Revisi: 15 Desember 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
Higher  Education,  or  tertiary  education,  is  the  final  stage  which  is  optional  in  formal  education. It  is  usually organized  in  the  form  of  a  university,  academy,  seminary,  high  school,  or  institute.  Every  tertiary  institution needs qualified and professional educators because they have an important role in the process of implementing the  Tri  Dharma  of  Higher  Education.  Recruitment  for  teaching  staff  usually  has  several  stages  and standardization of  assessment  in  selection proces. In order for the process of  selecting educators to be carried out  objectively,  a  support  system  is  need  to  carry  out  the  assessment  process.  This  study  applies  the  Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FK-NN) method for the classification process in determining prospective educators who pass or  not.  Data  classification  is  a  new  data  or  object  grouping  into  classes  or  labels  based  on  certain  attributes. The  application  of  the  FK-NN  method  has  several  stages,  namely  weighting  the  criteria,  then  calculating  the closeness of  the test data and training data, finding the value of  k-nearest  neighbors between the training data and  testing  data  and  determining  the  membership  of  each  data.  Tests  were  carried  out  using  the  Confusion matrix method on several variations of the k value where the highest percentage was obtained from the value of k  =  5.  The  test  results  for  all  k  values  obtained  an  average  accuracy  rate  of  89.22%,  89.22%  precision  and 82.45% recall with 114 training data and 50 test data. Based on the average value of the test results, it can be concluded  that  the  FK-NN  method  is  feasible  and  good  to  use  for  the  selection  of  educators  with  the classification of pass or not.
Keywords : Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN),  Decission Support System (DSS), Data Classification

## MODEL SELEKSI PENERIMAAN TENAGA PENDIDIK DENGAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR

## Abstrak
Perguruan  Tinggi  adalah  satuan  penyelenggara  pendidikan  tinggi  dengan  tenaga  pendidik  yang  biasa  disebut dosen  dan  peserta  didik  yang  biasa  disebut  mahasiswa.  Setiap  perguruan  tingi  membutuhkan  tenaga  pendidik yang berkualitas dan professional karena dalam proses pelaksanaan Tri Darma Perguruan Tinggi memiliki peran yang  sangat  penting.  Seleksi  penerimaan  tenaga  pendidik  biasanya  memiliki  beberapa  tahapan  dan  standar penilaian  dalam  proses  seleksi.  Agar  proses  seleksi  penerimaan  tenaga  pendidik  memiliki  penilaian  secara obyektif, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk menjalankan proses peniliaian. Penelitian ini membuat sebuah model dengan menggunakan algortima Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) sebagai proses klasifikasi  untuk  menentukan calon  tenaga pendidik  dengan hasil lolos atau tidak lolos.  Klasifikasi  data adalah pengelompokkan data atau objek baru ke dalam kelas atau label  berdasarkan atribut-atribut tertentu.  Penerapan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) memiliki beberapa tahapan yaitu melakukan pembobotan terhadap kriteria, kemudian menghitung kedekatan data testing dan data training , mencari nilai k tetangga terdekat antara data  latih  dengan  data  uji  dan  menentukan  keanggotan  dari  masing-masing  data.  Penelitian  ini  menggunakan pengujian  dengan  metode Confusion  matrix terhadap  beberapa  variasi  nilai k dengan k =  5  menghasilkan persentase tertinggi. Hasil pengujian terhadap seluruh nilai k memperoleh nilai rata-rata tingkat accuracy sebesar 89,22%, precission sebesar  89,22%  dan recall 82.45%  dengan  114  data training dan  sebanyak  50  data  uji. Berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  FK-NN  layak  dan  baik digunakan untuk seleksi penerimaan tenaga pendidik dengan klasifikasi lolos atau tidak lolos.
Kata kunci : Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN), Sistem Pendukung Keputusan, Klasifikasi Data.

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM) adalah  sebuah  hal  yang  memiliki  peran  penting untuk  menunjang  terlaksananya  visi  dan  misi  pada sebuah organisasi, perguruan tinggi maupun instansi lainnya.  Dalam  sebuah  perguruan  tinggi,  seorang tenaga  pendidik  adalah  sumber  daya  manusia  yang sangat  berperan  dalam  proses  pelaksanaan  Tri Darma  Perguruan  Tinggi  yaitu  pendidikan  dan penelitian  serta  pengabdian  masyarakat  [1].  Setiap perguruan tinggi memiliki standar penilaian masing- masing  untuk  seleksi  penerimaan  seorang  tenaga pendidik.  Penilaian  pada  saat  proses  seleksi bertujuan  agar  setiap  perguruan  tinggi  mendapatkan SDM  yang  berkualitas  dan  professional  [2].  Calon tenaga  pendidik  biasanya  akan  melewati  tahapan– tahapan  seleksi  yang  terdiri  dari  beberapa  kriteria. Dalam  hal  ini  biasanya  pihak  akademik  akan memberikan beberapa kriteria penilaian, diantaranya kualifikasi  pendidikan,  IPK,  tes  kemampuan  dasar, micro-teaching dan wawancara untuk dapat mengetahui  kualitas  dan  kemampuan  calon  tenaga pendidik.  Setelah  calon  tenaga  pendidik  melakukan semua  tahapan  seleksi,  maka  dibutuhkan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  untuk  menjalankan proses  penilaian  agar  dapat  mengurangi  tindak kecurangan maupun subyektifitas penilaian sehingga proses  akhir  berjalan  dengan  lebih  suportif  dan efektif [3].
