Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 255

## Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Waktu Optimal Penarikan Pesanan Driver Ojol
Anton Prasetiyo 1 , Arita Witanti 2 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Gg. Jemb. Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283, Telp. (0274) 5635, Faks. (0274) 550703
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Yogyakarta e-mail: * 1 antonprasetiyo681@gmail.com, 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Perusahaan  transportasi  berbasis  aplikasi  mendorong  kemajuan  teknologi  pada layanan setiap pengguna dan mitra ojek online. Ojek online merupakan moda tansportasi yang paling  popular  dan  paling  banyak  digunakan  pada saat ini.  Karena sistem  aplikasi yang bisa memudahkan  para  mitra  ojek  online  bisa  bekerja  dari  mana  saja  dan  kapan  saja,  semakin banyak  orang  yang  berminat  bekerja  sebagai  mitra  ojek  online.  Hal  ini  menyebabkan  timbul masalah baru tentang pendapatan pesanan didunia persaingan sesama mitra ojek online. Oleh karena itu penulis ingin mengambil penelitian ini untuk di teliti, algoritma klasifikasi digunakan untuk mengalisis waktu yang optimal dalam mencari pesanan orderan. Penelitian ini dilakukan bertujuan  untuk  membuat  sebuah  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor dalam menentukan waktu yang optimal berdasarkan kelas label. K-Nearest Neighbor merupakan  teknik  mencari  anggota  k target  dalam  data  latih  (training)  yang terdekat  dengan target pada data testing atau data baru. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini di ambil dari  aplikasi  3  akun  driver  ojek  online  dengan  jumlah  1941  dataset.  Hasil  klasifikasi menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  mendapatkan  hasil  yang  sangat  baik  dengan tingkatan  accuracy  99%.  Setelah  itu,  untuk  hasil  pengujian  data  dengan  nilai  k=9   rasio perbandingan 80:20 menghasilkan  nilai rata-rata (mean) f1-score 99.33%.
Kata kunci —Dataset, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Transportasi, Ojek Online

## Abstract
App-based  transportation  companies  are  propelling  technological  advancements  in  the services  provided  to  every  user  and  online  motorcycle  taxi  partner.  Online  motorcycle  taxis currently  represent  the  most  popular  and  widely  used  mode  of  transportation.  Thanks  to  the application  system's  ability  to  enable  online  motorcycle  taxi  partners  to  work  from  anywhere and at any time, an increasing number of individuals are expressing interest in becoming such partners.  However,  this  surge  in  interest  has  led  to  new  challenges,  particularly  regarding income  from  orders  within  the  competitive  landscape  of  online  motorcycle  taxi  partnerships. Therefore,  the  author  aims  to  address  these  issues  through  this  research.  Classification algorithms are employed to analyze the optimal timing for processing order requests. This study seeks to develop a classification model using the K-Nearest Neighbor method to determine the optimal  timing  based  on  label  classes.  K-Nearest  Neighbor  involves  identifying  k  target members in the training data closest to the target in the testing or new data. The dataset utilized in this research is sourced from three online motorcycle taxi driver accounts, comprising a total
256 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933
of  1941  datasets.  The  classification  results  using  the  K-Nearest  Neighbor  method  yielded excellent outcomes, achieving an accuracy level of 99%. Subsequently, testing with a value of k=9 and an 80:20 ratio resulted in an average f1-score of 99.33%.
Keywords: Dataset, Classification, K-Nearest Neighbor, Transportation, Online motorcycle taxi
1. PENDAHULUAN
ransportasi  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  memindahkan  sesuatu  dari  tempat  satu  ke tempat  yang  lain,  transportasi  memiliki  3  jenis  jalur  masing-masing  seperti  udara,  darat dan air. Transportasi juga sangat berperan penting dalam  mendorong pembangunan yang ada karena sistemnya yang terdiri dari prasarana dan sarana yang didukung oleh manajemen dan sumber  daya  manusia,  yang  menghasilkan  suatu  jaringan  prasarana  dan  pelayanan. Infrastruktur jalan juga sangat penting untuk menjaga distribusi barang dan jasa seimbang serta membantu mengurangi biaya transportasi dan produksi dari tempat sumber daya alam diangkut ke  fasilitas  industri  dan  akhirnya  ke  pelanggan  [1].  Pengembangan  sistem  transportasi  yang efektif  sangat  penting  untuk  pertumbuhan  ekonomi.  Selain  memainkan  peran  penting  dalam pertumbuhan  ekonomi  sebuah  masyarakat,  transportasi  juga  merupakan  komponen  penting dalam pembangunan ekonomi suatu negara.
Beberapa  wilayah  di  Indonesia  berfungsi  sebagai  pusat  ekonomi  regional.  Misalnya, kota  Jakarta  di  Pulau  Jawa  adalah  kota  metropolitan  dan  pusat  lapangan  kerja  bagi  banyak orang.  Pekerja  di  luar  Jakarta  melakukan  perpindahan  tidak  tetap,  baik  pulang  pergi  maupun berpindah ke daerah tertentu. Sebagai pilihan utama para pekerja di Jakarta, sarana transportasi dan  fasilitas  pendukung  lainnya  membuat  mobilitas  menjadi  lebih  mudah.  Salah  satu  metode transportasi sehari-hari yang paling banyak digunakan oleh pekerja Indonesia adalah jalan raya, berkat kemajuan infrastruktur dan transportasi darat [2].
Kemajuan  perusahaan  transportasi  berbasis  aplikasi  telah  mendorong  peningkatan jumlah kemitraan yang dibentuk. Kemitraan ini, yang lebih dikenal sebagai ojek online (ojol), diberikan  kebebasan  terutama  dalam  hal  jam  kerja.  Para  mitra  memiliki  keleluasaan  untuk menentukan waktu kerja mereka dan apakah mereka akan menjalani pekerjaan secara lepas atau sebagai  pekerja  tetap. Ojek  online  telah  berkembang  menjadi  salah  satu  metode  transportasi umum  yang  efisien.  Menurut  UU  LLAJ  PP  No.74  Tahun  2014  dan  PM  No.108  Tahun  2017, "ayat  a  Pasal  151  UU  LLAJ  berkaitan  dengan  kendaraan  sewa  pribadi,  yaitu  angkutan  umum kendaraan bermotor berpelat hitam [3]
Di Indonesia, ojek online merupakan moda transportasi yang paling banyak digunakan, dengan jumlah pengemudi dan kendaraan yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Sebagai moda transportasi umum yang berbasis pada profitabilitas, mengedepankan kepuasan pelanggan menjadi pertimbangan utama [4]. Layanan ojek online juga menjadi salah satu inovasi teknologi yang  memanfaatkan  aplikasi  sebagai  sarana  untuk  menghubungkan  antara  pengguna  dengan pengemudi. Hal ini memberikan kemudahan dalam proses pemesanan, di mana pengguna dapat melihat langsung rute perjalanan dan estimasi biaya [5] .
Berdasarkan  pendahuluan  diatas  bahwa  peran  ojek  online  sangat  membantu  kegiatan masyarakat,  dengan  seiring  berjalannya  waktu  semakin  banyak  orang  yang  berminat  bekerja menjadi ojek online karena dari sistem kerjanya yang tidak bergantung pada waktu mau dimana pun  dan  kapan  pun,  hal  ini  menjadikan  suatu  masalah  baru  di  dunia  persaingan  ojek  online untuk mendapatkan pesanan orderan.
Perumusan  masalah  pada  penelitian  ini  mengacu  kepada  prediksi  waktu  yang  optimal dalam  pencarian  pesanan  driver  ojol,  untuk  menyelesaikan  hasil  penelitian  ini  penulis
T
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 257
menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor.  Metode  K-Nearest  Neighbor  adalah  salah  satu metode  klasifikasi  yang  paling  umum  digunakan  saat  mengumpulkan  data.  Dengan  kata  lain, pencarian digunakan untuk menemukan tetangga terdekat dengan kelas K tertinggi. Sekumpulan k target yang data latihnya paling mirip atau setara dengan data target baru. Setelah data uji dan latih dikumpulkan, tentukan dulu jarak terdekatnya dengan membagi data menjadi dua bagian. Setelah  itu,  perlu  menghitung  jarak  Euclidian  Distance  antara  data  test  dan  data  training  [6]. Untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  berkualitas  penulis  menambahkan  sumber  referensi sebelumnya yang menjadi acuan dalam penelitian ini.
Sumber  penelitian  pertama  yang  diilakukan  okeh  Rino  Bahtiar  pada  tahun  2023 mendapatkan  hasil  prediksi  yang  cukup  baik  pada  88.89%  data  penjualan  dan  80.00%  data bahan  terpakai  [6].  Sumber  penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Aisyah  dan  Siska Anraeni  pada  tahun  2022  mendapatkan  hasil  menggunakan k=6 dengan  rasio  dataset  8:2 menunjukan  nilai akurasi 84%,  presisi  88%, recall  92% dan f-mesaure  90% [7] . Sumber penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Rizal  Wahyudi,  Mora  Orisa  dan  Nurlaily Vendyansyah pada tahun 2021 mendapatkan hasil nilai k=3 dengan akurasi 88% dan nilai k=5 dengan akurasi 84% [8] . Mengenai hasil klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor yang lakukan oleh beberapa sebelumnya, peneliti dapat menyimpulkan bahwa hasil dari metode K-NN memiliki nilai akurasi yang tinggi dan nilai yang baik. Setelah mencantumkan beberapa penelitian  sebelumnya  yang  telah  sebutkan  di  atas,  hal  ini    memberikan  gambaran  kepada penulis  untuk  melakukan  penelitian tentang  menentukan  waktu  yang  optimal  dalam  penarikan pesanan driver ojol dengan mengggunakan implementasi metode K-Nearest Neighbor.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  menambahkan  alur  penelitian  yang  dimulai  dari pengumpulan  data  menggunakan  cara  indikasi  data.  Untuk  mendapakan  hasil  akurasi  yang sesuai  dengan  tujuan  penelitian  adapun  tahapan  selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dibawah ini :
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  langkah  yang  paling  awal  dilakukan  dalam  penelitian  ini dengan  menggunakan  cara  manual,  penulis  memindahkan  dan  mengumpulkan  data  dari  tiga akun aplikasi driver ke dalam microsoft exel, jumlah data 1941 dari kurun waktu 6 bulan yang di  mulai  dari  Oktober  2023  sampai  Maret  2024  dengan  isi  8  atribut  date,  waktu  pemesanan,
258 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933
jumlah item order, biaya pengantaran, jarak tempuh (km), bonus insentif, poin harian, tip, dan kelas.

## 2.2 Data minning
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning menyaring atau mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data. Ini  didefinisikan  sebagai  analisis  otomatis  kumpulan  data  besar  atau  data  kompleks  untuk menemukan  pola  dan  hubungan  tersembunyi  dalam  kumpulan  data  tersebut  dan  melakukan klasifikasi,  anotasi,  klasterisasi,  aturan  asosiasi,  prediksi,  evaluasi,  dan  visualisasi.  Secara sederhana, penambangan data adalah proses analisis data [8][9]. Klasifikasi adalah analisis data yang  dikenal  dengan  cara  membantu  memprediksi  identitas  kelas  dan  mengklasifikasikan sampel.  Beberapa  metode  klasifikasi  telah  diusulkan  untuk  statistik,  pembelajaran  mesin,  dan sistem pakar[10].

## 2.3 Preprocessing data
Untuk  melakukan  klasifikasi  membutuhkan  data  yang  berkualitas,  dengan  adanya preprocessing  data  bertujuan  agar  bisa  mempermudah  dalam  melaksanakan  proses  penelitian, Adapun langkah-langkah preprocessing data dapat dilihat seperti pada Gambar 2 [11].
Gambar 2. Tahapan Preprocessing Data
Preprocessing  data  adalah  proses  mengubah  data  kasar  menjadi  format  yang  mudah dipahami  karena  data  kasar  seringkali  tidak  lengkap  dan  tidak  terstruktur  [12].  Keberhasilan analisis data, yang mencakup pencegahan, validasi, dan akuntansi, berkorelasi langsung dengan kualitas data [13]. Preprocessing meliputi beberapa langkah antara lain yaitu data cleaning, data integration,  data  reduction,  label  encoding  dan  standarisasi  data  [10][14].  Tujuannya  adalah untuk  menyediakan  informasi  yang  akurat  dan  bermanfaat.  Hal  ini  dapat  digunakan  dalam pembelajaran mesin, ilmu data, dan pengambilan keputusan [15]. Setelah preprocessing selesai, inisialisasi numerik digunakan untuk mengubah kategori data dan nilai atribut agar lebih mudah digunakan dalam penelitian [16]. Adapun tahap preprocessing data yaitu:

## 2.4.1 Data Cleaning
Cleaning  data,  juga  dikenal  sebagai  pembersihan  data,  adalah  proses  pemeriksaan keakuratan, konsistensi, dan kegunaan data yang terkandung dalam kumpulan data [11].

## 2.4.2 Data Integration
Data  integration  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data dari beberapa sumber untuk dijadikan satu [11].
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 259

## 2.4.3 Data Reduction
Data reduction  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengintegrasikan  sebuah  data, metode ini  juga  hampir  mirip  dengan  data  cleaning  yang  bersifat  dengan  cara  menghapus  data  asing atau data yang tidak diperlukan 11.

## 2.4.4 Label Encoding
Label Encoding adalah sebuah proses merubah data teks kedalam data numerik [14].

## 2.4.5 Standarisasi data
Standarisasi data adalah proses perubahan data dengan  mengubah pada nilai skalanya, sehingga data harus memiliki nilai standar deviasi 1 dan mean 0 [17]. Rumus standarisasi dapat dilihat pada persamaan 1.
X = (1)
Dimana : X adalah nilai asli, adalah nilai rata-rata (mean), adalah nilai standar deviasi

## 2.4 Metode K-Nearest Neigbors
Metode  K-Nearest  Neighbors  menurut  Kusrini  didalam  bukunya  yang  berjudul  Data Mining  Algorithm  adalah  menilai  kedekatan  antara  contoh  baru  dan  lama  dengan membandingkan  bobot  beberapa  fitur  yang  ada.  Algoritma  ini  juga  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  informasi  yang  paling  dekat  dengannya  [18].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  ini  yang  berfokus  pada  penemuan  baru  dan  sangat  cocok digunakan  didalam  penelitan  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan Metode K-NN untuk menguji data rincian pesanan driver ojol untuk medapatkan hasil  prediksi  waktu  yang  paling  baik  dalam  mencari  oderan  pesanan  pada  driver  ojol  penulis menggunakan  3  atribut  yang  digunakan  yaitu  waku  pemesanan,  biaya  pengantaran  dan  kelas. Data  pelatihan  yang  telah  diklasifikasikan  sebelumnya  digunakan  sebagai  dasar  untuk mengklasifikasikan  dataset  yang  ada  [19].  Menurut  Chumuang,  et  al  [20],  Didalam  proses klasifikasi ini untuk dapat mengetahui apakah data pada kasus menentukan waktu yang optimal dalam penarikan pesanan driver ojol yang masuk ke dalam kelas shift 1, shift 2 atau shift 3 [7]. Metode  K-NN  memiliki  rumus  perhitungan  dan  langkah-langkah  yang  dapat  dilihat  pada persamaan 2 dan Gambar 3.
dist (p,q) = ∑ ( − ) (2)
Dimana : dist(p,q) adalah jarak antara p dan 1, dan pi adalah nilai ke-i pada data p, dan qi adalah nilai ke-i pada data q.
260 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 3. Langkah-langkah Metode K-Nearest Neighbor

