## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254

## Peningkatan Akurasi Metode K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Symmetrical Uncertainty
Anirma Kandida Br Ginting, Maya Silvi Lydia, Elviawaty Muisa Zamzami *
Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 anirmakandida13@gmail.com, 2 maya.silvi@gmail.com, 3,* elvi_zamzami@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: emailpenuliskorespondensi@email.com
Abstrak− Perolehan akurasi dari K-Nearest Neighbor (KNN) cenderung lebih rendah dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Penyebab dari hal tersebut yaitu berkaitan dengan  atribut yang digunakan dan persentase pengaruh atribut tersebut terhadap proses klasifikasi pada suatu data. Dan juga atribut dengan pengaruh yang kurang relevan dapat menjadi masalah yang dalam penentuan kelas baru. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi tersebut yaitu dengan melakukan Seleksi Fitur. Maka pada penelitian ini, penulis melakukan seleksi fitur pada K-Nearest Neighbor dengan menggunakan Symmetrical Uncertainty untuk  menghapus  atribut  yang  pengaruhnya  kurang  baik  dari  data  set.  Pengujian  dari  metode  yang  diusulkan menggunakan data set yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository . Hasil yang diperoleh dari pengujian metode yang  diusulkan  menggunakan  seleksi  fitur dengan Symmetrical  Uncertainty mampu  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dari KNN, dengan peningkatan akurasi yang diperoleh setelah dilakukan seleksi fitur yaitu sebesar 3.00 %.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Symmetrical Uncertainty; Seleksi Fitur; Klasifikasi; Peningkatan Akurasi
Abstract− Accuracy of K-Nearest Neighbor (KNN) tends to be lower than other classification methods. The cause of this is related to the attributes used and the percentage of the influence of these attributes on the classification process in a data. And also attributes with less relevant influence can be a problem in determining the new class. One way that can be done to overcome this is by doing Feature Selection. In this research, the author selects features on K-Nearest Neighbor by using Symmetrical Uncertainty to remove attributes that have an unfavorable effect from the data set. Testing of the proposed method uses data sets obtained from the UCI Machine Learning Repository. The results obtained from testing the proposed method using feature selection with Symmetrical Uncertainty are able to increase the classification accuracy of KNN, with an increase in accuracy obtained after feature selection is 3.00 %.
Keywords : K-Nearest Neighbor; Symmetrical Uncertainty; Feature Selection; Classification; Accuracy of Improvement