Decision  Support  System (DSS)  adalah  suatu sistem  yang  digunakan  untuk  mendukung  proses pengambilan keputusn. DSS atau yang biasa disebut Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan sebuah  sistem  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur yang  digunakan  untuk  memberikan  solusi  dalam pemecahan  permasalahan  [4].  Suatu  organisasi  atau perusahaan  biasanya  menggunakan  SPK  sebagai bagian  dari  sistem  informasi  untuk  mambantu perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  [5].  Ada berbagai  macam  metode  dari  SPK  untuk  proses seleksi  penerimaan  tenaga  pendidik.  Salah  satunya adalah  algoritma Fuzzy  K-Nearests  Neighbor  (FK- NN) yang  merupakan  sbuah  algoritma  untuk klasifikasi  dari  penggabungan  antara  teknik Fuzzy dengan K-Nearest  Neigbor  Clasifier [6] . Metode FK-NN  digunakan  untuk  menghitung  sebuah  bobot dengan  cara  mencari  nilai  tetangga  terdekat  untuk mendapatkan hasil nilai terbaik.
Penelitian  yang  dilakukan  merujuk  pada penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode Fuzzy  dan  KNN  namun  memiliki  objek  penelitiaan yang  berbeda.  Penelitian  Jiwandani,  dkk  [7]  dengan menggunakan metode FK-NN, berhasil diimplementasi dan memiliki tingkat akurasi terbaik sebesar  86,785%  untuk  hasil  dianogsis  penyakit tanaman  kentang.    Penelitian  berikutnya  dilakukan oleh Nanda, dkk [8] yang menggunakan metode FK- NN untuk klasifikasi rating tampat wisata berdasarkan  komentar  yang  didapat  dari social media dengan  hasil  persentase  sebesar  51,4%  dari
nilai  rata-rata  hasil  pengujian  tingkat  akutasi. Penelitian  lain  telah  dilakukan  dilakukan  oleh  Nur Inzani,  dkk  dengan  metode  yang  digunakan  adalah Fuzzy  KNearest  Neighbor dan Discrete  Wavelet Transform untuk  mengidentifikasi  mood  mahasiswa berdasarkan ekspersi wajah. Penelitian ini melakukan tiga ujian pada ekspresi marah, sedih dan senang dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 77,49% [9].  Metode Fuzzy K-NN  pada  penelitian  terdahulu menghasilkan  nilai  rata-rata  akurasi  yang  cukup tinggi  dari  hasil  pengujian.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  metode  FK-NN  ini  layak  digunakan  sebagai metode pendukung keputusan.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dan  latar belakang  permasalahan  maka  tujuan  dari  penelitian iniiadalah  membuat  model  pendukung  keputusan dengan menerapkan metode FuzzysK-Nearest Neighbor  (FK-NN) pada  seleksi  penerimaan  tenaga pendidik  untuk  mendukung  keputusan  pimpinan perguruan tinggi dalam penerimaan tenaga pendidik yang kompeten.

## 2. METODE PENELITIAN
Sumber  data  penelitian  ini  berasal  dari  artikel jurnal,  publikasi  konferensi,  mesin  pencarian  seperti Google  Schoolar,  Garuda  Ristekbrin,  dan  IEEE. Pengumpulam  data  yang  digunakan  sebagai  objek penelitian  merupakan  data dummy yang  dibuat  dan dirancang  oleh  penulis  untuk  dapat  disesuaikan dengan keadaan di lapangan. Adapun tahapan proses klasifikasi  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. s Tahapan Proses Klasifikasi
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  adalah mengumpulkan  data  latih  dan  data  uji.  Kemudian menentukan  kriteria  setiap  data  yang  akan  diproses perhitungan.  Data training dan  data testing terdiri dari  5  kriteria  dalam  penilaian  seleksi  tenaga pendidik.  Adapun  kriteria  penilaian  tenaga  pendidik yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Kemudian dari masing-masing kriteria akan diberikan  bobot  sebagai  acuan  proses  klasifikasi menggunakan  perhitungan  FK-NN.  Penelitian  ini
menggunakan  proses  pengujian Confussion  Matrix untuk  mencari  tingkat  akurasi  dari  klasifikasi menggunakan  metode  FK-NN.  Hasil output dari proses  klasifikasi  yang  diharapkan  adalah  kandidat yang  lolos  atau  tidak  lolos  berdasarkan  nilai  yang telah diproses menggunakan metode FK-NN.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Tenaga Pendidik No Kode Kriteria 1 K1 Kualifikasi Pendidikan 2 K2 Predikat Kelulusan 3 K3 Tes Kemampuan Dasar 4 K4 Wawancara 5 K5 Micro Teaching

## 2.1. Pengertian Tenaga Pendidik
Tenaga  pendidik  adalah  tenaga  yang  bertugas untuk  merencanakan,  melaksanakan  dan  menilai proses  pembelajaran  serta  dapat  membimbing  dan melatih  peserta  didik  secara  professional.  Tenaga pendidik  pada  perguruan  tinggi  harus  dapat melakukan  penelitian  dan  pengabdian  kepada masyarakat. Menurut UU RI nomor 20 Tahun 2003, tenaga  pendidik  adalah  tenaga  kependidikan  yang berkualifikasi  sebagai  guru,  dosen,  konselor, pamong  belajar,  widyaiswara,  tutor,  instruktur, fasilitator  dan  sebutan  lain  yang  sesuai  dengan kekhususannya, serta berpartisipasi dalam penyelenggaraan pendidikan [10].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  penyusunan  dan  penilaian data  secara  sistematis  untuk  dapat  dimasukkan  ke dalam jumlah kelas yang tersedia. Proses klasifikasi dilakukan  dengan  cara  membuat  sebuah  model berdasarkan data training yang ada untuk digunakan dalam mengklasifikasikan data yang baru ditambahkan  [11].  Klasifikasi  harus  memiliki  target kategori  yang  dapat  dijadikan  sebagai  variabel output [12]. Proses ini bertujuan untuk memprediksi kelas  atau  kategori  dari  objek  yang  digunakan sebagai  dataset.    Klasifikasi  adalah  metode  data mining  yang  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang dan memiliki banyak algoritma yang dikembangkan [13].  Metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN) merupakan salah satu algoritma klasifikasi pada data mining.

## 2.3. Fuzzy Logic
Fuzzy  Logic atau  Logika  Fuzzy  adalah  sebuah algoritma  yang  digunakan  untuk  memetakan  ruang input kedalam  sebuah  ruang  output  [14].  Cara  kerja Fuzzy  Logic adalah  dengan  menggunakan  derajat keanggotan pada sebuah nilai berdasarkan spesifikasi yang  telah  ditentukan  guna  mendapatkan  hasil  yang diinginkan.  Logika  fuzzy  memiliki  prinsip  yang menghasilkan  dua  kondisi  pernyataaan  yaitu  benar ( true ) atau salah ( false ) seperti struktur logika binary boolean.  Nilai  yang  dihasilkan  oleh  Logika  fuzzy
bukan hanya true (1) atau false (0) akan  tetapi  dapat memungkinkan nilai keanggotaan diantara 0 dan 1.
2.4. Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) , Algoritma  data  mining  yang  digunakan  untuk dapat mengklasifikasikan sebuah obyek dengan data pembelajaran  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan obyek  tersebut  adalah  Metode K-NearestsNeighbor (K-NN) . Metode K-NN  bergantung  pada  nilai K yang  digunakan  sebagai  proses  seleksi  nilai  dengan jumlah record data  terdekat  dengan  obyek  [15]. Langkah pertama yang dilakukan untuk menerapkan algoritma K-NN adalah menentukan data testing dan data training yang akan digunakan untuk menghitung  jarak  ke  tetangga  terdekat  setelah menentukan nilai “K” [16]. Proses perhitungan jarak antara  data testing dan data training disebut  dengan Euclideani  Distance. Adapun  rumus  dari  proses tersebut dapat dilihat pada Persamaan (1).
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan:
𝑑(𝑥, 𝑦) adalah  jarak  data testing dengan  data training n adalah banyaknya data training x i adalah data training y i adalah data testing
Setelah  menentukan  nilai  K,  dilakukan  proses Euclidean Distance pada data testing dengan seluruh data training mengunakan Persamaan (1). Hasil dari perhitungan  jarak  tersebut  kemudian  diiurutkan berdasarkan  nilai  terdekat.  Langkah  terakhir  adalah mengambil  kelas  data  uji  berdasarkan  kelas terbanyak tetangga terdekat.
