## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI JURUSAN PADA PESERTA DIDIK BARU

## Nur Aeni Widiastuti
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: nuraeniwidiastuti@unisnu.ac.id

## Maulana Azhar
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: 181240000759@unisnu.ac.id

## Harminto Mulyo
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: minto@unisnu.ac.id

## ABSTRAK
Penjurusan siswa merupakan suatu proses penempatan siswa ke dalam jurusan tertentu sesuai dengan minat dan kemampuan akademiknya sebagai upaya untuk lebih mempermudah siswa-siswi dalam  proses  pembelajaran.  Madrasah  Aliyah  Darul  Hikmah  Menganti  merupakan  sekolahan sederajat  dengan  SMA,  yang  memiliki  dua  jurusan  yaitu  IPA,  dan  IPS.  Sulitnya  dalam mengklasifikasikan jurusan peserta didik baru menjadi kendala bagi pihak sekolah.  Karena proses penilaian  kriteria  yang  dilakukan  satu  per  satu.  Dari  permasalahan  tersebut  dilakukan  penerapan metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  untuk  mengklasifikasikan  jurusan  guna  mempermudah  dan meminimalisir kesalahan dalam proses penentuan jurusan siswa baru. Data yang awalnya berjumlah 638  record  dan  31  atribut,  setelah  dilakukan  preprosessing  data  yang  digunakan  berjumlah  635 record dengan 12 atribut yaitu nama, jenis kelamin, minat penjurusan, asal sekolah, anak ke, jumlah saudara, nilai matematika, nilai bahasa Inggris, nilai ipa, nilai bahasa Indonesia, nilai hasil tes, dan rekomendasi  jurusan.  Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan K-Fold  Cross  Validation dan Confusion Matrix untuk evaluasi dan validasi hasil dengan perhitungan jarak Euclidean Distance didapatkan nilai k terbaik(optimal) k=3 yang menghasilkan accuracy : 97.11%, precision : 96.82%, recall : 98.33%, dan AUC: 0.951.
Kata kunci: klasifikasi, penjurusan siswa, k-nearest neighbor, Euclidean distance

## ABSTRACT
Majoring students is a process of placing students into certain majors in accordance with their interests and academic abilities  to make it easier for students in the learning process. Madrasah Aliyah  Darul  Hikmah  Menganti  is  a  school  equivalent  to  SMA,  which  has  two  majors,  namely science and social studies. The difficulty of classifying the majors of new students is an obstacle for the school. Because the criteria assessment process is carried out one by one. From these problems, the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  method  was  applied  to  classify  majors  to  simplify  and  minimize errors in the process of determining new student majors. The data initially amounted to 638 records and 31 attributes. After preprocessing, the data used amounted to 635 records with 12 attributes, namely name, gender, major interest, school origin, children to, number of siblings, math scores, English  grades,  science  grades,  Indonesian  language  scores,  test  scores,  and  major recommendations. After testing using K-Fold Cross Validation and Confusion Matrix for evaluation
and validation of results by calculating the Euclidean Distance distance, the best k value (optimal) k=3 which produces accuracy: 97.11%, precision: 96.82%, recall: 98.33%, and AUC: 0.951.
Keywords: classification, majoring students, k-nearest neighbor, Euclidean distance

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan mempunyai peran penting dalam kehidupan manusia, hal ini berarti bahwa setiap manusia diharapkan untuk dapat selalu berkembang. Oleh sebab itu, pendidikan sering disebut long life  education .  Pendidikan  secara  umum  mempunyai  arti  suatu  proses  kehidupan  dalam mengembangkan diri setiap individu untuk dapat hidup dan melangsungkan kehidupannya, sehingga menjadi seseorang yang terdidik. Sehingga bisa menjadi orang yang berguna baik bagi Negara, Nusa dan Bangsa.
Madrasah Aliyah (MA) adalah salah satu pendidikan formal berbasis agama islam yang setara dengan  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA).  Madrasah  Aliyah  Darul  Hikmah  (MA  DH)  Menganti merupakan salahsatu sekolah yang berada di kabupaten Jepara. Sekolah ini dikelolah oleh Yayasan Lembaga  Pendidikan  Islam  Darul  Hikmah  (YLPIDH)  yang  terdiri  dari  2  jurusan  yaitu  Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), dan Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) dengan jumlah rata-rata kelas sepuluh IPA 2 kelas, dan 2 kelas untuk IPS. Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) dari tahun ke tahun mengalami  peningkatan.  Meningkatnya  Jumlah  para  pendaftar  menjadi  kabar  baik  untuk  pihak sekolah.
Penjurusan siswa merupakan suatu teknik penempatan siswa ke dalam jurusan atau peminatan tertentu, sehingga siswa dapat menyerap semua mata pelajaran dengan optimal dan sesuai  dengan kemampuan yang  dimilikinya.  Oleh  sebab  itu,  pihak  sekolah  akan  menyeleksi peserta  didik  baru terlebih dahulu, untuk mengetahui apakah siswa tersebut layak masuk jurusan yang mereka pilih, dikarenakan  saat  pendaftaran,  masih  banyak  dari  mereka  yang  milih  jurusan  bukan  berdasarkan minat dari dalam dirinya sendiri, seperti dipaksa oleh orang tua, bahkan banyak juga yang hanya ikut  dengan  temannya  saja.  Berdasarkan  hasil  survey  yang  dilakukan  oleh  peneliti  melalui wawancara terhadap Peserta didik dapat disimpulkan bahwa meraka kurang nyaman dan tidak cocok masuk jurusan yang mereka pilih.
Sulitnya  dalam  menentukan  jurusan  untuk  siswa  baru  menjadi  kendala  bagi  pihak  sekolah dalam menghitung setiap kriteria para siswa baru, terkadang dalam proses input data juga mengalami banyak kendala sehingga menjadikan waktu yang kurang efisien karena harus menghitung satu per satu nilai yang akan dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan jurusan siwa baru.  Maka dari itu  perlu  dilakukan  penelitian  analisis  data  mining  agar  dapat  memudahkan  pihak  sekolah  dalam pengklasifikasian jurusan siswa baru secara cepat dan tetap.
Klasifikasi  adalah  sebuah  proses  pencarian  model  (atau  fungsi)  yang  menggambarkan  dan membedakan  kelas  dari konsep  data  atau  aturan.  Model  ini  didapatkan  dari  analisis  satu  set  data pelatihan, model ini digunakan untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang label kelasnya belum diketahui (1). Dikarenakan mudah dipahami dan mudah untuk diimplementasi serta menghasilkan tingkat akurasi yang lumayan tinggi(2), maka dalam penelitian ini peneliti memilih menggunakan algoritma KNN.
Beberapa penelitian terkait tentang algoritma klasifikasi diantaranya yang dilakukan oleh (2,3) dalam penelitiannya menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah  Aliyah  Al-Falah  Jakarta  menghasilkan  akurasi  33,34%.  Kemudian  pada  penelitian  (3) dengan  menggunakan  metode naive  bayes dari  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan  menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem sebesar 62.86 %, percision 52.38% dan recall 78.57%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (4–7)  tentang  klasifikasi  penentuan  Jurusan  di  sekolah menengah pertama dan sekolah menengah kejuruan atau atas dengan menggunakan algoritma C45. menghasilkan akurasi berurut yaitu 79,68% dengan nilai K=7, penelitian dari Sambani dan Nuraeni 92.3 %, kemudian penelitian dari Ikhbal dan kurniawan 68.42%, penelitian dari Prabowo 83.33%.
