Analisis Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Berdasarkan Metode Fuzzy Tsukamoto dan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)

Abstract

Penentuan jurusan SMA merupakan hal yang rutin dilakukan oleh pihak sekolah ditiap tahunnya. Dalam penentuan Jurusan SMA di wilayah Banten masih berdasarkan hasil raport siswa, sehingga terkadang tidak sesuai dengan kemampuan, bakat dan minat siswa. Dalam penelitian ini dilakukan analisa berdasarkan Data maining dengan algoritma K-Nearest Naighbor (K-NN) dan Logika Fuzzy Tsukamoto dalam penjurusan SMA. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data siswa dari sepuluh SMA Swasta di Banten. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa penentuan Jurusan SMA dengan menggunakan dua pendekatan yang berbeda yaitu dengan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dan pendekatan data maining berdasarkan algoritma K-NN. Berdasarkan hasil pengujian data sample yang diperoleh dalam penjurusan siswa SMA Swasta di Banten, pengujian dilakukan berdasarkan 3 variabel yaitu kemampuan, minat dan bakat. Variabel kemampuan diperoleh dari nilai rerata IPA dan nilai rerata IPS raport, sedangkan untuk bakat diperoleh berdasarkan hasil test IPA dan test IPS. Sedangkan variabel minat berdasarkan persentase keinginan siswa terhadap jurusan IPA dan IPS. Metode Tsukamoto sebagai mesin inferensi dalam mengolah data berdasarkan dua kelompok IPA dan IPS lalu dilakukan perbandingan hasil defazifikasi rerata terpusat antara hasil kelompok IPA dan kelompok IPS untuk menentukan penjurusan Siswa. Sedangkan Algoritma K-NN menggunakan data training dan data test untuk menghitung kedekatan tiap variabel dalam menentukan kelayakan jurusan siswa. Kedua pendekatan baik secara Fuzzy Tsukamoto maupun Algoritma K-NN dapat digunakan untuk penentuan jurusan siswa SMA.