84 Berdasarkan
pengujian perangkat
lunak yang
dilakukan seperti
diatas maka
didapatkan bahwa
pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru menggunakan metode k-
nearest neighbor secara keseluruhan dapat berjalan dengan baik. Pada sisi administrator, admin dapat
melakukan pengelolaan berupa penambahan, perubahan, dan penghapusan untuk data petugas serta pencarian data
petugas dapat berjalan dengan baik. Admin juga dapat melakukan pengelolaan berupa penambahan, perubahan, dan
penghapusan data guru serta pencarian data guru dapat berjalan dengan baik. Pada sisi petugas, petugas dapat
melakukan proses
pengambilan keputusan,
sehingga didapatlah keputusan bahwa guru tersebut lolos atau
tidak lolos sertifikasi karena sistem ini berjalan dengan baik.
V.4.2 Pengujian Komputasional
Proses pengujian komputasional hasil perhitungan dilakukan dengan membandingkan hasil proses pada
aplikasi dengan
hitungan manual.
Perhitungan menggunakan contoh kasus sederhana.
V.4.2.1 Pengujian Berdasarkan Hitungan Manual
Pengujian berdasarkan
hitungan manual
menggunakan 10 sampel data sebagai data pengujian contoh kasus. Sampel data tersebut berisi mengenai
kriteria dari sertifikasi guru, yaitu masa kerja, umur, beban kerja, golongan, prestasi kerja, dan tugas
tambahan. Pada table 5.16 merupakan tabel sampel data sertifikasi guru.
85 Contoh kasus untuk perhitungan manual disini
menggunakan data seorang guru yang memiliki nilai kriteria masa kerja 60, umur 100, beban 70, golongan
100, prestasi 50, dan tudas 30.
Tabel 5.16 Tabel Sampel Data Sertifikasi Guru ID
Sampel Masa
Umur Beban Golongan Prestasi Tugas
Keterangan
1 100
100 30
100 50
90 Lolos 2
20 40
50 20
50 30 Tidak Lolos
3 80
100 10
100 90
50 Lolos 4
80 100
30 100
50 70 Lolos
5 80
80 30
60 50
50 Tidak Lolos 6
60 60
30 60
30 10 Tidak Lolos
7 80
100 90
80 50
30 Lolos 8
40 40
50 20
10 30 Tidak Lolos
9 80
100 90
100 50
30 Lolos 10
100 100
30 60
50 70 Lolos
Langkah-langkah perhitungan: 1. Menentukan K = 5 K adalah jumlah tetangga.
2. Menghitung jarak terdekat antara kasus dengan sampel.
3. Jarak diurutkan dari yang paling kecil ke yang paling besar.
4. Karena nilai K = 5, maka menentukan 5 nilai jarak terpendek.
Langkah 1: Menentukan nilai K = 5.
Langkah 2: d1 =
=
86 = 82.46
d2 = =
= 109.54 d3 =
= = 77.45
d4 = =
= 60 d5 =
= = 66.33
d6 = =
= 74.83
d7 = =
= 34.64
87 d8 =
= = 111.35
d9 = =
= 28.28
d10 = =
= 80 Langkah 3:
Tabel 5.17 Tabel Sampel Data setelah diberi jarak dan diurutkan ID
Sampel Masa Umur Beban Golongan Prestasi Tugas Keterangan Jarak
9 80
100 90
100 50
30 Lolos 28.28
7 80
100 90
80 50
30 Lolos 34.64
4 80
100 30
100 50
70 Lolos 60
5 80
80 30
60 50
50 Tidak Lolos 66.33
6 60
60 30
60 30
10 Tidak Lolos 74.83
3 80
100 10
100 90
50 Lolos 77.45
10 100
100 30
60 50
70 Lolos 80
1 100
100 30
100 50
90 Lolos 82.46
2 20
40 50
20 50
30 Tidak Lolos 109.54 8
40 40
50 20
10 30 Tidak Lolos 111.35
88 Langkah 4:
Karena diambil 5 jarak terpendek, maka hasil penjurusnnya adalah : Guru dengan kriteria tersebut
lolos dalam tahap sertifikasi, dengan jarak 28.28 Setelah
dilakukan pengujian
komputasional dengan perhitungan manual pada kasus di atas maka
selanjutnya dilakukan pengujian pada sistem yang telah dibangun dengan kasus yang sama seperti di atas
dan menghasilkan hasil yang sama seperti di bawah ini:
Gambar 5.16 Hasil Perhitungan Sistem
Dari hasil
pengujian komputasional
melalui perhitungan manual dan perhitungan pada sistem maka
didapatkan analisis hasil seperti berikut: Pada Kasus diatas digunakan contoh inputan dari
data salah satu guru. Dari data guru ambil nilai dari data tanggal lahir, tanggal masuk dan golongan.
Kemudian masukkan nilai beban kerja jamminggu, tugas tambahan, dan prestasi kerja. Sistem akan mengkonvert
seluruh nilai dari data guru tersebut, dan menghasilkan
89 nilai convert yaitu masa 60, umur 100, beban kerja 70
jamminggu, golongan 100, prestasi kerja 50, dan tugas tambahan 30. Nilai-nilai tersebut merupakan parameter
dalam menentukan lolos atau tidak lolos sertifikasi guru. Masukkan pula nilai jarak K jarak tetangga yang
merupakan nilai dari algoritma k-nearest neighbor. Sistem akan memrposes dan menghasilkan keputusan,
dimana pada contoh ini guru tersebut lolos dalam sertifikasi guru.
Perhitungan manual diatas memiliki hasil yang sama atau signifikan dengan hasil perhitungan dari sistem
pendukung keputusan yang dibuat.
V.5 Analisis Keakuratan Sistem