2.5. Metode Fuzzy K-Nearest s Neighbor (FK-NN) Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN)
merupakan sebuah metode klasifikasi penggabungan teknik Fuzzy dengan  metode  K-NN. Fuzzy  K- Nearest Neighbors merupakan sebuah metode klasifikasi  dalam  memprediksi  data testing terhadap masing-masing  kelas  sesuai  dengan  nilai  derajat keanggotaan  [17]  Penelitian  ini  menggunakan metode  FK-NN  sebagai  penentuan  kelas  yang memiliki  jumlah  data  dan  jarak  pada  tetangga terdekatnya.  Setiap  kelas  memiliki  perbedaan  pada nilai  derajat  keanggotaan  terhadap  data testing dengan interval [0,1]. Langkah awal dari perhitungan  FK-NN  adalah  melakukan  proses inisialisasi fuzzy untuk mengetahui nilai keanggotaan kelas  dengan  proses  menggunakan  rumus  berikut [13].
𝑈 𝑖𝑗 (𝑥) =   { 0.51 +   ( 𝑛 𝑗 𝑘 )  × 0.49, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 = 𝑖
( 𝑛 𝑗 𝑘 )  × 0.49, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ≠ 𝑖
(2)
452 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 449-456
dengan: u ij adalah nilai keanggotaan kelas i pada vektor j n j adalah jumlah anggota kelas j pada dataset K k adalah jumlah banyaknya tetangga terdekat j adalah kelas target (training/tidak training)
Tahap  berikutnya  adalah  proses Euclidean Distance terhadap  data  uji  dengan  data training menggunakan  Persamaan  (1).  Hasil  diurutkan dimulai  dari  nilai  terendah  untuk  kemudian menentukan  nilai  “K”  pada record terdekat.  Hitung derajat  keangotaan  data  baru  pada  setiap  kelas dengan Persamaan (3).
u i (x)   = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑘 𝑗=1 (|| 𝑥−𝑥𝑗 || −2/(𝑚−1) ) ∑ (|| 𝑥−𝑥𝑗 || −2/(𝑚−1) 𝑘 𝑗=1 ) (3)
dengan: 𝑢 i ( 𝑥 ) adalah nilai keanggotaan pada data x ke kelas i k adalah jumlah tetangga terdekat yang digunakan 𝑥 − 𝑥 j adalah selisih  jarak data x ke data x j dalam k tetangga terdekat m adalah  bobot  pangkat  ( weight  exponent )  yang besarnya m > 1

## 2.6. Teknik Pengujian Confussion Matrix
Confussion  matrix adalah  sebuah  metode pengujian  untuk  menilai  tingkat  kebenaran  proses klassifikasi.  Metode  pengujian  ini  terdiri  dari  nilai Accuracy , Precission dan Recall . Pada penelitian ini menggunakan  nilai Accuracy yang  merupakan tingkat  rasio  antara  jumlah  prediksi  yang  terbukti benar  dengan  keseluruhan  total  prediksi. Accuracy adalah  tingkat  akurasi  atau  ketepatan  antara  nilai aktual  dengan  nilai  yang  diprediksi  [18]. Precission adalah  tingkat  ketepatan  yang  menggambarkan sebuah akurasi dari hasil prediksi oleh model dengan data  yang  diinginkan. Recall adalah  persentase keberhasilan  dalam  mengklasifikasikan  data  positif dari  hasil  prediksi.    Adapun  rumus Accuracy dan Precission serta Recall dari  hasil  prediksi  dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)
dengan:
TP adalah total data positif yang terdeteksi benar.
FP adalah  total  data  positif  yang  tedeteksi  sebagai data negatif TN adalah total data negatif yang terdeteksi benar. FN adalah  total  data  negatif  yang  tedeteksi  sebagai data positif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengunakan  data dummy dalam melakukan  proses  klasifikasi.  Adapun  data  yang digunakan adalah calon tenaga pendidik yang terdiri dari data training dengan jumlah sebanyak 114 data. Kemudian  menggunakan  sebanyak  50  data  sebagai data testing .  Setiap  data  yang  digunakan  sudah memiliki kriteria yang telah ditentukan pada masing- masing  data  yang  kemudian  akan  diproses  melalui perhitungan  yang  menggunakan  algoritma Fuzzy KNearest  Neighbor atau  FK-NN.  Perhitungan algoritma  FK-NN  memiliki  5  tahapan  yang  dimulai dari  pembobotan  kriteria  pada  masing-masing  data yang  akan  digunakan.  Tahap  akhir  bertujuan  untuk mengetahui tingkat  akurasi  dari perhitungan metode ini.  Adapun diagram  alir tahapan  dari FK-NN dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alir Tahapan FK-NN

