JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DENGAN PENCARIAN OPTIMAL UNTUK PREDIKSI PRESTASI SISWA
Yuyun Umaidah 1 , Purwantoro 2
Teknik Informatika 1 , Teknik Informatika 2 Fakultas Ilmu Komputer 1 , Fakultas Ilmu Komputer 2
Universitas Singaperbangsa Karawang 1 , Universitas Singaperbangsa Karawang 2 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 1 , purwantoro.masbro@staff.unsika.ac.id 2

## Abstrak
Pendidikan merupakan hal yang penting untuk meningkatkan kualitas siswa. Dengan pendidikan siswa dapat mencapai hasil-hasil yang diperoleh yaitu prestasi. Prestasi merupakan wujud nyata kualitas  yang diperoleh siswa atas usaha dan kerja keras dalam belajar. Penelitian ini memanfaatkan teknik data mining menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan pencarian K-Optimal menggunakan metode k-fold cross validation untuk memprediksi prestasi siswa. Kriteria  yang  digunakan  adalah:  Les  Tambahan,  Jurusan,  Nilai  rata-rata  rapor  mata  pelajaran  pokok,  Nilai  rata-rata rapor  mata  pelajaran  penjurusan,  Nilai  kedisiplinan,  Jarak  Tempuh,  Ekstrakurikuler,  Organisasi,  dan  Prestasi. Metodologi  yang  digunakan  adalah  CRISP-DM  dan  Performa  Algoritma  dilihat  dari  nilai  accuracy,  precision,  recall, dan AUC dengan melakukan pemilihan k-fold cross validation (k=2, k=3, k=4, k=5, k=6, k=7, k=8, k=9, k=10). Setelah diperoleh hasil terbaik dari pemilihan k-fold cross validation akan dilakukan pengujian dengan pemilihan klaster k-NN (klaster1, klaster 2, klaster 3, klaster 4 dan klaster 5). Dari penelitian diperoleh hasil terbaik terdapat pada k=5 (5-fold cross validation) pada klaster 2 dengan hasil accuracy = 93.63%, precision=95.77%, recall=96.58% dan AUC=0.782. Kata Kunci : K-nearest neighbor, k-fold cross validation, k-optimal, CRISP-DM

