Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.36
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Mimbar Ilmu Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Luh Putu Eka Damayanthi
Universitas Pendidikan Ganesha
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour (KNN) Untuk Mengklasifikasikan Minat Siswa Kelas VIII Dalam Upaya Penentuan Tim OSN di SMP Negeri 2 Rendang Pande Made Doni Dwipa Arisnawan; I Made Gede Sunarya; Luh Putu Eka Damayanthi
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 3 (2026): ONGOING : Karmapati Vol 15 No 3 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i3.117920

Abstract

Penelitian ini difokuskan pada pengembangan aplikasi desktop offline berbasis algoritma K-Nearest Neighbour (KNN) yang dirancang untuk mengatasi permasalahan objektivitas dan efisiensi dalam seleksi awal calon peserta Olimpiade Sains Nasional (OSN) di SMP Negeri 2 Rendang. Fenomena ini diidentifikasi sebagai dampak dari proses seleksi konvensional yang cenderung manual, subjektif, dan belum memanfaatkan rekam jejak akademik siswa secara longitudinal. Guna menciptakan sistem pendukung keputusan yang terukur, aplikasi ini mengklasifikasikan kecenderungan akademik siswa dengan mengintegrasikan 12 fitur kuantitatif yang terdiri dari data nilai rapor tiga semester (IPA, IPS, dan Matematika) serta riwayat kejuaraan lomba. Penelitian Research and Development (R&D) ini mengadopsi model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation), dengan membangun ekosistem komputasi luring menggunakan bahasa Python, pustaka Scikit-Learn untuk mesin inferensi, serta CustomTkinter untuk antarmuka pengguna grafis. Keandalan algoritma divalidasi melalui pengujian K-Fold Cross Validation (k=3), di mana model dengan parameter tetangga terdekat k=5 terbukti memperoleh performa yang sangat superior dengan akurasi 94,94%, presisi 95,61%, sensitivitas (recall) 94,94%, dan F1-Score 94,85%. Evaluasi fungsionalitas dan efektivitas sistem melalui pengujian Blackbox dan User Acceptance Testing (UAT) terhadap 12 guru pembina OSN mencetak indeks kelayakan akumulatif sebesar 96,11% dengan predikat "Sangat Layak". Didukung oleh hasil komputasional dan aklamasi pengguna, sistem ini dinyatakan sangat layak dan efektif diimplementasikan sebagai instrumen penyaringan awal yang objektif, transparan, dan murni berbasis data.
Co-Authors Angelia Stella Medita Dessy Seri Wahyuni Gusti Ayu Dwi Purniyati I Gede Mahendra Darmawiguna I Gusti Agung Istri Ariningrat I Gusti Lanang Agung Raditya Putra I Gusti Nyoman Sapta Wiguna I Komang Dimas Adi Winata I Made Ardwi Pradnyana I Made Gede Sunarya I Nengah Eka Mertayasa I Nyoman Dedi Sutrisna Ida Bagus Nyoman Pascima Kadek Cahya Sugana Griadhi Kadek Feby Ariyanti Ketut Resika Artana Ketut Sri Addalena Luh Ayu Agustina Dewi M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Suyasa Dwi Putra Made Windu Antara Kesiman Ni Kadek Nunik Astari Ni Kadek Yuli Susanti Ni Luh Resmiantini Ni Putu Mita Puspita Dewi Ni Putu Sri Anggi Juliandani Pande Made Doni Dwipa Arisnawan Putu Soni Ermawati Putu Yuditia Riani Sindu, I Gede Partha Trina Des Ryantini Wayan Santra Yoga Putra Semadi