PENERAPAN METODE K - NEAREST NEIGHBOR DALAM PENENTUAN ZONASI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU BERBASIS WEB DI SMK TARUNA BALEN

Penerimaan Peserta Didik Baru atau bisa disebut dengan (PPDB) merupakan sebuah proses untuk penjaringan calon peserta didik atau siswa baru sesuai dengan kriteria dan karakteristik pada sekolah atau satuan Pendidikan, dan salah satu kriteria dan karakteristik tersebut adalah berdasarkan zonasi. Penelitian ini ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi yang mampu mengklasifikasikan zonasi calon peserta didik menggunakan sistem pemerolehan informasi dan dikombinasikan dengan algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu metode yang terdapat dalam klasifikasi. Data dikelompokkan berdasarkan jarak terhadap tetangga terdekatnya untuk kemudian dihitung kelas mayoritas yang ada dalam kelompok tersebut. Algoritma tersebut digunakan untuk membuat sistem klasifikasi zonasi calon peserta didik pada proses Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) yang terdapat di SMK Taruna Balen. Data peserta didik yang diuji diklasifikasikan menjadi Zonasi dan Non Zonasi menggunakan variabel berupa jarak rumah ke sekolah, alamat rumah, nilai rata-rata Ujian Sekolah, nilai tes masuk dan prestasi non akademik. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh. Dari hasil perhitungan dengan algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan 60 record data, berupa 50 data training dan 10 data testing diperoleh 7 data yang di prediksi Zonasi dan 3 data Non Zonasi dengan perhitungan menggunakan tetangga terdekat K = 3. System identifikasi mendapatkan tingkat akurasi 70% berdasarkan perhitungan Confusion Matrix.