IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KENAIKAN JABATAN FUNGSIONAL DOSEN

ANDREAS THEO PILUS ALISTA TELES SIAHAAN (2022) IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KENAIKAN JABATAN FUNGSIONAL DOSEN , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

ABSTRAK

Data Mining adalah sebuah konsep yang digunakan untuk menemukan nilai tambah yang tersembunyi dalam database dengan tujuan mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan yang potensial dan berguna. Pada penelitian ini dikembangkan konsep data mining untuk membantu memprediksi mahasiswa yang mendapatkan program beasiswa menggunakan algoritma K-Means Clustering. Sistem ini akan menentukan data dosen yang akan menentukan kelayakan untuk mengajukan kenaikan pangkat. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah K-NN. Seperti yang kita ketahui saat ini, setiap dosen wajib menetapkan penggunaan mombase untuk pengelolaan nomor induk dosen nasional, setelah mendapatkan ini dosen yang bersangkutan dapat mengajukan permohonan kepangkatan akademik. Data yang akan diolah dalam sistem ini adalah dimana setiap dosen memiliki aturan hukum untuk mengajukan rangking akademik. Data yang diujikan seperti dosen asisten ahli, lektor (L) lektor dibagi menjadi 2 lektor 200 (koordinator/III-C) dan 300 lektor (administrator (TKT-1/III-D), lektor kepala dibagi menjadi 3 pelatih/ (IV-A ) kum 400, Pembimbing TKT-1/(IVB) kum 550, Pembina Utama Junior/(IV-C) 700, Guru Besar Pembina Utama Perantara/(IV-D), Pembina KUNCI/(IV- E) telah menunjukkan hasil dengan menampilkan data dari dosen yang memenuhi syarat untuk mengajukan rangking dengan metode K-NN dimana menurut data yang diinput dengan data dosen, 100 orang yang memenuhi syarat untuk melamar rangking 15 orang dan 45 orang yang tidak layak dan sudah terpenuhi sebanyak 40 orang.

JURNAL