## Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma K-NN
Raditya Galih Whendasmoro 1,* , Joseph 2
Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* raditya_gw@ubk.ac.id, 2 joseph@ubk.ac.id Email Penulis Korespondensi: raditya_gw@ubk.ac.id Submitted 21-07-2022 ; Accepted 19-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Banyaknya  volume  informasi  pada  data  menyebabkan  banyaknya  data  yang  tersimpan  pada  dataset.  Dataset  terdidir  dari  berbagai macam  atribut  dan  nilai  atribut  yang  dimana  terdapat  kandungan  informasi  yang  tersimpan  pada  dataset  tersebut.  Data  mining merupakan proses yang dapat dipergunakan untuk pencarian informasi pada dataset. Namun permasalahan yang dihadapi pada dataset sering didapati data yang tidak normal seperti range nilai yang terlalu jauh dan berbeda – beda antar atribut dataset. Range nilai yang terlalu  jauh  menyebabkan  hasil  informasi  yang  didapatkan  tidaklah  optimal,  pada  data  mining  sendiri  proses  atau  hasil  yang  baik berdasarkan  dengan  kualitas  data  yang  tersimpan  pada  dataset.  Normalisasi  data  merupakan  tahapan  pada  praproses,  dimana  pada normalisasi data dilakukan penskalaan kembali terhadap range nilai pada atribut. Z-Score Normalization merupakan salah satu teknik statistika yang dapat dipergunakan pada data mining untuk melakukan praproses data dengan cara melakukan transformasi data. Z- Score  Normalizatioan  dapat  dikombinasikan  dengan  teknik  klasifikasi  data  mining,  dimana  peranan  Z-Score  Normalization  untuk melakukan normalisasi data yang berguna untuk meningkatkan kinerja algortima klasifikasi data mining khususnya algoritma K-NN pada penelitian ini. Hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya Z-Score Normalization berguna untuk meningkatkan kinerja dari pada algoritma K-NN. Hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan nilai akurasi yang didapatkan dari proses K-NN sebelum dilakukan normalisasi  pada  dataset  dengan  sesudah  dilakukan  normalisasi  pada  dataset.  Nilai  akurasi  berturut  –  turut  sebelum  dilakukan normalisasi dataset yaitu 95,13%, 95,83%, 96,11%, 95,77% dan 95,81% setelah dilakukan normalisasi dataset terdapat peningkatan nilai akurasi yaitu 97,87%, 98,57%, 98,77%, 97,23% dan 98,11%.
Kata Kunci: Data Mining; Normalisasi; Data; Z-Score; K-NN

## Abstract
The large volume of information in the data causes a lot of data to be stored in the dataset. The dataset consists of various attributes and attribute values which contain information stored in the dataset. Data mining is a process that can be used to search for information on datasets. However, the problems encountered in the dataset are often found to have abnormal data such as the range of values that are too far and different between dataset attributes. The value range that is too far causes the results of the information obtained to be not optimal, in data mining itself the process or results are good based on the quality of the data stored in the dataset. Data normalization is a preprocessing stage, where data normalization is scaled back to the range of values  in the attribute. Z-Score Normalization is a statistical technique that can be used in data mining to preprocess data by performing data transformations. Z-Score Normalization can be combined with data mining classification techniques, where the role of Z-Score Normalization is to normalize data which is useful for improving the performance of data mining classification algorithms, especially the K-NN algorithm in this study. The results of the study  show  that  Z-Score  Normalization  is  useful  for  improving  performance  than  the  K-NN  algorithm.  This  can  be  seen  from  the increase in the accuracy value obtained from the K-NN process before normalizing the dataset and after normalizing the dataset. The accuracy values respectively before normalizing the dataset were 95.13%, 95.83%, 96.11%, 95.77% and 95.81% after normalizing the dataset there was an increase in the accuracy value, namely 97.87%, 98, 57%, 98.77%, 97.23% and 98.11%.
Keywords : Data Mining; Normalization; Data; Z-Score; K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Dimasa kemajuan teknologi yang berkembang sangat pesat sekarang ini menyebabkan meningkatnya volume informasi pada  sebuah  data.  Hal  tersebut  dikarenakan  banyaknya  variasi  terhadap  format  terhadap  proses  pada  informasi  data tersebut.  Besarnya volume  data  biasanya  tersimpan pada  sebuah  gudang  penyimpanan data  atau  biasa disebut  dengan dataset / data warehouse. Secara umum dataset dapat diartkan sebagai kumpulan dari berbagai macam objek data dan juga atribut – atribut data yang saling berhubungan dan berkaitan antara satu dan lainnya untuk mendapatkan sebuah informasi. Kualitasi dari sebuah dataset dapat dilihat dari informasi yang dihasilkan pada proses pengolahan data.