## 3.1. Pembobotan Kriteria
Berdasarkan observasi dan studi literature yang telah  dilakukan,  dokumen  yang  dapat  dihasilkan berupa  kriteria  yang  digunakan  sebagai  variabel penelitian  untuk  dijadikan  acuan  dalam  proses seleksi  penerimaan  tenaga  pendidik.  Kemudian dilakukan  pembobotan  kriteria  dengan  memberikan nilai  bobot  secara  acak  agar  dapat  digunakan  pada setiap sumber data. Nilai acak yang akan digunakan dalam  pembobotan  memiliki  rentang  nilai  dari  0 hingga  1.  Adapun  tabel  pembobotan  kriteria  adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Kriteria Nilai Bobot K1 S1 0.2 S2 0.5 S3
0.8 K2 Memuaskan 0.5 Sangat Memuaskan 0.7 Dengan Pujian 0.9 K3 10 – 50 0.3 51 – 80 0.5 81 – 90 0.8 K4 10 – 50 0.2
51 – 80 0.5 81 - 90 0.8 K5 10 – 50 0.4 51 – 80 0.7 81 – 90 0.9 Keterangan: K1 adalah kriteria dengan kualifikasi pendidikan
K2 adalah kriteria dengan predikat kelulusan K3 adalah kriteria tes kemampuan dasar K4 adalah kriteria wawancara K5 adalah kriteria micro teaching
Pembobotan  kriteria  pada  tabel  2  digunakan sebagai  acuan  untuk  memberikan  nilai  bobot  pada data latih dan data uji.  Penjelasan terkait kriteria K1 sampai  dengan  K5  yang  digunakan  sebagai  proses pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1. Pada kriteria K3  sampai  dengan  K5,  pembobotan  dilakukan berdasarkan  rentang  hasil  skor  yang  diperoleh  oleh calon  kandidat.    Data  latih  terdiri  dari  5  kriteria calon  tenaga  pendidik  yang  telah  diberikan  nilai bobot  dan  kelas  yang  menyatakan  lolos  atau  tidak lolos.  Langkah  berikutnya  adalah  memberikan pembobotan kriteria pada data uji yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Sampel Pembobotan Data Uji Nama K1 K2 K3
K4
K5 C1 0,5 0,5 0,3 0,2 0,4 C2
0,5 0,7 0,5 0,8 0,6
C3 0,8 0,9 0,8 0,8 0,9 C4
0,2 0,7 0,5 0,2 0,6 C5 0,8 0,5 0,8 0,5 0,9
Keterangan:
C1-C5  adalah  inisial  dari  sampel  data  testing  yang memiliki masing – masing kriteria.

## 3.2. Perhitungan Euclidean Distance
Perhitungan  jarak Euclidean digunakan  pada tahap  ini  untuk  penentuan  kedekatan  dari  data  uji dengan  data  latih.  Data  kedekatan  didapatkan  dari penjumlahan  selisih  dari  setiap  kriteria  dengan masing-masing data latih. Sebagai sampel perhitungan,  akan  digunakan data  testing (C1)  dan data  training yang  telah  dilakukan  pembobotan untuk  menghitung  nilai  kedekatan  dengan  rumus pada Persamaan (1).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(0,5 − 0,5) 2 + (0,9 − 0,5) 2 + (0,5 − 0,3) 2 +   (0,5 − 0,2) 2 +   (0,6 − 0,4) 2 𝑑(𝑥, 𝑦) = √0 + 0,16 + 0,04 + 0,09 + 0,04 = 0,5744563

## 3.3. Pencarian Nilai K Tetangga Terdekat
Hasil  dari  perhitungan Euclidean  Distance diurutkan  berdasarkan  nilai  terendah  hingga  nilai tertinggi.  Tabel  4  merupakan  sampel  perhitungan euclidean distance pada data uji C1.
Tabel 4. Sampel Pengurutan Euclidean Distance
Alternatif Euclidean Distance Klasifikasi A20 0,2 Tidak Lolos A25 0,2 Tidak Lolos A24 0,3 Tidak Lolos A9 0,458257569 Lolos A10 0,458257569 Lolos A11 0,458257569 Lolos A17 0,469041576 Tidak Lolos ….. …… ……. ….. …… ……. A4 1,053565 Lolos
Keterangan:
A1-A114  adalah  inisial  dari  sampel  data  latih  yang digunakan  untuk  perhitungan euclidean  distance pada setiap data uji.
Langkah selanjutnya setelah proses pengurutan nilai Euclidean  Distance adalah  menentukan  nilai kedekatan k .  Dapat  diketahui  bahwa  nilai k =  5 sebagai nilai tetangga terdekat. Tabel 4 menunjukkan  bahwa  data  latih  atau  alternatif  ke-20 dengan  klasifikasi  Tidak  Lolos  memiliki  urutan pertama  yang  mendekati.  Untuk  perhitungan selanjutnya  digunakan  urutan jarak terpendek sesuai dengan  nilai k ,  sehingga  A10  digunakan  sebagai Euclidean Distance terakhir.

