Klasifikasi Kinerja Akademik Siswa Menggunakan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain - Rizky Adinda Azizah; Fitra Bachtiar; Sigit Adinugroho (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Kinerja akademik siswa merupakan indikator kesuksesan dari pembelajaran di sekolah. Mengukur kinerja akademik siswa dapat membantu tenaga didik mengembangkan pembelajaran yang sesuai untuk siswa sehingga meningkatkan keberhasilan pembelajaran sekolah. Kinerja akademik siswa dapat diamati melalui suatu Learning Management System bernama Kalboard 360 yaitu sistem yang berhubungan dengan perilaku siswa menggunakan alat pelacak aktivitas siswa yang memantau aktivitas pembelajaran. Data sekunder dari aktivitas tersebut dapat digunakan untuk mengetahui kinerja siswa dengan salah satu caranya adalah klasifikasi. Klasifikasi menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dengan seleksi fitur Information Gain diterapkan pada penelitian ini untuk membantu klasifikasi kinerja siswa karena metode NWKNN mempunyai kelebihan memperhitungkan metode pembobotan kelas dan mengatasi data tidak seimbang. Seleksi fitur dengan Information Gain digunakan agar dapat mengoptimalkan hasil kerja classifier. Berdasarkan pengujian dan analisis penelitian, didapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 0,604, dengan nilai precision adalah 0,719, nilai recall sebesar 0,676, dan nilai f-measure diperoleh adalah 0,661. Nilai tersebut dihasilkan saat menggunakan 9 fitur yaitu VisitedResource, StudentAbsenceDay, RaisedHands, AnnouncementsView, Relation, ParentsAnsweringSurvey, Discussion, NationalITy, dan PlaceofBirth dimana fitur tersebut memperoleh nilai Gain tertinggi dari urutan Gain keseluruhan fitur, dengan nilai Gain ≥ 0,1182 dan menggunakan nilai parameter optimal yaitu nilai E = 6, dan nilai K = 45.