Klasifikasi Siswa berdasarkan Nilai pada Bidang Ekstrakurikuler Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor - Ernie Kustanti; Umi Ba’diah; Sinawati; Muhammad Fadlan (Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence, 2018)
Pentingnya kegiatan ekstrakurikuler sebagai sarana pengembangan diri siswa, membuat pemilihan ekstrakurikuler tidak dapat dilakukan sembarangan. Tidak sedikit siswa yang mengalami kesulitan dalam menentukan ekstrakurikuler yang akan diikuti. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor. Prinsip kerja K-Nearest Neighbor (KNN) ini adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K-Nearest (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan. Menurut hasil analisa program yang telah dikembangkan menyimpulkan bahwa penerapan metode Knn (K-Nearest Neighbor) berhasil diterapkan aplikasi penentuan nilai siswa, dari pembuatan aplikasi tersebut ada beberapa kelebihan dan kekurangan yang dialami, adapun kelebihan aplikasi ini yaitu lebih memudahkan siswa dalam memilih kriteria ekstrakurikuler sesuai nilai siswa. Oleh karena itu penulis mengklasifikasikan nilai siswa yang paling banyak diminati dan yang memuaskan. Sedangkan kekurangan dari Metode KNN adalah jarak tidak jelas mengenai jenis jarak apa yang harus digunakan dan atribut yang harus digunakan untuk mendapatkan hasil yang terbaik.