## 3.4. Menentukan Nilai Keanggotaan Kelas
Algoritma  dari  Fuzzy  K-NN  digunakan  untuk proses  perhitungan  nilai  keanggotaan  yang  telah diujikan  pada  setiap  kelas.  Algoritma  FK-NN mencari nilai tetangga terdekat sebanyak nilai k yang yang akan dijadikan acuan sebagai perhitungan nilai keanggotaan  dari  masing-masing  kelas.  Kemudian kelas  akan  diberikan  bobot  yang  akan  dikalikan dengan nilai k .  Kelas hasil prediksi  merupakan nilai keanggotaan  terbesar  dari  masing-masing  kelas. Sampel  keanggotaan  kelas  yang  digunakan  pada data  uji  pertama  adalah  pada  C1.  Apabila  data menampilkan  hasil  perhitungan  yang  sama,  maka data  tersebut  akan  bernilai  1.  Namun  apabila  data menampilkan  hasil  yang  berbeda  akan  bernilai  0. Adapun  nilai  keanggotaan  yang  dihasilkan  dari setiap k terhadap kelas lolos dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Sampel Nilai Keanggotaan Kelas Lolos Data k ke- Nilai Nilai Keanggotaan 1 0 0 2 0 0
3
0 0 4 1 0,458257569 5 1 0,458257569 Total 0,916
Berdasarkan  Tabel  5,  total  nilai  keanggotaan pada setiap k terhadap sampel data testing C1 adalah 0,916.  Langkah  berikutnya  adalah  menghitung sampel  nilai  keanggotaan  setiap k terhadap  kelas tidak lolos yang dapat dilihat pada Tabel l 6.
Tabel 6. Sampel Nilai Keanggotaan Kelas Tidak Lolos Data k ke- Nilai Nilai Keanggotaan 1 1 0,2
2 1 0,2 3 1 0,3 4 0 0 5 0 0 Total 0,7
Berdasarkan Tabel 6, dapat diketahui bahwa total Nilai  keanggotaan  kelas  tidak  lolos  terhadap  data testing  C1  adalah  sebesar  0,7.  Hasil  perhitungan nilai  keanggotaan  menunjukkan  bahwa  total  kelas lolos  lebih  dari  total  nilai  keanggotaan  kelas  tidak lolos  (0,916  >  0,7).  Maka  C1  dapat  diklasifikasikan sebagai  anggota  dari  kelas  lolos.  Proses  klasifikasi nilai  keanggotaan  ini  akan  dilakukan  pada  seluruh data testing yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
7. Sampel Hasil Klasifikasi Data Testing Nama Hasil Klasifikasi C1 Lolos C2 Lolos C3 Lolos C4 Tidak Lolos C5 Lolos

## 3.5. Pengujian Akurasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengujian
Confusion  Matrix .  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan persentase tingkat accuracy , precission dan recall .  Data testing yang  digunakan memiliki jumlah  sebanyak  50  data  yang terdiiri dari kelas  Lolos  dan  Tidak  Lolos.  Kemudian  pengujian dilakukan  dengan  memasukkan  nilai k yang bervariasi i dengan  nilai  3,  5,  10  dan  15.  Sampel perhitungan  tingkat accuracy , precission dan recall pada  masing-masing  nilai k memiliki actual dan predicted  value yang  berbeda-beda.  Sebagai  sampel perhitungan  pengujian  akan  digunakan  nilai k =  3 dengan jumlah data positif benar (TP) sebanyak 20, jumlah data negatif benar (TN) sebanyak 25, jumlah data negatif yang terdeteksi positif (FN) sebanyak  2 dan  data  positif  yang  terdeteksi  negatif  (FP) sebanyak  3.  Berdasarkan  jumlah  yang  didapatkan dari actual dan predicted  value ,  maka  perhitungan pengujian  menggunakan Confusion  Matrix pada nilai k = 3 adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan accuracy menggunakan rumus pada Persamaan (4).
20+24
20+22+3+2 x 100% = 90%
2. Perhitungan precission menggunakan  rumus pada Persamaan (5).
20 20+3 x 100% = 86,95%
3. Perhitungan recall menggunakan  rumus  pada Persamaan (6).
20 20+2 x 100% = 90,90%
Perhitungan  pengujian  menggunakan  rumus diatas  kemudian  dilakukan  terhadap  seluruh  nilai  k untuk  mengetahui  persentase  nilai k terbaik  yang
digunakan dalam proses uji coba. Adapun perbandingan  persentase  dari  seluruh  variasi  nilai  k dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Setiap Nilai k Berdasarkan  grafik  perbandingan  setiap  nilai k pada  Gambar  3,  dapat  diketahui  nilai k yang memiliki  persentase  tertinggi i adalah  nilai k =  5 dengan  hasil  tingkat accuracy yang  dihasilkan adalah 94%, kemudian pengujian precission menghasilkan  nilai  sebesar  94,74%  dan  nilai pengujian recall sebesar  90%.    Hasil  presentase menunjukkan bahwa masing-masing nilai k memiliki pengaruh terhadap tingkat ketepatan yang dihasilkan.  Grafik  perbandingan  pada  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  nilai k yang  semakin  tinggi cenderung  memiliki  tingkat  akurasi  semakin menurun.  Nilai  rata-rata  pengujian  terhadap  nilai k pada  tingkat accuracy adalah  sebesar  89% sedangkan  tingkat precission sebesar  89,22%  dan recall 82,45%.

