PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) DALAM KLASIFIKASI GOLONGAN SIM DI DAERAH KABUPATEN MANOKWARI

  • Ilham Luqman Hakim Teknik Informatika, Universitas Papua
  • Andi Saputra Teknik Informatika, Universitas Papua
  • Merlyn Florensia Sahetapi Teknik Informatika, Universitas Papua
  • Yansi Ratte Teknik Informatika, Universitas Papua
  • Anan Ansi Ahoren Teknik Informatika, Universitas Papua
Keywords: Klasifikasi, Surat Ijin Mengemudi (SIM), Metode K-Nearest Neighbors (KNN), Data Mining, Daerah Kabupaten Manokwari

Abstract

SIM merupakan dokumen resmi yang dikeluarkan oleh otoritas pemerintahan dalam hal ini adalah Kepolisian yang diberikan kepada warga negara yang telah lulus dalam uji keterampilan dalam menggunakan kendaraan. Dengan memiliki SIM warga negara telah secara legal dan sah untuk mengendarai kendaraan di jalan raya. Namun di Kabupaten Manokwari untuk kepengurusan SIM masih tergolong sulit sebab kurang efisien nya sistem yang digunakan. Sehingga untuk meningkatkan efisiensi kepengurusan SIM salah satu cara yang dapat digunakan adalah klasifikasi data dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Data pada penelitian ini diperoleh dari SATPAS Polresta Manokwari berupa data daftar peserta uji SIM di kota Manokwari. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan data SIM dengan menggunakan pola dan hubungan antar data berdasarkan prinsip kedekatan. Hasil klasifikasi yang dilakukan mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 68% dan nilai K = 46 dengan model KNN untuk klasifikasi nya adalah golongan SIM berdasarkan umur dan jenis permohonan. Dengan hasil yang telah diperoleh dapat memberi manfaat bahwa jika terdapat data baru yang masuk sistem akan langsung mengetahui masuk ke dalam jenis golongan SIM mana data yang baru saja masuk tersebut.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-02-06