Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Un Seluruh Siswa Berdasarkan Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Ki Hajar Dewantoro

Rosma Dwi Suryani, . (2017) Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Un Seluruh Siswa Berdasarkan Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Smk Ki Hajar Dewantoro. Universitas Pamulang, Tangerang Selatan.

	Text COVER.docx Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text BAB I.docx Restricted to Registered users only Download (41kB)
	Text BAB II.docx Restricted to Registered users only Download (178kB)
	Text BAB III.docx Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB IV.docx Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB V.docx Restricted to Registered users only Download (21kB)
	Text JURNAL.docx Restricted to Registered users only Download (733kB)

Abstract

ABSTRAK Penerapan prediksi kelulusan pada praktiknya masih dianggap sulit oleh berbagai kalangan seperti di SMK Ki Hajar Dewantoro bahkan oleh Wakil Kepala Sekolah Bidang Kurikulum yang secara dominan dan serentak masih dilakukan secaramengumpulkan nilai-nilai berdasarkan hasil ujian TryOut yang sudah dilalui siswa/i tersebut sebelumnya, sehingga membutuhkan waktu sekitar 3-4 hari untuk menyelesaikannya. Prediksi suatu kasus salah satunya denganmengimplementasikan bidang ilmu klasifikasi dan evaluasimenggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan ManhattanDistance sebagai pencarian terdekatnya.Metode pengukuran jarak menggunakanManhattanDistance sesuai apabila digunakan untuk mengukur kedekatan data yang memiliki nilai atribut bersifat numerikal. Algoritma K-Nearest Neighbordengan metode pengukuran jarak ManhattanDistance ini diharapkan dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik dalam implementasiannya pada prediksi penentukan kelulusan Ujian Nasional siswa/i SMK Ki Hajar Dewantoro. Oleh karena itu, penulis mencoba merancang sebuah aplikasi dalam menentukan kelulusan pada sekolah SMK Ki Hajar Dewantoro. Dengan adanya sistem prediksi kelulusan sudah tidak memakan waktu yang lama dalam menyelesaikannya.Nilai K yang memiliki tingkat akurasi terbesar pada setiap pengujianberdasarkan jumlah uji sebanyak 3 (tiga) kali dengan total 315 data selama 3 (tiga) angkatanadalah K=5, yaitu nilai akurasi sebesar 98% dengan nilai presisi 100% dan tingkat sensitivitas sistem (Recall) sebesar 98% pada data tahun 2016-2017. Kata kunci: K-Nearest Neighbor,Manhattan Distance, Evaluasi,Klasifikasi, Prediksi, TryOut, Ujian Nasional. xvi+ 107 halaman; 51 gambar; 17 table; 6 lampiran Daftar acuan : 12 (2007-2016)

Item Type:	Other
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Depositing User:	Muhammad Khusnan Hadi
Date Deposited:	22 Mar 2018 12:17
Last Modified:	22 Mar 2018 12:17
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/2935

Actions (login required)

View Item