## 4. DISKUSI
Beberapa sumber referensi  dan data pendukung dibutuhkan  dalam  melakukan  penelitian  ini,  untuk dijadikan sebagai bahan pengembangan dan perbandingan  antara  penelitian  terdahulu.  Adapun referensi  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  adalah sebagai berikut.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Lestari, dkk yang bertujuan untuk  menerapkan  metode  Fuzzy K- NN  dalam  memprediksi  klasifikasi  royalti  batubara pada  CV.  Fazar  Utama.  Pengujian sampling data batubara  dilakukan  sebanyak  56  kali  berdasarkan nilai tetangga terdekat dengan nilai k optimal adalah 3. Pengujian akurasi prediksi klasifikasi menghasilkan  persentase  sebesar  100%  dengan  45 data testing [19].
Penelitian  terdahulu  selanjutnya  dilakukan  oleh Ahmad,  dkk  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi terhadap tingkat  kelulusan mahasiswa. Penilitian ini menggunakan  50  sample  data  latih  dan  1  sample data  uji.  Jumlah k atau  tetangga  terdekat  yang digunakan  adalah  10.  Pemodelan  untuk  prediksi kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode Fuzzy KNearest  Neigbor dengan  akurasi  lulus  tepat  waktu sebesar 77,35% dan akurasi  prediksi  lulus terlambat sebesar 63,42% [20].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chintya,  dkk menerapkan  metode  FK-NN  yang  memiliki  tujuan untuk mendeteksi penyakit hipertensi lebih dini. FK- NN  digunakan  untuk  klasifikasi  resiko  hipertensi dengan  nilai k =  5  mendapatkan  hasil  pengujian tingkat  akurasi  sebesar  84.0002%.  Kemudian menerapkan seleksi fitur Information Gain sebanyak 6  fitur  yaitu  konsumsi  kafein,  konsumsi  makanan berlemak,  umur,  olahraga,  berat  badan  dan  tekanan darah [21].
Berdasarkan uraian beberapa penelitian terdahulu, algoritma FK-NN layak digunakan dalam melakukan  sebuah  prediksi  atau  klasifikasi  karena memliki  tingkat  ketepatan  atau  akurasi  yang  cukup tinggi.  Sehingga  metode  FK-NN  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  klasifikasi  penerimaan  tenaga pendidik.  Penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan yaitu  melakukan  pembobotan  terhadap  kriteria, kemudian  menghitung  kedekatan  data testing dan data training ,  mencari  nilai k tetangga  terdekat antara  data latih  dengan  data  uji  dan  menentukan keanggotan  dari  masing-masing  data.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  solusi kepada  pihak  perguruan  tinggi  untuk  mengambil keputusan dalam seleksi penerimaan tenaga pendidik yang berkualitas dan professional.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  FK-NN  mampu  digunakan  sebagai  acuan untuk  menentukan  calon  tenaga  pendidik  dengan klasifikasi  lolos atau tidak lolos. Data training yang digunakan  pada  penelitian  ini  berjumlah  sebanyak 114 dan data testing sebanyak 50. Metode Confusion Matrix digunakan sebagai  pengujian pada penelitian ini  untuk  mendapatkan  tingkat accuracy , precission dan recall .  Pengujian  dilakukan  terhadap  beberapa variasi nilai k dengan k = 5 menghasilkan persentase tertinggi  dan  nilai k =  15  menghasilkan  persentase terendah. Hal ini menunjukkan bahwa nilai k sangat memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat  akurasi  yang dihasilkan.  Pengujian  terhadap  seluruh  nilai k memperoleh nilai rata-rata pengujian yang didapatkan  pada  tingkat accuracy adalah  sebesar 89%,  tingkat precission sebesar  89,22%  dan recall sebesar  82,45%.  Berdasarkan  nilai  rata-rata  yang didapat  dari  hasil  pengujian,  metode  FK-NN  baik digunakan untuk seleksi penerimaan tenaga pendidik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Lestari,  J.  Karman,  and  B.  Santoso, “Komparasi  Metode  Weighted  Aggregated
Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  dan Multi-Objective Optimization on The Basis of
Ratio  (MOORA)  Dalam  Penerimaan  Dosen,”
2021.
[2] M.  Sadikin,  R.  Rosnelly,  and  T.  Surya Gunawan,  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi Klasifikasi Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4.5,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  4,  pp. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434. [3] Kharisma Lalu Puji Indra, “Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Seleksi  Penerimaan  Dosen menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW,” JTIM :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia , vol. 1, no. 2, pp. 160–165, 2019.
