Analisis Penerapan Model K-Nearest Neighbors (KNN) dalam Machine Learning untuk Menentukan Konsentrasi Program Studi Siswa Kelas 12 di Sekolah SMK Tritech Informatika

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam machine learning untuk membantu menentukan konsentrasi program studi siswa kelas 12 di SMK Tritech Informatika. Permasalahan utama yang dihadapi adalah banyaknya siswa yang masih kesulitan dalam memilih jurusan karena pemilihan sebelumnya cenderung subjektif, hanya berdasarkan saran guru, orang tua, atau nilai rapor, tanpa analisis mendalam mengenai minat, bakat, dan kemampuan siswa. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode dokumentasi dan wawancara untuk mengumpulkan data nilai akademik serta informasi pendukung dari guru BK. Algoritma K-NN diterapkan dengan menghitung jarak kesamaan antar data menggunakan rumus Euclidean Distance sehingga siswa baru dapat dikelompokkan berdasarkan data siswa terdahulu yang memiliki karakteristik serupa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan K-NN dapat memberikan rekomendasi jurusan secara lebih objektif, cepat, dan akurat dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini diharapkan dapat membantu siswa dalam memilih jurusan yang sesuai dengan potensi diri, serta mendukung pihak sekolah dalam menyediakan sistem penjurusan berbasis data yang transparan dan efisien.