PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI PREDIKAT PRESTASI AKADEMIK SANTRI TAMAN PENDIDIKAN AL-QUR’AN (TPQ) AL-IZZAH SIDOARJO

  • Farhan Setiawan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
Keywords: Prestasi akademik, Santri, Agama, Taman Pendidikan Al-Qur’an, K-Nearest Neighbor

Abstract

Prestasi akademik yang bagus akan membuat santri menjadi lebih bersemangat didalam menerima ilmu yang telah diajarkan oleh para guru (ustadz) di Taman Pendidikan Al-Qur’an (TPQ), sehingga dalam berjalannya proses belajar mengajar ilmu agama kepada anak-anak (santri) bisa memenuhi target masing-masing guru, dan setiap santri yang diajar bisa menerima ilmu agama dengan maksimal. Para dewan guru di Taman Pendidikan Al-Qur’an (TPQ) Al-Izzah semuanya masih menggunakan catatan dibuku saja untuk mencatat dan meyimpan data nilai maupun prestasi akademik para santri, sehingga dirasa kurang maksimal dan modern untuk bisa mengetahui dan menentukan prestasi akademik santri yang naik dan menurun, sehingga para dewan guru sering kurang teliti dalam mengetahui para santrinya yang butuh bimbingan lebih atau tertinggal oleh teman-temannya dalam urusan keilmuan dan materi pembelajaran. Karna itu dibutuhkan suatu sistem baru yang lebih cepat dan efisien untuk bisa mengetahui dan memprediksi prestasi akademik santri di TPQ Al-Izzah.
Pada proses penelitian ini, maka dibuatlah sebuah sistem untuk memprediksi predikat prestasi akademik santri untuk memudahkan para dewan guru/ustadz dalam proses penetuan prestasi akademik santri dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Kriteria yang digunakan pada sistem ini adalah Nilai Kehadiran, Nilai Keaktifan, Nilai Akhlak, dan Nilai Ujian Akhir. Aplikasi pada penelitian ini diimplementasikan dan dirancang dengan menggunakan bahasa pemograman PHP (Hypertext Preprocessor), dan Database menggunakan MySQL.
Dari hasil pengujian aplikasi yang telah dibuat dengan metode K-Nearest Neighbor untuk memprediksi predikat prestasi akademik Santri, mampu menghasilkan akurasi dengan nilai 80%. Pengujian algoritma ini dilakukan menggunakan perhitungan confusion matriks yaitu membandingkan predikat pada semester sebelumnya dengan predikat hasil prediksi. Selain itu juga dilakukan pengujian aplikasi dengan menggunakan 3 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 3 browser yaitu, Mozilla v.49.02, Chrome v.20.0.1132.17, dan Internet Explorer Windows 10. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan para guru dapat melakukan prediksi dan evaluasi terhadap prestasi akademik santri dengan cepat dan akurat.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2018-03-02