Tri Wahyudi, Ragil (2022) Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Menentukan Kelompok Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa Baru UIN Raden Fatah Palembang. Undergraduate Thesis thesis, UIN Raden Fatah Palembang.
|
Text
Cover.pdf Download (78kB) | Preview |
|
|
Text
Abstrak.pdf Download (59kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.radenfatah.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB I Pendahuluan.pdf Restricted to Registered users only Download (174kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB II Tinjauan Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (524kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB III Metodologi Penelitian.pdf Restricted to Registered users only Download (182kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB IV Hasil dan Pembahasan.pdf Restricted to Registered users only Download (843kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB V Penutup.pdf Restricted to Registered users only Download (121kB) | Request a copy |
|
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (187kB) | Preview |
Abstract
Uang kuliah tunggal (UKT) merupakan besaran biaya pendidikan yang ditentukan berdasarkan kemampuan ekonomi mahasiswa atau pihak yang membiayainya. Kebijakan ini telah banyak diterapkan oleh berbagai universitas di Indonesia. Permasalahan yang sering terjadi pada penerapan kebijakan ini adalah adanya ketidaktepatan dalam penentuan kelompok UKT yang kurang sesuai dengan kemampuan ekonomi mahasiswa. Selain itu banyaknya atribut-atribut yang harus dipertimbangkan, membuat penentuan kelompok UKT harus dilakukan secara tepat dan akurat. UIN Raden Fatah Palembang telah menerapkan kebijakan UKT sejak tahun 2014. Dalam penerapannya banyak mahasiswa yang keberatan dengan kelompok UKT yang didapatkan. Terdapat 12 atribut yang digunakan dalam penentuan kelompok UKT yaitu pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, total pendapatan, kondisi rumah, dan lainnya. Banyaknya atribut yang harus dupertimbangkan, mengharuskan pihak kampus UIN Raden Fatah Palembang menerapkan metode yang tepat dan akurat dalam penentuan kelompok UKT mahasiswa. Di sisi lain terdapat data verifikasi UKT di tahun sebelumnya yang belum dimanfatkan secara optimal. Oleh karena itu alternatif solusi yang dilakukan pada penelitian ini adalah memanfaatkan peran data mining dengan teknik klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan mahasiswa ke dalam kelompok UKT yang sesuai dengan memanfaatkan data verifikasi UKT mahasiswa tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi kelompok UKT mahasiswa baru UIN Raden Fatah Palembang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan untuk mengetahui performa terbaik pada algoritma KNN dengan nilai k optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor dapat diterapkan dalam penentuan UKT mahasiswa dengan akurasi sebesar 87,58% dalam kategori Good Classification dengan pembagian data 80% data training dan 20% data testing. Adapun nilai k optimal pada KNN yang didapat dengan K-Fold Cross Validation adalah k=1.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate Thesis) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Uang Kuliah Tunggal, Data Mining, Klasifikasi, KNN |
| Subjects: | 000 Komputer, Informasi, dan Referensi Umum > Karya Umum > Pengolahan data Ilmu komputer Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > 57201 - Sistem Informasi |
| Depositing User: | RAGIL TRI WAHYUDI |
| Date Deposited: | 25 Nov 2022 01:53 |
| Last Modified: | 25 Nov 2022 01:53 |
| URI: | http://repository.radenfatah.ac.id/id/eprint/23773 |
Actions (login required)
 |
View Item |