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  salah  satu  faktor  kemajuan  dan kemandirian  bangsa.  Semakin  maju  pendidikan  suatu bangsa,  maka  akan  semakin  maju  dan  mandiri  bangsa tersebut.  Melalui  pendidikan  para  generasi  penerus bangsa  dibentuk  kualitasnya.  Pendidikan  nasional berfungsi  mengembangkan  kemampuan  dan  membentuk watak  serta  peradaban  bangsa  yang  bermatabat  dalam rangka  mencerdaskan  kehidupan  bangsa,          bertujuan untuk mengembangkan potensi peserta didik agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri, dan menjadi warga Negara yang demokratis serta bertanggung jawab erisi tentang latar belakang penelitian, permasalahan,  batasan  penelitian,  tujuan  dan  manfaat penelitian [1].
SMA  Negeri  4  Karawang  merupakan  salah  satu  sekolah menengah  atas  berakreditasi  A  yang  ingin  mewujudkan tujuan  Pendidikan,  salah  satunya  dengan  memiliki kualitas  dan  manajemen  pembelajaran  yang  baik.  Salah satu  indikator  kualitas  dan  menejemen  sekolah  atau Lembaga Pendidikan yang baik dapat dilihat dari prestasi belajar  siswa.  Pada  SMA  Negeri  4  masih  banyak  siswa yang merasakan permasalahan dalam proses pembelajaran, diantaranya siswa yang mendapat kesempatan  berlajar  yang  baik,  kemampuan  yang  cukup
baik,  namun  hasil  yang  dicapai  justru  menunjukkan bahwa anak tersebut tidak memiliki prestasi. Hal ini menunjukkan  bahwa  terdapat  hambatan  dan  masalah dalam  proses  pencapaian  prestasi  siswa  itu  sendiri,  baik dalam proses berprestasi di sekolah maupun di luar Pihak sekolah  harus  mengetahui  prestasi  siswa  tersebut, sehingga pihak sekolah dapat melakukan langkah langkah antisipasi  sejak  dini  terhadap  siswanya  dan  kualitas  dari sekolah  tersebut  akan  terlihat  lebih  baik.  Penting  bagi siswa  untuk  mengenal  prestasinya,  karena  dengan mengetahui  hasil  yang  sudah  dicapai  maka  siswa mendapat  dorongan  untuk  meningkatkan  prestasi  yang telah  didapatkan  sebelumnya.  Adapun  untuk  pencapaian prestasi  dapat  dinilai  dari  proses  pencapaian  siswa  di dalam  sekolah  maupun  luar  sekolah.  Bagi  siswa  yang memiliki  prestasi  dapat  dilihat  pencapaian  prestasi  siswa dalam  hal  akademik  maupun  non  akademik.  Adapun faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  siswa  ada  empat yaitu,  Sosial  Ekonomi,  Motivasi,  Kedisiplinan,  dan Prestasi Masa Lalu [2].
Dalam  membantu  pihak  sekolah  untuk  mengetahui prestasi siswa, akan dilakukan penelian untuk memprediksi prestasi siswa.
Penelitian  sebelumnya  untuk  prediksi  sudah  pernah dilakukan  oleh  Novianti  dan  Prasetyo  dengan  judul Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor untuk prediksi waktu  kelulusan  mahasiswa,  dengan  menggunakan  7
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
atribut  sebagai  kriteria  kelulusan  diperoleh  akurasi  untuk program  studi  Teknik  Informatika  sebesar  84%  dan program  studi  Sistem  Informasi  sebesar  87%  [3]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Banjarsari dkk dengan  judul  Penerapan  K-Optimal  Pada  Algoritma  Knn untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Fmipa Unlam Berdasarkan IP  Sampai  Dengan  Semester  4  dengan  metode k-fold cross  validation memperoleh  hasil  k=5  dengan  tingkat akurasi  80%  [4].  Berdasarkan  penelitian  diatas,  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  pencarian  nilai  k-optimal dengan metode k-fold cross validation dengan menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk menentukan  akurasi,  pressision,  recall  dan  AUC  terbaik dalam memprediksi prestasi siswa.

## II. LITERATUR DAN METODE

## 2.1  Data Mining
Menurut  Gartner  Group  data  mining  adalah  suatu  proses menemukan hubungan yang berarti, pola dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunaan  teknik  pengenaan  pola  seperti  teknik statistika dan matematika [5].
Kemajuan  luar  biasa  yang  terus  berlanjut  dalam  bidang data  mining  didorong  oleh  beberapa  factor  [5],  antara lain:
1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam  data  warehouse
sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki  akses  ke  dalam database yang baik.
3. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi
web dan intranet.
4. Tekanan  kompetisi  bisnis  untuk  meningkatkan
penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
5. Perkembangan  teknolgi  perangkat  lunak  data
mining (ketersediaan teknologi).
6. Perkembangan  yang  hebat  dalam  kemampuan
komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.

## 2.2 Klasifikasi
Dalam  klasifikasi,  ada  target  variabel  kategoris,  seperti pada  contoh  penggolongan  pendapatan  yang  dibagi menjadi  tiga  kelas  atau  kategori:  berpenghasilan  tinggi, pendapatan menengah, dan berpenghasilan rendah. Model
data  mining  memeriksa  satu  set  besar  catatan,  masing- masing  catatan  yang  berisi  informasi  tentang  variabel target  serta  satu  set  input  atau  variabel  prediktor  [5]. Contoh lain klasifikasi dalam bisnis dan penelitian adalah : a. Menentukan  apakah  suatu  transaksi  kartu  kredit merupakan transaksi yang curang atau bukan. b. Memperkirakan apakah suatu pengajuan  hipotek oleh  nasabah  merupakan  suatu  kredit  yang  baik  atau buruk.
c. Mendiagnosis  penyakit  seorang  pasien  untuk mendapatkan termasuk kategori penyakit.

