Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM

In line with the growth in the academic field especially college, scholarship is a problem that is interesting to study. Several studies in the field of computers for the screening or classification scholarships have been carried out in the academic authorities to minimize the error in awarding scholarships. This study discusses the classification of PPA and BBM scholarships based on variables that have been determined by applying the k-nearest neighbor algorithm. The process of selecting awardees PPA and BBM requires a decision support system (DSS) to help provide alternative solutions. The results of the classification system will be used as a decision in awarding scholarships to students who submit. Results of testing to measure the performance of k - nearest neighbor algorithm using cross validation method, Confusion Matrix and the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, the accuracy obtained for PPA scholarships reached 88.33% with a value of 0.925 area under curve (AUC) dataset of 227 records, while accuracy is obtained for fuel BBM scholarships reached 90% with a value of 0.937% AUC dataset of 183 records, accuracy for PPA and BBM scholarships reached 85,56% and AUC value 0,958. Because AUC values were in the range of 0.9 to 1.0 the method falls within the category of very good (excellent).
Keywords: Decision Support System; K-nearest neighbor; Classification; Scholarship
Article Metrics:
Last update: 2021-04-16 19:03:22
Last update: 2021-04-16 19:03:22
-
The comparison of linear regression method and k-nearest neighbors in scholarship recipient
Okfalisa. Proceedings - 2018 IEEE/ACIS 19th International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Para, 2018. doi: 10.1109/SNPD.2018.8441068
Penulis yang mengirimkan naskah harus memahami dan menyetujui bahwa jika diterima untuk dipublikasikan, hak cipta dari artikel adalah milik JSINBIS dan Universitas Diponegoro sebagai penerbit jurnal.
Hak cipta (copyright) meliputi hak eksklusif untuk mereproduksi dan memberikan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm dan setiap reproduksi lain yang sejenis, serta terjemahan. Penulis mempunyai hak untuk hal-hal berikut:
- menggandakan seluruh atau sebagian materi yang dipublikasikan untuk digunakan oleh penulis sendiri sebagai bahan pengajaran di kelas atau bahan presentasi lisan dalam berbagai forum;
- menggunakan kembali sebagian atau keseluruhan materi sebagai bahan kompilasi bagi karya tulis penulis;
- membuat salinan dari bahan yang dipublikasikan untuk didistribusikan di lingkungan institusi tempat penulis bekerja.
JSINBIS dan Universitas Diponegoro serta Editor melakukan segala upaya untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat atau pernyataan yang salah atau menyesatkan yang dipublikasikan di jurnal ini. Isi artikel yang diterbitkan di JSINBIS adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif dari masing-masing penulis.