Pamungkas, Raden Irham Catur (2021) Aplikasi rasionalisasi passing grade untuk membantu menentukan masuk perguruan tinggi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (142kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (100kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (446kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (170kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (302kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (871kB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (213kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (215kB) | Request a copy |
Abstract
Pada awal tahun 2019 siswa kelas 3 SMA/SMK untuk masuk ke salah satu perguruan tinggi negeri favorit melalui jalur SBMPTN dilakukan berdasarkan sistem passing grade. Dalam menentukan masuk perguruan tinggi tentunya siswa memerlukan beberapa informasi yang lengkap mengenai setiap program studi agar mereka bisa mengetahui apa jurusan yang sesuai yang akan mereka masuki nantinya, juga membutuhkan saran atau rekomendasi dari guru mereka untuk meyakinkan jurusan apa yang cocok untuk mereka. Melihat perubahan sistem penerimaan mahasiswa baru, maka dari itu dibuatlah sistem aplikasi Rasionalisasi Passing Grade yang akan membantu atau memudahkan para siswa sekolah dalam mendapatkan informasi jurusan dari beberapa perguruan tinggi, dan memudahkan mencari perguruan tinggi negeri yang sesuai dengan nilai yang telah mereka peroleh juga memberi sebuah rekomendasi dari nilai tertinggi. Sistem rasionalisasi passing grade dibuat dengan metode Klasifikasi yang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yaitu sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Sehingga algoritma ini sesuai untuk mengelompokan ptn berdasarkan dari nilai yang kemudian memberi hasil sebuah rekomendasi ptn.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Passing Grade; Perguruan Tinggi; K-Nearest Neighbor; |
Subjects: | Data Processing, Computer Science > Computer Science Education Data Processing, Computer Science > Storage Data Processing, Computer Science > Nonelectronic Data Processing |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Raden Irham Catur Pamungkas |
Date Deposited: | 22 Mar 2021 07:22 |
Last Modified: | 22 Mar 2021 07:22 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/37961 |
Actions (login required)
View Item |