## 2.3 CRISP-DM
Sebuah  Cross-  Industry  diperlukan  sebagai  suatu  standar industry  yang  netral,  tool  yang  netral  dan  aplikasi  yang netral  untuk  pendekatan  data  mining.  Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM) merupakan  suatu  standar  untuk  pengembangan  model data  mining.  Standar  ini  dikembangkan  tahun  1996  oleh analis  yang  mewakili  DaimlerChrysler,  SPSS  dan  NCR. Didalam  CRISP-DM  menyediakan    kepemilikan  dan tersedia  proses  standar  yang  bebas  untuk  data  mining yang  sesuai  sebagai  strategi  pemecahan  masalah  secara umum dari bisnis atau unit penelitian. Dalam CRISP-DM, Sebuah  proyek  data  mining  memiliki  siklus  hidup  yang terbagi dalam enam fase (Gambar 1).
Gambar 1. Fase CRISP-DM (Sumber: Larose, 2005)
Enam fase CRSIP-DM [5]: 1. Bussines Understanding
Pemahaman  tentang  substansi  dari  kegiatan  data  mining yang  akan  dilakukan,  kebutuhan  dari  perspektif  bisnis. Kegiatannya  antara  lain  menetukan  sasaran  atau  tujuan bisnis,  memahami  situasi  bisnis,  menentukan  tujuan  data
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
mining  dan  membuat  perencanaan  strategi  serta  jadwal penelitian.
2. Data Understanding
Fase  mengumpulkan  data  awal,  mempelajari  data  untuk bisa mengenal data yang akan dipakai, mengidentifikasikan  masalah  yang  berkaitan  dengan kualitas  data,  mendeteksi  subset  yang  menarik  dari  data untuk membuat hipotesa awal.
3. Data Preparation
Sering  disebut  sebagai  fase  yang  padat  karya.  Aktifitas yang  dilakukan  antara  lain  memilih  table  dan  field  yang akan  di  transformasikan  ke  dalam  database  baru  untuk bahan data mining (set data mentah).
4. Modelling
Fase  menentukan  teknik  data  mining  yang  digunakan, menentukan  tools  data  mining  teknik  data  mining, algoritma  data  mining,  menentukan  parameter  dengan nilai yang optimal.
5. Evaluation
Fase  interpretasi  terhadap  hasil  data  mining  yang ditunjukkan  dalam  proses  pemodelan  pada fase sebelumnya. Evaluasi dilakukan secara mendalam dengan tujuan  menyesuaikan  model  yang  didapat  agar  sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai dalam fase pertama. 6. Deployment
Fase  penyusunan  laporan  atau  presentasi  pengetahuan yang didapat dari evaluasi pada proses data mining.

## 2.4 K-Nearest neighbour
Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan kasus  lama,  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan  bobot dari  sejumlah  fitur  yang  ada.  Misalkan  diinginkan  untuk mencari  solusi  terhadap  seorang  pasien  baru  dengan menggunakan solusi dari pasien terdahulu. Untuk mencari kasus  pasien  mana  yang  akan  digunakan,  maka  dihitung kedekatan  kasus  pasien  baru  dengan  semua  kasus  pasien lama  kasus  pasien  lama  dengan  kedekatan  terbesarlah yang akan diambil solusinya untuk digunakan pada kasus pasien baru [6].
Gambar 2. Ilustrasi Kedekatan Kasus (Sumber: Kusrini dan Emha, 2009)
Pada Gambar 2 terdapat dua pasien lama: A dan B, ketika ada  pasien  baru,  maka  solusi  yang  akan  diambil  adalah solusi  dari  pasien  terdekat  dari  pasien  baru.  Seandainya d1  adalah  kedekatan  antara  8  pasien  baru  dan  pasien  A, sedangkan  d2  adalah  kedekatan  antara  pasien  baru  dan pasien B, karena d2 lebih dekat dari d1, maka solusi dari pasien  B-lah  yang  akan  digunakan  untuk  memberikan solusi  pasien  baru.  Untuk  melakukan  perhitungan kedekatan  antara  dua  kasus,  terdapat  beberapa  rumus diantaranya adalah sebagai berikut [3]:

## (1)
Keterangan: T: kasus baru S: kasus yang ada dalam penyimpanan
N: jumlah atribut dalam setiap kasus
I: atribut individu antara 1 s.d n f: fungsi similarity i antara kasus T dan S wi: bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Kemiripan  (similarity)  adalah  ukuran  derajat  numerik dimana dua objeknya mirip, nilai 0 jika tidak mirip dan 1 jika  mirip  penuh.  Formula  kemiripan  dua  data  dengan satu atribut adalah sebagai berikut:

## (2)
Adapun rumus untuk pemberian bobot pada setiap atribut adalah sebagai berikut:
1. Input nilai kriteria masing-masing model
2. Input bobot masing-masing kriteria
3. Hitung normalisasi dari bobot
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed) (3) (4) Dimana: SBK : Kriteria BBT : Bobot Kriteria NK : Nilai Kriteria
Pengukuran  kinerja  algoritma  dilakukan  dengan  cara membandingkan antara hasil prediksi algoritma klasifikasi dengan nilai target variabel data testing sebagai data  sebenarnya.  Maka  secara  logika  sederhana  dapat disimpulkan kinerja algoritma adalah sebagai berikut:

## (5)

## 2.5 Metode Evaluasi dan Validasi
Terdapat  beberapa  teknik  pengujian  untuk  evaluasi  dan validasi kinerja suatu algoritma, seperti: a. Confusion Matrix
Evaluasi  Model  klasifikasi  didasarkan  pada  pengujian untuk  memprediksi  objek  yang  benar  dan  salah,  urutan pengujian ditabulasikan dalam Confusion matriks, dimana kelas  yang  diprediksi  ditampilkan  di  bagian  atas  matriks dan kelas yang diamati disisi kiri matriks. Setiap sel berisi angka menunjukkan berapa banyak kasus yang sebenarnya dari kelas yang diamati untuk diprediksi.
Tabel 1 Confusion Matrix untuk 2 kelas
TP  adalah  jumlah  record  positif  yang  diklasifikasikan sebagai  positif,  FP  adalah  jumlah  record  negative  yang diklasifikasikan sebagai positif, FN adalah  jumlah record positif  yang  diklasifijasikan  sebagai  negative,  TN  adalah jumlah  record  negative  yang  diklasifikasikan  sebagai negative. Evaluasi dengan confusion matrix menghasilkan akurasi dan laju error. Akurasi adalah presentasi dari total
data  yang  diprediksi  secara  benar.  Laju  error  adalah presentase dari total data yang diprediksi secara salah.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= Jumlah data yang diprediksi secara benar Total jumlah prediksi yang dilakukan
= 𝑎 + 𝑑 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑 × 100%
Semua  algoritma  klasifikasi  berusaha  membentuk  model yang  memiliki  akurasi  tinggi  (laju  error  yang  rendah), tetapi umumnya model yang dibangun dapat memprediksi dengan  benar  pada  semua  data  latih,  ketika  model berhadapan  dengan  data  uji,  barulah  kinerja  model  dari sebuah algoritma klasifikasi ditentukan [8].
Dari  Confusion Matrix dapat  juga  menghitung Presicion, Recall, F-Measure, TP Rate, dan FP Rate [9]. 1. Precision (Positive predict Value) adalah tingkat ketepatan hasil klasifikasi terhadap suatu kejadian. Prescision=TP/(TP+FP)×100%
2. Recall  (Sensitivity)  adalah  pengambilan  data yang  berhasil  dilakukan  terhadap  bagian  data  yang relavan dengan query. Recall=TP/(TP+FN)×100% Keterangan: TP : True Positive FP : False Positive FN : False Negative b. Curva Receiver Operating (ROC) Kurva ROC adalah salah satu tenik yang
dapat memvisualisasikan, mengorganisasikan dan memilih  classifier  berdasarkan  performanya.  Receiver Operating  Characteristic  (ROC)  merupakan  hasil  dari pengukuran  klasifikasi  dalam  bentuk  2  dimensi  dimana garis  horizontal  menggambarkan  nilai  false  positive  dan gars vertical sebagai true positive. Visualisasi perhitungan digambarkan  dengan  ROC  Curve  (AUC).  AUC  sering
Classification
Predicted Class Class = Yes Class = No
Class = Yes TP FN Class = No FP TN
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) digunakan untuk mengukur kualitas classifier probabilistic.  Level  pengukuran  kualitas  classifier menggunakan  ROC  dilihat  berdasarkan  akurasi  dengan rentang yang diperlihatkan dalam table berikut:

## Tabel 2. Nilai AUC dan Keterangan
Rentang Akurasi Kualitas Classifier 0.90-1.00 Exellent Classification 0.80-0.90 Good Classification 0.70-0.80 Fair Classification 0.60-0.70 Poor Classification < 0.60 Failure

