## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538

## Komparasi Algoritma Neural Network dan K-Nearest Neighbor Dalam Mendeteksi Malware Android
Andi Ramadhan, Lindawati * , Martinus Mujur Rose
Teknik Elektro, Sarjana Terapan Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 andiramadhan23@gmail.com, 2,* lindawati@polsri.ac.id, 3 mujurrose@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: lindawati@polsri.ac.id Submitted: 29/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Laporan  Badan  Siber dan  Sandi Negara  (BSSN)  mencatat  adanya sekitar 100 juta  kasus  serangan siber di  Indonesia hingga bulan April 2022, dengan ransomware dan malware sebagai jenis serangan yang paling umum terdeteksi. Dalam konteks ini, perkembangan malware Android yang semakin canggih dan sulit terdeteksi menjadi ancaman serius, terutama dengan penetrasi yang  berhasil  ke  Google  Play  Store.  Oleh  karena  itu,  deteksi  dini  terhadap  malware  Android  menjadi  penting.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  performa  dua  algoritma  machine  learning,  yaitu  Neural  Network  dan  K-Nearest  Neighbors (KNN), dalam mendeteksi malware pada platform Android. Dataset telah diproses dan dibagi menjadi data training dan testing. Kedua algoritma dilatih menggunakan data training, dan hasilnya divalidasi dan dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Neural Network mencapai performa terbaik dengan akurasi 97%, presisi 97%, recall 97%, dan F1-score 97%. Sementara itu, KNN memiliki performa yang sedikit lebih rendah dengan akurasi 95%, presisi 96%, recall 95%, dan F1-score 95%. Kesimpulannya, Neural Network memiliki performa yang lebih baik daripada KNN dalam mendeteksi malware Android berdasarkan akurasi dan konsistensi klasifikasi. Saran penelitian selanjutnya melibatkan penggunaan algoritma lain, penggunaan dataset yang lebih luas dan representatif, serta penambahan fitur dan optimisasi parameter. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan solusi yang akurat dan efektif untuk mendeteksi dan memisahkan aplikasi Android yang berpotensi berbahaya.
Kata Kunci: Malware Android; Deteksi Dini; Neural Network; K-Nearest Neighbors (KNN); Performa algoritma
Abstract− The report from the State Cyber and Cryptography Agency (BSSN) recorded approximately 100 million cases of cyber attacks in Indonesia until April 2022, with ransomware and malware being the most commonly detected types of attacks. In this context,  the  increasingly  sophisticated  and  hard-to-detect  Android  malware  poses  a  serious  threat,  especially  with  successful penetrations into the Google Play Store. Therefore, early detection of Android malware is crucial. This research aims to compare the performance of two machine learning algorithms, Neural Network and K-Nearest Neighbors (KNN), in detecting malware on the Android platform. The dataset has been processed and divided into training and testing data. Both algorithms are trained using the training data, and their results are validated and evaluated. The research findings show that Neural Network achieves the best performance with an accuracy of 97%, precision of 97%, recall of 97%, and F1-score of 97%. Meanwhile, KNN performs slightly lower with an accuracy of 95%, precision of 96%, recall of 95%, and F1-score of 95%. In conclusion, Neural Network outperforms KNN in detecting Android malware based on accuracy and classification consistency. Further research suggestions involve the use of other algorithms, broader and more representative datasets, as well as the addition of features and parameter optimization. This research  contributes  to  the  development  of  accurate  and  effective  solutions  for  detecting  and  identifying  potentially  harmful Android applications.
Keywords : Android Malware; Early Detection; Neural Network; K-Nearest Neighbors (KNN); Algorithm Performance