[4] A.  Pradana  and  E.  Bu’ulolo,  “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menilai Kinerja Tenaga  Pendidikan  Terbaik  Menggunakan Metode  WASPAS,” KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) ,
vol.
5, no. 1, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3666.
[5] O.  S.  K.  Bancin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kinerja  Karyawan
Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive  Weight,” Jurnal  Teknik,  Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1, no. 1, pp. 1– 9, May 2022, doi: 10.56248/marostek.v1i1.7.
[6] W.  G.  Akbari,  N.  Hidayat,  and  N.  Santoso, “Diagnosis  Penyakit  Cabai  Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest  Neighbor (FKNN),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1070– 1074,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[7] J.  Andromeda,  N.  Hidayat,  and  R.  K.  Dewi, “Implementasi  Metode  FKNN  (Fuzzy  K- Nearest  Neighbor)  Untuk  Diagnosis  Penyakit Tanaman  Kentang,” Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol. 3,  no.  12,  pp.  10900–10905,  2019,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8] N.  A.  Kartini,  F.  A.  Bachtiar,  and  Indriati, “Klasifikasi  Rating  Berdasarkan  Komentar Tempat  Wisata  Di  Media  Sosial  Dengan
Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  3,  no.  5, pp.  4164–4169,  2019,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] N.  I.  R.  Amalia  and  J.  Yusmah  Sari, “Mengidentifikasi Mood Mahasiswa Berdasarkan Ekspresi Wajah dengan
Menggunakan  Discrete  Wavelet  Transform dan  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor,” ULTIMA Computing , vol. XI, no. 1, 2019.
[10] A.  Riadin,  M.  Jailani,  and  U.  Qudsiyah, “OPTIMALISASI KOMPETENSI DAN
KINERJA  GURU  EKONOMI  DALAM PEMBELAJARAN  DARING  PADA  MASA PANDEMIC BERBASIS ICT,” JMM  (Jurnal

## 456 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 449-456
Masyarakat Mandiri) , vol. 4, no. 6, pp. 1219– 1261, 2020, doi: 10.31764/jmm.v4i6.3119.
[11] D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA,  vol.  4,  no.  2,  p.  437,  Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[12] A.  P.  S.  Iskandar,  K.  Arionadi  Shobirin,  and
K.  Oka  Saputra,  “Analysis  of  Shopping  Cart
At  Drugs  Store  By  Using  An  Apriori
Algorithm,” International Journal of Engineering  and  Emerging  Technology ,  vol.
2, no. 1, 2017.
[13] D.  Fadma  Ristianti,  “Komparasi  Algoritma Klasifikasi pada Data Mining,” PROCEEDINGS  OF THE  1  st  STEEEM ,  vol.
1, no. 1, pp. 148–156, 2019.
[14] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik
&  Aplikasinya) .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2003.
[15] D. N. Aini, B. Oktavianti, M. J. Husain, D. A. Sabillah,  and  T.  Rizaldi,  “Seleksi  Fitur  untuk
Prediksi  Hasil  Produksi  Agrikultur  pada Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN),” Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika (JSON) Hal: 140− , vol. 145, no. 1, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4813.
[16] M. Diki  Hendriyanto and N. Sari, “Penerapan
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi  Judul  Berita Hoax,” Jurnal  Ilmiah Informatika (JIF) , vol. 10, no. 2, 2022.
[17] A.  T.  Putri,  M.  Tanzil  Furqon,  and  R.  C. Wihandika,  “Klasifikasi  Standar  Produk  Baja
PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk. Berdasarkan  Komposisi  Kimia  dan  Sifat Mekanis Baja Menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor (Fuzzy K-NN),” Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi  dan Ilmu
Komputer ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  184–189,  2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] A.  N.  Yuliarina,  “COMPARISON  OF
PREDICTION  ANALYSIS  OF  GOFOOD SERVICE  USERS  USING  THE  KNN  & NAIVE BAYES ALGORITHM WITH RAPIDMINER  SOFTWARE,” Jurnal  Teknik
Informatika  (JUTIF) ,  vol.  3,  pp.  847–856,
2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.294.
[19] H.  P.  Lestari,  S.  Wahyuningsih,  F.  Deny,  and T.  Amijaya,  “Prediksi  Klasifikasi  Royalti Batubara  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  K-
Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  CV.Fazar Utama),” Jurnal  EKSPONENSIAL ,  vol.  10, no. 1, 2019.
[20] I.  Ahmad,  H.  Sulistiyani,  H.  Saputra,  S. Informasi,  and  F.  T.  Dan,  “Using  Fuzzy  K-
Nearest  Neighbor  for  Predicting  University Students Graduation In Teknokrat,” Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence and Data Mining (IJAIDM) , vol. 1, no. 1, pp. 47–52, 2018.
[21] D.  Chintya  and  B.  Darma  Setiawan,
“Klasifikasi  Risiko  Hipertensi  menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan Ilmu Komputer ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10813–10819,
2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id