STUDI KASUS SMA N 1 SINUNUKAN : IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) - Torang Siregar; Riski Ardian; Ahmad Arisman; Iskandarsyah (Program Studi Matematika Universitas Graha Nusantara Padangsidimpuan, 2024)
Abstrak Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan salah satu kebijakan pemerintah yang diharapkan dapat meningkatkan aksesibilitas dan pemerataan pendidikan di Indonesia, namun dalam pelaksanaannya pemberian beasiswa dari program ini masih dijumpai banyak kasus yang kurang tepat sasaran. Salah satu permasalahannya adalah masih ditemukan siswa penerima bantuan pendidikan yang berasal dari keluarga yang mampu, sedangkan siswa yang kurang mampu justru tidak mendapatkan bantuan. Sehingga diperlukan suatu sistem klasifikasi berbasis web yang dapat mengklasifikasikan siswa layak atau tidak untuk mendapatkan PIP. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma -nearest neighbor untuk mengklasifikasikan siswa penerima beasiswa PIP. Penelitian ini menggunakan data siswa/i SMAN 1 Sinunukan, Mandailing Natal yang didapat melalui penyebaran angket sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Data yang telah diperoleh kemudian dilakukan preprocessing data dengan menggunakan Label Encoder dan Normalisasi Min-Max. Data dibagi menjadi dua jenis yaitu data training dan data testing. -fold cross validation digunakan untuk menentukan nilai yang optimal. Hasil penelitian ini memperlihatkan tingkat akurasi yang dihasilkan berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan untuk implentasi algoritma -nearest neighbor dalam klasifikasi kelayakan penerima beasiswa PIP yaitu sebesar 70% dengan nilai .