## 2.5 Hasil Nilai Performa (Akurasi, Presisi, Recall, dan f1-Score)
Sedangkan pada proses ini, penulis akan menambahkan perhitungan hasil dari performa yang meliputi nilai akurasi , nilai presisi , nilai recall , dan nilai f1-score pada kasus menentukan waktu  yang  optimal  dalam  penarikan  pesanan  driver  ojol  dengan  menggunakan  3  kelas  label jam  kerja  yaitu  shift  1  dengan  rentang  waktu  pukul  (08.00  -  16.00),  shift  2  dengan  rentang waktu pukul (16.00 - 00.00) dan shift 3 dengan rentang waktu pukul (00.00 – 08.00) [7].

## 2.6.1 Akurasi
Akurasi dapat  didefinisikan  pada  tingkat  kedekatan  antara  nilai  aktual  dengan  nilai prediksi  [7].  Persamaan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  pada akurasi dapat  dilihat  pada persamaan 2.
AKURASI = (3)

## 2.6.2 Presisi
Presisi dapat  didefinisikan  sabagai  ukuran yang  menunjukkan  seberapa  banyak  hasil yang kita dapatkan benar-benar relevan atau sesuai dengan apa yang kita cari [7] . Rumus presisi dapat dilihat pada persamaan 3.
PRESISI = (4)

## 2.6.3 Recall
Recall dapat didefinisikan sebagai ukuran yang menggambarkan seberapa banyak dari semua informasi yang relevan atau tepat berhasil kita temukan dan pilih [7]. Rumus recall dapat dilihat pada persamaan 4.
RECALL = (5)
Dimana : TP adalah True Positif , TN adalah True Negatif , FP adalah False Positif , FN adalah False Negatif
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 261

## 2.6.4 F1-Score
F1-Score dapat didefinisikan sebagai nilai yang menggabungkan presisi dan recall untuk memberikan ukuran tenttang seberapa baik kinerja suatu system [7]. Rumus f1-score dapat dilihat pada persmaan 5.
F1-SCORE = ∗ (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  adalah  langkah  yang  paling  awal  dilakukan  dalam  penelitian  ini dengan  menggunakan  cara  manual,  penulis  memindahkan  data  dari  aplikasi  driver  ojol    ke dalam  microsoft  exel,  dengan  jumlah  data  yang  sudah  dikumpulkan  yaitu  1941  dengan  isi  7 atribut  atau  kolom.  Setelah  mendapatkan  data  untuk  penelitian,  langkah  selanjutnya  yaitu pemberian label  pada  setiap  data  dengan  kriteria  8 jam  kerja  dengan  pembagian  waktu  shift  1 dengan rentang waktu pukul (08.00 - 16.00), shift 2 dengan rentang waktu pukul (16.00 - 00.00) dan  shift  3  dengan  rentang  waktu  pukul  (00.00  –  08.00)  .  Berikut  ini  adalah  nilai-nilai  dan atribut dataset yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 dan tabel 1 :
Gambar 4. Visualisasi Rincian Pesanan Driver Ojol Berdasarkan Data
Tabe 1. Data Rincian Pesanan Driver Ojol
No Date Waktu Pemesanan Jumlah Item Order Biaya Pengantaran Jarak Tempuh (KM) Bonus Insentif Poin Harian Tip Kelas 1. 01/10/2023 01:10 5 7200 2 100 Shift 3 2. 01/10/2023 01:56 4 7200 2 100 Shift 3 3. 01/10/2023 15:16 1 9200 7 100 Shift 1 4. 01/10/2023 16:58 5 12800 13 100 Shift 2 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 19 41 22/03/2024 02:10 5 7200 1 100 2000 Shift 3