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi di era sekarang telah memberikan dampak positif yang signifikan di berbagai sektor, salah satunya pada perangkat bergerak seperti smartphone . Sebuah smartphone pada dasarnya menyediakan sistem operasi dan aplikasi yang mempermudah penggunanya. Beberapa sistem operasi yang umum digunakan meliputi iOS, Blackberry OS, dan Android. Dari berbagai pilihan tersebut, Android menjadi salah satu sistem operasi yang paling banyak digunakan. Menurut CEO Google, Erich Schmidt, sekitar 1,4 juta perangkat Android diaktifkan setiap hari [1]. Android menggunakan salah satu sistem operasi diantaranya sistem berbasis linux . Hingga saat ini, Android terus mengalami  perkembangan  baik  dari  segi  sistem  maupun  aplikasi.  Ketersediaan  banyak  smartphone  Android  yang diproduksi  telah mendorong  peningkatan  fitur-fitur  di  dalamnya.  Salah  satu  perkembangan  yang  signifikan  adalah fitur keamanan yang semakin pesat. Sebelumnya, fitur keamanan hanya terbatas pada PIN unlock, namun sekarang semakin beragam dengan adanya fitur seperti face unlock , face and voice unlock , dan pattern unlock [2].
Malware merupakan istilah yang menggabungkan kata " malicious " (jahat) dan " software " (perangkat lunak), mengacu  pada  perangkat  lunak  berbahaya  yang  sengaja  dirancang  untuk  merusak  sistem,  mencuri  data,  dan mendapatkan  akses  tanpa  izin  pada  suatu  sistem.  Penyebaran malware dapat  terjadi  melalui  berbagai  metode, termasuk  serangan  phishing  melalui  email,  rekayasa  sosial,  dan  pengunduhan  perangkat  lunak  yang  tidak  aman. Tujuan  dari  serangan malware ini  adalah  untuk  mengambik  informasi  rahasia  dari  pemilik    seperti  kata  sandi  dan email, serta menyebarkan spam. Salah satu contoh umum dari serangan malware adalah melalui aplikasi berbahaya yang berusaha mendapatkan akses ke perangkat tanpa izin dari pengguna atau sistem operasi. Mengingat risiko dan dampak  negatif  yang  ditimbulkan  oleh  serangan malware ,  diperlukan  analisis  yang  lebih  lanjut  untuk  melawan ancaman ini [3].
Berdasarkan laporan Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) hingga bulan April 2022, terjadi sekitar 100 juta kasus  serangan  siber  di  Indonesia. Ransomware dan malware merupakan  jenis  serangan  siber  yang  paling  umum terdeteksi oleh BSSN. Mengingat pernyataan tersebut, terlihat bahwa malware Android semakin berkembang dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
menghindari sistem keamanan dan berhasil menyusup ke Google Play Store. Karena tingkat kecanggihan malware semakin  meningkat  dan  sulit  terdeteksi,  sangat  penting  untuk  melakukan  deteksi  terhadap malware tersebut. Dikarenakan adanya jumlah serangan malware yang signifikan dan populasi pengguna Android yang sangat luas, hal ini menjadi sebuah masalah bagi pengguna Android. Oleh karena itu, penulis bertujuan untuk melakukan penelitian menggunakan sistem machine learning guna mengidentifikasi metode klasifikasi yang mampu memberikan performa tinggi dalam mendeteksi serangan malware secara dini [4]. Machine  learning (ML)  adalah  bentuk  penerapan  dari  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence , AI)  yang bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  yang  mampu  belajar  secara  mandiri  tanpa  memerlukan  pemrograman berulang  kali.  ML  bergantung  pada  penggunaan  data  (data  pelatihan)  dalam  proses  pembelajarannya  sebelum menghasilkan  output  yang  diinginkan  [5]. Machine  learning adalah  sebuah  konsep  komputasi  yang  melibatkan penggunaan  algoritma  matematika  dan  komputer  untuk  mempelajari  pola-pola  yang  terdapat  dalam  data  dan menghasilkan prediksi untuk masa depan. Proses pembelajaran ini melibatkan dua proses tahapan yang penting, yaitu pelatihan ( training ) dan pengujian ( testing ). Terdapat tiga kategori utama di dalam machine learning , yaitu Supervised Learning,  Unsupervised  Learning, dan Reinforcement  Learning [6].  Pembelajaran  mesin  (Machine  Learning/ML) termasuk  dari  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  algoritma  secara  teratur  untuk  menggabungkan  hubungan- hubungan yang mendasari antara data dan informasi. Sebagai contoh, sistem ML dapat diinstruksikan menggunakan sistem pengenalan ucapan otomatis (seperti Siri pada iPhone) untuk mengubah informasi suara menjadi struktur yang mengandung makna yang diungkapkan dalam bentuk urutan kata-kata [7].
Dalam beberapa penelitian terdahulu yang relevan, ditemukan beberapa temuan penting. Salah satunya, sebuah penelitian yang dilakukan oleh Alzaylaee, Yerima dan Sezer, pada tahun 2020  [8] mengevaluasi suatu sistem bernama DL-Droid yang menggunakan pembelajaran mendalam ( deep learning ) untuk mendeteksi malware Android dengan menggunakan  perangkat  nyata.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  DL-Droid  berhasil  mencapai  tingkat  deteksi sebesar 97,8% (dengan fitur dinamis saja) dan 99,6% (dengan fitur dinamis + statis), yang lebih unggul dibandingkan dengan  teknik  pembelajaran  mesin  tradisional.  Penelitian  ini  juga  membandingkan  metode  generasi  input  berbasis keadaan dengan pendekatan stateless yang umum digunakan dalam sistem pembelajaran mendalam. Perbedaan antara penelitian  yang  dilakukan  terletak  pada  aspek  fokus,  metode  yang  digunakan,  dan  hasil  yang  ditemukan.  Dalam penelitian yang dilakukan mengenai komparasi antara algoritma NN dan K-NN dalam mendeteksi malware Android menggunakan dataset Android permission. Penelitian yang dilakukan lebih berfokus pada perbandingan performa dua algoritma tersebut dalam mendeteksi malware. Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh [8] fokus pada evaluasi sistem DL-Droid yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi malware Android dengan perangkat nyata.  Mereka  membandingkan  performa  DL-Droid  dengan  teknik  pembelajaran  mesin  tradisional  dan mempertimbangkan metode generasi input berbasis keadaan dengan pendekatan stateless.
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Diana, Indrajit dan Dazki, pada tahun 2022 [9], melakukan komparasi antara algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression, dan Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan malware Android  berdasarkan  file Application  Package  Kit (APK).  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  algoritma Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 97,75%, sedangkan Logistic Regression memiliki akurasi sebesar 88,75% dan Support Vector Machine mencapai akurasi sebesar 96,75%. Perbedaan antara penelitian yang dilakukan dan penelitian yang dibuat oleh penulis [9] terletak pada poin fokus, pendekatan metodologi, dan dataset yang digunakan. Penelitian yang dilakukan yaitu membandingkan algoritma NN dan K-NN dalam mendeteksi malware Android menggunakan dataset Android permission, lebih terfokus pada perbandingan dua algoritma tersebut. Peneliti menggunakan fitur statis dari aplikasi  Android  dalam  upaya  mendeteksi  malware.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  [9]  membandingkan algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression , dan Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan malware Android berdasarkan file APK. Fokus penelitian mereka adalah pada perbandingan antara tiga algoritma tersebut  dalam hal akurasi klasifikasi.
Penelitian oleh R.B. Hadiprakoso, W.R. Aditya, F.N. Pramitha pada tahun 2022 [1] melakukan analisis deteksi malware  pada  platform  Android  menggunakan  pendekatan  supervised  machine  learning.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  model  klasifikasi  SVM  memberikan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  mencapai 96,94%  dan  AUC  (Area  Under  Curve)  sebesar  95%.  Penelitian  yang  akan  dilakukan  memiliki  perbedaan  dengan penelitian [1] dalam hal metode yang digunakan, fokus penelitian, dan hasil temuan yang diharapkan. Penelitian yang akan dilakukan akan berfokus pada perbandingan antara algoritma NN dan K-NN dalam mendeteksi malware pada platform Android dengan menggunakan dataset Android permission. Penelitian ini akan membandingkan performa kedua algoritma menggunakan confusion matrix dalam hal deteksi malware. Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh  penulis  [1]  lebih  menitikberatkan  pada  analisis  deteksi  malware  Android  secara  umum  dengan  menggunakan algoritma supervised machine learning. Fokus penelitian tersebut  terutama berada pada penerapan algoritma SVM sebagai model klasifikasi dalam mendeteksi malware Android.
Penelitian lainnya, yang dilakukan oleh R. B. Hadiprakoso, N. Qomariasih, dan R. N. Yasa, pada tahun 2021 [10], menggunakan pendekatan analisis hibrida dengan deep learning untuk mengidentifikasi malware Android. Hasil validasi  model  dengan  menggunakan  algoritma  LSTM  memiliki  akurasi  sebesar  98,7%  dan  recall  sebesar  97,9%. Perbedaan antara penelitian yang dilakukan dengan penelitian yang disebutkan dalam [10] terletak pada pendekatan dan metode yang digunakan. Penelitian [10] menerapkan sebuah pendekatan analisis hibrida yang menggabungkan deep learning, khususnya algoritma LSTM, dalam mengidentifikasi malware Android. Sementara itu, penelitian yang peneliti  lakukan  memfokuskan  pada  perbandingan  antara  algoritma  NN  dan  K-NN  dalam  mendeteksi  malware