Data mining adalah proses dari sekumpulan data yang cukup kompleks dimana didalamnya memiliki volume data dengan  jumlah  yang  cukup  besar  terdiri  dari  data  terstruktur,  semi-terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur.  Sekarang  ini peranan data mining sangatlah penting, big data bukan hanya sebagai pengolahan data tetapi informasi – informasi yang dihasilkan pada data mining dapat dimanfaatkan oleh berbagai kalangan seperti sektor bisnis, pendidikan dan juga pada bidang penelitian.
Namun pada data mining dan terkhususnya pada dataset, informasi atau data yang tersimpan tidaklah selamanya dalam  bentuk  yang  normal,  pada  dataset  sering  didapati  data  yang  sangat  acak.  Data  acak  yang  dimaksud  berupa perbedaan range nilai pada setiap atribut sangatlah jauh, hal tersebut sering kali menjadi sebuah kendala ketika dilakukan proses terhadap pengolahan data dan mendapatkan hasil atau informasi yang nantinya akan dipergunakan.
Perlu  diketahui  bahwasannya  berhasil  atau  tidak  proses  pada  data  mining  dapat  dilihat  dari  kualitas  data  yang dihasilkan.  Maka  dari  itu,  perlu  kiranya  dilakukan  praproses  terhadap  data  yang  berguna  untuk  memperbaiki  atau meningkatkan kualitas  hasil  yang  didapatkan.  Praproses  merupakan  sebuah  langkah  awal  yang  dilakukan  pada  proses
data mining, tujuan lain dari praproses yang dilakukan pada dataset yakni mempersiapkan data secara matang sebelum dilakukan proses pengolahan untuk mendapatkan informasi. Banyak cara yang dapat dilakukan pada tahapan praproses data seperti menghapus data, mengintegrasikan data, melakukan reduksi data dan juga melakukan perubahan data. Selain dari itu, juga terdapat proses lainnya yaitu normalisasi data.
Normalisasi data merupakan juga bagian dari pada praproses data, pada normalisasi dilakukan penskalaan kembali terhadap  nilai  –  nilai  yang  tersimpan  pada  dataset  yang  membuat  proses  pengolahan  menjadi  lebih  mudah.  Proses normalisasi data diperlukan dikarenakan sering sekali pada dataset terdapat rentang nilai yang berbeda – beda pada setiap atribut. Perbedaan rentang nilai yang cukup jauh dari atribut – atribut yang ada menyebabkan tidak berfungsinya secara optimal peranan atribut pada dataset.  Maka sekiranya perlu dilakukan perubahan data berupa normalisasi data dengan menggunakan beberapa cara seperti min max dan cosine normalization[1], [2]. Pada penelitian ini normalisasi data yang dilakukan dengan menggunakan Z-Score.
Z-Score normalization merupakan bagian dari pada teknik statistika yang dapat dipergunakan pada big data.  Z- Score sering juga disebut dengan nilai baku ataupun juga nilai standar. Z-Score secara umum dipergunakan pada data mining  untuk  menemukan  data  yang  merupakan  bagian  dari  outlier  data.  Pada  Z-Score  dilakukan  transformasi  atau perubahan data dengan menghasilkan range nilai yang baru bedasarkan dengan range nilai yang sudah ada sebelumnya pada dataset. Pada Z-Score nilai baru yang dihasilkan berdasarkan dengan perbedaan yang dimiliki dari nilai rata – rata dan juga nilai standar deviasi[3].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Gde Agung Brahmana Suryanegara, dkk pada tahun 2021 didapatkan hasil bahwasannya terdapat peningkatan kinerja algoritma setelah dilakukan normalisasi data[4]. Ditahun yang sama juga telah dilakukan penelitian oleh Henderi, dkk dengan hasil penelitian dengan menerapkan algortima Z-Score untuk proses normalisasi data tingkat akurasi yang didapatkan dari proses klasifikasi mengalami peningkatan[5].
