KLASIFIKASI SISWA BERPRESTASI DI RAUSHAN FIKRI ISLAMIC SCHOOL MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, 2025)
Penilaian prestasi siswa di Raushan Fikri Islamic School seringkali masih bersifat manual dan subjektif, sehingga memerlukan sistem yang lebih objektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah model klasifikasi siswa berprestasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan memanfaatkan software RapidMiner. Proses klasifikasi didasarkan pada empat variabel kunci, yaitu nilai akademik, kehadiran, partisipasi ekstrakurikuler, dan kedisiplinan. Metode penelitian ini mencakup beberapa tahapan, mulai dari studi literatur, pengumpulan data siswa, perancangan sistem menggunakan RapidMiner, hingga pengujian dan analisis hasil. Algoritma K-NN diterapkan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam kategori "Berprestasi" atau "Tidak Berprestasi" berdasarkan kedekatan jarak data siswa baru terhadap data latih yang ada. Hasil pengujian model menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi mencapai 90%. Model ini memiliki recall sebesar 100% untuk kelas "Berprestasi", yang menunjukkan kemampuannya dalam mengidentifikasi seluruh siswa yang berprestasi. Selain itu, precision untuk kelas "Tidak Berprestasi" mencapai 100%, yang berarti setiap siswa yang diprediksi tidak berprestasi adalah benar. Dengan demikian, model klasifikasi ini terbukti efektif dan dapat menjadi alat pendukung keputusan yang akurat bagi pihak sekolah untuk melakukan evaluasi prestasi siswa secara lebih objektif, terukur, dan efisien.