SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) BERBASIS ONLINE DENGAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) (Studi kasus : SMPN 1 Koto XI Tarusan) - Eva Yulianti; Yondi Andri Nurdin (Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 2018)
Saat ini proses seleksi beasiswa membutuhkan proses yang cukup rumit dan lama dalam menentukan hasil akhirnya, salah satu contohnya Bantuan Siswa Miskin (BSM) ini. Dalam pengambilan datanya harus langsung turun kelapangan untuk mengumpulkan data. Dan setelah data terkumpul, maka data tersebut disimpan ke dalam arsip beasiswa BSM, kemudian dilakukan proses perhitungan nilai dan bobot dari masing-masing peserta BSM tadi, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama dalam menentukan hasil dari beasiswa tersebut. Oleh sebab itu diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu panitia dalam melakukan perhitungan dan hasil akhir dari beasiswa BSM ini.Dalam menentukan penerimaan BSM dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai pedoman untuk pemilihan BSM dengan beberapa kriteria yaitu : nilai rata-rata rapor, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, dan tanggungan orang tua. Metode ini akan lebih efektif dalam perhitungan yang akan diinputkan oleh tata usaha dan wali kelas. Aplikasi ini dibuat berbasis online dengan menggunakan pemograman PHP dan MySQL sebagai tempat penyimpanan. Proses dalam menentukan penerimaan BSM dengan menggunakan aplikasi yang dibuat ini dapat membantu panitia beasiswa dalam menginput data dan mendapatkan hasil dari seleksi BSM, setelah itu langsung mendapatkan status lolos atau tidak lolosnya penerima beasiswa sesuai data yang telah di inputkan dan dari nilai bobot yang di peroleh peserta BSM tersebut. Currently the selection process of scholarships requires a fairly complicated and long process in determining the end result, one example of this Poor Student Assistance (BSM). In the data collection should be directly down the field to collect data. And after the data collected, then the data is stored into the archive of BSM scholarship, then done the process of calculating the value and weight of each BSM participants before, so it takes a long time in determining the results of the scholarship. Therefore, a decision support system is needed to assist the committee in performing the calculation and the end result of BSM scholarship. In determining the acceptance of BSM with K-Nearest Neighbor (KNN) method as a guideline for BSM selection with several criteria, namely: , parent's work, parent's income, and parental responsibility. This method will be more effective in calculations to be entered by the administration and homeroom class. This application is made online based by using PHP and MySQL programming as a place of storage. The process of determining the acceptance of BSM by using the application made this can help the scholarship committee in input data and get the result of BSM selection, then immediately get the pass status or not pass the scholarship recipient according to data that has been input and from weight value obtained by participants TheBSM.