Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Kemampuan Lulusan Siswa Dalam Bersaing untuk Mendapatkan Pekerjaan (Studi Kasus: SMK “SORE” Tulungagung) - Kukuh Imani, Rahman; Hadi Wijoyo, Satrio; Amalia, Faizatul (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2024)
Memperoleh pendidikan dalam diri seseorang penting untuk mencapai kesuksesan di dunia kerja. Namun, berdasarkan data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dari Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa lulusan SMK tahun 2023 memiliki tingkat pengangguran yang lebih tinggi daripada jenjang pendidikan yang lain. Data mining digunakan untuk menemukan pola dari faktor yang mempengaruhi siswa mendapat pekerjaan. Pemilihan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) karena sifatnya yang sederhana dan efektif pada data kecil hingga sedang. Untuk itu dilakukan penelitian dengan tujuan mengklasifikasikan kemampuan lulusan siswa di SMK “SORE” Tulungagung dalam bersaing untuk mendapatkan pekerjaan. Penelitian ini dilakukan dengan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) menggunakan data nilai siswa dan data penelusuran pekerjaan siswa SMK