Penelitian yng dilakukan oleh (8–10)melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN) dengan akurasi tertinggi 85.42%. dari penelitian tersebut yang relevan
dengan  penelitian  yang  akan  peneliti  lakukan  adalah  penelitian  dari  (8)  penentuan  jurusan  yang dilakukan dikelas X memiliki 2 jurusan yaitu IPA dan IPS dengan mengikuti beberapa serangkaian tes  yang  dilakukan  sekolah.    Masalah  yang  sering  dihadapi  saat  proses  penjurusan  yaitu  pihak sekolahan  kesulitan  dalam  proses  menganalisis  dan  mengevaluasi  jurusan  siswa  baru.  Dalam menentukan jurusan, pihak sekolahan perlu melakukan evaluasi data dari Angket Peminatan Jurusan dan  hasil  Test  Psikotest  Siswa.  Dikarenakan  banyaknya  data,  proses  penilaian  ini  menghabiskan waktu 2 bulan lamanya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data siswa kelas X sebanyak 357 untuk atribut yang digunakan berjumlah 12 atribut terdiri dari Rerata Raport Bahasa Indonesia (RBIN), Rerata Raport Bahasa Inggris (RBI), Rerata Raport Matematika (RM), Rerata Raport IPS (RPIS), Rerata Raport IPA (RIA), USBN Bahasa Indonesia (UBIN), USBN Bahasa Inggris (UBI), USBN  Matematika  (UM),  USBN  IPS  (UIS),  USBN  IPA  (UIA),  Minat  dan Intellectual  Quotient (IQ).Uji coba peratama dilakukan dengan k = 2 yang didaptkan dari pengujian dengan algoritma K- Means mengasilkan akurasi sebesar 82.29%. Setelah itu untuk mendapatkan tingkat akurasi yang baik  dilakukan  proses  pencarian  nilai  k  yang  terbaik.  Dari  hasil  tersebut  didapatkan  nilai  k  =  5 dengan akurasi tertinggi 85,42% termasuk kedalam klasifikasi yang baik.
Berdasarkan penelitian diatas pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan data yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jurusan peserta didik baru  di  Madrasah  Aliyah  Darul  Hikmah  (MA  DH)  Menganti  serta  mengetahui  akurasi  yang dihasilkan  setelah  dicari  nilai  k  yang  terbaik.  Peneliti  memilih  Algoritma  ini  karena  mudah diimplementasikan dan sering menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dalam pengklasifikasian data [3]. Sehingga dapat meminimalisir kesalahan dalam proses penjurusan dan mendapatkan hasil yang optimal.
Pada  peneliti  ini,  permasalahan  yang  ada  akan  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode klasifikasi data mining guna mempermudah dan meminimalisir kesalahan dalam proses penentuan jurusan  siswa  baru  dan  dapat  mengetahui  akurasi  yang  dihasilkan.  Algoritma  klasifikasi  yang digunakan yaitu agoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) bisa dilakukan sebuah klasifikasi berdasarkan jarak terdekat (Euclidean Distance) dari  data  latih (training) dengan  data  uji (testing) .  Algoritma  ini  dipilih  karena  mudah diimplementasikan dan sering menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dalam pengklasifikasian data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  analisis  kuantitatif  yang  merupakan  metode penelitian dengan menekankan analisisnya pada pengolahan, penyajian, dan perhitungan data. Data yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  bersifat  kategorikal  dan  nominal  yang diperoleh  dari  MA  DH  Menganti.  Metode  pengumpulan  data  menggunakan  teknik  wawancara, observasi dan dokumentasi sehingga diperoleh data jumlah peserta didik sejumlah 635 data. Data peserta  didik  yang  ada  akan  dibagi  menjadi  data  training  508  data  dan  data  testing  127  data. Sedangkan atribut yang digunakan meliputi nama siwa, jenis kelamin, minat, asal sekolah, anak ke- ,  jumlah  saudara, nilai  ujian matematika,  nilai  ujian  bahasa  Inggris, nilai  ujian  ilmu  pengetahuan alam, nilai ujian bahasa Indonesia, nilai tes.
Tahapan penelitian sesuai Gambar 1 yang menggambarkan dari awal/ dimulainya penelitian sampai  akhir  untuk  mencapai  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Dimulai  dari  pengumpulan  dataset, pengelolaan data awal, pengujian metode K-NN, Evaluasi dan Validasi kemudian Hasil yang ingin dicapai.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Sesuai Gambar 1 tahapan penelitian dapat dijelaskan mulai dari:

## 2.1. Teknik Pengumpulan data
Pada penelitian ini menggunakan Teknik pengumpulan data Wawancara, Observasi dan studi Pustaka. Hasil dari pengumpulan data diperoleh data jumlah peserta didik baru di MA Daru Hikmah Menganti  dari  Tahun  2016  sampai  dengan  2021.  Data  yang  diperoleh  ini  yang  akan  dijadikan sebagai dataset pada penelitian ini.

## 2.2. Pengelolaan Data Awal
Data  awal  yang  diperoleh  sebanyak  638  record,  kemudian  dilakukan  pengolahan  awal  data agar data yang diperoleh memiliki kualitas yang baik. Hal ini dilakukan karena tidak smua data dan atribut  dapat  digunakan  pada  proses  pengolahan.  Pada  pengolahan  awal  sebelumnya  dilakukan seleksi atribut dan pengkateorian data.
a) Seleksi Atribut Pada penelitian ini, variabel independen yang digunakan adalah nama siwa, jenis kelamin, minat, asal sekolah, anak ke-, jumlah saudara, nilai ujian matematika, nilai ujian bahasa Inggris,  nilai  ujian  ilmu  pengetahuan  alam,  nilai  ujian  bahasa  Indonesia,  nilai  tes. Sedangkan untuk variabel dependen yang digunakan adalah Hasil rekomendasi dengan output IPA atau IPS. Dalam dataset ada atribut yang tidak digunakan yaitu Nomor Induk Siswa  Nasional  (NISN),  Nomor  Induk  Siwa  (NIS),  tempat lahir,  tanggal  lahir,  alamat, RT,  RW,  nama  ayah,  nama  ibu,  pekerjaan  ayah,  pekerjaan  ibu,  pendidikan  ayah, pendidikan ibu, Nomor Induk Keluarga (NIK), Nomor Kartu Keluarga (KK). Atribut ini tidak digunakan dikarenakan data tersebut tidak dapat dipakai dalam perhitungan. Dan juga  sebagian data  banyak  yang  kosong, karena  setiap  tahunnya  data  yang  dibutuhkan untuk pendaftaran tidak selalu sama.
b) Pengkategorian Data
Data  awal  yang  peneliti  terima  dari  MA  Darul  Hikmah  Menganti  masih  berupa  data mentah, oleh karena itu diperlukan penyesuaian. Tipe data yang diterima masih tercampur
antara data kategorikal dan nominal. Tipe data tersebut tidak dapat diolah menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN) .  Algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN) hanya menerima inputan berupa angka atau numerik, hal ini digunakan untuk menghitung jarak dengan rumus Euclidean Distance . Data yang diubah terdapat pada atribut jenis kelamin, asal  sekolah,  minat  penjurusan.  Berikut  merupakan  kriteria  variabel  yang  digunakan untuk mengolah data:
Tabel 1. Kriteria Variabel Atribut Keterangan Nilai Variabel Jenis kelamin Laki-laki 1 Perempuan 2 Minat IPA 1 IPS 2 Asal sekolah SMP 1 MTs 2
c) Pembersihan Data
Sebelum  data  diproses  menggunakan  sebuah  algoritma,  perlu  dilakukan  pembersihan pada data untuk mengidentifikasi dan menghilangkan data yang kosong ( value null ) dan data  yang  bernilai  salah  ( missing  value ).  Hal  ini  dilakukan untuk  mencegah  terjadinya error pada tahapan data mining.  Pembersihan data dilakukan dengan cara mengisi dan membuang nilai-nilai yang kosong.
Setelah  dilakukan  pengelolaan  data  awal  yang  berjumlah  368  didapatkan  data  yang  siap digunakan ujicoba sebanyak 365 data, yang terdiri dari 619 data training dan 16 data testing dengan atribut  nama  siwa,  jenis  kelamin,  minat,  asal  sekolah,  anak  ke-,  jumlah  saudara,  nilai  ujian matematika,  nilai  ujian  bahasa  Inggris,  nilai  ujian  ilmu  pengetahuan  alam,  nilai  ujian  bahasa Indonesia, nilai tes penjurusan, dan hasil rekomendasi jurusan dengan input IPA/IPS.

## 2.3. Penerapan Algoritma K-NN
Pada pengujian algoritma, dataset yang sudah dibersihkan kemudian diuji dengan algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN). Tahapan penerapan algoritmanya sebagai berikut: Untuk mencari jarak antara dua titik yaitu pada titik data training dan pada titik data testing, maka dapat digunakan rumus persamaan Euclidean Distance sebagai berikut:
1. Dataset peserta didik baru akan dibagi menjadi data training dan data testing
2. Menentukan parameter k jumlah tetangga terdekat
3. Menghitung jarak Euclidean Distance antara data training dengan data testing
Untuk mencari jarak antara dua titik yaitu pada titik data training dan pada titik data testing, maka dapat digunakan rumus persamaan Euclidean Distance sebagai berikut:
𝑑(𝑃, 𝑄) = √∑ (𝑃 𝑖 − 𝑄 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (1)
Keterangan: d(P,Q)   = jarak euclidien P = data ke- Q = data testing ke- n = jumlah data training P = inputan data ke -1 dari data training Q = inputan data ke -1 dari data testing
4. Mengurutkan jarak hasil perhitungan Euclidean Distance no 3 dimulai dari yang mempunyai jarak terkecil.
5. Mengumpulkan klasifikasi berdasarkan nilai k tetangga terdekat
6. Kemudian keluar hasil klasifikasi penjurusan peserta didik baru.

## 2.4. Evaluasi dan Validasi
Data  yang  diolah  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  menghasilkan model  nantinya  dilakukan  pengujian.  Pengujian  model  berfungsi  untuk  memperkirakan  estimasi akurasi. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan K-fold cross validation , yang akan dilakukan percobaan sebanyak k. Nilai k yang digunakan yaitu 10 atau disebut dengan 10- fold cross validation . Hingga nantinya akan diambil nilai k terbaik dan diaplikasikan ke dalam metode yang diusulkan. Sedangkan unutk evaluasi dan validasi digunakan lah confusion matrix sebagai performance yang menghasilkan nilai Accuracy , Precision , Recall , dan AUC (Area Under Curve) . Penelitian ini diharapkan mampu memberikan nilai akurasi yang tinggi sehingga dapat meminimalisir kesalahan dalam  menentukan  hasil.  Setelah  melalui  beberapa  tahap  barulah  didapatkan  hasil  klasifikasi penjurusan siswa baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sulitnya  dalam  mengklasifikasikan  jurusan  siswa  baru  menjadi  kendala  bagi  pihak  sekolah dalam menghitung setiap kriteria para siswa baru, terkadang dalam proses input data juga mengalami banyak kendala sehingga menjadikan waktu yang kurang efisien karena harus menghitung satu per satu nilai yang akan dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan jurusan siwa baru.  Maka dari itu  perlu dilakukan  penelitian  analisis data  mining agar  dapat  memudahkan  pihak  sekolah  dalam pengklasifikasian  jurusan  siswa  baru  secara  cepat  dan  tepat.  Untuk  menangani  masalah  tersebut dapat  diselesaikan  menggunakan  metode  klasifikasi data  mining guna  mempermudah  dan meminimalisir kesalahan dalam proses penentuan jurusan siswa baru dan dapat mengetahui akurasi yang dihasilkan.
Dari  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan  kepala  sekolah  MA  Darul  Hikmah  Menganti didapatkan  data  sebanyak  638  record  dan  memiliki  31  atribut.  Dari  data  tersebut  selanjutnya dilakukan pre-processing data untuk menghindari eror saat dilakukan pengujian. Setelah melalui tahap pre-processing didapatkan 635 data, data tersebut akan dibagi menjadi dua yaitu data training sebayak  508  dan  data testing 127  data  dengan  menggunakan  12  atribut  yaitu  nama  siswa,  jenis kelamin, minat, asal sekolah, anak ke, jumlah saudara, nilai matematika, nilai Bahasa Inggris, nilai ilmu  pengetahuan  alam,  nilai  Bahasa  Indonesia,  nilai  tes  penjurusan,  dan  hasil  rekomendasi penjurusan  dengan  output  jurusan  IPA  atau  IPS.  Setelah  melalui  beberapa  tahapan  data  tersebut diolah menggunakan software RapidMiner dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN). Setelah dilakukan uji coba sebanyak 10 kali dengan model 10-fold cross validation diperoleh akurasi tertinggi yaitu 97.11% dengan nilai K terbaik di K = 3 sesuai Gambar 2 .
Gambar 2. Hasil Pengujian 10-fold cross validation
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yang dimulai dari:

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data  menggunakan  teknik  observasi  dan  wawancara  tentang penjurusan  siswa  baru  di  MA  Darul  Hikmah  Menganti.  Data  yang  diperoleh  berupa  pendaftar peserta didik baru dari tahun 2016-2021 dengan jumlah data sebanyak 638. Dari data yang diperoleh sejumlah  638  data  yang  terdiri  dari  619  data training dan  16  data testing yang  memiliki  atribut Nomor Induk Siswa Nasional (NISN), Nomor Induk Siswa (NIS), Nama siswa, Jenis kelamin, Minat Penjurusan, Tempat lahir, Tanggal lahir, anak ke-, jumlah saudara, alamat, nama ayah, nama ibu, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, asal sekolah, Rata-rata penghasilan, No HP orang tua, NIK, No KK, Nilai  Ujian  Matematika,  Bahasa  Inggris,  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Bahasa  Indonesia,  Nilai  Tes. Sedangkan untuk variabel dependen yang digunakan adalah Hasil Rekomendasi dari sekolah dengan output IPA atau IPS.

