PERENCANAAN EVALUASI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAPUAN SISWA

Transkripsi

1 PERENCANAAN EVALUASI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAPUAN SISWA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh : M : RUSLAN NIM : JURUSAN INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2013 i

2 LEMBAR PERSETUJUAN PERENCANAAN EVALUSI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAMPUAN SISWA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Menyetujui, Pembimbing I Pembimbing II Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP Amunudin S.Kom NID ii

3 LEMBAR PENGESAHAN PERENCANAAN EVALUSI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAMPUAN SISWA TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh : M. RUSLAN Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji pada tanggal 26 Oktober 2013 Menyetujui, Penguji I Penguji II Ir. Muhammad Irfan, M.T Yuda Munarko, S.Kom.,M.sc NIP : NIP : Mengetahui, Kepala Jurusan Teknik Informatika Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP iii

4 LEMBAR PERNYATAAN Yang bertanda tangan di bawah ini: NAMA : M. RUSLAN NIM : FAKULTAS/JURUSAN : TEKNIK/INFORMATIKA Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul PERENCANAAN EVALUSI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAMPUAN SISWA beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun seluruhnya, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya. Apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku. Mengetahui, Malang, 1 januari 2014 Dosen Pembimbing Yang Membuat Pernyataan Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP M. Ruslan iv

5 ABSTRAK Standart kelulusan UNAS smakin meningkat tiap tahunnya, hal tersebut menyebabkan kecemasan dari pihak sekolah dan siswa. Hal yang dapat dilakukan untuk menangani kecemasan dari beberapa pihak tersebut adalah melakukan persiapan menghadapi UNAS, salah satunya dengan mengadakan tryout. Siswa dengan nilai tryout yang rendah belum tentu mendapat nilai UNAS yang rendah, hal ini karena adanya perbedaan bobot soal antara tryout dan UNAS. Tidak mudah memprediksi hasil UNAS dengan melihat nilai tryout begitu saja. Pada penelitian ini telah dicoba membuat aplikasi untuk memprediksikan hasil UNAS berdasarkan hasil tryout menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour dengan mencari kedekatan data tryout calon peserta UNAS dengan data tryout dan data UNAS siswa sebelumnya, setelah diketahui kedekatanya sesuai nilai K maka akan didapatkan nilai prediksi UNAS. Dari hasil evaluasi yang telah dilakukan, kinerja dari algoritma K-Nearest Neighbour sangat bagus. Karena tingkat akurasi ketika nilai K=1 adalah 92,4% dan terus meningkat hingga mencapai nilai 100% pada K=7 dengan jumlah data uji 66 siswa, tentu saja hal tersebut dipengaruhi oleh kualitas data acuhan dan data uji. Kata kunci : Prediksi, Kelulusan UNAS, K-Nearest Neighbour v

6 ABSTRACT The graduation standard of national final exam grow higher each year, this standard makes worried the students and the school sides. One thing to do to handle this problem is preparing to face national final exam, one of the option to do in preparing is making a tryout. Student whose get a low grade in tryout not necessarily get a low grade in national final exam too, because the different question quality from national final exam and tryout. It s not easy to predict the result from national final exam by seeing the result from tryout. This research makes an application to predict the result of national final exam based on the result of tryout exam using K-Nearest Neighbors algorithm by searching proximity from data tryout final national exam participant with data tryout and result data from final national exam a year ago. After knowing the proximity point same as K, then the predict result of national final exam will be known. Based on evaluation result that have done, performance from K-Nearest Neighbors Algorithm is great. Because of accuracy level when k=1 is 92.4%, and keep growing until achieve value 100% at k=7 with testing data from 66 students. That s because of quality from data reference and data test. Keywords: Prediction, Result of National Final Exam, K-Nearest Neighbour vi

7 LEMBAR PERSEMBAHAN Puji syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat, nikmat, hidayah, dan ridho-nya yang telah diberikan kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Sholawat serta salam semoga selalu tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW, yang telah menunjukkan jalan kebenaran yaitu agama Islam. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Bapak Eko Budi Cahyono, S.Kom,. MT selaku dosen pembimbing satu dan bapak Aminudin, S.Kom selaku dosen pembimbing dua, yang telah sabar membimbing serta memberikan saran dan kritik dalam penyusunan Tugas Akhir ini. 2. Bapak Ir.M.Irfan, M.T selaku dosen penguji satu dan Bapak Yuda Munarko.S.Kom., M.Sc selaku dosen penguji dua, yang telah memberikan saran dan kritik dalam pengembangan Tugas Akhir ini. 3. Bapak Ir. Sudarman, MT selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang. 4. Bapak Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. 5. Kedua orang tua yang selalu mendukung baik secara materi serta moral, maafkan anak mu yang malas ini yang tidak dapat menyelesaikan kuliah secara tepat waktu. 6. Kakak-kakak, mbak-mbak serta saudara-saudara ku yang selalu mendukung untuk segera menyelesaikan Tugas Akhir ini. 7. Seseorang yang dulu sering memaksa mengerjakan di saat rasa malas menghampiri. 8. Saudara Akmal Kurniawan, S.Kom yang telah banyak membantu dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. 9. Saudara Septiyan Andika Isanta, S.Kom yang telah banyak meluangkan waktunya untuk saya dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. 10. Sahabat-sahabat seperjuanganku Sidik kalam Krananda S. Kom, Jajang Detaba S.Kom, Fery Yanu M, S.Kom, Haikal Alamri S.Kom, Andy Yudha A vii

8 S.kom., Rizky Indrawanto, S.Kom, Ricart Awy P, S.Kom Abullah Jayadi,S.Kom sahabat-sahabat kontarakan yang sangat baik sama aku, Eko Budi Timy, M. Rizal Sabana, Eko Adis dan yang lainnya yang nggak disebut jangan marah. terima kasih teman-temanku yang selalu ada di saat suka dan duka. Buat kalian yang belum lulus, cepat lulus kawan. Kalian pasti bisa lulus secepatnya bila kalian mau berusaha dan berdo a. 12. Sahabat sekaligus saudara Sumbawa ku, cecep lisbano,s.sos, Ari Ariesta,S.E Rhian Otak, pick, Acank, teman-teman organisasi, yang selalu memberikan dukungan 13. Terakhir kepada seluruh teman-teman yang tidak bisa aku sebutkan satu per satu, terima kasih atas dukungan dan do a kalian selama ini. viii

9 KATA PENGANTAR Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat, nikmat, hidayah, dan ridho-nya, sehingga peneliti dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul: PERENCANAAN EVALUSI PEMBELAJARAN TAMBAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI SARANA KLASIFIKASI TINGKAT KEMAMPUAN SISWA Di dalam tulisan ini disajikan pokok-pokok bahasan yang meliputi Algoritma K-Nearest Neighbour (K-Nn). Selain itu, juga akan disampaikan mengenai pengujian-pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini. Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu peneliti mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan. Malang, 1 Januari 2014 M. Ruslan ix

10 DAFTAR ISI SAMPUL DEPAN HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN... iii LEMBAR PERNYATAAN... iv ABSTRAK... v ABSTRACT... vi LEMBAR PERSEMBAHAN... vii KATA PENGANTAR... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR TABEL... xv BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Metodologi Penyelesaian Masalah Studi Pustaka dan Pengumpulan Data Definisi dan Analisa Kebutuhan Mengimplementasikan Metode ke dalam Bahasa Pemrograman Pengujian Terhadap Sistem Pembuatan Laporan Sistematika Penulisan x

11 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Pengelompokan Data Mining Deskripsi Estimasi Prediksi Klasifikasi Clustering Asosiasi K-Nearest Neighbor Distance Space Precision End Recall Java Program dalam Java : Bytecode BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Analisa Masalah Analisa Sistem Perancangan Proses Perancangan Sistem Flowchart Antarmuka Aplikasi Flowchart Algoritma K-NN Usecase Diagram Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Perancangan Database Desain Interface xi

