## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1241 − 1245 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2276

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Warga Penerima Bantuan Sosial

## Pajar Pahrudin, Kusno Harianto
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* pajar@wicida.ac.id, 2 kusno@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: pajar@wicida.ac.id Submitted: 18/09/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Bantuan  Sosial  (BanSos)  merupakan  program  pemerintah  yang  diperuntukan  untuk  keluarga  menengah  kebawah. Bantuan  sosial  merupakan  bantuan  yang diberikan  kepada  masyarakat  khususnya  menengah  kebawah  yang bersifat  tidak  terus menerus  dan  selektif.  Banyak  jenis  dari  pada  bantun  sosial  yang  diberikan  oleh  pemerintah  dengan  bertujuan  untuk mensejahterakan  dan  membantu  perekonomian  masyarakat.  Namun  permasalahan  yang  terjadi  yaitu  masih  banyak  terjadi bahwasannya masyarakat yang menerima bantuan sosial bukanlah masyarakat yang sepantasnya untuk menerima bantuan sosial tersebut, sedangkan masyarakat menengah kebawah yang seharusnya menerima bantuan sosial terabaikan dan tidak mendapatkan bantual sosial tersebut. Sudah seharusnya bagi pihak penyalur ataupun kelurahan untuk membuat kelompok – kelompok terhadap warga  yang  berhak  menerima  bantuan  sosial.  Proses  pengelompokan  warga  penerima  bantuan  sosial  dapat  dilakukan  dengan pemrosesan  data  –  data  warga  yang  telah  berhak  menerima  bantuan  sosial  tersebut.  Pemrosesan  data  tersebut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  data  mining.  Salah  satu  algortima  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  data mining  yaitu  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Setelah  dilakukan  proses  secara  keseluruhan  dengan  nilai  K=5  didapatkan bahwasannya data baru dari warga dinyatakan layak untuk menerima bantuan sosial.
Kata Kunci: Data Mining; Bantuan Sosial; Warga; Penerima; K-Nearest Neighbor
Abstract− Social Assistance (BanSos) is a government program intended for lower-middle families. Social assistance is assistance given to the community, especially the lower middle class, which is not continuous and selective. Many types of social assistance are provided by the government with the aim of prospering and helping the community's economy. However, the problem that occurs is that there are still many people who receive social assistance that are not people who deserve to receive social assistance, while the lower middle class who should receive social assistance are neglected and do not receive the social assistance. It should be for the distributor or the kelurahan to form groups for residents who are entitled to receive social assistance. The process of grouping the recipients of social assistance can be done by processing the data of residents who have the right to receive the social assistance. The data processing can be done by using data mining. One of the algorithms that can be used to solve problems in data mining is the K-Nearest Neighbor algorithm. After carrying out the overall process with a value of K = 5, it was found that the new data from residents was declared eligible to receive social assistance.
Keywords : Data Mining; Social Assistance; Inhabitant; Receiver; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  Sosial  (BanSos)  merupakan  program  pemerintah  yang  diperuntukan  untuk  keluarga  menengah  kebawah. Bantuan sosial merupakan bantuan yang diberikan kepada masyarakat khususnya menengah kebawah yang bersifat tidak terus menerus dan selektif. Bantuan sosial diberikan dalam berbagai macam baik dalam bentuk uang dan juga dalam  bentuk  barang.  Tujuan  program  bantuan  sosial  dari  pemerintah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat[1], [2].
Bantuan sosial diberikan oleh pemerintah melalui Kementrian Sosial dan disalurkan oleh kelurahan ataupun desa. Banyak jenis dari pada bantun sosial yang diberikan oleh pemerintah dengan bertujuan untuk mensejahterakan dan membantu perekonomian masyarakat. Maka dari itu sudah sepantasnya program bantuan sosial diberikan kepada masyarakat yang layak untuk menerima bantuan sosial tersebut[3].
Namun  permasalahan  yang  terjadi  yaitu  masih  banyak  terjadi  bahwasannya  masyarakat  yang  menerima bantuan sosial bukanlah masyarakat yang sepantasnya untuk menerima bantuan sosial tersebut, sedangkan masyarakat menengah  kebawah  yang  seharusnya  menerima  bantuan  sosial  terabaikan  dan  tidak  mendapatkan  bantual  sosial tersebut.  Hal  tersebut  dikarenakan  masih  minimnya  pengetahuan  terhadap  pengelompokan  terhadap  masyarakat sekitar.
