## K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS SELEKSI ATRIBUT CHI SQUARE UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA KURANG MAMPU

## Hamsir Saleh
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Email: hamsir.saleh@gmail.com
Hamria
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Email: rhiyafatmawatihamka@gmail.com

## ABSTRAK
Beasiswa merupakan bantuan dari  pemerintah berupa sejumlah uang yang diberikan kepada siswa yang sedang atau yang akan menjalani pendidikan di sekolah. Pemberian beasiswa diharapkan dapat meningkatkan dan menumbuhkan semangat mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikannya. Banyaknya  peserta  mahasiswa  yang  mengajukan  beasiswa  serta  melebihi  kuota  yang  diberikan mengakibatkan  proses  penyeleksian  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  proses  penyeleksian harus  sesuai  dengan  kriteria  agar  penerima  beasiswa  tepat  sasaran.  Metode  Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode penelitian eksperimen yang berdasarkan kerangka kerja. Hasil penelitian ini yaitu berupa hasil pengujian yang menunjukkan nilai akurasi K- Nearest Neighbor dengan jumlah parameter K yang digunakan sebanya 6 yaitu 1,3,5,7,9,10 dengna jumlah data sebanyak 254 data dengan 14 atribut didapat nilai K sebesar 85,78%, Metode Chi Square sebagai seleksi atribut membantu meningkatkan hasil akurasi klasifikasi K-NN. K-Nearest Neighbor berbasis seleksi atribut Chi Square lebih akurat dan efektif dalam klasifikasi penerima beasiswa dari data  yang  digunakan  didapat  hasil  akurasi  sebesar  88,53%  dan  nilai  AUC  0,801  termasuk  dalam kategori “ ROC Curve Good ”.
Kata kunci: Beasiswa, Klasifikasi, Mahasiswa, K-Nearest Neighbor , Chi-Square

## ABSTRACT
Scholarships are assistance from the government in the form of an amount of money given to students who are currently or who will be studying at school. Scholarships are expected to increase and  foster  student  enthusiasm  in  completing  their  education.  The  large  number  of  student participants  applying  for  scholarships  and  exceeding  the  quota  given  resulted  in  the  selection process  taking  a  long  time  because  the  selection  process  must  comply  with  the  criteria  so  that scholarship  recipients are right on target. The research method  used in this research is using  an experimental research method based on a framework. The results of this study are in the form of test results which show the accuracy value of K-Nearest Neighbor with the number of K parameters used as  many as 6, namely 1,3,5,7,9,10 with a total of 254 data  with 14 attributes, a K value of 85 is obtained. 78%, the Chi Square method as attribute selection helps improve the results of the K-NN classification  accuracy.  K-Nearest  Neighbor  based  on  Chi  Square  attribute  selection  is  more accurate  and  effective  in  classifying  scholarship  recipients.  From  the  data  used,  an  accuracy  of 88.53% is obtained and an AUC value of 0.801 is included in the "ROC Curve Good" category.
Keywords: Scholarship, Classification, Student, K-Nearest Neighbor, Chi-Square

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada individu, pelajar atau  mahasiswa  yang  dipergunakan  untuk  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh.  Sesuai dengan  ketentuan  pasal  4  ayat  (1)  UU  PPh/2000  yang  menyebutkan  bahwa  penghasilan  adalah tambahan  kemampuan  ekonomis  dengan  nama  dan  dalam  bentuk  apapun  yang  diterima  atau diperoleh  dari  sumber  Indonesia  atau  luar  Indonesia  yang  dapat  digunakan  untuk  konsumsi  atau menambah kekayaan wajib pajak, karena beasiswa diartikan menambah kemampuan ekonimis bagi penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan  penghasilan.  Beasiswa  dapat  diberikan  oleh  lembaga pemerintah, yayasan ataupun perusahaan yang dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma atau pemberian dengan ikatan kerja setelah selesai pendidikannya [1].
Pendidikan  formal  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  sumber  daya  manusia  yang berkualitas.  Dengan  melalui  dunia  pendidikan  diharapkan  kecerdasan  seseorang  dan  kemampuan berpikir dapat dikembangkan agar mampu mengolah dan memanfaatkan sumber daya yang tersedia. Dalam rangka mendorong peningkatan kualitas sumber daya manusia yang cerdas, terampil, sehat dan  berdaya  saing  serta  memperluas  kesempatan  bagi  warga  masyarakat  yang  tidak  mampu  dan berprestasi  akademik dalam bidang pendidikan maka perlu  untuk  difasilitasi  dengan memberikan bantuan berupa program bantuan studi atau beasiswa. Pemerintah daerah khususnya di kabupaten Boalemo  melalui  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Boalemo  memberikan  bantuan  beasiswa  kepada masyarakat  Boalemo  yang  sedang  menempuh  pendidikan  pada  jenjang  pendidikan  tinggi  baik didalam  dan  Luar  Negeri  yang  berprestasi  dan  tidak  mampu.  Beasiswa  merupakan  pemberian bantuan  berupa  uang  yang  diberikan  kepada  perorangan  dengan  tujuan  untuk  keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Dalam penelitian ini beasiswa yang digunakan yaitu beasiswa bantuan pendidikan program S1 bagi mahasiswa kurang mampu di Kabupaten Boalemo.
Dalam penelitian ini, proses seleksi penentuan penerima beasiswa menggunakan enam faktor penentu  yaitu  semester,  IPK,  penghasilan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  penerima  beasiswa, kelengkapan  berkas,  penerimaan.  Data  pemohon  beasiswa  dibuat  dalam  format  Ms-Excel  yang kemudian dibahas pada rapat  seleksi  untuk  penentuan pemohon  layak atau tidak layak menerima beasiswa.  Pengambilan  keputusan  ini  masih  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  disebabkan banyaknya peserta mahasiswa yang mengajukan beasiswa serta melebihi kuota yang diberikan, dan bisa beresiko tidak konsisten akibat adanya unsur subyektifitas. Algoritma klasifikasi data mining dapat  membantu  mengetahui  pola  pemetaan  karakteristik  pemohon  ke  keputusan  yang  diambil sehingga  proses  seleksi  menjadi  lebih  mudah,  tidak  memerlukan  waktu  yang  lama  dan  unsur subyektifitas dari pengambil keputusan dapat dihindari.
Klasifikasi merupakan teknik data mining yang menggunakan proses menemukan model yang menggambarkan dan membedakan kelas suatu data untuk memprediksi kelas dari suatu obyek yang belum diketahui label kelasnya[2]. Klasifikasi adalah salah satu metode data mining yang digunakan dalam  menganalisis  sekumpulan  data  penting.  Banyak  metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan secara  otomatis  memprediksi  kelas  dari  data  lain  yang  belum  diklasifikasikan.  Klasifikasi  dan prediksi merupakan dua masalah utama penelitian yang berkaitan dengan hasil klasifikasi. Kedua hal ini merupakan bentuk analisis data yang dapat digunakan untuk menggambarkan ekstrak model yang penting pada kelas data atau untuk memprediksi tren data masa depan[3][4].
Algoritma K-NN merupakan metode klasifikasi  klasik  yang paling sederhana. Algoritma K- NN melakukan klasifikasi berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat ( nearest ) dan menggunakan prinsip ketetanggaan ( neighbor ) untuk memprediksi class yang baru. Jumlah tetangga yang dipakai adalah sebanyak K tetangga [5]. Algoritma K-Nearest Neighbor dengan seleksi atribut Chi-Square adalah  salah  satu  teknik  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan keputusan yang akurat. Metode klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbor adalah salah satu metode pengklasifikasin  data yang memiliki konsistensi  yang efektif dan kuat  dalam melakukan training terhadap data yang besar. Seleksi fitur Chi-Square merupakan salah satu metode feature selection yang dapat mereduksi fitur-fitur yang tidak relevan dan dapat meningkatkan akurasi[6].
Chi-square merupakan feature selection yang digunakan untuk mereduksi fitur-fitur yang tidak relevan dalam proses klasifikasi oleh K-Nearest Neighbor . Seleksi fitur chi-square digunakan untuk
uji  independensi  dan  estimasi  terhadap  sebuah term dengan  kategorinya  untuk  mengetahui ketergantungan  suatu class pada  suatu  fitur. Chi-square di  sebut  juga  dengan  Kai  Kuadrat. Chi- square adalah  salah  satu  jenis  uji  komparatif  non  parametris  yang  dilakukan  pada  dua  variabel dimana skala data kedua variabel adalah nominal. Tujuan dari penggunaan seleksi fitur yaitu untuk menghilangkan  fitur  pengganggu  dalam  klasifikasi.  Berdasarkan  teori  statistika,  seleksi  fitur chi- square memiliki dua peristiwa diantaranya kemunculan dari fitur dan kemunculan dari kategori yang selanjutnya setiap nilai term diurutkan dari yang tertinggi[2][7][8].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengklasifikasikan  peserta  mahasiswa  yang mendaftarkan  beasiswa  dengan  mengelompokkan  menjadi  diterima  atau  tidak  diterima menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor berbasis  seleksi  atribut Chi-Square .  Penelitian  ini menggunakan metode penelitian eksperimen yang berdasarkan kerangka kerja yang terdiri atas lima tahapan  yaitu,  pengumpulan  data  set, pre-processing ,  metode  yang  digunakan,  pengujian  model, evaluasi dan validasi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  bahwa  banyaknya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk penentuan hasil seleksi  yang disebabkan banyaknya peserta pemohon  beasiswa serta resiko  tidak konsisten karena adanya unsur subyektifitas. Sehingga dalam penelitian ini dibutuhkan sistem yang dapat  membantu  dalam  menganalisa  pengambilan  keputusan  hasil  seleksi  penentuan  penerima beasiswa dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan seleksi fitur Chi Square .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Beasiswa
Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada individu, pelajar atau  mahasiswa  yang  dipergunakan  untuk  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh.  Sesuai dengan  ketentuan  pasal  4  ayat  (1)  UU  PPh/2000  yang  menyebutkan  bahwa  penghasilan  adalah tambahan  kemampuan  ekonomis  dengan  nama  dan  dalam  bentuk  apapun  yang  diterima  atau diperoleh  dari  sumber  Indonesia  atau  luar  Indonesia  yang  dapat  digunakan  untuk  konsumsi  atau menambah kekayaan wajib pajak, karena beasiswa diartikan menambah kemampuan ekonimis bagi penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan  penghasilan.  Beasiswa  dapat  diberikan  oleh  lembaga pemerintah, yayasan ataupun perusahaan yang dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma atau pemberian dengan ikatan kerja setelah selesai pendidikannya [1]. Beasiswa yang digunakan dalam penelitian ini yaitu beasiswa kurang mampu.
Beasiswa  berfungsi  sebagai  bantuan  dana  bagi  mahasiswa  berprestasi  maupun  yang  kurang mampu  untuk  memperoleh  pendidikan  yang  layak  yang  diberikan  oleh  suatu  lembaga  swasta maupun pemerintah. Ada beberapa tujuan dari pemberian beasiswa kepada mahasiswa diantaranya [9]:
1. Untuk  menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang  berpotensi  untuk  berperan  dalam mempercepat  pembangunan  bangsa  menuju  pada  kemandirian  ditengah-tengah  percaturan global.
2. Menwujudkan  keadilan  dan  deokratisasi  dalam  bidang  pendidikan  dengan  memberikan beasiswa kepada mahasiswa yang berprestasi.
3. Memberikan  bantuan  dana  kepada  mahasiswa  yang  mengalami  kendala  secara  ekonomis ataupun geografis.

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  salah  satu  metode  data  mining  yang  digunakan dalam  menganalisis  sekumpulan  data  penting.  Banyak  metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan secara  otomatis  memprediksi  kelas  dari  data  lain  yang  belum  diklasifikasikan.  Klasifikasi  dan prediksi merupakan dua masalah utama penelitian yang berkaitan dengan hasil klasifikasi. Kedua hal ini merupakan bentuk analisis data yang dapat digunakan untuk menggambarkan ekstrak model
yang penting pada kelas data atau untuk memprediksi tren data masa depan [3][4]. Proses klasifikasi digambarkan pada empat komponen, yaitu [2];
1. Kelas,  yaitu  variabel  dependen  yang  berupa  kategorikal  dengan  merepresentasikan  label pada objek
2. Prediktor,  yaitu  variabel  dependen  yang  direpresentasikan  oleh  atribut  atau  karakteristik data.
3. Dataset training, yaitu data yang berisi nilai dari variable dependen dan independen yang digunakan untuk menentukan kelas yang sesuai berdasarkan predictor.
4. Dataset testing, yaitu data yang diklasifikasikan oleh model yang telah dibuat dan akurasi klasifikasi yang telah dievaluasi.

## 2.3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen  yang  berdasarkan  kerangka kerja yang terdiri atas lima tahapan sebagai berikut:

## 2.3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  pengusul  beasiswa  pada Dinas Pendidikan Kabupaten Boalemo dengan jumlah 406 data set.

## 2.3.2 Pre-processing
Tahap pre-processing dilakukan  untuk  penyeleksian  data,  yang  mana  data  dibersihkan  dan ditransformasikan kebentuk yang diingikan sehingga dapat dilakukan persiapan dalam pembuatan model. Tahap pengolahan awal data dilakukan untuk mempersiapkan data yang benar-benar valid sebelum diproses pada tahap berikutnya. Pada tahap ini dilakukan cleansing, transformasi, reduksi dan seleksi fitur. Data yang dapat diolah untuk mendapatkan atribut yang relevan dan sesuai.

## 2.3.3 Metode yang digunakan
Pada tahap ini data dianalisis, dikelompokkan variabel mana yang berhubungan dengan satu sama lainnya. Setelah data dianalisis lalu diterapkan model-model yang sesuai  dengan jenis data. Pembagian data kedalam data latihan (data training) dan data uji (data testing) yang diperlukan untuk pembuatan model. Model algoritma yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritman k-nearest neighbor dengan seleksi fitur chi-square .

## 2.3.4 Pengujian model
Tahap pengujian model dilakukan untuk klasifikasi data penerima beasiswa. Data set ini akan dilakukan  pengujian  dengan  dua  model.  Yang  pertama  adalah  penerapan  algoritma k-nearest neighbor tanpa chi-square . Yang kedua adalah penerapan algoritma k-nearest neighbor dengan chi- square .  Eksperimen  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor berbasis seleksi fitur chi-square untuk mendapatkan akurasi pada klasifikasi  penerima beasiswa.  Diperlukan pemilihan  variabel  terbaik  dan  pengaturan  parameter-parameter    nilai k untuk  mendapatkan nilai  akurasi  yang  tepat.  Berikut  adalah  langkah  dalam pemilihan arsitektur yang diusulkan:
1. Data yang sudah diolah divalidasi menggunakan k-fold validation
2. Mengubah  parameter  K  yaitu  jumlah  tetangga  terdekat  dalam  melakukan  proses  prediksi menggunakan k-nearest neighbor . Nilai parameter K yang digunakan adalah 1-9
2.3.5 Evaluasi dan Validasi hasil
Tahap ini dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari metode yang diusulkan pada data  set  penerima  beasiswa  menggunakan  metode k-nearest  neighbor berbasis  seleksi  fitur chi- square .  Maka  pada  penelitian  ini  akan  digunakan confusion  matrix untuk  memudahkan  peneliti mendapatkan tingkat akurasi dari klasifikasi data penerima beasiswa. Setelah data diuji dimasukkan kedalam confusion matrix yang selanjutnya dihitung nilai accuracy, precision dan recall . Setelah dilakukan evaluasi, selanjutnya Receiver Operating Charateristics (ROC) digunakan untuk menggambarkan performa dari setiap klasifikasi yang diujikan secara dua dimensi, yang mana nilai false positif merupakan garis horizontal sedangkan nilai true positif merupakan garis vertical . Area  dibawah  grafik  ROC  merupakan  nilai  dari Area  Under  Curve (AUC).  Nilai  AUC  diukur dengan  cara  memperkirakan  probabilitas  nilai  output  dari  sampel  yang  dipilih  acak  dari  populasi positif ataupun negative, semakin besar nilai dari AUC maka semakin kuat klasifikasinya. Kategori hasil AUC dapat dilihat berdasarkan nilai kualitas suatu klasfikasi dapat dilihat pada tabel berikut ini [10][11].
Tabel 1. Kriteria AUC Nilai AUC Penjelasan 90 % - 100 % Baik Sekali 80% - 90% Baik 70% - 80% Cukup 60% - 70% Kurang <60% Kurang Sekali

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh dari studi lapangan. Data ini berupa data calon penerima beasiswa yang digunakan sebagai data latih untuk mengklasifikasi penerima  beasiswa.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  calon  penerima  beasiswa  yang  telah diketahui  kelasnya  yaitu  “Ya”  menerima  beasiswa,  “No”  tidak  menerima  beasiswa.  Jumlah  data yang digunakan sebanyak 254 record dengan 14 atribut.

## 3.2 Preprocessing
Tahap  preprocessing  dilakukan  untuk  penyeleksian  data,  data  dibersihkan  dan ditransformasikan kebentuk yang diinginkan sehingga dapat dilakukan persiapan dalam pembuatan model. Tahap awal pengolah data dilakukan untuk mempersiapkan agar data-data ini benar-benar valid sebelum diproses pada tahap berikutnya. Karena data yang digunakan merupakan data lengkap maka tidak dilakukan proses penanganan missing value . Dalam data ini juga tidak terdapat duplikasi data dan jumlah data yang akan diolah sudah sesuai dengan kebutuhan saat proses klasifikasi.

## 3.3 Hasil Eksperimen

## 3.3.1 Evaluasi Menggunakan Algoritma K-NN
Penerapan algoritma dalam penelitian ini menggunakan Tools Rapidminer. Hasil eksperimen yang didapatkan dengan menggunakan nilai K yaitu 1, 3, 5, 7, 9 dengan 10 K- fold cross validation dengan  hasil  pengujian  model  pada  confusion  matrix  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik. Berikut hasil eksperimen yang didapatkan:
Tabel 2. Pengujian K-NN Dengan 10 K-Fold Cross Validation
Nilai K K - Fold  Cross Validation Metode K-NN Accuracy AUC 1 10 81.39% 0.500 3 10 83.38% 0,753 5 10 85.78% 0.794 7 10 85.35% 0.742 9 10 85.35% 0.776
Dari hasil eksperimen yang telah dilakukan, didapat nilai akurasi terbaik pada K = 5 dengan nilai akurasi 85.78% dan nilai AUC 0.794. Untuk pengujian dengan confusion matrix menggunakan K-NN dengan nilai K = 5 dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Menggunakan K-NN True Ya True No Class Precision Pred. Ya 194 21 90.23% Pred. No 15 23 60.53% Class Recall 92.82% 52.27%
Eksperimen  ini  menggunakan  data  sebanyak  253  record.  Berdasarkan confusion  matrix terlihat bahwa 194 record diprediksi  “Ya” pada kelompok data “Ya” dan sebanyak 21 record diprediksi “No” pada kelompok data “Ya”. Selanjutnya sebanyak 15 record diprediksi “Ya” pada kelompok data “No” dan 23 record diprediksi “No” pada kelompok data “No”.
Precission  merupakan  proporsi  data  yang  benar-benar  kelas  No  diantara  data  yang diklasifikasikan sebagai kelas No. Dalam matrix, elemen diagonal dibagi dengan jumlah kolom yang relevan, yaitu:
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 194 194 +21 x 100% = 90.23%                                                                          (1)
Recall (r) merupakan jumlah sampel yang diklasifikasikan positif sebagai total sampel dalam dataset berkategori positif, dalam matrix elemen menurun dibagi dengan jumlah kolom yang relevan yaitu,
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 194 194 +15 x 100% = 92.82%                                                                                (2)
Dari hasil ini dapat dihitung nilai akurasi, yaitu:
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+ 𝐹𝑁 = 194 + 23 194 + 21 + 15 + 23 x 100% = 85.78%                                                (3)
Dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa persentase tingkat akurasi pad confusion matrix dengan menggunakan algoritma K-NN mencapai nilai persentase sebesar 85.78%.

## 3.3.2 Evaluasi Menggunakan Algoritma K-NN dengan Seleksi Atribut Chi Square
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  juga  eksperimen  dengan  menggunakan  seleksi  atribut  chi square.  Seleksi  atribut  ini  dilakukan  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  berpengaruh  terhadap data. Namun sebelum pengujian dilakukan terlebih dahulu mencari parameter yang sesuai dengan atribut  masukan  untuk  mencari  hasil  akurasi  terbaik.  adapun  parameter  yang  digunakan  dalam pengujian ini yaitu number of bins dengan k-fold cross validation.
Tabel 4. Pengujian K-NN Chi Square Dengan 10 K-Fold Cross Validation
Nilai K K-Fold  Cross Validation Number  Of Bins Metode K-NN Accuracy AUC 1 10 10 87.73% 0.500 3 10 10 88.18% 0.809 5 10 10 88.53% 0.801 7 10 10 87.43% 0.746 9 10 10 88.24% 0.843
Hasil eksperimen algoritma K-NN dengan seleksi fitur Chi square didapatkan nilai akurasi sebesar 88.49% dan nilai AUC = 0.801 pad nilai K = 5 dengan k- fold cross validation = 10 dan number of bins = 10.
Pengujian dengan confusion matrix menggunakan K-NN dengan seleksi fitur Chi Square pad nilai K = 5 dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Menggunakan K-NN Dengan Seleksi Atribut Chi Square
True Ya True No Class Precision Pred. Ya 199 19 91.28% Pred. No 10 25 71.43% Class Recall 95.22% 56.82%
Eksperimen  ini  menggunakan  data  sebanyak  254  record.  Berdasarkan confusion  matrix terlihat bahwa 199 record diprediksi  “Ya” pada kelompok data “Ya” dan sebanyak 19 record diprediksi “No” pada kelompok data “Ya”. Selanjutnya sebanyak 10 record diprediksi “Ya” pada kelompok data “No” dan 25 record diprediksi “No” pada kelompok data “No”.
Precission  merupakan  proporsi  data  yang  benar-benar  kelas  No  diantara  data  yang diklasifikasikan sebagai kelas No. Dalam matrix, elemen diagonal dibagi dengan jumlah kolom yang relevan, yaitu:
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 199
199 +19 x 100% = 91.28%                                                                       (4)
Recall (r) merupakan jumlah sampel yang diklasifikasikan positif sebagai total sampel dalam dataset berkategori positif, dalam matrix elemen menurun dibagi dengan jumlah kolom yang relevan yaitu,
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 199 199 +10 x 100% = 95.22%                                                                                (5)
Dari hasil ini dapat dihitung nilai akurasi, yaitu:
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+ 𝐹𝑁 = 199 + 25 199 + 19 + 10 + 25 x 100% = 88.53%                                                 (6)
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  persentase  tingkat  akurasi  pada confusion matrix dengan menggunakan algoritma K-NN mencapai nilai persentase sebesar 88.53%. Dari hasil pengujian yang dilakukan menghasilkan nilai accuracy , precision dan recall serta ROC ( Receiver Operating Characteristic ) Curve . AUC ( Area Under the ROC Curve ) merupakan grafik yang dapat digunakan untuk menilai model. Karena AUC merupakan bagian dari daerah unit persegi nilainya akan selalu antara 0,0 dan 1,0. Pada gambar 1 menunjukkan bahwa garis berwarna merah merupakan kurva ROC dengan nilai sebesar 0.801 termasuk klasifikasi baik sedangkan garis berwarna biru merupakan kurva ambang (tresholds).

## Gambar 1. Kurva ROC K-NN Berbasis Seleksi Fitur Chi Square
Berdasarkan hasil dengan confusion matrix dan kurva ROC menunjukkan rule hasil klasifikasi untuk  mengklasifikasi  penerima  beasiswa  termasuk good  clasification sehingga  dapat  digunakan untuk mengklasifikasi penerima beasiswa.

