Penjurusan bagi peserta didik merupakan proses belajar yang berkesinambunganguna untuk memfasilitasi para peserta didik untuk mencapai tujuan pendidikanyang mereka inginkan. Kekeliruan dalam penjurusan dapat memberikan pengaruhnegatif bagi peserta didik dalam proses serta hasil pembelajaran. Dalammenetukan jurusan siswa, SMAN 9 Pekanbaru masih menggunakan cara manual
sehingga dalam proses penjurusan rentan terjadi kekeliruan pemilihan jurusansiswa. Untuk meminimalisir kekeliruan dalam proses penjurusan makadimanfaatkannya algoritma klasifikasi machine learning dalamproses penjurusansiswa. Dalam melakukan klasifikasi machine learning, penelitianini
menggunakan empat algoritma machine learning yaitu K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Random Forest dan Naïve Bayes. Hasil pengujianmenunjukkan akurasi tertinggi diperoleh algoritma K-Nearest Neigbors yangmenjadikan algoritma K-NN menjadi algoritma terbaik pada penelitian ini. K- Nearest Neigbors mendapatkan akurasi sebesar 93%, Support Vector Machinemendapatkan akurasi sebesar 90%, Random Forest mendapatkan akurasi sebesar
86.7% dan Naïve Bayes mendapatkan akurasi sebesar 86.7%.