Halaman Data Jurnal
Judul Jurnal Penerapan Algoritma K-nearst Neighbour(KNN)pada Sitem Klasifikasi Data Mahasiswa Calon Penerima Kartu Indonesia Pintar(KIP) Kuliah di Universitas Bina Insan
Nama Lengkap Leonardo
Nama Pembimbing 1 Budi Santoso, M.Kom
Nama Pembimbing 2 M. Nur Alamsyah, M.Kom
Abstrak Jurnal Pembangunan dalam suatu daerah khususnya terkait kesejahteraan yang menjadi titik fokus pemerintah yaitu pemenuhan kewajiban dasar yaitu salah satunya pembangunan pendidikan. Dalam perencanaan pembangunan perlu didukung oleh suatu kebijakan publik yang sesuai dengan kepentingan masyarakat. Bidikmisi adalah bantuan biaya pendidikan dari pemerintah bagi lulusan Sekolah Menengah Atas (SMA) atau sederajat yang memiliki potensi akademik baik tetapi memiliki keterbatasan ekonomi. Dalam pelaksanaan penentuan calon penerima bidikmisi, Panitia seleksi calon penerima program KIP mengalami kesulitan dalam menentukan siapa yang berhak menerima dan siapa yang tidak. Dikarenakan proses penentuan yang dilaksanakan masih menggunakan cara manual atau didasarkan pada perhitungan yang manual dan belum ada metode baku yang digunakan dalam proses penentuan. Selain itu juga, banyaknya data yang diolah menyulitkan panitia seleksi calon penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP). K-Nearest Neighbour (KNN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KNN. Hasil penelitian adalah penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour (K-NN) Pada Sistem Klasifikasi Data Mahasiswa Calon Penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP)di Universitas Bina Insan
Daftar Pustaka [1] W. B. Aryo, “Membangun SDM Indonesia Membangun Sinergitas,” Kemenkopmk, 2021. https://www.kemenkopmk.go.id/membangun-sdm- indonesia-membangun-sinergitas. [2] C. dan W. P. Nadziroh, “Hak Warga Negara Dalam Memperoleh Pendidikan,” Jurnal Konstitusi, vol. 7, no. 1. pp. 181–212, 2010. [3] Belmawa ristekdikti, “Apakah Bidikmisi Itu ? Kenapa bukan disebut Beasiswa ?,” Bidikmisi. 2019, [Online]. Available: https://bidikmisi.belmawa.ristekdikti.go.id/petunjuk/view?q=apakah- bidikmisi-itu-kenapa-bukan-disebut-beasiswa-&id=3. [4] A. J. T, D. Yanosma, and K. Anggriani, “IMPLEMENTASI METODE K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN ANGGOTA PASKIBRAKA (Studi Kasus : Dinas Pemuda dan Olahraga Provinsi Bengkulu),” vol. III, no. 0065. pp. 98–112, 2016. [5] S. Hartono, A. Perwitasari, and H. Sujaini, “Komparasi Algoritma Nonparametrik untuk Klasifikasi Citra Wajah Berdasarkan Suku di Indonesia,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 6, no. 3. p. 337, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.43268. [6] H. Destlana and A. H. Anshori, “Sistem Pengolahan Data Media Monitoring Berbasis Web Pada Pt. Indoprima Media Pratama,” Pilar Nusa Mandiri, vol. IX, no. 2. pp. 131–140, 2013. [7] F. Wongso, “PERANCANGAN SISTEM PENCATATAN PAJAK REKLAME PADA DINAS PENDAPATAN KOTA PEKANBARU DENGAN METODE VISUAL BASIC,” J. Ilm. Ekon. dan Bisnis, vol. 14, no. 2, pp. 160–180, 2016. [8] A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi, 2014. [9] M. Hasbiyalloh and D. A. Jakaria, “Aplikasi Penjualan Barang Perlengkapan Hand Phone di Zildan Cell Singaparna Kabupaten Tasikmalaya,” vol. 1, no. 1. pp. 61–70, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jumantaka/. [10] G. Subroto, “Klasifikasi bahan pustaka,” Pustakawan Perpustakaan UM, no. Ddc. pp. 1–13, 2019. B. I. Saputro Perpustakaan Balai Arkeologi Daerah Istimewa Yogyakarta,” Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi, vol. 13, no. 2. p. 107, 2017, doi: 10.22146/bip.23453. [11] D. A. N. Wulan and S. M. Abdullah, “Prokrastinasi Akademik Dalam Penyelesaian Skripsi,” Jurnal Sosio - Humaniora, vol. 5, no. 1. pp. 1–25, 2014, [Online]. Available: file:///C:/Users/anggirahmas/Downloads/136- 379-1-PB.pdf. [1] [12] W. Hulukati and M. R. Djibran, “1787-Article Text-7586-1-10-20180522,” Bikotetik, vol. 02, no. 3. pp. 73–80, 2018. [13] U. Subroto, L. Wati, and M. P. Satiadarma, “Hubungan Tipe Kepribadian Dengan Penyesuaian Diri Mahasiswa Perantau di Universitas Tarumanagara Jakarta,” Provitae: Jurnal Psikologi Pendidikan, vol. 11, no. 2. 2018, doi: 10.24912/provitae.v11i2.2760. [14] M. D. Mayangsari, “Student Achievement Motivation Viewed from Parents Acceptance,” Jurnal Ecopsy, vol. 1, no. 1. pp. 22–27, 2013, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/195950-ID- motivasi-berprestasi-mahasiswa-ditinjau.pdf. [15] R. R. Fanataf, “MAHASISWA MAYBRAT KOTA YOGYAKARTA DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA (Ikatan Pelajar Dan Mahasiswa Maybrat di Kota Yogyakarta, Provinsi DIY) Skripsi ini diajukan Sebagai Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana (S1).” 2020. [16] E. Wijayanti and D. N. Sari, “Model V Untuk Perangkat Lunak Management Pendaftaran Anggota Di Perpustakaan Daerah Kabupaten Kudus,” Jurnal DISPROTEK, vol. 9, no. 1. pp. 31–36, 2018. [17] Belmawa ristekdikti, “Bidikmisi - syarat pendaftaran bidikmisi.” 2018. [18] W. Yustanti, “Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah,” Jurnal Matematika statistika dan komputasi, vol. 9, no. 1. pp. 57–68, 2012. [19] Andry brew, “Data Analytics Menggunakan Orange,” Menulis Yang Terpikir. 2015, [Online]. Available: https://andrybrew.blog/2015/06/14/data-analytics-menggunakan-orange/. [20] Z. Arifin, “Penerapan Metode Knn (K-Nearest Neighbor) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Kip (Kartu Indonesia Pintar) Di Desa Pandean Berbasis Web Dan Mysql,” NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), vol. 4, no. 1. 2019, doi: 10.36564 S. Sumarlin, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 1. 2015, doi: 10.21456/vol5iss1pp52-62. [21] E. N. Esty Purwaningsih, “Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,” J. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 46–56, 2021. [22] S. Sumarlin, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 1. 2015, doi: 10.21456/vol5iss1pp52-62. [23] E. N. Esty Purwaningsih, “Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,” J. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 46–56, 2021. [24] N. L. Ratniasih, “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) UNTUK PENENTUAN MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT,” J. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 5, no. 3, pp. 314–318, 2019. [25] I. W. Inna Alvi Nikmatun, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
Informasi Pengguna
Login Dosen Login Mahasiswa Login Admin
Menu Pengguna

Halaman Utama

Data Universitas

Data Dosen

Data Jurnal Mahasiswa