SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN JURUSAN MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Ratih Kumalasari Niswatin

Abstract


Penelitian ini membahas mengenai sistem pendukung keputusan penempatan jurusan mahasiswa baru di Universitas Nusantara PGRI Kediri menggunakan metode k-nearest neighbor. Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan tersebut untuk membantu proses penempatan jurusan mahasiswa baru agar tepat, cepat dan sesuai. Pada penelitian ini penempatan jurusan dibatasi pada jurusan teknik informatika dan sistem informasi. Kriteria yang digunakan pada metode k-nearest neigbor adalah hasil tes IQ, tes matematika, tes ipa, tes ips, nilai uan matematika, nilai uan bahasa indonesia, nilai uan bahasa inggris dan minat pilihan jurusan. Data training menggunakan data mahasiswa tahun angkatan 2012, sementara untuk data testing menggunakan data mahasiswa tahun angkatan 2013. Sistem pada penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman web dan database mysql. Hasil capaian dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web untuk memberikan rekomendasi penempatan jurusan calon mahasiswa baru tersebut disarankan masuk pada jurusan teknik informatika atau sistem informasi.

Full Text:

PDF

References


Leidiyana, H., Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor, Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic No.1 Vol.1 :65-76, 2013.

Supartha, I Kadek D.G., Dewi, I Gusti Ayu P.E.P., Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada SMK Kertha Wisata Denpasar Menggunakan Fuzzy SAW, Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), ISSN 2089 – 8673 No. 2 Vol. 3, Juli 2014.

Tobing, L Goyanti, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 1 Siatas Barita Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), ISSN 2339 – 210X No. 3 Vol. 4, Oktober 2014.

Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta, 2007.

Kusrini dan Luthfi, E.T., Algoritma Data Mining, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2009.

Han, J. Dan Kamber, M., Data Mining Concept and Techniques, Morgan Kauffman, San Fransisco, 2006.

Gorunescu, F., Data Mining: Concepts, Models, and Techniques, Springer, Verlag Berlin Heidelberg, 2011.

Larose, D.T., Discovering Knowledge in Data, John Willey & Sons, Inc, New Jersey, 2005.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.



CogITo Smart Journal
A publication of Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat
In partnership with Coris and IndoCEISS
Telpon: +62 (431) 891035
email: editorial.cogito@unklab.ac.id | web: http://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito

Flag Counter

View CogITo Smart Journal Stats

CogITo Smart Journal is indexed by:
DOAJ    SINTA Logo Ristek DIKTI     Indonesia OneSearch by Perpusnas    Google Scholar


CogITo Smart Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Lisensi Creative Commons