Penerapan Data Mining Metode K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Pertama
DOI:
https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8088Abstrak
Teknologi sudah menjadi kebutuhan penting bagi masyarakat yang mendukung segala aktivitas untuk mengefisienkan kelulusan mahasiswa dengan kartu kredit rata-rata, mengurangi permasalahan terkait prediksi kelulusan siswa, penerapan data mining untuk memprediksi kelulusan sekolah. Kebutuhan data mining bermula dari banyaknya data yang dapat diambil informasi dan wawasan yang berguna.Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan pemodelan orange, nilai rata-rata siswa Kelas IX bervariasi dari 80 hingga 90, dan semua siswa dinyatakan LULUS karena nilai mereka memenuhi persyaratan kelulusan yang ditetapkan. berada di SMPN 3 Karawang Barat. Algoritma K-Nearest Neighbor berguna untuk memprediksi lulusan dalam jumlah besar karena pemrosesan data yang konsisten dari prediksi tersebut. Untuk penelitian selanjutnya, gunakan semua data siswa untuk memprediksi pertumbuhan kelas terhadap kelulusan siswa.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Desti Puspita Sari, Shofa Shofia Hilabi, Agustia Hananto
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.