KLASIFIKASI TINGKAT KECEMASAN ATLET SEBELUM BERTANDING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Munawaroh, Sulistyowati (2024) KLASIFIKASI TINGKAT KECEMASAN ATLET SEBELUM BERTANDING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text 1. PENDAHULUAN.pdf Download (2MB)
	Text 2. ABSTRAK.pdf Download (76kB)
	Text 3. BAB I.pdf Download (166kB)
	Text 4. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (421kB) | Request a copy
	Text 5. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (358kB) | Request a copy
	Text 6. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (861kB) | Request a copy
	Text 7. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (19kB) | Request a copy
	Text 8. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (105kB)
	Text 9. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (195kB) | Request a copy

Abstract

Kecemasan yang dialami seorang atlet menjelang pertandingan, sering kali mempengaruhi performa bertandingnya sehingga penting untuk pelatih mengetahui tingkat kecemasan atlet sebelum bertanding agar dapat memberikan latihan mental yang sesuai serta membuat keputusan yang akan berpengaruh pada hasil pertandingan. Namun tidak semua pelatih dapat mengetahui tingkat kecemasan atlet oleh karena itu perlu dibangun sebuah sistem berbasis website untuk mengklasifikasikan tingkat kecemasan atlet sebelum bertanding. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) algoritma machine learning sederhana dan mudah diterapkan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi. KNN memiliki konsep dasar menemukan jumlah k dan data training yang paling dekat dengan data testing yang diberikan, selanjutnya memilih kelas dengan jumlah voting data terbesar. Dari pengujian yang dilakukan terhadap dataset menggunakan metode confusion matrix dengan menggunakan perbandingan data testing : data training 80:20 dengan K=5 didapatkan nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 100%. Sehingga algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan tingkat kecemasan atlet sebelum bertanding dapat diterapkan.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Kecemasan atlet, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department:	S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Sulistyowati Munawaroh
Contributors:	Contribution Contributor Name NIDN/NIDK Thesis advisor Yanuarti, Rosita nidn0629018601 Thesis advisor Rosyidah, Ulya Anisatur nidn0710037903
Contact Email Address:	sulisgogho@gmail.com
Date Deposited:	29 May 2024 07:37
Last Modified:	29 May 2024 07:37
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/20985

Actions (login required)

View Item