i
ANALISA MINAT BAKAT BERDASARKAN
KECERDASAN MAJEMUK DENGAN ALGORITMA
K - NEAREST NEIGHBOUR
TUGAS AKHIR
Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh:
Denny Hadi Santoso
201010370311356
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2015
ii
LEMBAR PERSETUJUAN
ANALISA MINAT BAKAT BERDASARKAN
KECERDASAN MAJEMUK DENGAN ALGORITMA
K - NEAREST NEIGHBOUR
TUGAS AKHIR
Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh :
Denny Hadi Santoso
201010370311356
Telah diperiksa dan disetujui,
DOSEN PEMBIMBING I DOSEN PEMBIMBING II
Yufis Azhar, S.Kom M.Kom. Aminudin, S.Kom.
NIDN : 108.1410.0544 NIDN : 0701068603
iii
LEMBAR PENGESAHAN
ANALISA MINAT BAKAT BERDASARKAN
KECERDASAN MAJEMUK DENGAN ALGORITMA
K - NEAREST NEIGHBOUR
TUGAS AKHIR
Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh :
Denny Hadi Santoso
201010370311356
Tugas Akhir ini telah disetujui dan dinyatakan lulus oleh tim penguji
Pada hari :
Disetujui Oleh,
Dosen Penguji 1 Dosen Penguji 2
Mengetahui
Kepala Jurusan Teknik Informatika
Yuda Munarko, S.Kom, M.Sc
NIP. 108.0611.0443
iv
SURAT PERNYATAAN
Yang bertanda tangan dibawah ini:
NAMA : DENNY HADI SANTOSO
NIM : 201010370311356
FAK./JUR. : TEKNIK/INFORMATIKA
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “ANALISA MINAT
BAKAT BERDASARKAN KECERDASAN MAJEMUK DENGAN
ALGORITMA K - NEAREST NEIGHBOUR ” beserta seluruh isinya adalah
karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun
seluruhnya, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya.
Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya. Apabila kemudian
ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini,atau ada
klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung
segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku.
Malang, 17 April 2015
Yang Menyatakan
(Denny Hadi Santoso)
Mengetahui,
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
Yufis Azhar, S.Kom M.Kom. Aminudin, S.kom.
NIDN : 108.1410.0544 NIDN : 0701068603
v
ABSTRAK
Kecerdasan Majemuk adalah kemampuan untuk memecahkan persoalan dan
menghasilkan produk dalam suatu seting yang bermacam- macam dan dalam situasi
yang nyata. Dan menurut Gardner kecerdasan majemuk adalah kemampuan untuk
memecahkan masalah dan menciptakan produk bernilai budaya dimana kecerdasan
tersebut lebih dari satu macam dalam satu individu
Data mining merupakan proses pencarian pola-pola yang menarik dan
tersembunyi (hidden pattern) dari suatu kumpulan data yang berukuran besar yang
tersimpan dalam suatu basis data, data warehouse, atau tempat penyimpanan data
lainnya.
Algoritma K-Nearest Neighbour adalah pendekatan untuk mencari kasus baru
dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur
yang ada. Misalkan untuk mencari solusi terhadap seorang pasien baru dengan
menggunakan solusi dari pasien terdahulu.
Pengujiannya adalah dengan membandingkan hasil antara data yang asli
dengan data yang dihitung dengan sistem, untuk mendapatkan nilai akurasi sistem.
Dengan algoritma K-NN yang telah saya terapkan akurasi yang diperoleh sebesar
85% dengan K= 10.
Kunci: Multiple intelligences , Data Mining, K-Nearest Neighbour, KNN
vi
ABSTRACT
Multiple intelligence is the ability to solve problems and produce
products in an a variety of settings and in real situations. And according to Gardner's
multiple intelligence is the ability to solve problems and create a culture where
intelligence product is worth more than one in a single individual
Data mining is the process of finding interesting patterns and hidden (hidden
pattern) of a large data set that is stored in a database, data warehouse, or other data
storage.