## 3.1 Preprocessing Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  dataset  yang  didapat  dari  aplikasi driver  ojol  yang  masih  belum  terstruktur,  sehingga  akan  dilakukan  preprocessing  data  pada dataset.  Setelah  dilakukan  preprocessing  data  akan  menghasilkan  sebuah  dataset  yang terstruktur, sehingga akan memudahan dalam proses penelitian dan mendapatkan hasil analisis yang    baik  dan  sesuai  yang  diharapakan  penulis.  Adapun  adalah  langkah-langkah  yang  harus dilakukan  didalam  preprocessing  data  seperti    data  cleaning,  data  itegration,  data  reduction, label  encoding  dan  standarisasi  data.  Proses  data  cleaning  dilakukan  dengan  cara  menghapus data yang tidak terpakai, hasil prosesnya dapat dilihat pada table 2 dan 3.
262 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Rincian Data Pesanan Driver Ojol Sebelum di Data Cleaning
NO Date Waktu Pemesanan Jumlah Item Order Biaya Pengantaran Jarak Tempuh (KM) Bonus Insentif Poin Harian Tip Kelas 1. 01/10/2023 01:10 5 7200 2 100 Shift 3 2. 01/10/2023 01:56 4 7200 2 100 Shift 3 3. 01/10/2023 15:16 1 9200 7 100 2000 Shift 1 4. 01/10/2023 16:58 5 12800 13 100 Shift 2 Tabel 3. Rincian Data Pesanan Driver Ojol Sesudah di Data Cleaning Waktu Pemesanan Biaya Pengantaran Kelas 01:10 7200 Shift 3 01:56 7200 Shift 3 15:16 9200 Shift 1 16:58 12800 Shift 2
Tabel 4 menunjukan hasil dari data integration yaitu menggabungkan seluruh data dari akun 1, akun 2  dan akun 3 menjadi satu. Hasil dari data integration dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Dataset dari Beberapa Akun Driver Ojek Online No Akun Driver Ojol Jumlah Data 6 Bulan 1. Akun 1 643 2. Akun 2 559 3. Akun 3 739 Total  data: 1941
Hasil  dari  data  reduction  yaitu  metode  untuk  mengintegrasikan  atau  pemilihan  data, metode ini juga hampir mirip dengan data cleaning yang bersifat dengan cara menghapus data asing atau data yang tidak diperlukan. Pada kasus ini penulis akan menghapus data yang tidak terpakai  seperti  pada  kolom  date,  jumlah  item  order,  jarak  tempuh  (km),  bonus  insentif,  poin harian, dan tip. Hasil dari data reduction dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 5 menunjukan hasil dari label encoding yaitu sebuah proses merubah data teks kedalam data numerik [14]. Kasus pada penelitian ini adalah data kelas pada label yang bukan numerik melainkan masih berupa teks, maka dari itu perlu dilakukannya label encoding, dengan merubah    kelas  shift  1  menjadi  0,  shift  2  menjadi  1  dan  shift  3  menjadi  2.  Hasil  dari  label encoding dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Label Encoding
Gambar  6  menunjukan  hasil  dari  standarisasi  data  yaitu  dengan  menghitung  X  =  nilai asli dikurang = mean (nilai rata-rata) dibagi = nilai standar deviasi. Hasil standarisasi data dapat dilihat pada Gambar 6.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 263

## Gambar 6. Hasil Standarisasi Data

## 3.2 Metode K-Nearest Neigbors
Setelah  melakukan  tahapan  preprocessing  data,  kita  berhasil  mempunyai  dataset  jadi atau  dataset  yang  terstruktur  sehingga  dapat  mempermudah  penulis  dalam  melakukan penelitian.  Dataset  inilah  yang  akan  dijadikan  sebagai  implementasi  uji  coba  pada  metode  K- Nearest  Neigbors  dalam  penelitian  ini,  didalam  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil  yang maksimal  penulis  menambahkan  beberapa  alat  dan  bahan  yang  digunakan  untuk  memproses dataset  tersebut  seperti  1  unit  perangkat  keras  laptop  ASUS  TUF  GAMING  A15  FA507RE dengan  spesifikasi  Ryzen  7  6800H  RAM  16GB  512SSD  RTX3050TI,  phyton  adalah  bahasa pemrograman  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini,  agar  mempermudah  dalam  memproses  data dibutuhkan bantuan google colabortory atau yang sering dikenal dengan google colab. Google colab merupakan kompilator dan sebagai editor bahasa pemrograman Phyton secara online.
Didalam proses awal dalam melakukan uji coba metode K-NN yaitu menggunakan data training  yang  sudah  disiapkan.  Hasil  menunjukan  masih  adanya  kekurangan  pada  jumlah  data yang belum seimbang pada setiap atributnya, untuk lebih detail nya bisa dilhat pada gambar 4. Dari  masalah  yang  muncul  penulis  perlu  melakukan  proses  keselarasan  atau  penyeimbangan data pada setiap atributnya. Pada proses ini disebut dengan random over sampling yaitu proses untuk  menyelaraskan  atau menyeimbangkan  sebuah  data  pada  setiap  atribut.  Hasil  dari  proses ramdom over sampling dapat dilihat pada Gambar 7.
264 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Hasil Over Sampling Untuk Penyelarasan Data
Sebelum  melakukan  proses  klasifikasi  pada  metode  K-NN  penulis  akan  melakukan pembagian data 1941 menggunakan fungsi train_test_split pada dataset, dengan cara ini penulis akan  membagi  data  menjadi  rasio  80:20,  50:50,  dan  20:80  data  trainig  dan  data  testing.  Hasil split data dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Split Data Jumlah Data Keseluruhan 80:20 50:50 20:80 1941 Training  Testing  Training  Testing  Training  Testing 1552 389 970 971 388 1553
Setelah  melakukan  pembagian  data  proses  selanjutnya  yaitu  pada  metode  K-NN memerlukan  nilai  konstanta  untuk  menetapkan  berapa  banyak  nilai  kedekatan  tetangga  yang akan digunakan untuk model, didalam penelitian ini penulis melakukan uji data training dengan 40 kali percobaan dengan menggunkan nilai k 1 sampai 40. Untuk hasilnya dapat dilihat pada Gambar 8.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 265
Gambar 8. Hasil Nilai Rata-rata Eror Terhadap Nilai K
Pada  Gambar  9  dapat  disimpulkan  bahwa  masih  ada  beberapa  nilai k yang  bisa meminimalisir terjadinya nilai eror. Hasil pada gambar di atas menunjukan bahwa nilai k = 40 memiliki nilai eror 0.018 yang artinya nilai eror tersebut tergolong sangat besar. Untuk nilai k 1 hingga  14  masih  memiliki  tingkat  nilai  eror  yang  kecil.  Setelah  mendapatkan  nilai k dengan tingkatan eror yang rendah, proses selanjutnya menguji tingkat nilai akurasi , nilai presisi , nilai recall ,  dan  nilai f1-score pada  setiap  nilai k 1  hingga  14  dengan  rasio  80%  data  training  dan 20%  data  testing,  untuk  pembagian  jumlah  datanya  dapat  dilihat  pada  tabel  6.  Pada  setiap pengujian  nilai k 1  hingga  14  telah  ditentukan  untuk  nilai k=9 dengan  perhitungan menggunakan persamaan 3, 4, 5, 6 nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score menemukan hasil yang baik. Hasilnya dapat dilihat pada table 7.
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix Nilai K=9 Rasio Data 80:20 Kelas Nilai Aktual Shift 1 Shift 2 Shift 3 Nilai Prediksi Shift 1 130 0 0 Shift 2 3 127 0 Shift 3 0 0 129
Pada  tabel  7  dibagian  baris  pertama  menunjukan  nilai  130  merupakan  jumlah  sampel yang benar-benar termasuk dalam kelas shift 1 dan diprediksi secara tepat oleh model sebagai kelas  shift  1  (true positif  untuk  kelas  shift 1),  sementara  nilai  0 tidak  termasuk  kejadian  kelas shift 1 yang dianggap sebagai kelas shift 2 atau kelas shift 3 (true negatif untuk kelas shift 2). Selanjutnya  pada  baris  kedua  nilai  3  menunjukkan  jumlah  sampel  yang  sebenarnya  termasuk dalam  kelas  shift  2,  tetapi  model  salah  memprediksinya  sebagai  kelas  shift  1.  Ini  adalah kesalahan  model  dalam  menentukan  kelas  shift  2  (negatif  untuk  kelas  shift  2),  dan  nilai  127 menunjukkan  jumlah  sampel  yang  benar-benar  termasuk  dalam  kelas  shift  2  dan  diprediksi secara  tepat  sebagai  kelas  shift  2.  Sementara  itu,  tidak  ada  satu  pun  kasus  di  mana  shift  dari kelas shift 2 ke kelas shift 3 dianggap sebagai prediksi yang salah. Selajutnya baris ketiga nilai 0 menunjukkan bahwa tidak ada sampel dari kelas shift 3 yang dianggap salah sebagai kelas shift 1 atau 2. Nilai 129 menunjukkan bahwa jumlah sampel yang dianggap tepat sebagai kelas shift 3 (true positif).
266 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933
Tabel 8. Hasil Confusion Matrix Nilai K=3 Rasio Data 50:50 Kelas Nilai Aktual Shift 1 Shift 2 Shift 3 Nilai Prediksi Shift 1 323 1 0 Shift 2 5 329 0 Shift 3 0 0 323
Tabel  8  dibagian  baris  pertama  menunjukan  nilai  323  diprediksi  untuk  kelas  shift  1 adalah  benar  (true  positif),  untuk  nilai  1  dianggap  salah  sebagai  prediksi  untuk  kelas  shift  2 (false  positif),  dan  nilai  0  dianggap  salah  sebagai  prediksi  untuk  kelas  shift  3.  Selanjutnya bagian  baris  kedua  nilai  5  dianggap  sebagai  kelas  shift  1,  319  benar,  dan  0  dianggap  sebagai kelas  shift  3.  Selanjutnya  bagian  baris  ketiga  semua  nilai  323  diprediksi  untuk  kelas  shift  3 benar, tidak ada yang salah.
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Nilai K=2 Rasio Data 20:80 Kelas Nilai Aktual Shift 1 Shift 2 Shift 3 Nilai Prediksi Shift 1 516 2 0 Shift 2 24 494 0 Shift 3 0 0 517
Tabel 9 dibagian baris pertama  menunjukan nilai 516 sampel benar diprediksi sebagai kelas  shift  1  (true  positif  ),  nilai  2  sampel  yang  sebenarnya  dari  kelas  shift  1  diprediksi  salah sebagai  kelas  shift  2  yang  memiliki  nilai  (false  positif),  dan  nilai  0  sampel  diprediksi  salah sebagai kelas shift 3. Selanjutnya bagian baris kedua menunjukan nilai 24 sampel kelas shift 2 yang  sebenarnya  diprediksi  salah  sebagai  kelas  shift  1  (false  positif  untuk  kelas  shift  1),  nilai 494 sampel benar diprediksi sebagai kelas shift 2 (true positif untuk kelas shift 2), dan nilai 0 sampel diprediksi salah sebagai kelas shift 3. Selanjutnya bagian baris ketiga tidak ada sampel kelas shift 3 yang sebenarnya yang diprediksi sebagai kelas shift 1 atau kelas shift 2, dan nilai 517 sampel yang benar diprediksi sebagai kelas shift 3, yang merupakan hasil yang (true positif untuk kelas shift 3).
Setelah  mendapatkan  semua  hasil  perhitungan  proses  selanjutnya  yaitu  menentukan hasil performa mana  yang  menghasilkan hasil terbaik dari segi jumlah kesalahan (false positif dan  false  negatif)  tidak  lupa  dengan  jumlah  prediksi  yang  (true  positif)  pada  setiap  kelas. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Confusion Matrix pada Setiap Nilai k dan Rasio Data Nilai k=9 Rasio 80:20 Nilai k=3 Rasio 50:50 Nilai k=2 Rasio 20:80 3  false  negatif  di  kelas shift 2. 1  false  positif  dan  5  false negatif. 2  false  positif  dan  24  false negatif. Tidak  ada  (false  positif) hasil baik. Semua  kelas  shift  1,  shift  2 dan shift 3 diprediksi benar. Tingkat kesalahan lebih tinggi  dari  yang  pertama, pada kelas shift 2 khususnya.
Tabel  10  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  kelas  normal  dan  sedikit  adanya  kesalahan pada hasil terbaik dengan model K-NN adalah nilai K=9 dan rasio data 80:20. Model K-NN ini berhasil  meminimalkan  False  Negatif  dan  tidak  memiliki  False  Positif  sama  sekali,  yang
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 267
Driver Ojol]
menunjukkan  tingkat  presisi  yang  tinggi  dan  kemungkinan  mengindikasikan  bahwa  model  ini lebih baik dalam menggeneralisasi dari data latih ke data tes.
Gambar 9. Hasil Output Library Sklearn.Matrics Import Confusion Matrix Display
Tabel 11. Hasil Perhitungan Nilai Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score
Kelas Akurasi  Presisi  Recall  F1-Score Shift 1 99% 98% 100% 99% Shift 2 100% 98% 99% Shift 3 100% 100% 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  yang  telah  dilakukan  pada  klasifikasi  untuk menentukan  waktu  yang  paling  optimal  dalam  penarikan  pesanan  driver  ojol  menggunakan metode K-Nearest Neighbor dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi mendapatkan hasil yang sangat  baik  dengan  nilai akurasi 99%.  Hasil  dari  pengujian  data  dengan  nilai k=9 rasio perbandingan  80:20  memberikan  nilai  rata-rata  (mean) f1-score 99.33%.  Sedangkan  hasil  dari model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  diharapkan  bisa  menjadi  sebuah  acuan  untuk  model klasifikasi  pada penelitian selanjutnya.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  saran  yang  akan  diberikan  kepada  penelitian selanjutnya adalah faktor penggunaan data yang harus lebih banyak diperlukan untuk penelitian selanjutnya. Karena hasil data yang digunakan dalam penelitian ini terbatas, yaitu dari Oktober 2023  hingga  Maret  2024,  jumlah  data  yang  digunakan  terdiri  dari  1.941  baris  data  rincian pesanan  driver  ojol.  Diharapkan  dari  penggunaan  data  yang  lebih  banyak  akan  menghasilkan hasil yang bervasiasi lagi.
268 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E-ISSN 2503-2933