## 3.2. Pengelolaan Data Awal
Setelah  data  diperoleh  kemudian  tahap  berikutnya  adalah  pengelolaan  data  awal  atau pre- processing dimulai dari penggabungan data, seleksi atribut, menyusun dan mengkategorikan data, dan pembersihan data. Adapun proses pengolahan data awal menggunakan software Microsoft Excel terlebih  dahulu  baru  setelah  didapatkan  hasil  data  yang  sesuai  untuk  dilakukan  penelitian  maka dilanjutkan dengan pengujian menggunakan software RapidMiner .
3.3. Pengujian Model K-Fold Cross Validation
Pada tahap pengujian model. Dataset akan terbagi secara otomatis pada RapidMiner menjadi 10  bagian  dan  akan  dilakukan  percobaan  sebanyak  10  kali  atau  biasa  disebut 10-fold  cross validation .  Permodelan K-Fold  Cross  Validation dan 10-fold  cross  validation dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Model K-Fold Cross Validation
Pada  operator Cross  Validation dilakukan  pemodelan  data training dan  data testing menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dengan  perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean Distance .
Gambar 4 Pemodelan Cross Validation
Agar didapatkan nilai k yang terbaik, maka dilakukanlah pengujian model menggunakan 10- fold cross validation sebanyak 10 kali dengan nilai k pada metode K-Nearest Neighbor (K-NN) yang berbeda-beda.  Nilai  k  yang  menghasilkan accuracy yang  terbaiklah  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini.  Berdasarkan  hasil  pengujian  model 10-fold  cross  validation ,  maka  hasil  tingkat akurasi tertinggi diperoleh saat pengujian ke 2 dengan nilai k = 3 yang dapat dilihat pada Gambar 2. Berikut penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN):
1. Menetapkan Parameter K
Berdasarkan hasil pada tahapan pengujian model 10-fold cross validation , nilai akurasi yang paling  tertinggi  diperoleh  dengan  nilai  k  =  3.  Nilai  tersebut  kemudian  diimplementasikan kedalam langkah-langkah algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)

## 2. Menghitung Jarak Euclidean Distance
Dari perbandingan evaluasi algoritma K-NN yang dilakukan pengujian dengan menggunakan RapidMiner  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  pada  perhitungan  jarak Euclidean  Distance sesuai dengan Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Metode Hasil Evaluasi Perhitungan Jarak Metode Accuracy Cosines Similarity 77.71% Euclidean Distance 97.11% Manhattan Distance 96.62%
Dari  hasil  perbandingan  evaluasi  jarak  algoritma  K-NN  diperoleh Euclidean  Distance yang terbaik. Hal ini juga diperoleh perhitungan yang sama ketika dilakukan perhitungan secara manual sesuai  dengan  rumus Euclidean  Distance sebagai  perhitungan  jarak.  Berikut  adalah  perhitungan jarak masing-masing objek yang dicontohkan pada data testing pertama:
1) Perhitungan  data testing pertama  terhadap  data training pertama  didapatkan  nilai Euclidean Distance 3,118. Untuk perhitunggannya dapat dilihat dibawah ini.
𝑑(1,620) = √∑ (𝑃 1 − 𝑄 620 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑑(1,620) = √ (𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1 − 𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 = √ ( 1 − 1) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 1 − 2) 2 +   ( 2 − 1) 2 + ( 6.8 − 5.4) 2 +   ( 7.4 − 7) 2 +   ( 6.8 − 5.6) 2 +   ( 8.4 − 6.75) 2 + ( 7.4 − 6.2) 2
= √0  +  0  +  0  +  1  +  1  +  1.96 + 0.16 + 1.44 + 2.72 + 1.44
= √9.722 = 3.118
2) Perhitungan  data testing pertama  terhadap  data training kedua  didapatkan  nilai Euclidean Distance 3,394. Untuk perhitunggannya dapat dilihat dibawah ini.
𝑑(2,620) = √∑ (𝑃 2 − 𝑄 620 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑑(1,620) = √ (𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 2 − 𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2
= √ ( 2 − 1) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 3 − 1) 2 + ( 7 − 5.4) 2 +   ( 7.8 − 7) 2 +   ( 6.4 − 5.6) 2 +   ( 7.6 − 6.75) 2 +
( 7.6 − 6.2) 2
= √1  +  0  +  0  +  0  +  4  +  2.56 + 0.64 + 0.64 + 0.722 + 1.96
= √11.522
= 3.394 3) Perhitungan  data testing pertama  terhadap  data training ketiga  didapatkan  nilai Euclidean Distance 3,924. Untuk perhitunggannya dapat dilihat dibawah ini.
𝑑(3,620) = √∑ (𝑃 3 − 𝑄 620 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑑(3,620) = √ (𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴1 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴2 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴3 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴4 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴5 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴6 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴7 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴8 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 + (𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴9 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 +   (𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 3 − 𝐴10 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 620) 2 = √ ( 1 − 1) 2 +   ( 1 − 2) 2 +   ( 2 − 2) 2 +   ( 1 − 2) 2 +   ( 1 − 1) 2 + ( 7.2 − 5.4) 2 +   ( 7.8 − 7) 2 +   ( 7 − 5.6) 2 +   ( 8.4 − 6.75) 2 + ( 8.4 − 6.2) 2
= √0  +  1  +  0  +  1 +  0  +  3.24 + 0.64 + 1.96 + 2.722 + 4.84 = √15.402 = 3.924
Perhitungan diatas juga berlaku terhadap data training selanjutnya sampai dengan data ke 619 dan data testing sampai dengan ke 635, sehingga diperoleh hasil perhitungan Euclidean Distance sesuai Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Euclidean Distance
No Nama Siswa Rekomendasi Euclidean Distance 1 Achmad Dimas Rindiyanto IPA 3.118 2 Ade Elya Saputri IPA 3.394 3 Ahmad Farhan Fian Mubarok IPA 3.925 4 Ahmad Rofiq IPA 3.934 5 Alina Febri Nurfiani IPA 3.066 6 Anisatul Millah IPA 3.259 … …. … … 617  Isna Dwi Savitri IPS 2.926 618  Linda Puput Kumalasari IPS 2.413 619  Muhammad Bagus Arif Salafuddin IPS 3.392 620  M. Illiyyin Yusuf ? -
3. Menentukan Kelas Mayoritas
Dari perhitungan jarak Euclidean Distance maka kelas mayoritas terhadap data testing pertama diranking dari urutan terkecil hingga terbesar dan ditentukan kelas mayoritasnya berdasarkan nilai k = 3. Adapun hasil penentuan kelas mayoritas terhadap data testing pertama sesuai Tabel 4.

