Widyastomo, Dhony Lastiko (2018) Implementasi Fuzzy K-Nearest Neighbour (FK-NN) Untuk Pemilihan Keminatan Mahasiswa Teknik Informatika (Studi Kasus : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pengambilan keminatan merupakan salah satu tahapan yang harus dilalui oleh seorang mahasiswa dalam menempuh masa studinya. Program studi Teknik Informatika Universitas Brawijaya memiliki empat keminatan yang berbeda. Sayangnya karena kurangnya pengetahuan dan berbagai hambatan, menyebabkan mahasiswa mendapat masalah dalam pemilihan keminatan yang berakibat pada kesulitan proses belajar yang dilalui oleh mahasiswa. Untuk memberikan suatu solusi, dibutuhkan sistem klasifikasi keminatan yang dapat memberikan rekomendasi keminatan berdasaran kemampuan mahasiswa. Proses klasifikasi keminatan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor menghitung nilai jarak tiap kelas target yang diinginkan dengan memanfaatkan nilai K untuk menghasilkan output berupa keminatan yang berdasar pada nilai prasyarat empat keminatan yang ada pada program studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Brawijaya. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan 200 data mahasiswa pada lulusan Teknik Informatika fakultas Ilmu Komputer, akurasi terbesar yang didapatkan oleh sistem klasifikasi sebesar 87,5% pada nilai K=3. Dengan nilai akurasi terkecil sebesar 62,5% pada nilai K=10.
English Abstract
Concentration selection is one of few steps for a students to finish their studies. Informatics programee have 4 concentration consist of Artificial Inteligent(AI), Software Engineering (SE), Network and Game. Unfortunately because the limited and many internal problems from the students causing some problem for the concetration selection. To solve the problem of selection, a system who can give a classification is needed to give the solution. A classification for concentracion selection uses fuzzy k-nearest neighbor for its method. The method works with calculate the number of K value to Process the classification of 4 study concentration and resulting the recomendation class of concentration class based on the student data. Based on the research of study using 200 data of the students of Informatics engineering, from 2011 to 2013, the biggest accuracy was produced by K value=3 and have 87,5% accuracy. While the lowest precentages of accuracy was produced by K value=10 with the averages of 67,5% accuracy.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/293/051801974 |
| Uncontrolled Keywords: | Keminatan, Klasifikasi, Fuzzy K-Nearest Neighbor |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 24 May 2018 01:53 |
| Last Modified: | 27 Oct 2021 05:49 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/10959 |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (294kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (358kB) | Preview |
Preview |
Text
BAGIAN DEPAN.pdf Download (656kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (301kB) | Preview |
Preview |
Text
LAMPIRAN.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (725kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (554kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (328kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |