IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE

IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE

Salah satu unsur untuk menjadi penilaian akreditasi adalah ketepatan waktu lulusan siswa. Adanya siswa yang tidak aktif tentu akan mempengaruhi ketepatan waktu kelulusan. Prediksi kinerja siswa diperlukan untuk mencegah siswa yang tidak aktif. Algoritma KNN digunakan untuk memprediksi kinerja siswa...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Slamet Wiyono, Taufiq Abidin
Format: Article
Language:Indonesian
Published: Universitas Muria Kudus 2018-11-01
Series:Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Subjects:
KNN
optimasi
kinerja siswa
Online Access:http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2424
id doaj-a86b46446daf4653861447d1aeafe7f4
record_format Article
spelling doaj-a86b46446daf4653861447d1aeafe7f42020-11-24T23:01:14ZindUniversitas Muria KudusSimetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer2252-49832549-31082018-11-019287387810.24176/simet.v9i2.24241341IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCESlamet Wiyono0Taufiq Abidin1Politeknik Harapan BersamaPoliteknik Harapan BersamaSalah satu unsur untuk menjadi penilaian akreditasi adalah ketepatan waktu lulusan siswa. Adanya siswa yang tidak aktif tentu akan mempengaruhi ketepatan waktu kelulusan. Prediksi kinerja siswa diperlukan untuk mencegah siswa yang tidak aktif. Algoritma KNN digunakan untuk memprediksi kinerja siswa dengan menggunakan metode klasifikasi. Penelitian ini untuk mengoptimalkan algoritma KNN untuk memprediksi kinerja siswa dengan metode klasifikasi. Penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan data Jurusan Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama menyimpulkan bahwa nilai K terbaik adalah 3, 6, dan 9 untuk mendapatkan prediksi terbaik. Hasil ini diperoleh dengan mencoba nilai K, 3 hingga 60. Nilai prediksi kemudian dibandingkan, hasil yang salah diprediksi dimana persentase terkecil adalah yang terbaik.http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2424KNNoptimasikinerja siswa
collection DOAJ
language Indonesian
format Article
sources DOAJ
author Slamet Wiyono
Taufiq Abidin
spellingShingle Slamet Wiyono
Taufiq Abidin
IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
KNN
optimasi
kinerja siswa
author_facet Slamet Wiyono
Taufiq Abidin
author_sort Slamet Wiyono
title IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
title_short IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
title_full IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
title_fullStr IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
title_full_unstemmed IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) ALGORITHM TO PREDICT STUDENT’S PERFORMANCE
title_sort implementation of k-nearest neighbour (knn) algorithm to predict student’s performance
publisher Universitas Muria Kudus
series Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
issn 2252-4983
2549-3108
publishDate 2018-11-01
description Salah satu unsur untuk menjadi penilaian akreditasi adalah ketepatan waktu lulusan siswa. Adanya siswa yang tidak aktif tentu akan mempengaruhi ketepatan waktu kelulusan. Prediksi kinerja siswa diperlukan untuk mencegah siswa yang tidak aktif. Algoritma KNN digunakan untuk memprediksi kinerja siswa dengan menggunakan metode klasifikasi. Penelitian ini untuk mengoptimalkan algoritma KNN untuk memprediksi kinerja siswa dengan metode klasifikasi. Penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan data Jurusan Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama menyimpulkan bahwa nilai K terbaik adalah 3, 6, dan 9 untuk mendapatkan prediksi terbaik. Hasil ini diperoleh dengan mencoba nilai K, 3 hingga 60. Nilai prediksi kemudian dibandingkan, hasil yang salah diprediksi dimana persentase terkecil adalah yang terbaik.
topic KNN
optimasi
kinerja siswa
url http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2424
work_keys_str_mv AT slametwiyono implementationofknearestneighbourknnalgorithmtopredictstudentsperformance
AT taufiqabidin implementationofknearestneighbourknnalgorithmtopredictstudentsperformance
_version_ 1725640199579369472

Similar Items