## c. K-Fold Cross Validation
Salah  satu  pendekatan  alternatif  untuk  “train  dan  test” yang  sering  di  adopsi  dalam  beberapa  kasus  (dan beberapa  lainnya  terlepas  dari  ukurannya)  yang  disebut dengan  k-fold  cross  validation  [9],  dengan  cara  menguji besarnya  error  pada  data  test  [10].  Kita  gunakan  k-1 sampel untuk training dan 1 sampel sisanya untuk testing. Misalnya ada 10 subset data, kita  menggunakan  9 subset untuk training dan 1 subset sisanya untuk testing. Ada 10 kali  training  dimana  pada  masing-masing  training  ada  9 subset  data  untuk  training  dan  1  subset  digunakan  untuk testing. Dari situ  lalu di hitung rata-rata error dan standar deviasi  error  [11].  Setiap  bagian  k  pada  gilirannya digunakan  sebagai  ujian  menetapkan  dan  k  lainnya  -  1 bagian digunakan sebagai training set [9].
Gambar 3. K-Fold Cross Validation (Sumber: Bramer, 2007)

## III. METODE
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan metodologi  penelitian  kuantitatif  dengan  memanfaatkan
metode yang ada dalam data mining yaitu metode CRISP- DM  (Cross  Industry  Stadard  Process  For  Data  Mining). Adapun  tahapan  yang  terdapat  didalam  CRISP-DM diantaranya :
1. Business Understanding 2. Data Unsertanding 3. Data Preparation 4. Modeling 5. Evaluation
6. Deployment Gambar 4. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  4  menjelaskan  tentang  tahapan  metodologi penelitian yang penjelasannya sebagai berikut: 1. Busines Understanding
Dengan  melakukan  observasi  ke  tempat  yang  akan dijadikan objek penelitian yaitu SMA Negeri 4 Karawang maka  akan  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan penelitian ini. Data yang didapat nantinya diharapkan  dapat  memberi  informasi  untuk  mencapai pemahaman  bisnis  yang  mengacu  pada  prestasi  siswa yang ada di SMA Negeri 4 tersebut.
2. Data Understanding
Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data  yang telah  didapat  dari    data  sekolah  siswa  SMA  Negeri  4 Karawang  kelas  12  tahun  ajaran  2017/2018  dengan jumlah  data  423 records ,  yang  kemudian  data  tersebut akan  dipahami  lebih  lanjut.  Tahap  memahami  dengan data-data  yang  sudah  dikumpulkan  dan  berusaha menemukan  wawasan  awal  mengenai  informasi  apa  saja yang  bisa  didapatkan  serta  tahap  untuk  mengevaluasi kualitas dan kelengkapan data.
3. Data Preparation
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  kriteria  data  yang akan  digunakan  dengan  menentukan  atribut  dan  label. Dan  juga  akan  merubah  data  yang  sebelumnya  berupa data numerik menjadi data nominal. 4. Modeling
Tahap ini adalah pekerjaan berat yang perlu dilaksanakan secara  intensif.  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses klasifikasi  data  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor dengan  melakukan  pemilihan  k-fold  cross  validation sehingga  nanti  akan  diperoleh  nilai  yang  terbaik  dengan menggunakan alat tool pengolahan data RapidMiner. 5. Evaluation
Evaluasi  merupakan  fase  interpretasi  terhadap  hasil pemodelan  data  mining.  Berdasarkan  tujuan  yang  telah dijabarkan  pada  fase  pemahaman  bisnis,  maka  pada  fase evaluasi ini akan dilakukan pengukuran kinerja algoritma yang digunakan dengan melihat nilai  accuracy, precision, recall dan AUC.
6. Deployment
Hasil yang akan didapat dari penelitian ini adalah berupa laporan  hasil  analisa  data  prediksi  prestasi  siswa,  dari hasil  yang  telah  dilakukan  dan  dievaluasi  maka  akan didapatkan  hasil  nilai  terbaik  dari  parameter  accuracy, precision,  recall  dan  juga  tingkat  efesiensi  AUC  yang diukur dengan ROC.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan metodologi yang telah dijelaskan sebelumnya,  terdapat  beberapa  tahapan  yang  harus dilakukan, diantaranya:
1. Business Understanding
Tujuan  bisnis  dari  penelitian  ini  adalah  mengukur tingkat  keberhasilan  belajar  dalam  menyelesaikan pendidikan  siswa.  Hal  ini  penting  dilakukan  agar  pihak sekolah  dapat  melakukan  langkah-langkah  antisipasi terhadap  siswanya,  sehingga  kualitas  siswa  di  sekolah tersebut dapat terlihat tetap baik atau lebih baik.
a. Menilai Situasi
Adapun  kondisi  data  saat  ini  pada  SMA  Negeri  4 Karawang yaitu sebagai berikut:
1. Pada  SMA  Negeri  4  terdapat  data  yang  bisa
dijadikan untuk informasi ataupun pengetahuan.
Banyaknya  data  tersebut  namun  belum  diolah  sehingga menghasilkan kumpulan data yang berukuran besar, tetapi tidak mempunyai nilai guna yang lebih.
2. Kumpulan  data  siswa  belum  diolah  secara maksimal  untuk  untuk  menyusun  langkah-langkah antisipasi sejak dini terhadap prestasi siswa. b. Menentukan Tujuan Data Mining
Tujuan  data  mining  atau  tujuan  penelitian  ini  adalah menggali  untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  dari dataset  prestasi  siswa.  Lalu  mengetahui  hasil  kinerja  dan membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  pemilihan  K- Optimal untuk memprediksi prestasi siswa.

