Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine Untuk Pemberian Rekomendasi Pemilihan Sekolah Lanjutan (Studi Kasus Siswa Kelas IX MTs Nurul Anwar)

Nurhidayat, Ade Rahmat (2018) Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine Untuk Pemberian Rekomendasi Pemilihan Sekolah Lanjutan (Studi Kasus Siswa Kelas IX MTs Nurul Anwar). Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (171kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (109kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (123kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (372kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (521kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (687kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (203kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (213kB) | Request a copy

Abstract

Pendidikan merupakan bidang yang paling penting dalam perkembangan suatu bangsa. Dalam rangka mewujudkan tujuan dari pendidikan nasional secara optimal maka setiap siswa perlu menempuh jenjang pendidikan formal setidaknya sampai siswa menempuh Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) Sejalan dengan hal ini maka setamat SLTP setiap siswa kelas IX seharusnya melanjutkan pendidikan ke SLTA (SMK/SMA/MA/). Siswa kelas IX yang menempuh jenjang pendidikan SLTP sudah pasti akan dihadapkan dengan masalah memilih sekolah lanjutan, baik sekolah menengah umum maupun kejuruan. Memilih sekolah lanjutan menjadi faktor penting karena berkaitan dengan masa depan siswa. Salah satu pemodelan yang bisa digunakan untuk menentukan rekomendasi pemilihan sekolah lanjutan yaitu dengan Data Mining.Pemanfaatan teknik data mining diharapkan dapat membantu dalam Menentukan rekomondasi pemilihan sekolah lanjutan. Pada penelitian ini membandingkan teknik klasifikasi dari kinerja metode K-Nearst Neighbor dan Support VectorMachine.Atribut yang digunakan terdiri dari Nilai UNBK, Minat Siswa, dan Saran BK. Dengan menggunakan masing-masing data training dan data testing sebanyak 35 data. Hasil dari penelitian yang dilakukan, berdasarkan dari nilai akurasinya Support Vector Machine lebih tinggi yaitu 97,1% dibandingkan dengan K-Nearst Neighbor yaitu 85,7% .Hasil akhir dari penelitian ini adalah metode Support Vector Machine lebih baik digunakan dari pada metode K-Nearst Neighbor.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Data Mining; Perbandingan Algoritma;Support Vector Machine (SVM); K-Nearst Neighbor (KNN);Comparison Algorithm
Subjects: Numerical Analysis
Numerical Analysis > Algorithms
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Ade Rahmat Nurhidayat
Date Deposited: 30 May 2018 04:25
Last Modified: 30 May 2018 04:25
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/8878

Actions (login required)

View Item View Item