lgoritma k-nearest
neighbor (k-NN atau KNN) adalah sebuah metode untuk
melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran
yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
Data
pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing
dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi
bagian-bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Sebuah titik pada
ruang ini ditandai kelas c jika kelas c merupakan
klasifikasi yang paling banyak ditemui pada k buah tetangga
terdekat titk tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung
berdasarkan jarak Euclidean.
Pada fase
pembelajaran, algoritma ini hanya melakukan penyimpanan vektor-vektor fitur dan
klasifikasi dari data pembelajaran. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang
sama dihitung untuk data test (yang klasifikasinya tidak diketahui). Jarak dari
vektor yang baru ini terhadap seluruh vektor data pembelajaran dihitung, dan
sejumlah k buah yang paling dekat diambil. Titik yang baru
klasifikasinya diprediksikan termasuk pada klasifikasi terbanyak dari
titik-titik tersebut.
Nilai k yang
terbaik untuk algoritma ini tergantung pada data; secara umumnya, nilai k yang
tinggi akan mengurangi efek noise pada klasifikasi, tetapi
membuat batasan antara setiap klasifikasi menjadi lebih kabur. Nilai k yang
bagus dapat dipilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan
cross-validation. Kasus khusus di mana klasifikasi diprediksikan berdasarkan
data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain, k = 1)
disebut algoritma nearest neighbor.
Ketepatan
algoritma k-NN ini sangat dipengaruhi oleh ada atau tidaknya fitur-fitur yang
tidak relevan, atau jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya
terhadap klasifikasi. Riset terhadap algoritma ini sebagian besar membahas
bagaimana memilih dan memberi bobot terhadap fitur, agar performa klasifikasi
menjadi lebih baik.
Aplikasi Penjurusan Siswa SMA dengan Metode K-NN dengan Delphi.
1. Menu Utama Aplikasi
2. Menu Pengaturan Variabel yang dipakai
3. Form Data Kasus yang pernah terjadi di sekolahan,
4. Form Input Data Siwa
6. Form Testing K-NN
7. Form Pengujian Data Siswa untuk penjurusan dengan Metode K-NN
8. Form Hasil Pengujian Data
Bagi yang kebingunan untuk bahan Skripsi mungkin program ini bisa menjadi salah satu referensi untuk judul skripsi.
Apabila ada yang berminta untuk Source Codenya atau butuh bantuan untuk pembuatan program skripsi. Silahkah tinggalkan email di komentar.
Source Codenya Ada maharnya. Terimakasih.
Kalo Hanya untuk Referensi silahkan download File Exe-nya Disini.