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak-banyak  terima  kasih  yang  tulus  kepada  orang  tua  dan semua  pihak  yang  telah  membantu  selama  proses  penelitian  ini.  Dukungan,  saran,  dan bimbingan menjadi komponen kunci dalam keberhasilan terselesainya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Amin,  M.  Taufiq,  and  Y.  Feriska ,  “Strategi  Pengembangan  Jaringan  Transportasi Darat Kabupaten Brebes Land Transportation Network Development Strategy of Brebes Regency,” 2021.
[2] D. K. Rahayu and S. Martini, “ Peran Moda Transportasi Darat Dalam Mobilitas Tenaga Kerja,” Jurnal  Transportasi ,  Vol.  22,  No.  2,  pp.  109–116,  Aug.  2022,  doi: 10.26593/jtrans.v22i2.6061.109-116.
[3] O.  Halilintarsyah, “Ojek  Online,  Pekerja  atau Mitra?,” Jurnal  Persaingan  Usaha ,  Vol. 2, Pp. 64–74, Dec. 2021, doi: 10.55869/kppu.v2i.24.
[4] F.  N.  Anggraeni, “Analysis  of  User  Satisfaction  of  Public  Transportation  Ojek  Online (Gojek) Through Service Instruments,” Akademik: Jurnal Mahasiswa Ekonomi & Bisnis , Vol. 1, No. 2, pp. 77–86, May 2021, doi: 10.37481/jmeb.v1i2.221.
[5] S. A.  Immawati and A. Rauf, “Building Satisfaction and Loyalty of Student Users Ojek Online  Through  The  Use  of  It  and  Quality of  Service  In  Tangerang  City,” J  Phys  Conf Ser , Vol. 1477, No. 7, p. 072004, Mar. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1477/7/072004.
[6] Rino  Bahtiar, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Kusen  Terlaris
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Informatika Multi , Vol. 1, No. 3, pp. 203–214, May 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/multi/article/view/33
[7] A.  Aisyah  and  S.  Anraeni, “Analisis  Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) pada Dataset Citra Penyakit Malaria,” Indonesian Journal of Data and Science , Vol. 3, No. 1, pp. 17–29, Mar. 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.22.
[8] R.  Wahyudi,  M.  Orisa,  and  N.  Vendyansyah, “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbors  pada  Klasifikasi  Penentuan  Gizi  Balita  (Studi  Kasus  di  Posyandu  Desa Bluto),” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , Vol. 5, No. 2, pp. 750–757, Oct. 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3738.
[9] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut pada Data Set Penyakit Jantung,” Jurnal Media Informatika Budidarma , Vol. 4, No. 2, p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[10]  R.  Annisa,  “ Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penderita Penyakit Jantung ,” JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , Vol. 3, No. 1, pp. 22–28, Jan. 2019, doi: 10.59697/jtik.v3i1.650.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 255-269 E- ISSN 2503-2933 269
[11]  Y. Azhar, A. K. Firdausy, and P. J. Amelia, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Stroke,”
SINTECH  (Science  and  Information Technology) Journal , Vol. 5, No. 2, pp. 191–197, Oct. 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1222.
[12]  Alfian  Adam, “Data  Preprocessing:  Pengertiann  Manfaat,  dan  Tahapan  kerjanya,”
Accurate. Accessed: Apr. 27, 2024. [Online]. Available:
https://accurate.id/teknologi/data-preprocessing/
[13]  Andre  Oliver, “Bikin  Data  Lebih  Mudah  Dibaca,  Yuk,  Kenalan  Dengan  Data Preprocessing,” Glints. Accessed: Apr. 27, 2024. [Online]. Available: https://glints.com/id/lowongan/data-preprocessing-adalah/
[14]  Fahmi  Noor  Fiqri, “Klasifikasi  Bunga  Iris  Menggunakan  KNN  Phyton,” Kodesiana. Accessed: May 03, 2024. [Online]. Available: https://www.kodesiana.com/post/klasifikasi-bunga-iris-menggunakan-knn-python/
[15]  Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi , “Data Preprocessing Adalah: Pengertian, Manfaat, & Tahapannya,” Dibimbing. Accessed: Apr. 27, 2024. [Online]. Available: https://dibimbing.id/blog/detail/data-preprocessing-adalah-pengertian-manfaat- tahapannya
[16]  K.  M.  Rajabi, W.  Witanti, and  R.  Yuniarti, “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN) Dengan Fitur Relief-F Dalam Penentuan Status Stunting,” Innovative: Journal Of Social  Science  Research ,  Vol.  3,  No.  4,  pp.  3555–3568,  Sep.  2023,  doi: 10.31004/innovative.v3i4.3885.
[17]  Eka  Anzihory, “Normalisasi  vs  Standarisasi,” Medium.  Accessed:  May  03,  2024. [Online]. Available: https://anzihory.medium.com/normalisasi-vs-standarisasi- 101093633e18
[18]  A. A. P. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “K-Nearest Neighbors Algorithm to  Student  Opinion  of  the  Online  Learning  Method  at  Wira  Wacana  Sumba  Christian University,” Ultima  InfoSys :  Jurnal  Ilmu  Sistem  Informasi ,  pp.  87–93,  Apr.  2022,  doi: 10.31937/si.v12i2.2090.
[19]  A.  K.  B.  Ginting,  M.  S.  Lydia,  and  E.  M.  Zamzami, “Peningkatan  Akurasi  Metode  K- Nearest  Neighbor  dengan  Seleksi  Fitur  Symmetrical  Uncertainty,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , Vol. 5, No. 4, p. 1714, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3254.
[20]  G.  M.  C.  Batubara,  A.  Desiani,  and  A.  Amran ,  “Klasifikasi  Jamur  Beracun Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , Vol. 3, No. 1, pp. 33–42, Jun. 2023, doi: 10.54082/jiki.68.