## 2. Data Understanding
Tahap  mengumpulkan  data  yang  didapat  dari  SMA Negeri  4  Karawang  mengenai  data  siswa  yang mempengaruhi prestasi pada siswa. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  berjumlah  423  dari  data  siswa  kelas XII tahun ajaran 2017-2018 dan mengambil data:
1.
Rata-rata nilai mata pelajaran pokok dari rapor
2. Rata-rata  nilai  mata  pelajaran  penjurusan  dari rapor 3. Jurusan siswa 4. Jarak tempat tinggal siswa 5. Nilai kedisiplinan 6. Ekstrakurikuler 7. Organisasi 8. Prestasi 9. Data  les  tambahan  yang  didapatkan  dari  hasil angket yang disebar oleh peneliti. 3. Data Preparation
Mementukan atribut dan label yang digunakan selanjutnya  mengintegrasi data serta mentranformasi data yang sebelumnya data numerik menjadi nominal.
Gambar 5. Integrasi Data
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Dari  beberapa  data  yang  diperoleh  digabungkan  menjadi 1 file untuk data diolah ke tahapan selanjtnya.
Gambar 6. Dataset Prestasi Siswa
Setelah dilakukan integrasi data selanjutnya akan dilakukan  tranformasi  data  dengan  mengubah  data  yang numerik menjadi nominal. Data yang ditranformasi yaitu: nilai raport Jurusan, nilai raport pokok dan jarak tempuh.
4. Modeling
Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi prestasi siswa dengan Teknik data mining,
Menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan melakukan  pemilihan  nilai k-fold  cross  validation. Dimana  hasil  terbaik  dari  nilai  tersebut  akan  digunakan untuk  menentukan  klister  pada  algoritma  K-Nearest Neighbor  (k-NN).  Pengujian  ini  menggunakan  tool pengolahan data RapidMiner 5.

## Gambar 7. Penggunaan Operator Fold-Cross
Validation
Pada  Gambar  7  akan  dilakukan  pemilihan  nilai  k- fold  cross  validation (k=2,  k=3,  k=4,  k=5,  k=6,  k=7,
k=8,  k=9,  k=10).  Sampai  ditemukan  nilai  k  berapa  yang menghasilkan performa terbaik.

## Gambar 8. Penggunaan Operator k-NN
Selanjutnya  pada  Gambar  8  dilakukan  pemilihan  klaster pada  algoritma  k-NN  sehingga  dengan  eksperimen  yang dilakukan akan memperoleh kinerja terbaik dari algoritma K-Nearest Neighbor .