Pada  data  mining  terdapat  banyak  proses  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan  informasi.  Salah  satu  cara  yang dipergunakan pada data mining yaitu klasifikasi. Kalsifikasi merupakan proses pengelompokan informasi pada dataset berdasarkan dengan kriteria – kriteria ataupun atribut tertentu untuk menghasilkan sebuah kelas. Proses pada klasifikasi sangat bergantung terhadap pengelompokan dan nilai – nilai yang terdapat pada data, perbedaan range nilai yang sangat jauh antar setiap atribut akan menyebabkan hasil yang didapatkan juga tidak maksimal. Pengukuran hasil kinerja pada proses  klasifikasi  dapat  dilakukan  berdasarkan  dengan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  proses  klasifikasi  yang dilakukakan. Banyak metode ataupun algoritma yang digunakan pada proses klasifikasi seperti Decision Tree ataupun juga Naïve Bayes Classifier. Selain dari algoritma tersebut juga terdapat algoritma lainnya yang dapat dipergunakan untuk proses klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN).
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].
Pada tahun 2018 telah dilakukan penelitian oleh Sitti Harlina dengan penelitian yang didapatkan hasil eksperimen menunjukkan bahwa K-nn dalam melakukan klasifikasi risiko kredit memiliki nilai akurasi sebesar 73,60%[7]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Dita Noviana, dkk pada tahun 2019 didapatkan hasil bahwa algoritma K-NN menunjukkan akurasi dan eror algoritma k-NN sebesar 90.7% dan 9.3% dimana hasil tersebut merupakan akurasi terbesar dibandingkan dengan algoritma lainnya[8]. Dan pada tahun 2020 dilakukan penelitian oleh Tupan Tri Muryono dan Irwansyah dengan hasil  penelitian  dari  hasil  evaluasi  dan  validasi  menggunakan  k-5  fold  yang  telah  dilakukan  menggunakan  tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi tertinggi dari Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebesar 93.33%[9].
Peranan  normalisasi  data  pada  algoritma  K-NN  sangatlah  penting,  hal  tersebut  didasarkan  dengan  proses perhitungan jarak diantar setiap objek yang tersimpan pada dataset. Jika jarak nilai ataupun range nilai pada setiap atribut dataset memiliki rentang yang sangat besar, tentu saja akan menyebabkan proses perhitungan jarak  euclidean distance tidaklah optimal. Perhitungan jarak yang tidak optimal akan menyebabkan hasil yang didapatkan juga tidak  maksimal dan dapat dikatakan dataset yang dipergunakan tidaklah memiliki kualitas yang baik. Maka dari itu, pada penelitian ini akan  dilakukan  sebuah  proses  normalisasi  data  pada  dataset  yang  berguna  untuk  meningkatkan  dari  pada  kinerja klasifikasi algoritma K-NN.

## 2. METODE 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 proses pengolahan data sehingga didapatkan informasi didalamnya. Pada data mining  terdapat proses  analisis  dan  juga  peninjauan  kembali  terhadap  data  yang  tersimpan  pada  dataset  atau  data  warehouse.  Proses analisis pada data mining untuk menemukan sebuah pola ataupun hubungan yang terkandung pada data yang tersimpan pada dataset[10].
Data mining sendiri merupakan sebuah teknik yang terdiri dari berbagai macam bidang keilmuan seperti statistik, kesehatan, dan lain sebagainya untuk menjalankan proses pada pembelajaran mesin, pengenalan terhadap pola dan juga visualisasi terhadap data.

## 2.3 Z-Score Normalization
Z-score normalization adalah suatu metode normalisasi yang hasilnya didapatkan dari nilai rata-rata dan standar deviasi dari data. Metode ini mempunyai nilai yang stabil terhadap outlier maupun adanya nilai yang lebih besar dari maksA atau lebih kecil dari minA. Zscore normalization dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
Z = 𝑥− 𝑥̅ 𝜎
(1)

## 2.4 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
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
D1 = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (2)

## 2.5 Dataset
Dataset yang dipergunakan merupakan dataset penyakit stroke yang berasal dari UCI Repository Machine Learning. Pada dataset tersebut memilik 10 atribut dan juga 5110 record yang memiliki rentang nilai berbeda – beda. Pada dataset terdapat 2 nilai kelas yaitu Yes sebanyak 249 record dan No sebanyak 4861 record.
