Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan Sertifikasi Guru Menggunakan Metode
K-Nearest Neighbor
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Author
Erlinaningrum, Christina
Subject
Soft Computing
Datestamp
2013-05-02 13:50:57
Abstract :
Saat ini di lingkungan guru, para guru sering membahas mengenai sertifikasi guru. Banyaknya guru yang mengeluhkan proses sertifikasi guru yang tidak transparan, misalnya guru yang usia muda serta masa kerja yang rendah tetapi memiliki pendidikan yang lebih tinggi (strata satu) mendapat kesempatan lebih dulu untuk mengikuti sertifikasi daripada guru yang memiliki pengalaman jam kerja yang lebih lama. Hal ini memicu rasa ketidakadilan dikalangan guruguru. Penelitian ini akan mencoba membangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru pada setiap guru. Metode yang akan digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN). Knearest Neighbor merupakan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang datanya paling dekat dengan objek tersebut, sehingga dapat memberikan kemudahan bagi guru dalam menentukan apakah lolos atau tidak lolos sertifikasi guru sesuai dengan parameter masing-masing guru, yaitu berdasarkan masa kerja, usia, golongan, beban kerja (jam mengajar), tugas tambahan, dan prestasi kerja. Sistem pendukung keputusan ini merupakan salah satu sistem yang efisien. Efisiensi sistem tersebut terletak pada penentuan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru secara komputerisasi, tidak lagi secara manual. Dengan demikian dapat mengatasi masalah yang dihadapi guru selama ini.
Saat ini di lingkungan guru, para guru sering membahas mengenai sertifikasi guru. Banyaknya guru yang mengeluhkan proses sertifikasi guru yang tidak transparan, misalnya guru yang usia muda serta masa kerja yang rendah tetapi memiliki pendidikan yang lebih tinggi (strata satu) mendapat kesempatan lebih dulu untuk mengikuti sertifikasi daripada guru yang memiliki pengalaman jam kerja yang lebih lama. Hal ini memicu rasa ketidakadilan dikalangan guruguru. Penelitian ini akan mencoba membangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru pada setiap guru. Metode yang akan digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN). Knearest Neighbor merupakan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang datanya paling dekat dengan objek tersebut, sehingga dapat memberikan kemudahan bagi guru dalam menentukan apakah lolos atau tidak lolos sertifikasi guru sesuai dengan parameter masing-masing guru, yaitu berdasarkan masa kerja, usia, golongan, beban kerja (jam mengajar), tugas tambahan, dan prestasi kerja. Sistem pendukung keputusan ini merupakan salah satu sistem yang efisien. Efisiensi sistem tersebut terletak pada penentuan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru secara komputerisasi, tidak lagi secara manual. Dengan demikian dapat mengatasi masalah yang dihadapi guru selama ini.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
