Dzikrulloh, NihruNafi` (2017) Penerapan Metode K–Nearest Neighbor (KNN) Dan Metode Weighted Product (WP) Dalam Penerimaan Calon Guru Dan Karyawan Tata Usaha Baru Berwawasan Teknologi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pada dunia kerja yang khususnya instansi sekolah menengah kejuruan, banyak seorang guru atau karyawan sekolah yang gaptek (kurang mengenal dan menguasai dalam bidang teknologi) tentang perkembangan teknologi sekarang ini. Sebenarnya hal ini sangat memerlukan guru maupun karyawan tata usaha sekolah yang berkualitas mempunyai sumber daya manusia tinggi akan pengetahuan tentang IPTEK. Pihak sekolah sangat memerlukan hal tersebut karena sangat mempengaruhi cara melakukan pembelajaran pada siswa - siswi di sekolah. Untuk memenuhi standar kualitas guru yang diinginkan, selama ini pihak sekolah SMK Muhammadiyah Kediri 2 ini melakukan seleksi penerimaan calon guru dan karyawan dengan cara manual. Seleksi yang selama ini dilakukan secara manual melalui tahap tes 4 aspek yaitu surat lamaran beserta lampiran IPK rata – rata, tes akademik, tes pengetahuan umum tentang IPTEK, dan tes wawancara. Proses pengumpulan data untuk seleksi masih menggunakan cara manual. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu sistem berbasis website sehingga seleksi penerimaan calon guru baru dapat berjalan lebih efektif dan efisien. Pada website ini menggunakan metode K - Nearest Neighbor (KNN) dan metode Weighted Product (WP). K - Nearest Neighbor digunakan untuk menentukan nilai bobot setiap kriteria dengan mengklasifikasikan dengan baik atau buruk. Setelah mengklasifikasikan dengan metode KNN, pemilihan calon guru yang akan direkrut oleh sekolah SMK Muhammadiyah 2 Kediri menggunakan metode Weighted Product (WP). Weighted Product digunakan untuk menentukan hasil klasifikasi oleh metode KNN dengan melakukan perankingan agar dapat diambil hasil yang terbaik. Pengujian yang dilakukan terdiri dari, pengujian akurasi terhadap nilai K means dan pengujian akurasi terhadap kriteria nilai bobot metode WP. Hasil dari pengujian pengaruh nilai K terbaik dengan beberapa kriteria nilai bobot diperoleh nilai akurasi nilai akurasi sebesar 94%, precision 80%, dan nilai recall 80%.
English Abstract
World of particular employment agencies Vocational High School, many a teacher or school employee who less clever in technology of the current technological developments. Actually, it is in need of teachers and school administration employees who have qualified human resources high in the knowledge of science and technology. The school is in need it is because it affects how do learning on students in school. To meet the desired standards of quality teachers, during The Vocational High School Muhammadiyah 2 Kediri is selection and recruitment of teachers by means of manual employees. The selection has been done manually through the test phase 4 aspects of your application letter and attachments GPA averages, academic test, test general knowledge of science and technology (IPTEK), and interview. The data collection process for the selection still use manual. Therefore, we need a web-based system so that the selection acceptance of new teacher candidates can run more effectively and efficiently. On this website using K - Nearest Neighbor (KNN) and the method of Weighted Product (WP). K - Nearest Neighbor used to determine the weight of each criterion to classify the good or bad. After classifying the KNN method, the selection of prospective teachers will be recruited by the school Vocational High School Muhammadiyah 2 Kediri using Weighted Product (WP). Weighted Product used to determine the results of the classification by KNN method to perform a ranking in order to take the best results. Tests conducted consisting of, testing the accuracy of the value of K means and accuracy testing of the WP value criteria weighting method. The accuracy of the test results obtained suitability accuracy value by 94%, precision 80%, and recall 80%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/181/051703920 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 23 May 2017 09:34 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 04:16 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/147404 |
Preview |
Text
Jurnal_Skripsi.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
Laporan_Skripsi.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |