IDENTIFIKASI BOBOT PENDIDIKAN TERHADAP SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR

Damanik, Winda Astuti (2021) IDENTIFIKASI BOBOT PENDIDIKAN TERHADAP SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

Preview	Text (abstrak) Thesis_ Winda Astuti Damanik_191321043_Abstrak.pdf Download (13kB) | Preview
Preview	Text (bab I) Thesis_ Winda Astuti Damanik_191321043_Bab I.pdf Download (151kB) | Preview
Preview	Text (daftar pustaka) Thesis_ Winda Astuti Damanik_191321043_Daftar Pustaka.pdf Download (176kB) | Preview
	Text (full text) Thesis_ Winda Astuti Damanik_191321043_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Sekolah merupakan salah satu lembaga pendidikan yang sangat penting untuk membangkitkan potensi yang ada dalam diri manusia itu sendiri. Selain itu, sekolah dapat mempersiapkan manusia dalam menghadapi masa depan agar hidup mereka dapat lebih sejahtera, baik secara individu maupun dalam bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. Penerimaan peserta didik baru merupakan suatu agenda rutinitas yang dilakukan oleh lembaga pendidikan nasional disemua jenjang. Untuk memilih sekolah yang menjadi minat dari peserta didik baru adalah mereka akan mencari sekolah yang dianggap sekolah favorit. Dalam pembuatan suatu sistem dibutuhkan sebuah metode pendukung yang ada didalamnya. Metode yang digunakan yaitu metode Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Memahami Algoritma K-Nearest Neighbor ( K-NN ) untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat diklasifikasidan mengimplemantasikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) atau menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Penggunaan implementasi program sistem menggunakan software Hypertext Prepocessor (PHP). Data yang diolah dalam penelitian ini. Data yang bersumber dari Dinas Pendidikan Binjai. Berdasarkan analisis terhadap mutu atau kualitas sekolah smk atau sederajat. Selanjutnya data manual diolah menggunakan excel sedangkan pengolahan data menggunakan software php my sql. Tahapan pengolahan dikolaborasikan untuk mengetahui berapa nilai dari hasil yang akan di clustering. Hasil dari pengujian data untuk mencari probabilitas terbesar masing-masing atribut dari sekolah unutk memprediksi sekolah yang terbaik berdasarkan atribut- atribut yang ada. Hasil dari analisis data mining ini memiliki tahap-tahap yang harus dilakukan untuk mencapai hasil yang sesuai dengan tujuan. Pengujian ini dapat membantu siswa untuk memilih sekolah terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang akan diajukan.Tingkat confidence yang tertinggi yang dihasilkan setiap variabel dalam setiap sekolah, pemenuhan dan prioritas variable, maupun rangking favorit sekolah

Actions (login required)

View Item