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
Android  menggunakan  dataset  Android permission .  Terakhir,  penelitian  oleh  Sitorus, Sukarno  dan Mandala,  pada tahun 2021 [11] membandingkan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam analisis deteksi malware Android. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM memiliki nilai presisi, recall , dan F1-score sebesar 97%, serta akurasi sebesar 96,23%. Sementara itu, metode Random Forest menghasilkan nilai presisi, recall, dan akurasi sebesar 99%  dan  98,99%  secara  berturut-turut.  Perbedaan  antara  penelitian  yang  dilakukan  terletak  pada  metode  yang dibandingkan dan hasil yang ditemukan. Penelitian  [11] membandingkan SVM dan Random Forest dalam analisis deteksi  malware  Android,  sedangkan  penelitian  yang  peneliti  lakukan  dengan  membandingkan  algoritma  NN  dan KNN. Hasil penelitian [11] menunjukkan bahwa metode Random Forest memiliki performa yang lebih baik dengan presisi, recall, dan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SVM.
Penelitian ini bertujuan untuk  membandingkan performa dua metode deteksi, yaitu Neural  Network dan K- Nearest Neighbor , dalam mendeteksi malware pada dataset aplikasi Android. Fokus utama penelitian ini adalah pada analisis statis, yang merupakan pendekatan efisien dan sederhana untuk mengamati malware tanpa harus menjalankan secara  langsung  aplikasi malware tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  dataset  yang  terdiri  dari aplikasi Android yang telah dideteksi sebagai benign (tidak berbahaya) atau malware . Dua metode deteksi yang diuji adalah Neural Network dan K-Nearest Neighbor . Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan dari kedua algoritma tersebut  yang  memiliki  hasil  yang  bagus  dalam melakukan  deteksi  malware  menggunakan  dataset  yang  dgunakan pada penelitian ini. Harapan penelitian ini adalah dapat memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem keamanan Android dan memperkuat perlindungan terhadap serangan malware . Dengan menentukan metode deteksi yang  optimal,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  bagi  pengembangan  solusi  yang  lebih  efektif  dalam mendeteksi  dan  mencegah  ancaman malware pada  perangkat  Android,  sehingga  pengguna  dapat  lebih  aman  dan terlindungi saat menggunakan aplikasi-aplikasi tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses  perancangan  penelitian  dimulai  dengan  membuat  suatu  diagram  blok  sistem  yang  mencakup  keseluruhan sistem.  Flowchart  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  perancangan  studi,  karena  memberikan  gambaran tentang bagaimana rangkaian penelitian beroperasi secara keseluruhan. Melalui flowchart ini, kita dapat memahami langkah-langkah yang diperlukan dalam metode penelitian yang sedang dilakukan. Dengan demikian, diagram blok penelitian yang lengkap membantu kita menciptakan sebuah sistem yang dapat berfungsi dengan baik. Pada Gambar 1, merupakan tahapan-tahapan yang terlibat dalam metode penelitian yang sedang dijalankan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  diatas  dimulai  dengan  langkah  " Start ",  yang  menunjukkan  awal  dari  proses.  Kemudian,  dilakukan langkah  " Input  Dataset ",  di  mana  dataset  yang  akan  digunakan  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Setelah  itu,  langkah "Penngolahan Dataset" dilakukan untuk membersihkan dan mengubah dataset menjadi format yang lebih sesuai untuk analisis. Langkah selanjutnya yaitu " Split Data Training Dataset" dilakukan. Pada langkah ini, dataset dibagi dalam dua  bagian  yaitu  data  pelatihan ( training  data )  dan  data  pengujian  ( testing  data ).  Data  pelatihan  digunakan  untuk melakukan pelatihan terhadap algoritma Neural Network (NN) dan KNN ( K-Nearest Neighbors ). Langkah selanjutnya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
adalah  " Training Algoritma  NN dan  KNN".  Pada  tahap  ini,  algoritma  NN  dan  KNN  dilatih  menggunakan  data pelatihan  yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya.  Pelatihan  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  yang  dapat melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  pada  dataset.  Setelah  proses  pelatihan  selesai, langkah  " Validatio n"  dilakukan.  Pada  tahap  ini, model  yang  telah  dilatih  diuji  menggunakan  data  pengujian  yang sebelumnya dipisahkan. Tujuan dari validasi ini adalah untuk mengevaluasi sejauh mana model yang dikembangkan dapat menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan. Terakhir, setelah semua tahapan sebelumnya selesai dilakukan,  flowchart  berakhir  dengan  langkah  "Selesai"  yang  menunjukkan  bahwa  proses  telah  selesai  dan  dapat dilanjutkan  ke  langkah-langkah  berikutnya  jika  ada.  Secara  keseluruhan,  flowchart  ini  menggambarkan  langkah- langkah yang harus diikuti untuk melatih dan menguji algoritma neural network dan KNN menggunakan dataset yang telah diinput dan dipreproses. Gambar tersebut memberikan panduan visual yang jelas tentang urutan tindakan yang harus diambil dalam proses tersebut.

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  eksplorasi  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  baru  yang tersembunyi  dalam  kumpulan  data.  Proses  ini  menggunakan  metode  dan  algoritma  tertentu  untuk  menggali  pola, melakukan prediksi, membuat estimasi, atau mengelompokkan data. Penerapan data mining sangat umum digunakan dalam berbagai disiplin ilmu untuk memfasilitasi dalam menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan pengolahan data. Dalam konteks ini, data mining berperan penting dalam mengungkap wawasan baru dan memanfaatkan potensi data yang ada [12].

## 2.2 Dataset
Kami mengumpulkan satu set data dari sumber [13]. Data ini terdiri dari 1436 atribut fitur yang diekstrak dari 100.000 aplikasi. Dataset ini mencakup atribut permission yang diekstrak dari setiap aplikasi. Setiap aplikasi diberi nilai biner (1/0) berdasarkan keberadaan permission pada aplikasi tersebut, dengan nilai 1 menunjukkan adanya permission dan nilai 0 menunjukkan tidak adanya permission . Dataset ini akan digunakan sebagai data pelatihan dan data uji untuk algoritma machine learning .

## 2.3 Pengolahan Data
Kami melakukan langkah awal dalam pengolahan data dengan maksud mengurangi data yang tidak relevan atau yang memiliki atribut yang tidak lengkap. Selain itu, kami juga melakukan transformasi terhadap nilai-nilai yang redundan atau  memiliki  variasi  yang  terlalu  besar.  Hal  ini  memungkinkan  kami  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok yang lebih terstruktur. Tahap ini merupakan bagian penting dalam proses data mining, karena tidak semua data atau atribut yang tersedia akan digunakan dalam analisis yang kami lakukan. Tujuan utama dari tahap persiapan data  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  kami  gunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  yang  kami lakukan, serta mempersiapkan data agar siap digunakan pada tahap selanjutnya.

## 2.4 Split Data Training dan Data Testing
Pada  tahap  ini,  dataset  awal  akan  dipisahkan  menjadi  dua  bagian,  yaitu  dataset  pelatihan  ( training )  dan  dataset pengujian  ( testing ).  Dataset  pelatihan  akan  berisi  data  yang  lengkap  dengan  atribut  prediktor  dan  kelas,  dan  akan digunakan untuk melatih model agar dapat melakukan klasifikasi dengan akurasi yang tinggi sesuai dengan kelas yang sesuai.  Sementara  itu,  dataset  pengujian  akan  berisi  data  baru  yang  digunakan  untuk  menguji  model  yang  telah dibangun  dan  untuk  mengevaluasi  performa  model  dalam  melakukan  klasifikasi.  Pembagian  dataset  menjadi  data pelatihan dan data pengujian dilakukan secara proposional, dengan umumnya menggunakan perbandingan 80% untuk dataset  pelatihan  dan  20%  untuk  dataset  pengujian.  Pembagian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  penggunaan  yang seimbang antara kedua jenis data tersebut, dan tidak ada overlap atau tumpang tindih antara keduanya.

## 2.5 Training
Proses pelatihan dalam pembelajaran mesin melibatkan penggunaan algoritma yang mengubah parameter internalnya agar sesuai dengan data yang diberikan selama pelatihan. Analoginya mirip dengan otak manusia yang mengalami perubahan saat manusia belajar. Pelatihan dalam pembelajaran mesin sangat penting untuk memastikan bahwa model yang dihasilkan memiliki kinerja yang baik. Dalam pembelajaran mesin, model akan belajar atau melatih diri dari data yang diberikan untuk memahami informasi yang terkandung dalam data tersebut.

## 2.6 Neural Network
Neural  Network adalah sistem yang digunakan untuk  memproses informasi  dan  dianalogikan  sebagai  suatu  bentuk kotak  yang  menerima  masukan  dan  menghasilkan  keluaran. Neural  Network terdiri  dari  beberapa  komponen pemrosesan  dan  bobot  yang  saling  terhubung  satu  sama  lain  [14].  Metode-metode  algoritma  jaringan  saraf  untuk pembelajaran mesin  terinspirasi  oleh struktur dan  pergerakan jaringan neuron dalam otak. Algoritma-algoritma ini menggunakan model-model neuron yang sangat idealis. Namun, prinsip dasarnya tetap sama: jaringan saraf buatan belajar  dengan  mengubah  koneksi  antara  neuron-neuronnya.  Jaringan  semacam  ini  memiliki  kemampuan  untuk menjalankan  berbagai  tugas  pemrosesan  informasi  yang  beragam  [15]. Convolutional  Neural  Network (CNN)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
merupakan  jenis  dari  penerapan  dari Neural  Network yang  termasuk  dalam  kategori Deep  Neural  Network karena memiliki  struktur  dengan  tingkat  kedalaman  yang  tinggi  [16].  CNN  adalah  metode  yang  dapat  digunakan  untuk berbagai  aplikasi, termasuk  melakukan identifikasi  pengenalan bentuk wajah, klasifikasi dokumen, dan sebagainya [17].  Dalam  algoritma  ini,  terdapat  dua  metode  yang  digunakan,  yaitu  backpropagation  untuk  pembelajaran  dan feedforward untuk melakukan klasifikasi. CNN dirancang khusus untuk memproses data dengan struktur grid, seperti data deret waktu dalam bentuk grid 1D atau data gambar dalam bentuk grid piksel 2D. Bagian-bagian yang terdapat dalam  CNN  mencakup  lapisan  masukan  ( input  layer ),  lapisan  keluaran  ( output  layer ),  dan  beberapa  lapisan  yang tersembunyi. Lapisan tersembunyi  atau disebut hidden layer ini meliputi  lapisan konvolusi, lapisan penggabungan ( pooling layer ), lapisan normalisasi, lapisan ReLU, lapisan fully connected , dan lapisan loss [18].

## 2.7 K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  algoritma  unutk  melakukan  klasifikasi  yang  memanfaatkan perhitungan jarak antara data uji dan data pelatihan. KNN bekerja dengan mencari  k data pelatihan yang memiliki jarak terdekat dengan data uji, dan kemudian melakukan klasifikasi  berdasarkan mayoritas kelas dari  data terdekat tersebut. Dalam penghitungan jarak, digunakan rumus jarak seperti jarak Euclidean dan jarak Minkowski . Umumnya, rumus jarak Euclidean banyak digunakan karena memiliki tingkat  akurasi  yang tinggi  [19]. KNN termasuk dalam algoritma  klasifikasi  sederhana  dalam  bidang  pembelajaran  mesin.  Algoritma  ini  menggunakan  pendekatan supervised , di mana sampel uji yang baru akan diklasifikasikan berdasarkan  kategori yang paling banyak muncul dari tetangga  terdekat  dalam  k-NN.  Keakuratan  algoritma  KNN  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  data  yang  relevan  dan pengukuran bobot fitur yang sesuai dengan klasifikasi yang dilakukan [20]. Dalam KNN, data latihan beserta kelasnya disimpan sebagai aturan. Ketika ada data masukan baru, algoritma ini akan mengklasifikasikan objek baru berdasarkan nilai atributnya dan data latihan yang ada. Tujuannya adalah melakukan klasifikasi objek baru berdasarkan atribut- nilai dan informasi yang terdapat pada data latihan [21].

## 2.8 Evaluasi Kinerja Sistem
Tujuan evaluasi sistem secara keseluruhan adalah untuk menguji kemampuan sistem dalam mendeteksi malware pada platform Android menggunakan teknologi machine learning dan bahasa pemrograman Python. Evaluasi ini bertujuan untuk memverifikasi apakah program berjalan sesuai dengan perancangan yang telah dirancang dan untuk mengukur tingkat kesalahan program yang mungkin terjadi. Dalam penelitian ini, kami melakukan penghitungan akurasi, presisi, dan F1-score pada setiap metode klasifikasi.

## Tabel 1. Confusion Matrix
FALSE POSITIVE (FP) FALSE NEGATIVE (FN) TRUE POSITIVE TP FN TRUE NEGATIVE FP TN
Confusion matrix adalah komponen dasar untuk menemukan akurasi, presisi, dan recall . Akurasi merupakan perbandingan dari prediksi yang benar yang diklasifikasikan oleh sistem. Rumus dasar untuk akurasi terdapat pada persamaan 1.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (1)
Presisi digunakan untuk membandingkan prediksi benar positif dengan hasil prediksi positif secara keseluruhan. Persamaan berikutnya, yaitu persamaan 2, merupakan rumus untuk Presisi.
Presisi  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100% (2)
Recall dihitung untuk menemukan hubungan antara prediksi benar positif dan seluruh data positif yang sebenarnya. Persamaan 3 merupakan rumus dasar untuk Recall.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100%
(3)
Skor F1 merupakan nilai yang dihasilkan dari harmonic mean antara presisi dan recall . Nilai Skor F1 dihitung menggunakan persamaan 4.
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 1 2 ( 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengolahan Data
Dalam penelitian ini, saya menggunakan sebuah dataset  yang awalnya terdiri dari  100 ribu aplikasi  dan 1436 fitur permission . Namun, setelah melakukan analisis awal, saya menemukan bahwa sebagian besar aplikasi memiliki fitur-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
fitur dengan kolom kosong atau tidak memiliki informasi yang relevan. Untuk memastikan kualitas dan validitas data yang digunakan dalam analisis, saya melakukan pemilihan subset dari dataset awal tersebut. Dalam proses ini, saya memutuskan untuk menggunakan 30 ribu aplikasi yang memiliki data yang lebih lengkap dan informatif dibandingkan dengan  aplikasi  lainnya.  Pemilihan  subset  ini  dilakukan  dengan  hati-hati  untuk  memastikan  representativitas  data. Saya mempertimbangkan faktor-faktor seperti keberagaman aplikasi, ukuran populasi, dan relevansi dengan tujuan penelitian. Selain itu, saya juga berusaha untuk menghindari  terjadinya bias yang signifikan dalam analisis dengan pemilihan subset. Setelah berhasil memilih subset yang terdiri dari 30 ribu aplikasi dengan fitur-fitur yang memiliki data yang lengkap, saya melanjutkan dengan melakukan pembersihan data. Langkah ini melibatkan penghapusan fitur- fitur yang memiliki kolom kosong pada semua aplikasi dalam subset tersebut. Tujuan dari pembersihan data ini adalah untuk  memastikan  bahwa  hanya  fitur-fitur  dengan  data  yang  lengkap  yang  digunakan  dalam  analisis  selanjutnya. Dengan menggunakan subset  yang lebih kecil namun  memiliki fitur-fitur yang informatif dan lengkap, saya dapat melanjutkan analisis lebih lanjut dalam penelitian ini. Dataset yang telah disusun dengan teliti ini memberikan dasar yang solid untuk mendapatkan wawasan dan data yang relevan dengan tujuan penelitian.

## Gambar 2. Grafik Hasil Pengolahan Data Pengurangan Fitur

## 3.2 Hasil Pengujian Neural Network
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  penggunaan  model  CNN  1D  untuk  melakukan  klasifikasi  data.  Dataset  awal  dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Data latih dan data uji kemudian diubah bentuknya agar sesuai dengan  input  yang  dibutuhkan  oleh  model  CNN  1D.  Data  latih  dan  data  uji  di-expand  dimensi  menjadi  data  tiga dimensi dengan menambahkan satu dimensi yang merepresentasikan kanal. Model CNN 1D yang digunakan terdiri dari  beberapa layer konvolusi  dan maxpooling.  Conv1D digunakan untuk  melakukan konvolusi  satu  dimensi  pada data  input. MaxPooling1D digunakan  untuk  melakukan  operasi max  pooling pada output dari  layer  konvolusi. Kemudian dilanjutkan dengan beberapa layer konvolusi dan max pooling lagi untuk melakukan ekstraksi fitur secara bertingkat. Setelah itu, output dari layer max pooling terakhir di-flatten untuk dihubungkan ke beberapa layer fully connected dengan  fungsi  aktivasi  ReLU.  Akhirnya ,  layer  output dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid  digunakan  untuk menghasilkan prediksi. Model tersebut dikompilasi dengan optimiser Adam dan learning rate yang lebih kecil. Fungsi loss yang digunakan adalah binary crossentropy , karena tugas klasifikasi  yang dilakukan adalah biner (dua kelas). Selain  itu,  metrik  akurasi  juga  dihitung  selama  pelatihan.  Model  dilatih  dengan  data  latih  dalam  beberapa  epoch. Setiap  epoch,  data  latih  diambil  dalam  batch-batch  dengan  ukuran  tertentu.  Selama  pelatihan,  dilakukan  validasi menggunakan data uji untuk melihat  performa dari  model pada data yang tidak digunakan dalam proses pelatihan. Setelah pelatihan selesai, model dievaluasi menggunakan data uji untuk mengukur loss dan akurasi yang dihasilkan oleh  model.  Selanjutnya,  dilakukan  prediksi  pada  data  uji  menggunakan  model  yang  telah  dilatih.  Hasil  prediksi tersebut kemudian digunakan untuk membuat laporan klasifikasi ( classification report ) yang mencakup metrik-metrik seperti presisi, recall , dan f1-score untuk setiap kelas.

## Tabel 2. Classification Report Neural Network
Precision Recall F1- Score Accuracy Weighted Avg 97% 97% 97% 97%

## 3.3 Hasil Pengujian K- Nearest Neighbor
Kami  membangun  model K-  Nearest  Neighbor s  (KNN)  dengan  melakukan  optimasi  parameter  menggunakan GridSearchCV . GridSearchCV digunakan  untuk  mencari  parameter  terbaik  dalam  algoritma  KNN  yang  dapat meningkatkan performa model.  Parameter yang kami optimalkan dalam GridSearchCV mencakup jumlah tetangga ( n_neighbors ) dan metrik jarak ( metric ) yang digunakan dalam perhitungan jarak antara tetangga. Kami melakukan penelusuran grid dengan validasi silang ( cross-validation ) sebanyak 5 kali dan menggunakan metrik akurasi sebagai skoring.  Setelah  melakukan  optimasi  parameter,  kami  menampilkan  parameter  terbaik  yang  ditemukan  oleh GridSearchCV .  Kemudian,  kami  membangun  model  KNN  baru  dengan  menggunakan  parameter  terbaik  tersebut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
Model ini kemudian dilatih menggunakan data pelatihan. Setelah melatih model, kami menggunakan model tersebut untuk memprediksi label dari data pengujian. Hasil prediksi tersebut dibandingkan dengan label sebenarnya pada data pengujian.  Kami  menggunakan  metrik  evaluasi  klasifikasi  seperti  akurasi,  presisi, recall, dan F1-score untuk mengevaluasi performa model kami. Hasil evaluasi model kami ditampilkan dalam bentuk classification report yang mencakup nilai akurasi, presisi, recall , dan F1-score untuk setiap kelas, serta metrik evaluasi keseluruhan. Informasi ini membantu kami dalam mengevaluasi sejauh mana model KNN yang telah dioptimasi bekerja dengan baik dalam melakukan klasifikasi pada dataset yang digunakan.

## Tabel 3. Classification Report K- Nearest Neighbor
Precision Recall F1- Score Accuracy Weighted Avg 96% 95% 95% 95%

## 3.4 Perbandingan Hasil Pengujian
Setelah menyelesaikan pengujian dan mendapatkan laporan klasifikasi, langkah berikutnya adalah membandingkan hasil dari kedua laporan tersebut. Hasil perbandingan ini akan disajikan dalam Tabel 4 dan Gambar 3. Tabel 2 akan menampilkan  perbandingan  metrik  kinerja  utama  antara  dua  algoritma,  yaitu  Neural  Network  dan  K-Nearest Neighbors (KNN), dalam deteksi malware . Metrik kinerja yang akan dibandingkan meliputi akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Dengan melihat perbandingan ini, kita dapat  mengevaluasi  kekuatan dan kelemahan masing-masing algoritma dalam menangani masalah deteksi malware pada dataset yang digunakan. Gambar 2 3an memvisualisasikan hasil  perbandingan  dengan  cara  yang  lebih  jelas.  Grafik  ini  akan  menampilkan  perbedaan  kinerja  antara  Neural Network dan KNN secara visual yang mudah dipahami. Dengan menggunakan grafik ini, kita dapat melihat pola dan tren dari metrik kinerja yang dibandingkan, serta mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perbedaan antara  kedua  algoritma  tersebut  dalam  deteksi malware .  Melalui  perbandingan  ini,  kita  akan  mendapatkan pengetahuan  lebih baik  tentang kemampuan kedua algoritma dalam menyelesaikan masalah deteksi malware pada dataset yang diberikan. Selanjutnya, informasi ini dapat digunakan untuk memilih algoritma yang paling sesuai dalam situasi yang berbeda, sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan spesifik yang dihadapi dalam deteksi dan penghapusan malware .
Tabel 4. Hasil Perbandingan Classification Report Precision Recall F1- Score Accuracy Neural Network 97% 97% 97% 97% K- Nearest Neighbor 96% 95% 95% 95%
Gambar 3. Grafik Perbandingan Algoritma Neural Network dan KNN
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  pengujian  untuk  mendeteksi  Android malware menggunakan  dua algoritma machine  learning yang  berbeda, Neural  Network dan K-Nearest  Neighbors (KNN).  Peneliti  ingin mengetahui perbandingan kinerja kedua algoritma ini dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan malware pada sistem Android. Hasil pengujian kami menunjukkan perbedaan signifikan antara kedua algoritma tersebut. Algoritma Neural Network menunjukkan performa yang sangat baik dalam deteksi Android malware , dengan mencapai akurasi sebesar  97%,  presisi  97%, recall 97%,  dan F1-score 97%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model Neural  Network mampu memberikan hasil klasifikasi yang sangat akurat dan konsisten dalam mengidentifikasi malware . Sementara itu, kami juga menguji algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk deteksi Android malware . Meskipun KNN masih memberikan performa yang baik, terdapat sedikit penurunan dibandingkan dengan Neural Network . Algoritma KNN menghasilkan akurasi sebesar 95%, presisi 95%, recall 95%, dan F1-score 95%. Berdasarkan hasil pengujian, baik Neural Network maupun KNN memiliki kemampuan dalam mendeteksi Android malware . Namun, Neural Network

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
secara konsisten unggul dalam hal akurasi, presisi, recall , dan F1-score . Dalam perbandingan hasil penelitian yang peneliti lakukan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hadiprakoso, Aditya, dan Pramitha (2022), hasil penelitian yang  peneliti  lakukan  menunjukkan  performa  yang  lebih  tinggi  dalam  deteksi  Android  malware  menggunakan algoritma  Neural  Network  (NN).  Penelitian  ini  mencapai  akurasi  sebesar  97%  dengan Neural  Network ,  sementara penelitian yang dilakukan oleh Hadiprakoso, Aditya, dan Pramitha menggunakan model klasifikasi  Support Vector Machin e  (SVM)  dan  mencapai  akurasi  sebesar  96,94%.  Oleh  karena  itu,  jika  akurasi  dan  konsistensi  klasifikasi menjadi faktor utama dalam deteksi Android malware , Neural Network mungkin merupakan pilihan yang lebih cocok untuk digunakan. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga dalam penggunaan algoritma machine learning untuk  mendeteksi  Android malware .  Penerapan  teknologi  ini,  diharapkan  dapat  meningkatkan  keamanan  sistem Android dan melindungi pengguna dari ancaman malware yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma machine learning, yaitu Neural Network (NN) dan K-Nearest Neighbors (KNN), dalam mendeteksi malware pada platform Android. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Neural Network (NN)  memiliki  performa  yang  lebih  baik  daripada K-Nearest  Neighbors (KNN).  Model  Neural  Network mencapai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  sebesar  97%,  menunjukkan  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan  aplikasi  Android  menjadi benign atau malware .  Sementara  itu, K-Nearest  Neighbors (KNN) menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 95%, menunjukkan performa yang sedikit  lebih rendah dibandingkan dengan Neural  Network . Saran untuk penelitian selanjutnya termasuk melibatkan algoritma machine learning lainnya  yang  belum  pernah  digunakan  dalam  penelitian  deteksi  malware  pada  platform  Android, menggunakan dataset yang lebih luas dan representatif, serta mempertimbangkan fitur-fitur tambahan yang berkaitan dengan perilaku aplikasi Android atau analisis struktur kode. Selain itu, optimisasi parameter untuk masing-masing algoritma  dapat  dilakukan  guna  meningkatkan  performa  klasifikasi.  Dengan  mengikuti  saran-saran  ini,  penelitian selanjutnya  di  bidang  deteksi  malware  pada  platform  Android  dapat  memberikan  kontribusi  lebih  lanjut  dalam pengembangan solusi yang lebih akurat dan efektif untuk mengidentifikasi dan membedakan jenis aplikasi Android yang berpotensi berbahaya.