Tabel 1. Spesifikasi Atribut Dataset
No  Nama Atribut / Kelas  Keterangan
1 Gender Atribut 2 Age Atribut
3 Hypertension Atribut 4 Hear_Disease Atribut 5 Ever_Married Atribut 6 Work_Type Atribut 7 Residence_Type Atribut 8 Avg_Glucose_Level Atribut 9 BMI Atribut 10 Smoking_Status Atribut 11 Stroke Kelas
Pada tabel 1 dapat dilihat bahwasannya dataset penyakit stroke tersebut memiliki 10 atribut didalamnya dan juga memiliki 1 kelas. Dari atribut dan kelas itu nantinya akan dilakukan proses klasifikasi hingga mendapatkan tingkat akurasi dari kualitasi dataset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dimasa  sekarang  ini  pertumbuhan  informasi  sangatlah  cepat,  informasi  –  informasi  yang  ada  tersimpan  pada  sebuah tempat penyimpanan ataupun biasa disebut dengan dataset. Peranan dataset cukuplah penting, hal tersebut dapat dilihat dari proses pengolahan yang dilakukan pada dataset akan menghasilkan informasi baru ataupun pengetahuan baru yang nantinya dapat dipergunakan oleh pihak yang menggunakan data tersebut.
Data mining merupakan proses terhadap sekumpulan data yang cukup kompleks dengan terdapat berbagai macam atribut  didalamnya  dan  saling  terhubung  antar  lainnya  untuk  menyusun  sebuah  data  yang  tersetrukutr  ataupun  tidak terstruktur.  Namun  proses  data  mining  pada  dataset  tidak  senantiasa  berlangsung  dengan  baik,  kadang  kala  dataset memiliki beragam jenis data didalamnya dan juga terdapat range nilai yang cukup jauh diantara atribut – atribut.
Perbedaan  range  pada  data  tentunya  akan  mempengaruhi  terhadap  hasil  yang  didapatkan,  dataset  dikatakan berkualitas  jika  hasil  yang  didapatkan  jugalah  berkualitas.  Perbedaan  range  yang  cukup  jauh  pada  dataset  hendaknya harus diselesaikan, hal tersebut merupakan sebuah permasalahan yang dihadapi terkhususnya pada proses tertentu di data mining.  Normalisasi  data  merupakan  sebuah  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  juga  kendala terhadap range data yang cukup jauh.
Normalisas  dilakukan  dengan  melakukan  perubahan  skala  data  yang  lama  menjadi  data  yang  baru  bedasarkan dengan  nilai  rata  –  rata  data  dan  juga  nilai  standar  deviasi  data.  Z-Score  merupakan  sebuah  teknik  yang  dapat dipergunakan untuk proses normalisasi pada dataset. Tujuan dari Z-Score bukan hanya untuk melakukan normalisasi data, tetapi juga bertujuan untuk meningkatkan kinerja dari proses klasifikasi pada data mining.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma
Penelitian dilakukan dengan menggunakan dataset penyakit stroke yang berasal dari UCI Repository Machine Learning. Pada dataset penyakit stroke tersebut terdapat 10 atribut didalamnya dan juga 5110 record isian data. Proses yang  akan dilakukan disini nantinya akan dibagi terhadap 2 tahapan pengujian yaitu pengujian sebelum dilakukan normalisasi dan juga pengujian setelah dilakukan normalisasi data. Setiap tahapan pengujian dilakukan kedalam 4 kategori yang berbeda, dimana pengujian pada algoritma K-NN membagi data menjadi data uji dan data latih dengan 5 nilai K [401, 501, 601, 701, 801].
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma K-NN Tanpa Normalisasi No  Nilai – K  Akurasi 1 401 95,13% 2 501 95,83% 3 601 96,11% 4 701 95,77% 5 801 95,81%
Dari tabel 2 dapat dilihat dari proses kinerja algoritma K-NN sebelum dilakukannya normalisasi pada dataset, pada tabel  tersebut dapat  dilihat  masing  -  masing  tingkat  akurasi  untuk nilai  K  =  401 nilai  akurasi  yang didapatkan  adalah 95,13%. Untuk nilai K = 501 didapatkan nilai akurasi sebesar 95,83%. Untuk nilai K = 601 nilai akurasi yang didapatkan sebesar 96,11%. Pada proses dengan nilai K = 701 didapatkan akurasi sebesar 95,77% dan pada nilai K = 801 didapatkan tingkat akurasi sebesar 95,81%.
Kemudian setelah dilakukan proses klasifikasi pada dataset dengan algoritma K-NN selanjutnya dapat dilakukan proses normalisasi dataset terlebih dahulu dan kemudian melakukan proses klasifikasi kembali dengan algoritma K-NN.