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi merupakan proses yang umumnya digunakan dalam menentukan suatu data baru dari himpunan data untuk  digolongkan  pada  kelas-kelas  target  dari  suatu  kumpulan  data [1] .  Ada  beberapa meode  yang  umumnya digunakan untuk proses klasifikasi. Dari beberapa metode tersebut, salah i satunya yaitu K-Nearest Neighbor (K- NN)  yang  merupakan  termasuk  dalam  golongan  metode  terawasi  yang i dimana  hasil  dari i uji  data yang i baru i diklasifikasikan berdasarkan kelas mayoritas [2] . Dan juga KNN merupakan metode i klasifikasi i yang efektif, sederhana  dengan  performa yang baik  untuk proses klasifikasi [3] . Akan tetapi permasalahan yang terdapat pada KNN yaitu persoalan dalam perolehan akurasi. Pada  beberapa i penelitian  terdahulu,  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  K-NN  cenderung  lebih i rendah bila i dibandingkan dengan i metode klasifikasi lainnya. Pada i penelitian [4], dalam  penelitian  tersebut  melakukan  perbandingan  kinerja  dari  segi  akurasi  antara Support Vector Machine (SVM) i dan i KNN dengan i hasil yang diperoleh dari i penelitian tersebut i terlihat i bahwa kinerja SVM lebih baik i daripada KNN, dimana i nilai i akurasi yang diperoleh SVM sebesar 82.54%, dan KNN yaitu sebesar 79,22%.
Penelitian [5], yang membandingkan KNN dan metode Neural Network atau Jaringan Syaraf i Tiruan (JST) dengan  hasil  penelitian  tersebut i menunjukkan i bahwa  kinerja  dari i Neural  Network i dengan  menggunakan pengujian i 5 hidden i layer memperoleh i hasil  yang  lebih  maksimal  dibandingkan  dengan i KNN  yang dengan i akurasi yang i dicapai i yaitu i sebesar 90,5%. Penelitian [6], pada penelitian tersebut membandingkan i kinerja i dari i Naïve i Bayes , Decision i Tree dan i K- Nearest i Neighbor (KNN). Hasil i menunjukkan i Naïve i Bayes i memiliki i akurasi i terbaik dibandingkan Decision Tree i dan i K-Nearest i Neighbor (KNN)  dengan  akurasi  rata-rata  73,7%,  sedangkan i akurasi  rata-rata i Decision Tree dengan akurasi rata-rata 58,9% dan KNN dengan akurasi rata-rata 56,7%. Dari  beberapa i penelitian i terdahulu i diatas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  rendahnya  akurasi  yang dihasilkan KNN jika dibandingkan dengan kinerja dari metode kalsifikasi lainnya. Hal tersebut disebabkan, karena setiap atribut memiliki pengaruh yang sama terhadap proses klasifikasi.
Dalam  upaya  untuk  meningkatkan  akurasi  pada  KNN,  salah  satu  penelitian  dari i mengusulkan  untuk meningkatkan i akurasi i dari i KNN  yaitu  dengan  melakukan i seleksi i fitur i untuk i membuang  atribut-atribut i yang kurang berpengaruh terhadap data i yang i diujikan sebelum dilakukan i klasifikasi i dengan KNN [7] . Seleksi i fitur i merupakan i proses i yang i digunakan i untuk  memilih i beberapa i fitur  yang i paling i berpengaruh i terhadap i akurasi i dari i metode i klasifikasi. Seleksi fitur i juga solusi i terbaik i untuk i mengurangi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254
i dimensi i yang i tinggi i dari i suatu i data  yang  akan  diproses.  Seleksi i fitur i dapat i meningkatkan i kinerja i suatu i metode i klasifikasi dengan cara i menghapus i atau i membuang i fitur i yang i tidak i relevan [8] . Salah satu penelitian yang menerapkan proses seleksi atribut dengan metode Symmetrical Uncertainty yaitu pada penelitian Kumar & Sree [9] . Pada penelitian tersebut membandingkan performa seleksi atribut dari beberapa metode  seleksi  atribut  yang  terdiri  dari Chi  Square , Information  Gain , Gain  Ratio , Relief ,  dan Symmetrical Uncertainty dalam melakukan seleksi atribut pada evaluasi jawaban otomatis berbasis deskriptif. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode Symmetrical Uncertainty memperoleh hasil yang lebih unggul dibandingkan metode lainnya untuk evaluasi otomatis jawaban deskriptif.
Maka pada penelitian ini, penulis akan menggunakan metode Symmetrical Uncertainty . Sehingga dengan menggunakan seleksi atribut berdasarkan Symmetrical Uncertainty, nantinya dapat menyeleksi atribut-atribut yang kurang  relevan  sebelum  dilakukannya  klasifikasi  dengan K-Nearest  Neighbor dan  diharapkan  mampu  dalam meningkatkan akurasi pada K-Nearest Neighbor. Kemudian dalam pengujian yang akan dilakukan yaitu dengan menguji  KNN  secara  konvensional  dan  KNN  dengan  seleksi  fitur  menggunakan Symmetrical  Uncertainty dan membandingkan dari hasil perolehan akurasi dari masing-masing pengujian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  menguji  dari  metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  untuk  meningkatkan  akurasi  pada K-Nearest Neighbor dengan  seleksi  fitur,  maka  dilakukan  pengujian  penelitian  dengan  tahapan  penelitiannya  ditunjukkan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Dataset
Data Set yang digunakan yaitu Indian Liver Patient Dataset (ILPD) sebanyak 583 data yang merupakan kumpulan data yang berisi 416 catatan pasien dengan kategori Liver dan 167 catatan pasien dengan kategori Non Liver yang berasal  dari  Andhra  Pradesh,  India.  Kemudian  label  kelas  yang  digunakan  untuk  membagi  kedua  kelompok tersebut yaitu terdiri dari dua kelas yaitu Liver dan Non Liver . Jumlah atribut pada data set tersebut terdiri dari 10 atribut  yaitu Age (Usia  Pasien), Gender (Jenis  Kelamin),  TB  ( Total  Bilirubin ),  DB  ( Direct  Bilirubin ), Alkhos Alkanine Phosphotase, Sgpt Alamine Aminotransferase, Sgot Asparte Aminotransferase, TP ( Total Protiens ), ALB ( Albumin ),  A/G  ( Ratio  Albumin  &  Globulin  Ratio ).  Adapun  data  set  tersebut  diperoleh  dari  website ( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset) .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254
Tabel 1. Data yang Digunakan Data Set Fitur Tipe Atribut Kelas Jumlah Data Indian Liver Patient Dataset (ILPD) 10 Real, Integer 2 583 Tabel 2. Jumlah Data Berdasarkan Kelas Atribut No. Kelas Atribut Jumlah Data 1. 2. Liver Non-Liver 416 167

## 2.1.2 Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk menormalisasi data untuk mendapatkan data yang valid serta atribut yang relevan [10]. Pada proses normalisasi data dilakukan dengan menggunakan metode Min-Max dengan rumus berikut.
𝑁𝑒𝑤𝑑𝑎𝑡𝑎 = (𝐷𝑎𝑡𝑎−𝑀𝑖𝑛)∗(𝑁𝑒𝑤𝑀𝑎𝑥−𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛) (𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛) + 𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛 (1)

## 2.1.3 Symmetrical Uncertainty
Symmetrical  Uncertainty ,  salah  satu  metode  seleksi  fitur  yang  berbasis Entropy [11].  Kemudian Entropy digunakan untuk mengukur heterogenitas dalam suatu data. Jika semakin heterogen suatu kumpulan data, maka semakin besar nilai entropy dari data tersebut. Tahapan dalam menghitung Symmetrical Uncertainty yaitu sebagai berikut:
a. Menghitung nilai Entropy dengan persamaan (2) berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 (2)
b. Menghitung nilai Information Gain dengan rumus persamaan (3 )berikut:
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (3)
c. Menghitung nilai Symmetrical Uncertainty dengan menggunakan persamaan (4) berikut:
𝑆𝑦𝑚𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑈𝑛𝑐𝑒𝑟𝑡𝑎𝑖𝑛𝑡𝑦 (𝑆, 𝐴) = 2 × 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴)
𝐻(𝑆)+𝐻(𝐴)
(4)
d. Menghitung  persentase bobot Symmetrical Uncertainty dengan menggunakan perhitungan min-max [12] yaitu bobot  terendah setelah dinormalisasi  adalah 0 % dan bobot tertinggi  yaitu 100 %  dihitung  dengan persamaan (2.7) sebagai berikut:
𝑊 𝑖 = (𝐺 𝑖 −𝑀𝑖𝑛 (𝐺)) 𝑀𝑎𝑥 (𝐺)−𝑀𝑖𝑛 (𝐺) × 100 % (5)

## 2.1.4 Fold Cross Validation
Penelitian i ini i menggunakan i metode i evaluasi i 10-fold i cross i validation . Pada i metode ini, dibentuk 10 subsets dari data set yang ada. Ini berarti 9 subsets digunakan sebagai data latih dan 1 subset digunakan i sebagai i data i uji. Hasil i pengukuran adalah nilai rata-rata dari 10 kali pengujian [13].

## 2.1.5 K-Nearest Neighbor
Klasifikasi pada K-Nearest Neightbor (KNN) yaitu dengan langkah-langkah perhitungannya sebagai berikut [14]: a. Menentukan i parameter k i (jumlah i tetangga i paling i dekat). b. Menghitung i kedekatan i berdasarkan i model i jarak i Euclidean i terhadap i data i latih yang i diberikan, dengan i persamaan (6) berikut:
𝐷(𝑥, 𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| 2 =   √∑ |𝑥 − 𝑦| 2 𝑁 𝑗=1 (6)
c. Mengurutkan i hasil i jarak i yang i didapatkan i secara i ascending i (berurutan i dari i nilai tinggi i ke i rendah). d. Hitung i jumlah i setiap i kelas i berdasarkan k i tetangga i terdekat. e. Kelas i mayoritas i dijadikan i sebagai i kelas i bagi i data i uji.

## 2.2 Perhitungan Akurasi
Dalam  pengukuran  perolehan  akurasi  dari  pengujian  metode  yang  diusulkan,  yaitu  dengan  menggunakan pengukuran Accuracy untuk  melihat  seberapa  besar  ketepatan  klasifikasi  terhadap  data  set  yang  diujikan. Kemudian rumus yang digunakan untuk menghitung nilai accuracy dari pengujian yaitu menggunakan persamaan (7) berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100% (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dari K-Nearest  Neighbor dalam  mengklasifikasi  data. Kemudian  membandingkan  hasil  akurasi  sebelum  dan  sesudah  seleksi  fitur  dilakukan.  Seleksi  fitur  dilakukan dengan Symmetrical  Uncertainty .  Sehingga,  nantinya  dapat  diketahui  perbedaan  hasil  akurasi  yang  diperoleh dalam seleksi fitur pada KNN untuk klasifikasi dan hasil klasifikasi KNN dengan cara konvensional (tanpa seleksi atribut). Dalam pengujian, agar memudahkan memperoleh hasil yang akan dicapai maka penulis dibantu dengan Tools Bahasa pemrograman python yaitu Jupyter Notebook dan RapidMiner Studio.

## 3.1.1 Hasil Seleksi Fitur dengan Symmetrical Uncertainty
Symmetrical Uncertainty digunakan sebagai metode seleksi fitur pada data set yang bertujuan untuk melihat atribut yang memiliki  pengaruh  terbesar  dan atribut yang mempunyai  pengaruh terendah pada data set. Langkah yang dilakukan yaitu terlebih dahulu menghitung perolehan bobot dan persentase pengaruh atribut terhadap data set dari masing-masing atribut. Persentase atribut dihitung berdasarkan normalisasi min-max dari bobot terendah dan bobot tertinggi dari seluruh bobot atribut. Dalam proses perhitungan bobot atribut dibantu dengan Rapid Miner Studio dengan skema pengujiannya seperti pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Proses Perhitungan Bobot Fitur Indian Liver Patient Dataset (ILPD)
Pada gambar 2 di atas menunjukkan skema dalam pengujian untuk menghasilkan nilai bobot pada data set yang  diujikan.  Kemudian  untuk  hasil  bobot  atribut  berserta  dengan  persentase  pengaruh  masing-masing  bobot pada Indian Liver Patient Dataset dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai Bobot Fitur Indian Liver Patient Dataset (ILPD) No. Fitur Bobot Fitur Persentase 1. 2. 3. 4.
5. 6. 7. 8. 9.
10. Age (Usia Pasien)
Gender (Jenis Kelamin)
TB ( Total Bilirubin ) DB ( Direct Bilirubin ) Alkhos Alkanine Phosphotase Sgpt Alamine Aminotransferase Sgot Asparte Aminotransferase TP ( Total Protiens ) ALB ( Albumin ) A/G ( Ratio Albumin & Globulin Ratio ) 0.027 0 0.097 0.103 0.071 0.074 0.075 0 0.023 0.030 26.7 % 0 % 94.1 % 100 % 68.8 % 72.1 % 73.1 % 0 % 22.1 % 29.5 %
Kemudian langkah selanjutnya yaitu proses untuk seleksi fitur. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [15] dalam menentukan jumlah atribut yang dipilih dari seluruh atribut yang akan diseleksi, menggunakan rumus:
log 2 𝑛 ( n = jumlah seluruh atribut) (8)
Maka pada Indian Liver Patient Dataset , jumlah atribut yang dipilih untuk proses klasifikasi selanjutnya jika mengikuti persamaan (8) yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254
Kemudian nilai 3.32 tersebut digenapkan menjadi 3. Kemudian 3 atribut yang dipilih tersebut merupakan atribut dengan urutan persentase atribut yang terbesar. Adapun atribut yang terpilih pada data Indian Liver Patient Dataset dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Seleksi Fitur Indian Liver Patient Dataset (ILPD) No. Fitur Persentase Keterangan 1. 2. 3. DB ( Direct Bilirubin ) TB ( Total Bilirubin ) Sgot Asparte Aminotransferase 100 % 94.1 % 73.1 % Terpilih Terpilih Terpilih
Pada Tabel 4 atribut dari Indian Liver Patient Dataset yang diseleksi yaitu Age, Gender, Alkhos Alkanine Phosphotase,  Sgpt  Alamine  Aminotransferase ,  TP,  ALB,  dan  A/G  dikarenakan  memiiliki  persentase  terkecil sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  atribut-atribut  tersebut  memiliki  pengaruh  yang  kurang  signifikan  terhadap data  set.  Maka  atribut  yang  terpilih  adalah  TB,  DB,  dan Sgot  Asparte  Aminotransferase yang  sebagai  atribut terpilih  untuk  selanjutnya  pada  proses  klasifikasi Indian  Liver  Patient  Dataset karena  memiliki  persentase pengaruh yang besar terhadap data set.

## 3.1.2 Hasil Perbandingan Akurasi KNN dan KNN + Symmetrical Uncertainty
Kemudian dalam menghitung akurasi dari Indian Liver Patient Dataset berdasarkan hasil klasifikasi dengan KNN dan  KNN  menggunakan  seleksi  fitur Symmetrical  Uncertainty .  Dalam  pembagian  data,  menggunakan 10fold Cross Validation yaitu 9 subset untuk data latih dan 1 subset untuk data uji. Kemudian setelah hasil jarak antar data diperoleh untuk k = 1 dan fold = 1, maka dilakukan perhitungan yang sama sampai fold = 10 dan k = 10. Adapun hasil akurasi  yang diperoleh pada Indian Liver Patient Dataset dari perbandingan akurasi KNN secara konvensional dengan KNN + Symmetrical Uncertainty dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Perbandingan Akurasi KNN dan KNN + Symmetrical Uncertainty k Perbandingan Akurasi Selisih Akurasi KNN Konvensional KNN + Symmetrical Uncertainty Jumlah Data Benar Akurasi Jumlah Data Benar Akurasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
379 389 359 383 385 396 388 392 394 403 65.00 66.72 61.58 65.70 66.04 67.93 66.55 67.24 67.58 69.13 366 391 383 417 404 415 419 420 415 419 62.78 67.07 65.70 71.53 68.30 71.18 71.87 72.04 71.18 71.87 -2.22 0.35 4.12 5.83 2.26 3.25 5.32 4.8 3.6 2.74 Rata-Rata 66.35 69.35 3.00

## 3.2 Pembahasan
Dari tabel 5 terlihat bahwa seleksi fitur menggunakan Symmetrical Uncertainty pada KNN mampu meningkatkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan  KNN tanpa menggunakan seleksi fitur dengan perbedaan rata- rata akurasi sebesar 3.00 %. Akurasi tertinggi KNN + Symmetrical Uncertainty diperoleh pada saat k bernilai 4 yaitu sebesar  5.83  %, sedangkan nilai  akurasi  terendah diperoleh pada saat  k bernilai 1 yaitu sebesar  -2.22 %. Rata-rata akurasi seluruh k pada KNN + Symmetrical Uncertainty yaitu sebesar 69.35 %. Adapun rata-rata nilai akurasi pada KNN konvensional sebesar 66.35 %. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dari seluruh data set terlihat bahwa KNN menggunakan Symmetrical Uncertainty mampu memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan nilai akurasi yang dihasilkan oleh KNN konvensional.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari pengujian yang dilakukan serta diperoleh hasil evaluasi terhadap metode yang diusulkan untuk meningkatkan  akurasi  pada K-Nearest  Neighbor dengan  seleksi  fitur  menggunakan Symmetrical  Uncertainty , maka didapatkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan Symmetrical Uncertainty terbukti dapat meningkatkan akurasi  pada K-Nearest  Neighbor .  Peningkatan  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  dengan  rata-rata  sebesar  3.00  %. Dalam proses seleksi fitur dari data set yang diujikan, Symmetrical Uncertainty mampu dalam menyeleksi atribut yang memiliki pengaruh kurang signifikan dari kumpulan data pada data set yang diujikan. Sehingga atribut yang memiliki  tingkat  pengaruh  terbesar  yang  diperoleh  berdasarkan  seleksi  fitur Symmetrical  Uncertainty yang kemudian  digunakan pada proses klasifikasi, memperoleh hasil akurasi  yang meningkat  dibandingkan  sebelum

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3254
Anirma Kandida Br Ginting , Copyright ©2021, MIB , Page 1719 Submitted: 25/08/2021 ; Accepted: 26/10/2021 ; Published: 26/10/2021
dilakukannya  proses  seleksi  fitur  pada  data  set  yang  diujikan.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa,  jumlah  atribut berpengaruh pada proses klasifikasi. Sehingga dengan melakukan seleksi fitur, merupakan satu cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi pada proses klasifikasi suatu data.

