PENERAPAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP KLASIFIKASI KATEGORI BIAYA MASUK MAHASISWA BARU PROGRAM TEKNOLOGI INFORMASI DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG

Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB
© 2014 by Doro Jurnal
Volume 4 - Number 6
Year of Publication: 2014
Fitria R Alfiana, Budi Darma Setiawan dan Imam Cholissodin
Download Article

 


Abstract

Universitas Brawijaya telah menetapkan kategori-kategori biaya masuk sesuai kemampuan mahasiswa yang ada. Informasi mengenai pembayaran Uang Kuliah Tunggal (UKT) untuk tahun ajaran 2013/2014 harus dibayarkan langsung selama satu tahun pada tahun pertama. Peneliti menerapkan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi yang dilakukan. Fuzzy K-Nearest Neighbor merupakan metode yang mampu memberikan sebuah keputusan dalam bentuk klasifikasi yang terbagi atas kategori tertentu yang dasar pengklasifikasiannya didapat dari hasil perhitungan dan analisa data latih yang ada. Dari hasil penelitian dengan berbagai parameter dapat disimpulkan bahwa Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor yang diterapkan pada penelitian ini menghasilkan akurasi yang optimal, yaitu sebesar 95,92% untuk jalur SBNMPTN/SNMPTN dan 96,1% untuk jalur SPMK.

Keywords

Klasifikasi, Fuzzy K-Nearest Neighbor, Uang Kuliah