ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL BERBASIS DESKTOP PADA SMA NEGERI 12 TANGERANG - Pandu Yuli Santoso; Dewi Kusumaningsih (SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika, 2018)
SMA Negeri 12 Tangerang merupakan salah satu dari banyaknya SMA Negeri di Indonesia yang akan melaksanakan Ujian Nasional yang diselenggarakan oleh pemerintah. Untuk melakukan persiapan Ujian Nasional, maka dari itu pihak sekolah mengadakan ujian Tryout. Ujian Tryout ini berfungsi untuk mempersiapkan para siswa/i SMAN Negeri 12 Tangerang dalam menghadapi Ujian Nasional. Dalam ujian Tryout ini terdiri dari mata pelajaran Bahasa Indonesia, Matematika, Bahasa inggris, dan mata pelajaran siswa/i sesuai jurusan masing-masing. Maka dari itu ujian Tryout biasa dijadikan sebagai tolak ukur para siswa/i untuk menghadapi Ujian Nasional dengan baik. Dari hasil ujian Tryout tersebut para guru dapat melihat kesiapan para siswa/i-nya dalam menghadapi Ujian Nasional yang akan berlangsung. Siswa/i yang nilai ujian Tryout-nya tidak melampaui standar yang ditentukan, maka siswa/i dapat berkonsultasi. Maka dari itu pihak sekolah tidak boleh terlambat dalam membuat solusi yang tepat bagi siswa/i-nya. Namun dalam hasil Tryout tersebut, guru masih kesulitan dalam memprediksi kelulusan Ujian Nasional setiap tahunnya. Hal ini dikarenakan banyaknya siswa/i sehingga memerlukan waktu yang cukup lama, kurangnya tingkat efektifitas dalam memprediksi, dan masih menggunakan cara yang manual. Dengan adanya masalah tersebut, maka Algoritma K-Nearest Neighbor dengan metode pengukuran jarak Euclidean Distance dirasa cukup membantu dalam mengatasi masalah efisiensi waktu dan efektifitas prediksi kelulusan Ujian Nasional. Atribut yang digunakan dalam prediksi dan klasifikasi ini ialah Nasional yaitu nilai Tryout. Dengan menggunakan nilai Tryout siswa/i 5 tahun terakhir berjumlah 1140 data. Setelah data tersebut diproses menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 88.58%. Nilai K terbaik adalah 7 rata-rata akurasi 89.126%, presisi 90.62%, dan recall sebesar 97.61%. Maka dari itu dapat disimpulkan dari pengujian yang telah dilakukan dengan munggunakan dataset siswa/i SMA Negeri 12 Tagerang sistem dapat memprediksi dan mengklasifikasikan dengan baik dan cepat.