## 3.3.3 Perbandingan Hasil Metode K-NN dan K-NN Chi Square
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN,  K-NN  Chi Square. Hasil akurasi yang didapatkan dapat pada gambar 2 bahwa dimana terjadi kenaikan akurasi pada setiap metode algoritma yang digunakan. Hal  ini membuktikan bahwa metode algoritma K- NN berbasis seleksi atribut Chi Square dapat digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Perbandingan Metode Algoritma K-NN dan K-NN Chi Square

## 4. KESIMPULAN
Metode  algoritma  K-NN  berbasis  seleksi  atribut  Chi  Square  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terbukti  mampu  meningkatkan  akurasi  dalam  klasifikasi  penerima  beasiswa.  Dari akurasi  dengan  K-NN  didapat  nilai  akurasi  sebesar  85,78%.  Metode  Chi  Square  sebagai  seleksi atribut dapat membantu meningkatkan hasil akurasi klasifikasi K-NN. K-Nearest Neighbor berbasis seleksi  atribut  Chi  Square  lebih  akurat  dan  efektif  dalam  klasifikasi  penerima  beasiswa  dari  data yang digunakan didapat hasil akurasi sebesar 88,53% dan nilai AUC 0,801 termasuk dalam kategori “ ROC Curve Good ”.
Walaupun  model  algoritma  K-NN  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  telah  berjalan dengan  baik,  namun  terdapat  beberapa  saran  dalam  pengembangannya  diantaranya  yaitu  bahwa prosedur  ini  tidak  selalu  mengarahkan  ke  model  pemilihan  atribut  yang  terbaik.  untuk  lebih meningkatkan  akurasi  klasifikasi  penerima  beasiswa  dapat  dilakukan  penggabungan  metode klasifikasi lainnya, penggunaan metode fitur seleksi atau menambahkan metode optimasi lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada DRPM Kemenristek Dikti yang telah memberi dukungan financial pada Penelitian Dosen Pemula pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Astuti,  Sariyah.  2015.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Beasiswa  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus Pada SMP Dharma Bhakti Pubian.” J. TAM ( Technol. Accept. Model ) vol. 4. no. 1, pp. 13–18.
[2] Noviana, Dita. 2019. “Analisis Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan  Algoritma  C4.5,”  Semin.  Nas.  Penelit.  Pendidik.  Mat.  2019 UMT, pp. 79–87.
[3] Sulistiani,  Heni.  2018.  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Sebagai  Pendukung  Keputusan Pemberian Beasiswa Mahasiswa,” SNTI.
[4] Pratama, Aria., et al. 2021. “Klasifikasi Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” J. Data Sci. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 11–15.
[5] Siringoringo, Rimbun. “Integrasi Metode Resampling dan K-Nearest Neighbor pada Prediksi Cacat Softwar Aplikasi Android,” Jurnal ISD, vol.2, no.1, pp. 47-58
[6] Listiowarni, Indah. 2018, “Feature Selection Chi-Square dan K-NN pada Pengkategorian Soal Ujian Berdasarkan Cognitive Domain Taksonomi Bloom,” J. Komput. Terap., vol. 4, no. 1, pp. 21–30.
[7] Anisah,  Siti.  2016.  “Klasifikasi  Teks  Menggunakan  Chi  Square  Feature  Selection  Untuk Menentukan Komik  Berdasarkan Periode, Materi Dan Fisikdengan Algoritma Naivebayes,” Compiler, vol. 5, no. 2, pp. 59–66.
[8] Irvantoro,  Deni.  2019.  “Feature  Selection  Menggunakan  Chi-Square  Dan  N-Gram  Dengan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Elektronik,” Repos. Unmuhjember.
[9] Ramadhani,  Februariyanti,  2019  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Mahasiswa Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Proceeding SINTAK, pp. 1–8.
[10] Chamidah, Nurul. 2021. “Perbandingan Metode Klasifikasi Naïve Bayes, Decision Tree dan K-Nearest Neighbor pada data Log Firewall,” SENAMIKA.
[11] Widartha, Vandha. 2021. “Perbandingan Akurasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” e-Proceeding of Engineering, vol.8, no.5, pp. 9757-9764.