Sinus Repository

PENERAPAN METODE TAXONOMY MATCHER DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PEMILIHAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA DI WILAYAH SRAGEN

Lestari, Bidari Ayu (2016) PENERAPAN METODE TAXONOMY MATCHER DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PEMILIHAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA DI WILAYAH SRAGEN. Other thesis, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

[img]
Preview
PDF (14.4.10028 BAB I) - Published Version
Download (101Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (14.4.10028 BAB II) - Published Version
    Download (409Kb) | Preview
      [img]
      Preview
      PDF (14.4.10028 BAB III) - Published Version
      Download (98Kb) | Preview
        [img]
        Preview
        PDF (14.4.10028 BAB IV ) - Published Version
        Download (794Kb) | Preview
          [img]
          Preview
          PDF (14.4.10028 BAB VI ) - Published Version
          Download (86Kb) | Preview
            [img]
            Preview
            PDF (14.4.10028 COVER) - Published Version
            Download (525Kb) | Preview
              [img]
              Preview
              PDF (14.4.10028 DAFTAR PUSTAKA ) - Published Version
              Download (136Kb) | Preview

                Abstract

                Pemilihan sekolah yang tepat bagi anak merupakan hal yang penting bagi siswa karena berpengaruh untuk perkembangan anak. Tapi pada kenyataanya rujukan itu masih kurang, sehingga sistem ini di buat untuk membantu orang tua yang ingin mencari Sekolah Menengah Pertama yang sesuai dengan kriteria yang mereka inginkan sehingga perlu dibuat sistem pemilihan sekolah menengah pertama untuk orang tua dan anak. Tujuan dari penenelitian ini adalah membangun sistem dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Taxonomy Matcher untuk membantu siswa dalam pemilihan sekolah sesuai dengan kriteria yang mereka pilih. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan obyek tersebut. Prinsip kerja dari K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan. Untuk mencari nilai jarak antar kedua kriteria di pakai metode Taxonomy Matcher. Taxonomy matcher adalah kemiripin antara 2 konsep c1 dan c2 berdasarkan jarak dc(c1,c2) antar keduanya. Perancangan sistem menggunakan Context Diagram, Hieararchy Input Proces Output, Data Flow Diagram, desain input, desain output, dan desain database. Sedangkan Pengujian fungsional dengan menggunakan pengujian black box menunjukan bahwa aplikasi pemilihan sekolah menengah pertama di wilayah sragen ini berjalan sesuai dengan fungsinya. Pengujian user acceptance menjukan bahwa dari 25 responden yang mengisi kuesioner didapatkan nilai rata-rata sebesar 4,188571 menunjukan bahwa sistem di setujui untuk karena memiliki nilai yang lebih tinggi dari jawaban setuju pada skala likert. Pada Pengujian Pre Processing menunjukan bahwa Taxonomy Matcher menghasilkan data yang akurat. Dari ketiga pengujian diatas, menunjukan bahwa Sistem Pemilihan Sekolah Menengah Pertama memiliki kinerja yang baik sehingga bisa diterapkan untuk memilih Sekolah Menengah Pertama di wilayah Sragen.

                Item Type: Thesis (Other)
                Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
                Divisions: Faculty of Information Systems > Department of Information Systems
                Depositing User: Unnamed user with email diyah@sinus.ac.id
                Date Deposited: 20 Feb 2018 12:26
                Last Modified: 21 Feb 2018 12:24
                URI: http://eprints.sinus.ac.id/id/eprint/114

                Actions (login required)

                View Item