K-Nearest Neighbour algorithm approach use to look for a new case with the
old case, which is based on matching the weight of a number of existing features. For
example, to find a solution to a new patient using the solution of the previous patient
The test is to compare the results between the original data with the data
calculated by the system, to get the value of the accuracy of the system. With the K-
NN Algorithm that I employ obtained accuracy of 85% with K = 10
Kunci: Multiple intelligences , Data Mining, K-Nearest Neighbour, KNN
vii
LEMBAR PERSEMBAHAN
Puji syukur kepada Allah SWT atas rahmat dan karunia-Nya sehingga
Tugas Akhir ini dapat terselesaikan. Terima kasih juga yang sebesar-besarnya
kepada Bapak Aminudin, S.Kom dan Yufis Azhar, S.Kom M.Kom selaku
pembimbing saya.
Untuk Ibu, Bapak, saudara dan seluruh keluarga yang selalu memberikan
dukungan dan do’a dalam pengerjaan Tugas Akhir ini.
Dan semua sahabat dan teman saya Marina Amalia, Sony Adi Laksono ,
Ananda Citra Utama, Rachmad Satria, Sofyan, Terutama anak Kelas H angkatan
2010 serta pembimbing di luar kampus lainnya. Terima kasih banyak untuk kalian
semua atas semangat dan doa yang kalian berikan selama ini.
Serta semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang telah
berjasa dalam pengerjaan Tugas Akhir ini.
viii
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah Subhanahu Wa
Ta’ala atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat
menyelesaikan tugas akhir yang berjudul :
“ANALISA MINAT BAKAT BERDASARKAN KECERDASAN
MAJEMUK DENGAN ALGORITMA K – NEAREST NEIGHBOUR “
Di dalam tulisan ini disajikan pokok-pokok pembahasan yang meliputi
pendahuluan, landasan teori, perancangan sistem, implementasi dan pengujian
sistem. Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tugas akhir ini
masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu peneliti
mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi
perkembangan ilmu pengetahuan ke depan.
Malang, 17 April 2015
Denny Hadi Santoso
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ........................................................................................ i
LEMBAR PERSETUJUAN............................................................................. ii
LEMBAR PENGESAHAN ............................................................................. iii
LEMBAR PERNYATAAN ............................................................................. iv
ABSTRAK ....................................................................................................... v
ABSTRACT ....................................................................................................... vi
LEMBAR PERSEMBAHAN .......................................................................... vii
KATA PENGANTAR ..................................................................................... viii
DAFTAR ISI .................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... xii
DAFTAR TABEL ............................................................................................ xv
BAB I : PENDAHULUAN............................................................................. 1
1.1 Latar Belakang ........................................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah ...................................................................................... 2
1.3 Tujuan ........................................................................................................ 2
1.4 Batasan Masalah......................................................................................... 2
1.5 Metodologi ................................................................................................. 3
1.6 Sistematika Penulisan ................................................................................ 5
BAB II : LANDASAN TEORI ...................................................................... 7
2.1 Kecerdasan Majemuk dan Bakat ................................................................ 7
2.1.1 Definisi ........................................................................................ 7
2.1.2 Jenis Kecerdasan Majemuk ......................................................... 8
x
2.2 Data Mining ............................................................................................... 14
2.2.1 Definisi ........................................................................................ 14
2.2.2 Tugas Data Mining ...................................................................... 15
2.3 Algoritma K - NN ...................................................................................... 16
2.4 PHP ........................................................................................................... 20
2.4.1 Dasar PHP ................................................................................... 20
2.4.2 Konsep Kerja PHP ..................................................................... 21
2.4.3 PHP dan Database ...................................................................... 22
2.5 My Sql ....................................................................................................... 23
2.5.1 Keunggulan MySql ..................................................................... 24
BAB III : ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM ............................ 25
3.1 Analisa Sistem ........................................................................................... 25
3.1.1 Gambaran Umum Sistem ............................................................ 25
3.1.2 Kebutuhan Fungsional ................................................................ 25
3.1.3 Kebutuhan Non Fungsional ........................................................ 26
3.1.4 Use Case Diagram ....................................................................... 26
3.1.5 Activity Diagram ......................................................................... 27