12 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Sistem Kebutuhan Sistem Implementasi Perangkat Lunak Pengujian Sistem Pengujian Performa Sistem BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Saran Pengembangan DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xii

13 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Bidang Ilmu Data Mining Gambar 2.2 Ilustrasi Kedekatan Kasus Gambar 2.3 Ilustrasi Data K-NN Gambar 3.1 Blog Diagram Sistem Gambar 3.2 flowchart antarmuka aplikasi Gambar 3.3 flowchart algoritma k-nn Gambar 3.4 Usecase diagram sistem Gambar 3.5 Activity Diagram Login Gambar 3.6 Activity Diagram Import Gambar 3.7 Activity Diagram Edit Admin Gambar 3.8 Activity Diagram Prediksi nilai Gambar 3.9 Sequence Diagram Login Gambar 3.10 Sequence Diagram Insert Data Acuhan Gambar 3.11 Sequence Diagram Edit Admin Gambar 3.12 Class Diagram Gambar 3.13 Form Login Gambar 3.14 Form Menu Utama Gambar 3.15 Form Insert Data Gambar 3.16 Form Browse file Gambar 3.17 Form klasifikasi...37 Gambar 4.1 Package aplikasi...39 Gambar 4.2 Class KNN...40 Gambar 4.3 Class readexcel...42 Gambar 4.4 Class Bahasa...43 xiii

14 Gambar 4.5 Class IPA...44 Gambar 4.6 Class IPS...45 Gambar 4.7 Class sqladdexcel...45 Gambar 4.8 Class Menu Utama...46 Gambar 4.9 Class Admin...46 Gambar 4.10 Class Import...47 Gambar 4.11 Class Prediksi...48 Gambar 4.12 Class FormatNumber...48 Gambar 4.13 Pengujian menu utama...49 Gambar 4.14 Pengujian login...50 Gambar 4.15 diatas menunjukan tampi...51 Gambar 4.16 Pengujian Insert data...52 Gambar 4.17 Browse file...52 Gambar 4.18 Import File...53 Gambar 4.19 Import file data terisi...53 Gambar 4.20 Tampilan data berhasil diimport dalam database...54 Gambar 4.21 Pengujian menu Administrator...54 Gambar 4.22 Frame Administrator...55 Gambar 4.23 Frame Admin Update...56 Gambar 4.24 Checking Error Inputan...56 Gambar 4.25 Frame Klasifikasi dan Prediksi...57 Gambar 4.26 Jurusan Pada Combo Box...57 Gambar 4.27 Input Data Pada Frame Klasifikasi...58 Gambar 4.28 Hasil klasifikasi...59 Gambar 4.29 Grafik perbandingan Nilai Precision...68 Gambar 4.30 Grafik perbandingan Nilai Akurasi...69 xiv

15 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Contoh Klasifikasi Data X Dan Y...11 Tabel 2.2 Perhitungan Eunledian Distance...11 Table 2.3 Pengurutan Eunledian Distance Dari Jarak Terdekat...11 Tabel 3.1 Tabel mata pelajaran...18 Tabel 3.1 Tabel mata pelajaran...29 Tabel 3.4 Tabel unasbahasa...30 Tabel 3.5 Tabel Unasipa...30 Tabel 3.6 Tabel Unasips...31 Tabel 3.7 Tabel Acuanbahasa...32 Tabel 3.8 Tabel Acuanipa...33 Tabel 3.9 Tabel Unasips...33 Tabel 4.1 Contoh Data Trining Siswa...59 Tabel 4.2 Klasifikasi Tambahan Belajar...60 Tabel 4.3 Hasil Sorting Jarak...60 Table 4.4 Hasil Sorting...62 Tabel 4.4 Hasil Sorting Jarak...62 Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Berdasar Nilai k...63 Tabel 4.6 Confision Matrik dengan nilai k= Tabel 4.7 Confision Matrik dengan nilai k= Tabel 4.8 Confision Matrik dengan nilai k= Tabel 4.9 Confision Matrik dengan nilai k= xv