## REFERENCES
[1] R. B. Hadiprakoso, W. R. Aditya, F. N. Pramitha, and P. Siber, “Analisis Statis Deteksi Malware Android Menggunakan Algoritma Supervised Machine Learning,” vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2022.
[2] S. Mardiyati and L. Ariyani, “Perancangan Aplikasi Security Lock Berbasis Android,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 11, no. 2, p. 18, 2021, doi: 10.24853/justit.11.2.18-24.
[3] B.  Prasetyo,  V.  Suryani,  and  D.  R.  Anbiya,  “Analisis  Deteksi  Malware  pada  Aplikasi  Android  Fintech  berdasarkan Permissions dengan menggunakan Naive Bayes dan Random Forest,” vol. 8, no. 5, pp. 9885–9897, 2021.
[4] CNN  INDONESIA,  “BSSN  Ungkap  Ransomware  Dominasi  Serangan  Siber  di  Indonesia,”  2023. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20230220152846-192-915441/bssn-ungkap-ransomware-dominasi-serangan- siber-di-indonesia (accessed Apr. 09, 2023).
[5] C.  Chazar  and  B.  Erawan,  “Machine  Learning  Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 12, no. 1, pp. 67–80, 2020, doi: 10.37424/informasi.v12i1.48.
[6] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[7] R. K. Mariette Awad, Efficient Learning Machines . Apress Berkeley, CA, 2015.
[8] M. K. Alzaylaee, S. Y. Yerima, and S. Sezer, “DL-Droid: Deep learning based android malware detection using real devices,” Comput. Secur. , vol. 89, 2020, doi: 10.1016/j.cose.2019.101663.
[9] D. Diana, R. E. Indrajit, and E. Dazki, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression Dan Support Vector Machine pada Klasifikasi File Application Package Kit Android Malware,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, p. 109, 2022, doi: 10.35889/jutisi.v11i1.815.
[10]  R. B. Hadiprakoso, N. Qomariasih, and R. N. Yasa, “Identifikasi Malware Android Menggunakan Pendekatan Analisis Hibrid Dengan  Deep  Learning,” J.  Teknol.  Inf.  Univ.  Lambung  Mangkurat ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  77–84,  2021,  doi: 10.20527/jtiulm.v6i2.82.
[11]  Y.  W.  Sitorus,  P.  Sukarno,  and  S.  Mandala,  “Analisis  Deteksi  Malware  Android  menggunakan  metode  Support  Vector Machine & Random Forest,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 6, pp. 12500–12518, 2021.
[12]  Nursobah,  S.  Lailiyah,  B.  Harpad,  and  M.  Fahmi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Perkiraan  Hujan  dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1395–1400, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2564.
[13]  A.  Mahindru,  “Android  permissions  dataset,” Data  Mendeley ,  2020.  https://data.mendeley.com/datasets/b4mxg7ydb7/2 (accessed Apr. 04, 2023).
[14]  N. Hadianto, H. B. Novitasari, and A. Rahmawati, “Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.
[15]  B. Mehlig, Machine Learning with Neural Networks . https://arxiv.org/abs/1901.05639, 2021.
[16]  P. A. Nugroho, I. Fenriana, and R. Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[17]  A. Antoni, T. Rohana, and A. R. Pratama, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Citra

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3538
Kemasan Kardus Defect dan No Defect,” vol. 4, no. 4, pp. 1941–1950, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3270.
[18]  F.  P.  Rachman,  “Perbandingan  Model  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi  Sentiment  Analysis  dengan  Teknik  Natural Languange Processing,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 113–121, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6506.
[19]  V. Alvian, D. Hidayatullah, A. Nilogiri, H. Azizah, and A. Faruq, “Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor (KNN) Pada SMA Negeri 2 Situbondo Classification Of Achieving Students Using K-Nearest Neighbor (KNN) Method At SMA Negeri 2 Situbondo,” J. Smart Teknol. , vol. 3, no. 6, pp. 2774–1702, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST.
[20]  A. R. Yogaswara, “Klasifikasi Malware Family menggunakan Metode k-Nearest Neighbor (k-NN),” J. Repos. , vol. 3, no. 3, pp. 319–323, 2021, doi: 10.22219/repositor.v2i3.1313.
[21]  P. Putra, A. M. H. Pardede, and S. Syahputra, “Analisis Metode K-Nearest Neighbour (Knn) Dalam Klasifikasi Data Iris Bunga,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 1, pp. 297–305, 2022.