Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu
Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER

Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighborgs (K-NN) Di SMK Al Hasyimy Ibrahimy

Basmalia (Unknown)
Zaehol Fatah (Unknown)

Article Info

Publish Date
09 Nov 2024

Abstract

Model prediksi kelulusan siswa di SMK Al Hasyimy Ibrahimy dikembangkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diimplementasikan melalui aplikasi RapidMiner. Model ini memproses variabel seperti nilai Sumatif, UTS, PAS, UKK, dan PSAJ untuk mengklasifikasikan status kelulusan siswa sebagai "tepat waktu" atau "terlambat". Algoritma K-NN bekerja dengan menghitung kedekatan (Euclidean Distance) antara data baru dan data yang sudah memiliki hasil kelulusan. Hasil prediksi menunjukkan akurasi sebesar 95,51% memberikan manfaat bagi sekolah dalam mengenali siswa yang memerlukan dukungan tambahan agar lulus tepat waktu. Penggunaan pendekatan ini mendukung penerapan strategi pendidikan berbasis data untuk meningkatkan tingkat kelulusan siswa.

Copyrights © 2024




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu
Website

Abbrev

gjmi

Publisher

PT. Gudang Pustaka Cendekia

Subject

Religion Aerospace Engineering Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Public Health Social Sciences Other

Description

Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu (GJMI) adalah sebuah publikasi yang melayani sebagai wadah bagi penelitian interdisipliner dan kolaboratif di berbagai bidang ilmu. Jurnal ini memperoleh keunggulan dengan mencakup berbagai disiplin ilmu, seperti ilmu sosial, hukum, pertanian, pendidikan, ekonomi, ...