3.2 Perancangan Sistem ................................................................................... 30
3.2.1 Model Pengembangan ................................................................. 30
3.2.2 Training Data Set ....................................................................... 33
3.2.3 Entitas Pembentuk Sistem .......................................................... 33
3.2.4 ERD ............................................................................................ 38
3.2.5 Rancangan Interface Aplikasi .................................................... 38
xi
BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ....................................... 47
4.1 Implementasi ............................................................................................. 47
4.1.1 Implementasi Database ............................................................... 47
4.1.2 Implementasi Program ................................................................ 53
4.2 Pengujian .................................................................................................... 61
4.2.1 Pengujian Algoritma KNN Pada Sistem ..................................... 61
4.2.2 Pengujian K ................................................................................ 67
4.2.3 Penentuan K Optimum ................................................................ 68
BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN ....................................................... 69
5.1 Kesimpulan ................................................................................................ 69
5.2 Saran ........................................................................................................... 69
DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................... 70
xii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Skema HTML ............................................................................... 21
Gambar 2.2 Skema PHP ................................................................................... 22
Gambar 3.1 Use Case Diagram ....................................................................... 26
Gambar 3.2 Aktifitas Siswa Mendaftar Tes ..................................................... 28
Gambar 3.3 Aktifitas Siswa Melakukan Tes ................................................... 28
Gambar 3.4 Aktifitas Siswa Menerima Hasil Tes ............................................ 29
Gambar 3.5 Aktifitas Admin Melakukan Log In ............................................. 29
Gambar 3.6 Aktifitas Admin Mengeset Nilai K ............................................. 30
Gambar 3.7 Pengisian Naskah Dalam Sistem ................................................. 31
Gambar 3.8 Proses K – NN .............................................................................. 32
Gambar 3.9 ERD .............................................................................................. 38
Gambar 3.10 Splash Screen ............................................................................. 39
Gambar 3.11 Form Utama ............................................................................... 40
Gambar 3.12 Form Petunjuk Penggunaan ....................................................... 40
Gambar 3.13 Form Identitas Siswa ................................................................. 41
Gambar 3.14 Form Pernyataan ........................................................................ 41
Gambar 3.15 Form Hasil Analis ...................................................................... 42
Gambar 3.16 Form Log In Admin ................................................................... 42
Gambar 3.17 Form Utilitas Admin .................................................................. 43
Gambar 3.18 Form Olah Data Siswa ............................................................... 43
Gambar 3.19 Form Olah Data Admin ............................................................. 44
Gambar 3.20 Form Olah Data Konselor .......................................................... 44
xiii
Gambar 3.21 Form Utilitas Hasil Tes .............................................................. 45
Gambar 3.22 Form Data Siswa ........................................................................ 45
Gambar 3.23 Form Seting dan Hasil ................................................................ 46
Gambar 3.24 Form Seting K ........................................................................... 46
Gambar 4.1 Tabel Seting.................................................................................. 47
Gambar 4.2 Tabel Admin ................................................................................. 48
Gambar 4.3 Tabel Siswa ................................................................................. 48
Gambar 4.4 Tabel Parameter ........................................................................... 48
Gambar 4.5 Tabel Pernyataan .......................................................................... 49
Gambar 4.6 Tabel Data Set ............................................................................. 49
Gambar 4.7 Tabel Hasil Hitung ...................................................................... 50
Gambar 4.8 Tabel Temp Diag .......................................................................... 50
Gambar 4.9 Tabel Hitung ................................................................................ 51
Gambar 4.10 Tabel Hasil Siswa ...................................................................... 52
Gambar 4.11 Tabel Kesimpulan ..................................................................... 52
Gambar 4.12 Form Home ................................................................................ 53
Gambar 4.13 Form Registrasi .......................................................................... 54