## 5.
Evaluation
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  tahapan modeling  akan  diperoleh  model  yang  selanjutnya  model tersebut  akan  dievaluasi  untuk  mengukur  kinerja  dari algoritma  k-NN  dengan  melihat  tingkat  akurasi, precision,  recall dan  AUC,  dimana  hasilnya  ada  pada table berikut:
Tabel 3. Pemilihan k-Fold Cross Validation
Validation Accuracy Precision Recall AUC K=2 91.02% 91.75% 98.01% 0.500 K=3 89.83% 91.92% 96.30% 0.500 K=4 89.83% 90.97% 97.43% 0.500 K=5 91.73% 92.29% 98.28% 0.500 K=6 89.37% 91.41% 96.30% 0.500 K=7 90.07% 91.26% 97.43% 0.500 K=8 90.07% 91.06% 97.72% 0.500 K=9 90.07% 91.77% 96.87% 0.500 K=10 91.02% 91.61% 98.29% 0.500
Pada  Tabel  3  diperoleh  hasil,  bahwa  pada  k=5 memperoleh hasil lebih baik dengan nilai a ccuracy =91.73%, precision =92.29%, recall =98.28% dan AUC=0.500.

## Table 4. Klaster k-NN
5-fold cross Validatio n Accuracy Precision Recall AUC Klaster 1 91.73% 92.29%
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) 98.28 % 0.50 0 Klaster 2 93.63% 95.77% 96.58 % 0.78 2 Klaster 3 90.06% 90.34%
98.57 % 0.83 4 Klaster 4 91.01% 91.73%
98.00
% 0.85 6 Klaster 5 89.11% 89.22% 98.86 % 0.86 7
Pada Tabel 4 diperoleh hasil terbaik, terdapat pada klaster 2  (k-2)  pada  k-NN  dengan  nilai  a ccuracy =  93.63%, precision =95.77%, recall =96.58% dan AUC=0.782.
6. Deployment
Pada  tahapan  ini  akan  dibuat  laporan  penelitian  yang nantinya  akan  memberikan  informasi  kepada  pihak sekolah SMA N 4  terkait prediksi prestasi  siswa,  dimana dari penelitian diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam pengambilan keputusan.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan: 1. Algoritma K-Nearest  Neighbor pada  Klaster  2 mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  memprediksi prestasi siswa dengan nilai a ccuracy = 93.63%, precision =95.77%, recall =96.58% dan AUC=0.782.
2. Pemilihan  nilai k-fold  cross  validation mampu menghasilkan  nilai  K-Optimal  dalam  mengukur  kinerja algoritma yang digunakan.

## REFERENASI
[1]  Depdiknas.  (2003).  “Sistem  Pendidikan  Nasional” Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.  20
Tahun 2013.
[2]  H. Susanto, Sudiyatno. (2014). “Data Mining Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  Berdasarkan
Sosial  Ekonomi,  Motivasi,  Kedisiplian  dan Prestasi”. Jurnal
Pendidikan Vokasi,
Universitas Negeri Yogyakarta.
[3]  Andi,  G.T,  Dian,  P.  (2017).  “Penerapan  Algoritma
K-Nearest  Neighbor  (k-NN)  Untuk  Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa”. Seminar Nasional APTIKOM, Jayapura.
[4] Mutiara,  A. B, Irwan, B, Andi, F. (2015). “Penerapan K-Optimal  Pada  Algoritma  KNN  Untuk Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa Program  Studi  Ilmu  Kompute  Fmipa  Unlam Berdasarkan  IP  sampai  dengan  Semester  4”. Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer,  Volume:2, No.2 Sepetember 2015, ISSN: 2406-7857
[5]  Larose,  D.  T.  (2005).  “Discovering  Knowledge  in Data”. Canada: Wiley Interscience.
[6]  Kusrini.,  Luthfi  E.  T.  (2009)  “Algoritma  Data Mining”. Andi, Yogyakarta.
[7]  Sumarlin.  (2015).  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan  Klasifikasi  Penerimaan  Beasiswa PPA  dan  BBM”.  Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis, 01(2015), On-line:
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis
[8]  Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei. (2011). “Data  Mining  Concepts  and  Techniques  Third Edition”,  Morgan  Kaufmann  Publishers  is  an imprint  of  Elsevier.  225  Wyman  Street, Waltham,  MA  02451,  USA,  ISBN  978-0-  12- 381479-1
[9]  Bramer,  M.  (2007).  “Principles  of  Data  Mining”. London: Springer.
[10]  Santosa, B. (2007). “Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis”.
Yogyakarta: Graha Ilmu.