SISTEM INFORMASI PENGKLASIFIKASIAN HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK DENGAN TEKNIK DATA MINING METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

  • Faisal A
  • Basri B
  • Sari C
N/ACitations
Citations of this article
25Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Di sekolah SDN Inpres 046 Sidorejo proses pengklasifikasi hasil belajar atau nilai para Peserta Didik masih secara manual, yaitu menggunakan aplikasi perkantoran yang akhirnya membuat tumpukan data yang sangat banyak. Jadi, selain membuat data excel hasil klasifikasi data semakin bertumpuk juga membuat pengajar kewalahan dalam menentukan hasil penghitungan nilai dan mengevaluasi hasil dari klasifikasi atau nilai akademik peserta didik sehingga boros tenaga, waktu, dan biaya. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem informasi klasifikasi hasil belajar pesera didik pada SDN Inpres 046 Sidorejo menggunakan teknik data mining metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Untuk memudahkan mengklasifikasi hasil belajar peserta didik di Sekolah Dasar Negeri Inpres 046 sidorejo. Dengan Menggunakan Sistem Informasi Pengklasifikasian Hasil Belajar Peserta Didik Dengan Teknik Data Mining Metode K - Nearest Neighbor (K-NN), maka akan didapatkan hasil belajar pesera didik. Hasil pengklasifikasian nantinya dapat menjadi bahan bagi pihak sekolah untuk melakukan penilaian untuk mendapatkan hasil peserta didik dengan nilai terbaik setiap tahunnya. Penulisan skripsi ini dilakukan pada bulan Februari samapai dengan bulan April 2020 dengan lokasi penelitian pada SDN Inpres 046 Sidorejo Wonomulyo.

Cite

CITATION STYLE

APA

Faisal, A., Basri, B., & Sari, C. R. (2020). SISTEM INFORMASI PENGKLASIFIKASIAN HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK DENGAN TEKNIK DATA MINING METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN). Journal Peqguruang: Conference Series, 2(1), 79. https://doi.org/10.35329/jp.v2i1.1386

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free