Gambar 4.14 Form Log In ............................................................................... 54
Gambar 4.15 Form Utilitas Admin .................................................................. 55
Gambar 4.16 Form Data Siswa ........................................................................ 55
Gambar 4.17 Form Data User .......................................................................... 56
Gambar 4.18 Form Data Soal ......................................................................... 56
Gambar 4.19 Form Analisis Hasil Test ........................................................... 57
Gambar 4.20 Form Data Set ........................................................................... 57
xiv
Gambar 4.21 Form Seting KNN ..................................................................... 58
Gambar 4.22 Form Utilitas Siswa ................................................................... 58
Gambar 4.23 Form Pernyataan ....................................................................... 59
Gambar 4.24 Form Hasil Analisis ................................................................... 59
Gambar 4.25 Form Hasil Analisis Bakat ........................................................ 60
xv
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Contoh Data Latih ........................................................................... 17
Tabel 2.2 Perhitungan Query Instance ............................................................. 18
Tabel 2.3 Pengurutan Jarak Dekat ................................................................... 18
Tabel 2.4 Penentuan Tetangga Terdekat ......................................................... 19
Tabel 3.1 Tabel Deskripsi Use Case Diagram ................................................. 27
Tabel 3.2 Contoh Pengisian Naskah Manual ................................................... 31
Tabel 3.3 Contoh Hasil Kalkulasi Naskah Tes ................................................ 32
Tabel 3.4 Contoh Tabel Perhitungan KNN ...................................................... 33
Tabel 3.5 Attribut Entitas Seting ...................................................................... 34
Tabel 3.6 Attribut Entitas Admin ..................................................................... 34
Tabel 3.7 Attribut Entitas Siswa ..................................................................... 34
Tabel 3.8 Attribut Entitas Parameter ................................................................ 35
Tabel 3.9 Attribut Entitas Pernyataan .............................................................. 35
Tabel 3.10 Attribut Entitas Data Set ............................................................... 36
Tabel 3.11 Attribut Entitas Hasil .................................................................... 36
Tabel 3.12 Attribut Entitas Hitung KNN ........................................................ 37
Tabel 3.13 Entitas Kesimpulan ....................................................................... 37
Tabel 3.14 Entitas Hasil KNN ........................................................................ 38
Tabel 4.1 Sebaran Data Pada Data Set ............................................................. 61
Tabel 4.2 Data Latih ......................................................................................... 61
xvi
Tabel 4.3 Perhitungan Absolute Distance ........................................................ 62
Tabel 4.4 Pengurutan Berdasarkan Absolute Distance .................................... 63
Tabel 4.5 Pengurutan dan Pengelompokan Data Berdasarkan Nilai K ........... 64
Tabel 4.6 Hasil Perhitungan KNN ................................................................... 64
Tabel 4.7 Perbandingan Hasil KNN ................................................................ 65
Tabel 4.8 Hasil Akhir Perhitungan................................................................... 65
Tabel 4.9 Matrix Perhitungan K = 3 ................................................................ 67
Tabel 4.10 Matrix Perhitungan K = 5 .............................................................. 67
Tabel 4.11 Matrix Perhitungan K = 7 .............................................................. 68
Tabel 4.12 Matrix Perhitungan K = 10 ............................................................ 68
xvii
DAFTAR PUSTAKA
[1] Prasetyo, Reza J.J. 2009. Multiply Your Multiple Intelligences. Yogyakarta:
Andi Offset.
[2] Suparno, Paul. 2008. Teori Intelligensi Ganda dan Aplikasinya di Sekolah
Yogyakarta: Kanisius.
[3] http://gudangmakalah.blogspot.com/2013/04/makalah-pengembangan-bakat-
dan.html. Diakses pada tanggal 08 Maret 2015.
[4] http://anakciremai.com/2009/12/makalah-psikologi-tentang-
pengembangan.html. Diakses pada tanggal 20 Maret 2015.
[5] Gardner, Howard. 1983. Frames of Mind (The Theory of Multiple
Intelligences), New York: Basicbooks.
[6] Amstrong, Thomas & Kinds of Smart : Menemukan dan Meningkatkan
Kecerdasan Anda Berdasarkan Konsep Multiple Intelligences. 2008
[7] Han, Jiawei. 2006. Data Mining: Concept and Techniques. San Francisco,
CA: Morgan Kaufmann Publishers.
[8] Thomas R. Hoerr. Buku Kerja Multiple Intelligences, terj. Ary Nilandari,
2007, Bandung: Mizan Pustaka
[9] Satriya Kennedy, Dany. 2010. Analisa Gaya Belajar Dengan Menggunakan
Algoritma K-Neares Neighbour. Skripsi Sarjana Universitas Muhammadiyah
Malang.
[10] Kusrini, Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining. Jogjakarta: Andi
Publisher.
[11] Ridok, Achmad dan Muhammad Tanzil Furqon. Pengelompokan Dokumen
Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-NN. 2010. Jurnal Program
Studi Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang.
[12] Suwahyo, Prio. 2009. Pengelompokan Pelanggan Potensial Menggunakan
Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Promosi Film Baru Melalui Sms.
Skripsi Sarjana STIKOM Surabaya.
xviii
[13] https://fahmizaleeits.wordpress.com/tag/konsep-kerja-php/ diaksestanggal 28
januari 2015.
Top Related