Membuat keputusan berdasarkan data: studi kasus kriteria penerimaan mahasisw

Dalam dunia yang didorong oleh data saat ini, membuat keputusan berdasarkan data menjadi lebih penting dari sebelumnya. Dalam studi kasus ini, kita akan menjelajahi bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data dalam konteks kriteria penerimaan mahasiswa. KNN adalah algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data pelatihan. Dalam kasus kriteria penerimaan mahasiswa, algoritma ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan aplikasi mahasiswa berdasarkan kriteria seperti absensi, nilai ujian, dan etika. Dengan mengidentifikasi aplikasi yang mirip dengan aplikasi yang telah berhasil di masa lalu, algoritma KNN dapat membantu institusi pendidikan membuat keputusan yang lebih terinformasi tentang penerimaan mahasiswa. Dalam studi kasus ini, kita akan menggunakan data dari sebuah universitas untuk melatih algoritma KNN. Data ini akan mencakup informasi tentang absensi, nilai ujian, dan etika dari aplikasi mahasiswa. Setelah algoritma dilatih, kita dapat menggunakannya untuk mengklasifikasikan aplikasi baru berdasarkan kriteria yang sama. Untuk mengimplementasikan algoritma KNN, kita akan menggunakan bahasa pemrograman Python dan perpustakaan scikit-learn. Kita akan memulai dengan memuat data dari file CSV dan membaginya menjadi data pelatihan dan data tes. Selanjutnya, kita akan menggunakan kelas KNN dari scikit-learn untuk membuat model dan melatihnya pada data pelatihan. Setelah model dilatih, kita dapat menggunakannya untuk mengklasifikasikan aplikasi baru berdasarkan kriteria yang sama. Kita akan menggunakan metode predict() untuk membuat prediksi pada data tes dan mengevaluasi akurasi model. Secara keseluruhan, studi kasus ini menunjukkan bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data dalam konteks kriteria penerimaan mahasiswa. Dengan menggunakan algoritma ini, institusi pendidikan dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi dan meningkatkan proses penerimaan mahasiswa secara keseluruhan.