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma K-NN Dengan Dilakukan Normalisasi Z-Score
No  Nilai – K  Akurasi
1 401 97,87% 2 501 98,57% 3 601 98,77% 4 701 97,23% 5 801 98,11%
Dari tabel 3 dapat dilihat dari proses kinerja algoritma K-NN setelah dilakukannya normalisasi pada dataset, pada tabel  tersebut dapat  dilihat  masing  -  masing  tingkat  akurasi  untuk nilai  K  =  401 nilai  akurasi  yang didapatkan  adalah 97,87%. Untuk nilai K = 501 didapatkan nilai akurasi sebesar 98,57%. Untuk nilai K = 601 nilai akurasi yang didapatkan sebesar 98,77%. Pada proses dengan nilai K = 701 didapatkan akurasi sebesar 97,23% dan pada nilai K = 801 didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,11%. Untuk mempermudah terhadap pembacaan data maka dapat dilihat tabel pembahasan berikut
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma K-NN Dengan Dilakukan Normalisasi Z-Score No  Nilai – K  Akurasi Tanpa Z-Score  Akurasi Dengan Z-Score 1 401 95,13% 97,87% 2 501 95,83% 98,57% 3 601 96,11% 98,77% 4 701 95,77% 97,23% 5 801 95,81% 98,11%
Pada tabel 4 dapat dilihat hasil perbandingan akurasi yang didapatkan dari 2 tahapan proses yang berbeda. Dari tabel tersebut dihasilkan sebuah kesimpulan bahwasannya Z-Score Normalisasi memiliki peran yang cukup penting pada proses peningkatan kinerja algortima K-NN. Hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan nilai akurasi yang didapatkan disetiap proses yang dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  tahapan  pembahasan  pada  penelitian,  maka  tahapan  akhir  yang  dilakukan  pada  penelitian  berupa kesimpulan.  Pada  penelitian yang  dilakukan  dapat  dibuatkan  beberapa kesimpulan bahwasannya  Z-Score  Normalisasi dapat  dipergunakan  untuk  proses  normalisasi  data.  Z-Score  Normalisasi  dapat  dikombinasikan  dengan  algoritma klasfikasi  data  mining  untuk  peningkatan  kinerja  algortima  klasifikasi  data  mining  terkhususnya  algoritma  K-NN. Peningkatan kinerja algoritma K-NN oleh Z-Score Normalisasi dapat dilihat dari peningkatan tingkat akurasi dari sebelum dilakukan  normalisasi  data  dengan  sesudah  dilakukan  normalisasi  data  dimana  pada  setiap  proses  pengujian  terdapat peningkatan nilai akurasi.

## REFERENCES
[1] C. Luo, J. Zhan, X. Xue, L. Wang, R. Ren, and Q. Yang, “Cosine normalization: Using cosine similarity instead of dot product in neural networks,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 11139 LNCS, pp. 382–391, 2018, doi: 10.1007/978-3-030-01418-6_38.
[2] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[3] S. Z. Rosiana and N. Laily, “Analisis Altman Z-Score Untuk Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Kabel Di Indonesiaanalisis Altman Z-Score Untuk  …,” J.  Ilmu  dan  Ris.  … , vol. 7, no. 1, 2018, [Online]. Available: http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.php/jirm/article/view/533.
[4] Gde  Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya,  and  Mahendra  Dwifebri  Purbolaksono,  “Peningkatan  Hasil  Klasifikasi  pada Algoritma Random Forest untuk Deteksi Pasien Penderita Diabetes Menggunakan Metode Normalisasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 114–122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[5] Henderi, T. Wahyuningsih, and E. Rahwanto, “Comparison of Min-Max normalization and Z-Score Normalization in the K- nearest neighbor (kNN) Algorithm to Test the Accuracy of Types of Breast Cancer,” IJIIS Int. J. Informatics Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2021, doi: 10.47738/ijiis.v4i1.73.
[6] M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty,  “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[7] S. Harlina, “Data Mining Pada Penentuan Kelayakan Kredit Menggunakan Algoritma K-Nn Berbasis Forward Selection Data Mining on Credit Feasibility Determination Using K-Nn Algorithm Based on Forward Selection,” CCIT J. , vol. 11, no. 2, pp. 236–244, 2018, doi: 10.33050/ccit.v11i2.591.
[8] D.  Noviana,  Y.  Susanti,  and  I.  Susanto,  “Analisis  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Algoritma C4.5,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 UMT , pp. 79–87, 2019.
[9] T.  T.  Muryono  and  I.  Irwansyah,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Dengan Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-Nn),” Infotech  J.  Technol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  43–48,  2020,  doi: 10.37365/jti.v6i1.78.
[10]  Y. D. Atma and A. Setyanto, “Perbandingan algoritma c4.5 dan k-nn dalam identifikasi mahasiswa berpotensi drop out,” Metik J. ISSN  2580-1503 , vol. 2, no. 2, pp. 31–37, 2018.