KANDIDAT PESERTA LOMBA AKADEMIK DAN NON- AKADEMIK DENGAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR IN EVERY CLASS
Total View This Week0

Institusion

Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Author

DIMAS , TRI HANDOKO

Subject

QA76.6 Computer programming 

Datestamp

2014-09-19 03:07:18 

Abstract :
Banyak sekolah yang memanfaatkan datadari laporan kegiatan akademik siswanya untuk lebih mengetahui dan memahami siswanya, maupun menyelesaikan permasalahan tertentu, seperti proses memilih kandidat peserta lomba baik akademik maupun non-akademik. Kesulitannya terdapat pada siswa mana saja yang tepat untuk mewakili atau memenuhi kriteria untuk mengikuti kegiatan tersebut, dikarenakan proses tersebut masih dilakukan dengan cara manual, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dan dinilai kurang efisien. Dengan memanfaatkan dataakademik siswa, secara langsung dapat mengefisiensikan waktu dan tenaga. Teknik klasifikasi yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah metode Fuzzy K-Nearest Neighbor In Every Class (FK-NNC) yang merupakan modifikasi dari K-Nearest Neighbor (K-NN)dan Fuzzy K-Nearest Neighbor(FK-NN), yaitu cara klasifikasi yang sederhana, mudah dan cepat, maka diharapkan mendapatkan hasil yang lebih baik dari proses modifikasi dua metode tersebut dan dirasakan metode yang cukup tepat. Aplikasi Kapelo memilih kandidat peserta lomba akademik dan non-akademik dengan mengklasifikasikannya menjadi dua kelas, yaitu kelas mampu dan belum mampu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi prediksi yang diberikan FK-NNC untuk data uji sebanyak 21 ke 63 data latih dan besarnya akurasi secara berurut untuk K=3, K=5 dan K=7 sebesar 9.52%, 23.81% dan 33.33%  

File :
file1.pdf
file2.pdf