ABSTRAKSI: Keahlian yang dimiliki seseorang akan berbeda dengan orang lain sesuai dengan bakat dan minat serta tingkat kepandaian orang tersebut. Pada dunia pendidikan pun penjurusan diperlukan untuk lebih mengembangkan kemampuan serta bakat yang dimiliki siswa tersebut. Seperti halnya pada SMK PANDAWA BUDI LUHUR, terdapat 2 jurusan untuk setiap siswa.
Pada Tugas Akhir ini diimplementasikan suatu metode pengambilan keputusan dalam penjurusan siswa yaitu Algoritma Genetik dan ID3. Algoritma genetik akan dikombinasikan dengan W-KNN (weigth KNN) untuk mendapatkan feature optimal / mata pelajaran yang dianggap paling baik dalam penjurusan di SMK tersebut. Kemudian ID3 akan membangun pohon keputusan dari feature optimal keluaran algoritma genetik. Algoritma genetik memiliki kemampuan yang baik dalam permasalahan optimasi seperti optimasi pemilihan feature. 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. Sedangkan W-KNN adalah perluasan dari KNN dengan menambahkan bobot untuk setiap feature. Prinsip penghitungan matrik ketetanggaan sama dengan KNN. Data latih diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Penggunaan algoritma genetik untuk feature selection dan ID3 memiliki performansi yang lebih baik daripada penggunaan tanpa algoritma genetik untuk feature selection.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, menunjukan bahwa penggunaan kombinasi algoritma genetik untuk feature selection dengan ID3 menghasilkan akurasi yang lebih baik daripada dengan tidak menggunakan algoritma genetik untuk feature selection.Kata Kunci : Penjurusan SMK,Algoritma Genetik, W-KNN,Feature Selection, ID3.ABSTRACT: Expertise of a person will be different with others according to their talents and interest and skill level of person. In the woeld of education was majorization needed to further develop the skill and talents these students. As with the SMK PANDAWA BUDI LUHUR, there are two major, suc as perhotelan and tour and travel.
In this final project implemented a method of decision tree making in the placment of students, namely genetic algorithm and ID3. Genetic algorithm will be combined with W-KNN (weight KNN) to obtain the optimal feature / subject that are considered the best in majorization in SMK PANDAWA BUDI LUHUR. Then ID3 will build a decision tree of genetic algorithm feature optimal output. Genetic algorithm has good ability in optimization problems such as optimation of feature selection. K-nearest neighbor algorithm (k-NN or KNN) is a method for the classification of learning objects based on data that were located closest to the object. While the W-KNN is an extension of KNN by adding weights to each feature. The principle of calculating the same matrix with the KNN neighborhood. Training data projected onto the many-dimensional space, where each dimension represents a feature of the data. The use of genetic algorithms for feature selection and ID3 have a better performance than without the use of genetic algorithms for feature selection.
Based on research that has been done, showing that the combined use of genetic algorithms for feature selection with ID3 produces better accuracy than by not using a genetic algorithm for feature selection.Keyword: vacational majorization,genetic algorithm, W-KNN ,Feature Selection, ID3.