Sudah  seharusnya  bagi  pihak  penyalur  ataupun  kelurahan  untuk  membuat  kelompok  –  kelompok  terhadap warga yang berhak menerima bantuan sosial.  Untuk menghindari ketidak merataan pemberian dana bantuan sosial yang  diberikan,  perlu  diperhatikan  bahwa  perlu  kiranya  dilakukan  proses  klasifikasi  warga  yang  bertujuan  agar penyaluran  dana  bantuan  sosial  tepat  sasaran  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan  dan  juga  agar  penyaluran bantuan dana sosial tidak disalahgunakan oleh pihak – pihak atau oknum yang tidak bertanggung jawab pada proses penyaluran.
Proses pengelompokan warga penerima bantuan sosial dapat dilakukan dengan pemrosesan data – data warga yang  telah  berhak  menerima  bantuan  sosial  tersebut.  Pemrosesan  data  tersebut  bertujuan  untuk  mengumpulkan ataupun mendapatkan informasi – informasi yang tersimpan pada data tersebut dan kemudian dimanfaatkan sebagai pengetahuan baru bagi pemilik ataupun pengguna data.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1241 − 1245 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2276
Pemrosesan data tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan data mining. Data mining sendiri merupakan sebuah teknik pengolahan data dengan berbagai macam cara didalamnya. Pada data mining proses dilakukan untuk menggali informasi dari kumpulan data dan menemukan sebuah informasi baru yang tersimpan pada kumpulan data yang dapat dimanfaatkan pada proses pengambilan keputusan[4], [5].
Salah  satu  algortima  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  data  mining  yaitu algoritma  K-Nearest  Neighbor.Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  sebuah  algoritma  yang dipergunakan  pada  proses  klasifikasi  data  mining  berdasarkan  dengan  kedekatan  terhadap  objek  yang  baru  atau tertangga terdekatnya. Banyaknya tetangga terdekat (K) memiliki pengaruh terhadap proses pengambilan keputusan pada  algoritma  K-NN.  K-NN  sendiri  merupakan  bagian  dari  pada  algoritma  terpelajar  (supervised  learning)  yang artinya  pada dataset  diharuskan  memiliki  target  ataupun  kelas,  pada  K-NN  penentuan  nilai  K  berdasarkan  dengan perhitungan nilai euclidean distance[6]–[8].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh M. Syukri Mustafa dan I Wayan Simpen ditahun 2019 didapatkan hasil bahwasannya dari proses pengujian yang dilakukan didapatkan tingkat akurasi pengujian  sebesar 68,30% hal tersebut  menandakan  bahwasannya  algoritma  K-NN  dapat  dipergunakan  dengan  baik  untuk  proses  klasifikasi[9]. Ditahun yang sama juga dilakukan penelitian oleh Anis Nikmatul Kasanah, dkk dan didapatkan hasil bahwasannya berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menerapkan  nilai  k  tetangga  yang  bervariasi  yaitu  1,  3,  5,  7  dan  9  dengan perbedaan akurasi yang relatif baik[10].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Siti Nurjanah, dkk pada tahun 2020 berkaitan dengan algoritma K-NN didapatkan hasil bahwasannya Berdasarkan hasil perhitungan klasifikasi kategori pencemaran udara dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di Kota Jakarta dengan data training sebanyak 304 dan satu data uji (testing) diperoleh nilai akurasi sebanyak 95.78% dengan menentukan K=7[11]. Ditahun 2019 telah dilakukan penelitian oleh Inna Alvi Nikmatun dan Indra Waspada didapatkan hasil bahwa Pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor.  Aplikasi  data  mining  berhasil  dibangun  dengan  hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi masa studi terbaik diperoleh dengan memilih atribut dari semua mata kuliah pilihan dengan nilai akurasi 75.95%[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan sebuah kerangka dari tahapan proses yang dilakukan pada penelitian, dimana tahapan tersebut dari proses identifikasi hingga proses dokumentasi.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pada  gambar 1.  tersebut  dapat  dilihat  tahapan proses  dari pelaksanaan  penelitian, dimana  proses  terdapat 9 tahapan dimulai dari identifikasi masalah dan diakhiri dengan penarikan kesimpulan.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  bagian  proses  pada  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  dimana  proses  pada  data mining  melibatkan  data  –  data  denga  jumlah  yang  cukup  besar.  Proses  pada  data  mining  menggunakan  metode  – metode yang digunakan untuk menggali informasi dari data dan menemukan model – model baru yang tersimpan dari

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1241 − 1245 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2276
data. Model baru ini digunakan untuk memahami informasi yang terkandung pada kumpulan data yang besar tersebut. Data  mining  dapat  digunakan  pada  berbagai  bidang  ilmu  yang  menggunakan  pengolahan  data  didalamnya  seperti statistic, kesehatan, database dan lain sebagainya[13], [14].

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-NN selalu diawali dengan pencarian nilai K, kemudian di lakukan penghitungan pada data uji dan data latih.  Nearest  Neighbor  adalah  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada K-nearest neighbor (K- NN) termasuk kelompok instance-based learning. Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning. K-nn dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing.  Ada banyak cara untuk mengukur jarak kedekatan antara data baru dengan data lama (data training), diantaranya euclidean distance dan manhattan distance (city block distance), yang paling sering digunakan adalah euclidean distance[15]–[17]:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1
) 2
+ (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Bantuan Sosial (BanSos) merupakan sebuah program bantuan yang diberikan oleh pemerintah untuk warga menengah kebawah. Bantuan sosial yang diberikan kepada warga bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan warga. Bantuan sosial yang diberikan pemerintah kepada warga berbagai macam bentuk, baik dalam bentuk uang ataupun barang. Permasalahan yang dihadapi dari penyaluran bantuan sosial yaitu masih tidak tersalur secara merata bantuan sosial yang diberikan kepada penerima yang layak. Masih banyak terdapat warga yang tidak berhak untuk menerima bantuan yang mendapatkan bantuan sedangkan warga yang seharusnya layak menerima tetapi tidak menerima bantuan. Hal tersebut  dikarenakan  belum  dilakukan  pengelompokan  terhadap  warga  yang  layak  untuk  menerima  bantuan.  Data mining merupakan sebuah teknik yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah dengan melakukan pengolahan data  dimasa  lampau  untuk  dilakukan  pengolahan  kembali  hingga  mendapatkan  informasi  baru.  K-NN  merupakan algoritma bagian dari klasifikasi data mining yang bertujuan untuk mengkelompokan data berdasarkan dengan nilai terdekat dari objek lainnya. Maka dari itu, penelitian ini akan melakukan klasifikasi warga yang layak untuk menerima bantuan sosial dengan menggunakan algoritma K-NN

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Tahapan awal penelitian merupakan tersedianya sampel data yang akan digunakan untuk proses klasifikasi dilakukan. Sampel data merupakan kumpulan data warga yang menerima bantuan sosial dimasa periode sebelumnya. Adapun sampel data yang digunakan pada penelitian dapat dilihat berikut ini

## Tabel 1. Sampel Data
No  Warga  Pendapatan  Kondisi Rumah  Jumlah Tanggungan  Pekerjaan  Hasil
1 A1 3 1 2 2 Ya 2 A2 3 2 3 3 Tidak 3 A3 4 1 2 2 Tidak 4 A4 3 2 2 2 Ya 5 A5 2 3 3 3 Ya 6 A6 4 2 2 3 Tidak 7 A7 1 1 1 2 Ya
Dari tabel 1. Dapat dilihat untuk sampel data warga bagi yang menerima bantuan sosial dan juga yang tidak menerima  bantuan  sosial.  Selanjutnya  setelah  diketahui  sampel  data  tahapan  berikutnya  yaitu  melakukan  proses terhadap algoritma K-Nearest Neighbor dengan menghitung jarak terhadap tetangga terdekatnya. Sebelum dilakukan proses penyelesaian algoritma K-Nearest Neighbor, tahapan awal yaitu mengetahui data testing yang akan dilakukan klasifikasi. Adapun data testing dapat dilihat berikut:

## Tabel 2. Data Testing
No  Warga  Pendapatan  Kondisi Rumah  Jumlah Tanggungan  Pekerjaan  Hasil
1 A1 3 3 2 3 ???
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwasannya  data  baru  sebagai  data  testing  yang  akan  dilakukan  proses perhitungan dengan menggunkan algoritma K-Nearest Neighbor. Adapun proses perhitungan dapat dilihat berikut ini:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1241 − 1245 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2276
D1 = √(3 − 3) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2
= √(1) 2 +   (2) 2 +   (0) 2 +   (1) 2
= √1 + 4 + 0 + 1 = √6 = 2,45
D2 = √(3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 3) 2 + (3 − 3) 2
= √(0) 2 +   (1) 2 +   (−1) 2 +   (0) 2
= √0 + 1 + 1 + 0 = √2 = 1,41
D3 = √(3 − 4) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2
= √(−1) 2 +   (2) 2 +   (0) 2 +   (1) 2
= √1 + 4 + 0 + 1 = √6 = 2,45
D4 = √(3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2
= √(0) 2 +   (1) 2 +   (0) 2 +   (1) 2
= √0 + 1 + 0 + 1 = √2 = 1,41
D5 = √(3 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (3 − 3) 2
= √(1) 2 +   (0) 2 +   (−1) 2 +   (0) 2
= √1 + 0 + 1 + 0 = √2 = 1,41
D6 = √(3 − 4) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2
= √(−1) 2 +   (1) 2 +   (0) 2 +   (0) 2
= √1 + 1 + 0 + 0 = √2 = 1,41
D7 = √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2
= √(2) 2 +   (2) 2 +   (1) 2 +   (1) 2
= √4 + 4 + 1 + 1 = √10 = 3,16
Setelah dilakukan proses perhitungan nilai jarak terhadap setiap objek dari data testing dengan sampel data, selanjutnya  yaitu  menyusun  kembali  data  dan  kemudian  melakukan  perangkingan  data  berdasarkan  dengan  nilai terkecil jarak. Adapun perangkingan jarak dapat dilihat berikut

## Tabel 3. Hasil Perangkingan Data
No  Objek  Hasil Jarak  Ranking 1 D2 1,41 1 2 D4 1,41 1 3 D5 1,41 1 4 D6 1,41 1 5 D1 2,45 5 6 D3 2,45 5 7 D7 3,16 7
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  K  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan.  Adapun  nilai  yang diambil yaitu K=5. Maka dari itu selanjutnya data disusun berdasarkan dengan nilai K yang akan digunakan seperti tabel berikut
Tabel 4. Data Nilai K=5 No  Objek  Hasil Jarak  Ranking  Hasil 1 D2 1,41 1 Tidak 2 D4 1,41 1 Ya 3 D5 1,41 1 Ya 4 D6 1,41 1 Tidak 5 D1 2,45 5 Ya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1241 − 1245 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2276
Setelah didapatkan data nilai K seperti tabel diatas, selanjutnya proses penentuan kelas berdasarkan dengan hasil pada  nilai K. Pada data tersebut dapat dilihat  bahwasannya untuk hasil terbanyak yaitu “YA”  dengan 3 kali muncul. Maka dari itu hasil dari proses klasifikasi yaitu “YA”. Proses pengambilan keputusan berdasarkan dengan jumlah  nilai  kelas  yang  muncul  dibandingan  dengan  nilai  lainnya.  Maka  hasil  dari  proses  algoritma  K-Nearest Neighbor yaitu
Tabel 5. Hasil Proses Algoritma K-NN No  Warga  Pendapatan  Kondisi Rumah  Jumlah Tanggungan  Pekerjaan  Hasil 1 A1 3 3
2 3 Ya

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  hasil  akhir  yang  dicapai  dari  penelitian.  Kesimpulan  menggambarkan  keberhasilan  dari penelitian yang dilakukan. Setiap penelitian memiliki hasil, meskipun kadang kala tidak sesuai dengan tujuan awal penelitian. Adapun yang didaptkan dari proses penelitian yaitu dengan menggunakan data mining dapat membantu untuk melakukan pengolahan data hingga mendapatkan informasi baru yang tersimpan pada data. Dengan algortitma K-Nearest  Neighbor  dapat  dilakukan  klasifikasi  terhadap  warga  yang  layak  menerima  bantuan  sosial.  Setelah dilakukan proses secara keseluruhan didapatkan bahwasannya data baru dari warga dinyatakan layak untuk menerima bantuan sosial

## REFERENCES
[1] A. Ramdani, C. D. Sofyan, F. Ramdani, M. F. A. Tama, and M. A. Rachmatsyah, “ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASYARAKAT DALAM MENERIMA BANTUAN SOSIAL,” J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 39–47, 2022.
[2] W. Lidysari, H. S. Tambunan, and H. Qurniawan, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Sosial Pemko Dengan Algoritma C4.5 (Kasus Kantor Kelurahan Martoba),” Kesatria  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 3, no. 1, pp. 53–61, 2022, doi: 10.30645/kesatria.v3i1.97.
[3] A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 208–217, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[4] D. P. Utomo and S. Aripin, “Penerapan Algoritma C5 . 0 Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa di Masa Pembelajaran Daring,” in Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 2021, vol. 3, pp. 7–12.
[5] F.  Telaumbanua,  J.  M.  Purba,  and  D.  P.  Utomo,  “Analysis  of  Online  Learning  Understanding  Patterns  at  Budi  Darma University Using the C5 . 0 Algorithm,” vol. 5, no. 2, pp. 118–122, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3129.
[6] A. Naas, S. Na’iema, H. Mulyo, and A. Widiastuti, “Klasifikasi penerima bantuan program rehabilitasi rumah tidak layak huni  menggunakan  algoritme  K-Nearest  Neighbor  Classification  of  beneficiaries  for  the  rehabilitation  of  uninhabitable houses  using  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  32–37,  2022,  doi: 10.14710/jtsiskom.2022.14110.
[7] H. Putri, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, O. Nurdiawan, and S. Anwar, “Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 331–337, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.
[8] M. Faris, Y. A. Pranoto, and H. Z. Zahro, “Penentuan Penerima Bantuan Sosial Bagi Siswa Yang Terkena Dampak Covid- 19 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 276–283, 2021.
[9] M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Untuk Memprediksi Pasien Terkena Penyakit Diabetes Pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba,” Semin. Ilm. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 1–10, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/1 -10/68.
[10]  A. N. Kasanah, Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019.
[11]  S.  Nurjanah,  A.  M.  Siregar,  and  D.  S.  Kusumaningrum,  “Penerapan  Algoritma  K  –  Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Klasifikasi Pencemaran Udara Di Kota Jakarta,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/14.
[12]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[13]  D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[14]  D.  P.  Utomo,  P.  Sirait,  and  R.  Yunis,  “Reduksi  Atribut  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[15]  A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[16]  N.  S.  H.  Pratama,  D.  T.  Afandi,  M.  Mulyawan,  I.  Iin,  and  N.  D.  Nuris,  “Menurunkan  Presentase  Kredit  Macet  Nasabah Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Inf. Syst. Educ. Prof.  J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, p. 131, 2021, doi: 10.51211/isbi.v5i2.1537.
[17]  S.  Silvilestari,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Menentukan  Kredit  Macet  Barang Elektronik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1063, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.