IMPLEMENTASI ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR DALAM MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT PADA PELAYANAN SAMSAT MEDAN SELATAN

 (*)Muhammad Ali Purba Mail (STMIK Budidarma, Indonesia)

(*) Corresponding Author

Abstract

Pelayanan disetiap instansi maupun perusahaan merupakan kegiatan yang sangat penting. Pelayanan akan membawa dampak puas atau tidaknya masyarakat dengan SAMSAT tersebut. Namun untuk peningkatan pelayanan saat ini sangat diperlukan, hal ini dikarenakan masih banyaknya kelemahan dalam pembinaan pelayanan pada masyarakat. Hal ini dapat dilihat dari minimnya pengetahuan masyarakat tentang pelayanan SAMSAT mengakibatkan banyaknya masyarakat beralih menggunakan jasa calo dan makelar karena menurut masyarakat membutuhkan waktu yang lama dan alur yang berbelit-belit. Data mining merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar. K-Nearest Neighbor sering digunakan dalam klasifikasi dengan tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan training samples. Algoritma 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.

Kata Kunci : Kepuasan Masyarakat, Data Mining, Algoritma K-Nearest Neighbor

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 584 times
PDF - 540 times

References

Kennedi Tampubolon et All, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan”, Medan, 2013.

Eko Prasetyo, “Data Mining Mengelola Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab”, ANDI Yogyakarta, 2014.

Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5”, Jurnal Edik Informatika, 2012.

Nursalim et All, “Klasifikasi Bidang Kerja Kelulusan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor”, Jurnal Teknologi Informasi, 2014.

D. P. Utomo and B. Purba, "Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia," Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 846-853, 2019.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Pelita Informatika: Informasi dan Informatika




Jurnal PELITA INFORMATIKA: INFORMASI DAN INFORMATIKA
Published by STMIK Budi Darma
Email: pelitainformatika.stmikbd@gmail.com
Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License