Halaman Data Jurnal
| Judul Jurnal | Klasifikasi Kemampuan Ekonomi Calon Siswa Baru Dengan Metode K-Nesrest Neighbor Pada SMA Negeri 1 Musi Rawas |
|---|---|
| Nama Lengkap | Romi Aprillia Soleha |
| Nama Pembimbing 1 | Harma Oktafia Lingga Wijaya, M.Kom |
| Nama Pembimbing 2 | Nelly Khairani Daulay, M.Kom |
| Abstrak Jurnal | Kebutuhan akan analisis klasifikasi di SMA Negeri 1 Musi Rawas menjadi alasan dilakukannya peenelitian klasifikasi kemampuan ekonomi siswa baru, penentuan klasifikasi dalam jumlah besar tidak munggkin dilakukan secara manual karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk itu diperlukan suatu metode yang dapat menyelesaikan masalah klasifikasi secara otomatis dengan komputer. Dalam mengklasifikasikan menggunakan aplikasi berupa orange dan menganalisis dengan metode K-Nearest Neighbor, karena memiliki prinsip kerja mencari jarak terpendek antara data yang akan di evaluasi dengan K terdekat pada data training. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan aplikasi orange menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan mengetahui tingkat akurasi dengan metode K-Nearest Neighbor. dari penelitian ini data training 150 dan testing 1 dengan nilai K=50 mendapatkan nilai akurasi sebesar 92%. Kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Software Orange |
| Daftar Pustaka | [1] R. Lestarini, Pengaruh status sosial ekonomi orang tua terhadap prestasi belajar ips siswa kelas vii di smp handayani sungguminasa skripsi, no. September, 2019. [2] E. Yulianti, Y. A. Nurdin, F. T. Industri, and B. S. Miskin, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Siswa Miskin ( Bsm ) Berbasis Online Dengan Metode Knn ( K-Nearest Neighbor ) ( Studi Kasus : Smpn 1 Koto Xi Tarusan ),” vol. 6, no. 1, pp. 12–17, 2018, doi: 10.21063/JTIF.2018.V6.1.12-17. [3] J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa, IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 6, no. 2, pp. 118127, 2021. [4] D. Prasetyawan and R. Gatra, Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Memprediksi Prestasi Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan dan Ekonomi, vol. 7, no. 1, pp. 5667, 2022. [5] W. P. Hidayanti, Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape ( Rokok El ektrik ) pada Lombok Vape On , vol. 3, no. 2, 2020. [6] D. A. N. Pca, Klasifikasi tingkat kematangan buah kopi berdasarkan deteksi warna menggunakan metode knn dan pca, vol. 8, no. 2, pp. 8895, 2021. [7] B. L. Yudha, L. Muflikhah, and R. C. Wihandika, Klasifikasi Risiko Hipertensi Menggunakan Metode Neighbor Weighted K- Nearest Neighbor ( NWKNN ), vol. 2, no. 2, pp. 897904, 2018. [8] Pengertian Ekonomi, https://id.m.wikipedia.org. . [9] Software Orange, https://id.m.wikipedia.org. . [10] D. Rahmawati et al., “Bantuan Sosial Dengan Mengimplementasikan Algoritma K-Nearest Neighbor ( Studi Kasus : Rw 13 Kelurahan Palmerah Jakarta Barat ),” 2020. [11] S. Saepudin, M. Muslih, P. Studi, S. Informasi, and U. N. Putra, “Pemilihan Jurusan Dengan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Calon Siswa Baru, vol. 5, no. 2, 2019. [12] E. Sugiarto, A. Fahmi, and N. Hendriyanto, Penerapan Neighbors Klasifikasi Aset Wakaf Produktif ( KNN ) untuk, vol. 19, no. 2, 2022. [13] M. T. Informatika, Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Pembinaan Koperasi Kabupaten Kotawaringin Timur, no. April, pp. 232241, 2019. [14] S. N. R, P. Harsani, and A. Qur, Penerapan K-Nearest Neighbor ( KNN ) untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter Morfologi Daun dan Bunga, vol. 15, no. 1, pp. 118125, 2018. [15] D. Kurniawan and A. Saputra, Penerapan K-Nearest Neighbour dalam Penerimaan Peserta Didik dengan Sistem Zonasi, J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 9, no. 2, p. 212, 2019, doi: 10.21456/vol9iss2pp212-219. [16] F. Kurnia, J. Kurniawan, I. Fahmi, and S. Monalisa, Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor Berbasis Euclidean Distance, no. November, pp. 230239, 2019. [17] A. Khairi, Untuk Klasifikasi Masyarakat Pra Sejahtera Desa Sapikerep Kecamatan Sukapura , vol. 2, no. 3, pp. 319323, 2021. [18] R. L. Hasanah, M. Hasan, and W. E. Pangesti, Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan Metode Knn ( K-Nearest Neighbor ), vol. 16, no. 1, pp. 16, 2019. |