## Tabel 4. Penentuan Kelas Mayoritas
No Nama Siswa Euclidean Distance Rank Rekomendasi 280  Ahmad Ali Ngufron 1.08 1 IPS 596  Muhammad Khoirunna`im 1.30 2 IPS 166  Muhammas Aldi Nababa 1.37 3 IPS 620  M. Illiyyin Yusuf - - IPS
Data  diatas  telah  diurutkan  berdasarkan  jarak Euclidean  Distance yang  terkecil.  Hasil penentuan  kelas  mayoritas  pada  data  testing  pertama  yang  bernama  M.  Illiyyin  Yusuf  termasuk kedalam kelas IPS, dikarenakan semua tetangganya mayoritas masuk rekomendasi IPS. Perhitungan ini juga berlaku pada data testing lainnya, sehingga didapatkan hasil Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Data Testing
No Nama A1 : REKO- 620 M. Illiyyin Yusuf 1.0 : IPS 621 Muhammad Agus Kurniawan 1.0 : IPA 622 Muhammad Danil Afandi 1.0 : IPS 623 Muhammad Khoiril Anam 1.0 : IPS 624 Muhammad Misbahul Huda 1.0 : IPS 625 Muhammad Nur Hayyun 1.0 : IPS 626 M. Najib Mustofa 1.0 : IPS 627 Muhammad Syarif Hidayat 1.0 : IPA 628 Muhammad Rifqi Riyadi 1.0 : IPS 629 M. Rizky Ardiansyah 1.0 : IPS 630 Rina Hasyim 2.0 : IPS 631 Silviana Juniati 2.0 : IPA 632 Vera Amelia Putri 2.0 : IPS 633 Zachrias Novan Andreansyach 1.0 : IPS 634 Muhammad Diki Pratama 1.0 : IPS 635 Galang Saputra 1.0 : IPS 3.1.

## Evaluasi dan Validasi
Evaluasi dan Validasi dalam penelitian ini dilakukan menggunakan confusion matrix sebagai performance  yang  menghasilkan  nilai accuracy , precision dan recall .  Selain  itu,  dilakukan pengujian menggunakan kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) yang mengasilkan nilai AUC ( Area Under Curve ). Untuk hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix
true IPA true IPS class precision pred. IPA 245 4 98.39% pred. IPS 14 356 96.22% class recall 94.59% 98.89%
Berdasarkan  hasil performance  vector diatas,  maka  dapat  disimpulkan  data  yang  diprediksi dengan  benar  melalui  algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN) sejumlah  619,  sebanyak  245  orang benar diprediksi IPA dan 356 orang benar diprediksi IPS. Kemudian sebanyak 14 orang IPA tetapi diprediksi sebagai IPS dan sebanyak 4 orang IPS tetapi prediksi sebagai IPA. Sehingga akurasi yang dihasilkan  97,09%, Precision 94,59%, Recall 98,39%.  Untuk  perhitungan  manualnya    sebagai berikut:
a) Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑋 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 245 + 356 242 + 356 + 14 + 4 𝑋 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  97.09% b) Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃  +  𝐹𝑃 𝑋 100
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 245 245 + 14 𝑋 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 94.59%
c) Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑋 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 245 245  +  4 𝑋 100
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 98,39%
Untuk  uji  validitas  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  AUC  ( Area  Under Curva )  dari  Kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic )  terhadap  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebesar 0.951 sehingga dikategorikan sebagai klasifikasi yang sangat baik. Hasil perhitungan dengan rapidMiner dapat dilihat kurva ROC pada Gambar 5.
Gambar 5. Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic)
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh.  Jika  dibandingkan  dengan  penelitian  (4)  (5)  (8) dalam penelitian ini nilai akurasi yang dihasilkan lebih tinggi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  menggunkan  jenis  data  yang  sama  namun  atribut  yang berbeda dapat disimpulkan algoritma K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi yang lebih baik.
Dikarenakan mudah dipahami dan mudah untuk diimplementasi serta menghasilkan tingkat akurasi yang lumayan tinggi (11).
Dari penelitian data mining diperoleh output sebuah aturan atau pola : jika Nilai Tes ≤ 7.100 and IPA ≤ 6.450 maka masuk jrusan IPS. Jika MTK > 5.725 maka masuk jurusan IPA. Jika Nilai Tes ≤ 7.300 dan MTK ≤ 5.225 maka masuk jurusan IPS. Jika IPA > 6.900 dan B. Inggris > 6.200 maka masuk jurusan IPA. Jika B. Inggris ≤ 5.500 maka masuk jurusan IPS.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan confusion  matrix dan  kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic )  bahwa algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasi jurusan peserta didik baru di MA Darul Hikmah Menganti. Didapatkan nilia k optimal dengan angka 3 k =3 dengan  akurasi  sebesar  97.09%, precision 96.82%, recall 98.33%, dan  nilai AUC (Area  Under Curve) sebesar 0.951 sehingga dapat dikategorikan sebagai klasfikasi yang sangat baik. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menerapkan rule yang  diperoleh  ke  dalam aplikasi sederhana atau bisa menggunakan algoritma klasifikasi data mining seperti Decision Tree , ID3, Neural Network dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nikmatun Ia, Waspada I. “ Implementasi Data Data Mining Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor” . Jurnal Simetris. 2019;10(2):421–32.
[2] Mafakhir AZ, Solichin A. “ Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al-Falah Jakarta” . Fountain of Informatics Journal. 2020 Apr 29;5(1):21.
[3] Riyanah N, Informasi S, Tinggi S, Informatika M, Komputer D, Mandiri N. “ Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu .” JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia. 2021;2(4):206–13.
[4] Monalisa S, Hadi F. “ Penerapan Algoritma CART Dalam Menentukan Jurusan Siswa di MAN 1 Inhil” . Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer). 2020 Oct 27;9(3):387–94.
[5] Sambani EB, Nuraeni F . “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Pola Penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya” . CSRID Journal [Internet]. 2017;9(3):149–57. Available from: https://www.doi.org/10.22303/csrid.9.3.2017.149-157.
[6] Fibo M, Ikhbal D, Kurniadi D. “ Menentukan Penjurusan Siswa Dengan Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma C4.5 (Studi Kasus: SMA Negeri 2 Padang)” . Jurnal Vokasi Informatika [Internet]. 2021;1(3):31–7. Available from: http://javit.ppj.unp.ac.id
[7] Prabowo IM, Subiyantto S. “ Sistem Rekomendasi Penjurusan Sekolah Menengah Kejuruan Dengan Algoritma C4.5 ”. Jurnal Kependidikan. 2017;1(1):139–49.
[8] Mustakim M, Ulya R, Putri SA. “ Pemodelan Modified K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Jurusan Siswa di SMAN 6 Pekanbaru” . In: UIN Sultan Syarif Kasim Riau ISSN. 2021. p. 2579–
5406.
[9] Lestari PI, Andriansyah M. “ Analisis K-Nearest NeighborBerdasarkanForward SelectionUntuk Prediksi Status Mahasiswa Non Aktif Pada STMIK Bani Saleh” . Jurnal Informatika: Jurnal
pengembangan IT (JPIT) [Internet]. 2021;6(3):181–6. Available from: http://pddiktiadmin.kemdikbud.go.id/admin/kemahasiswaan/d
[10] Habibi AM, Santika RR. “ Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama” . Jurnal SKANIKA. 2020;3(4):7–14.
[11] Mafakhir AZ, Solichin A. ” Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al-Falah Jakarta” . Fountain of Informatics Journal. 2020 Apr 29;5(1):21.