## REFERENCES
[1]   A.  Danades,  D.  Pratama,  D.  Anggraini,  and  D.  Anggriani,  "Comparison  of  Accuracy  Level  K-Nearest  Neighbor Algorithm and Support Vector Machine Algorithm in Classification Water Quality Status," International Conference on System Engineering and Technology , pp. 137-141, 2016.
[2]   J. Han, J. Pei, and M. Kamber, "Data Mining Concept and Techniques, 3rd edition," Morgan Kaufmann-Elsevier . vol. 2 , no. 1, pp. 88-97, 2012.
[3]     Y. Chen, and Y. Hao, "A Feature Weighted Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor Algorithm for Stock Market Indices Prediction," Expert Systems with Applications (2017), vol. 80, pp. 340-355, 2017.
[4]   J. S. Raikwal, and K. Saxena, "Performance Evaluation of SVM and K-Nearest Neighbor Algorithm over Medical Data set," International Journal of Computer Applications . vol. 50, no. 14, pp. 35-39, 2012.
[5]   A.  Moosavian,  H.  Ahmadi,  A.  Tabatabaeefar,  M.  Khazaee,  "Comparison  of  two  classifiers;  K-nearest  neighbor  and artificial neural network, for fault diagnosis on a main engine journal-bearing," Shock and Vibration, vol. 20, no. 2, pp. 263-272, 2012.
[6]   A. Ashari, I. Paryudi, and A. M. Tjoa, "Performance Comparison between Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor in Searching Alternative Design in an Energy Simulation Tool," (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications . vol. 4, no. 11, pp. 33-39, 2013.
[7] M.  Danil,  S.  Efendi,  and  R.  W.  Sembiring,  "The  Analysis  of  Attribution  Reduction  of  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Algorithm by Using Chi-Square," In Journal of Physics: Conference Series, vol. 1424, no. 1, pp. 012004, 2019.
[8]   N. S. I. M. Rafei, R. Hassan,  R. D. R. Saedudin, A. F. M. Raffei, Z.  Zakaria, and S. Kasim, "Comparison of feature selection  techniques  in  classifying  stroke  documents," Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science , vol. 14, no. 3, pp.1244–1250, 2019.
[9] C. S. Kumar, and R. J. Sree, "Application of Ranking Based Attribute Selection Filters to Perform Automated Evaluation of Descriptive Answers Through Sequential Minimal Optimization Models," ICTACT Journal on Soft Computing , vol. 92, no. 2012, pp. 124-132, 2014.
[10] P. Refaeilzadeh, L. Tang, and H. Liu, "Encyclopedia of Database Systems," In Cross-validation , pp. 532-538, 2009.
[11] M. Piao, Y. Piao, and J. Y. Lee, "Symmetrical uncertainty-based feature subset generation and ensemble learning for electricity customer classification," Symmetry , vol. 11, no. 4, pp. 498-504, 2019.
[12]   C.  Saranya,  and  G.  Manikandan,  "A  Study  on  Normalization  Techniques  for  Privacy  Preserving  Data  Mining," International Journal of Engineering and Technology (IJET), vol. 5, no. 3, pp. 2701-2704, 2013.
[13] J.  D.  Novaković,  A.  Veljović,  S.  S.  Ilić,  Ž.  Papić,  and  T.  Milica,  "Evaluation  of  Classification  Models  in  Machine Learning," Theory and Applications of Mathematics & Computer Science , vol. 7, no. 1, pp. 39-46, 2017.
[14]   M. Kuhkan, "A Method to Improve the Accuracy of K-Nearest Neighbor Algorithm," Internatonal Journal of Computer Engineering and Information Technology, vol. 8, no. 6, pp. 90-95, 2016.
[15] H. Wang, T. M. Khoshgoftaar, and A. Napolitano, "Software measurement data reduction using ensemble techniques," Neurocomputing , vo. 92, pp.124-132, 2012.
[16] Rezki, A., Mawengkang, H., Efendi, S., &Khair, H. (2018). Classification Accuracy of K-Nearest Neighbours Algorithm to Predict Rice Quality. International Journal of Progressive Sciences and Technologies , 10 (1), 158-162
[17]  Saikhu, A., Arifin, A. Z., & Fatichah, C. 2019. Correlation and Symmetrical Uncertainty-Based Feature Selection for Multivariate Time Series Classification. International Journal of Intelligent Engineering and System . 12 (3), 129-137.