Implementasi K-Means dan K-Nearest Neighbors pada Kategori Siswa Berprestasi - Widyanti, Tyas; Shofiah Hilabi, Shofa; Hananto, Agustia; Tukino; Novalia, Elfina (SEULANGA SYSTEM PUBLISHER, 2023)
Penelitian ini menggunakan metode K-Means dan K-NN untuk menentukan siswa berprestasi serta mengkelompokan data menjadi suatu kumpulan data sehingga memperoleh cara menentukan tingkatan siswa beprestasi dengan kategori rendah, cukup, dan tinggi. Setelah menentukan kategori maka bisa dilakukan konsentrasi bimbingan belajar untuk kelas XII khusunya untuk siswa dan siswi yang tedapat pada kategori rendah diharapkan bisa diperhatikan secara khusus guna menciptakan lulusan terbaik di Smkn 3 Karawang.Teknik pengolahan data pada penelitian ini menggunakan perhitungan komputerisasi K-Means dan K-NN yang diterapkan pada aplikasi orange. Tahapan pada pengolahan data ini menyiapkan data nilai siswa kemudian melakukan prepossessing data untuk menghilangkan outlier-nya dan menormalisasikan data menggunakan tools data mining orange akademik siswa TBSM kelas XII dengan metode K-means dan K-NN dari hasil clustering dapat mengetahui tingkat pegelompokan prestasi siswa dan siswi Smkn 3 Karawang pada tahapan selanjutnya menggunakan metode K-NN untuk memprediksi hasil yang lebih baik, dengan metode perhitungan K-NN ini menggunakan dataset K-Means sehingga didapat nilai akurasi yang baik dengan nilai AUC 1.000, Nilai CA 1.000, Nilai F1 1.000, Nilai Precision 1.000 dan Recall 1.000 . Nilai akurasi ini selaku nilai terbaikmenggunakan tata cara lain buat membandingan hasil keakuratan perhitungan.