PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA METODE KNN EUCLIDEAN DISTANCE BERBASIS VARIASI JARAK UNTUK PENILAIAN - Herry Adi Chandra (Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, 2018)
Penilaian kinerja terhadap Lembaga kursus merupakan salah satu pola penguatan kelembagaan yang dilakukan oleh Direktorat pembinaan kursus dan pelatihan dengan berbagai parameter.Akan tetapi system penilaian akreditasi masih memakai cara yg sangat manual, dengan melakukan penilaian ke lembaga kursus dan pelatihan .oleh karena itu tugas pokok dan fungsi Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Non Formal (BAN-PNF) adalah melaksanakan akreditasi terhadap Lembaga Kursus dan Pelatihan (LKP). Akreditasi adalah kegiatan penilaian kelayakan satuan beserta program PNF berdasarkan atas kriteria yang telah ditetapkan. Untuk menilai kelayakan tersebut disusun instrumen akreditasi yang mengacu pada Standar Nasional Pendidikan (SNP) sebagaimana ditetapkan melalui Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 32 Tahun 2013 tentang Perubahan atas Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2005, yang mencakup delapan standar. Dengan menggunakan metode KNN dan optimasi Particle Swarm Optimization untuk mningkatkan akurasi dengan jumlah data yg sangat bnyak hasil penelitian juga mendapatkan tingkat akurasi yang optimal pada rumus variasi jarak yaitu K- Nearest neighbor Euclidean distance dari 96,60 %, sampai 99,69 %. Dapat dilihat jelas adanya kenaikan yang dihasilkan, walaupun tidak terlalu besar yaitu hanya sebesar 3,09 %.jadi untuk meningkatkan hasil akurasi yang optimal maka K-NN Euclidean distance di optimasi dengan Particle Swarm Optimization, yang mampu meningkatkan nilai akurasi sehingga dapat menjadi acuan yang sangat baik untuk klasifikasi akreditasi Lembaga kursus. Kata Kunci : K-NN, Euclidean Distance, Particle Swarm Optimization