Text

KLASIFIKASI STATUS EKONOMI SISWA SMA NEGERI 1 PANGEAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)

---

Penentuan status ekonomi siswa di SMA Negeri 1 Pangean yang masih dilakukan secara manual berpotensi menghasilkan penilaian yang tidak konsisten dan bersifat subjektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan status ekonomi 1.456 siswa ke dalam kategori Miskin dan Tidak Miskin menggunakan enam atribut, yaitu pendapatan keluarga, jumlah tanggungan, pekerjaan orang tua, akses pendidikan, luas rumah, dan kepemilikan rumah. Data dinormalisasi menggunakan Min-Max Normalization dan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Evaluasi dilakukan melalui 10- Fold Cross Validation pada delapan variasi nilai K ganjil, dan diperoleh K=5 sebagai parameter terbaik dengan akurasi 97,94% dan recall 97,39%. Sistem berbasis web yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi alternatif solusi dalam mengidentifikasi status ekonomi siswa secara lebih objektif, terstruktur, dan efisien sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam penyaluran bantuan pendidikan yang lebih tepat sasaran.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 518.1 Ikh K

Language

Indonesia

NPM

223510413

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2026

Keyword(s)

machine learning
Klasifikasi
K-Nearest Neighbor
status ekonomi siswa
sistem berbasis web.

Other Information

Petugas

Budi Santoso

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment