## SISTEM REKOMENDASI MUSIK SPOTIFY MENGGUNAKAN KNN DAN ALGORITMA GENETIKA
Lunetta Ivania Sidora, Nisa Hanum Harani Program Studi Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis International, Jl. Sarijadi No.52, Kota Bandung, Indonesia lunettaivania1405@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sebuah  sistem  untuk  klasifikasi  dan  rekomendasi  musik  pada platform  Spotify  berdasarkan  preferensi  genre  pengguna.  Pendekatan  ini  melibatkan  penerapan  algoritma  K- nearest  neighbor  (KNN)  dengan  pendekatan  algoritma  genetika.  Metodologi  penelitian  melibatkan  tahapan Systematic  Literature  Review  yang  meliputi  perencanaan,  pelaksanaan,  dan  pelaporan  hasil.  Temuan  dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil meningkatkan tingkat akurasi rekomendasi musik dibandingkan dengan pendekatan tradisional yang hanya mengandalkan algoritma KNN. Namun demikian, salah satu kelemahan yang diidentifikasi dalam penggunaan metode KNN adalah tantangan dalam menentukan parameter nilai k yang optimal, karena pilihan yang tidak tepat dapat mengurangi kinerja KNN. Oleh karena itu, penelitian  ini  mengeksplorasi pendekatan gabungan antara K-Nearest Neighbor dan Algoritma Genetika untuk mengoptimalkan kualitas sistem rekomendasi. Implikasi dari penelitian ini tidak hanya berpotensi memberikan kontribusi  pada  pengembangan  sistem  rekomendasi  musik  di  Spotify  dan  platform  serupa,  tetapi  juga  dapat diadaptasi pada berbagai jenis data lainnya guna membangun model klasifikasi yang presisi.
Kata kunci: Al gorima Genetika; K-Nearest Neighbor; Klasifikasi; Sistem Rekomendasi; Optimasi

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  aspek  dalam data  mining  yang  bertujuan  untuk  memprediksi kategori label entitas yang tidak diketahui sebelumnya, dengan  membandingkan  di  antara  objek  satu  dengan lainnya  berdasarkan  atribut  atau  fitur  [1].  Musik memiliki peranan penting sebagai medium yang dapat menenangkan dan menginspirasi semangat pendengarnya [2]. Sistem rekomendasi ini memungkinkan  pengguna  menemukan  musik-musik baru  sesuai  dengan  preferensi  genre  musik  yang diinginkan.  Teknik  yang  bisa  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  sistem  ini  adalah  dengan menggabungkan  algoritma  K  Nearest  Neighbor  (K- NN)  dan  Algoritma  Genetika  (GA).  K-NN  adalah metode  pengelompokan  data  berbasis  supervised Learning. Ketika diberikan data uji, sistem mengklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari data  pelatihan  yang  telah  ada  sebelumnya  [3]. Algoritma  Genetika  merupakan  metode  evolusi  yang dikenal  luas,  mengadaptasi prinsip seleksi alam  yang dikemukakan  oleh  Charles  Darwin.  Algoritma  ini sering  digunakan  dalam  mengoptimasi  pencarian solusi  pada  berbagai  permasalahan  optimasi.  Tujuan utama  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan performa  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor dengan  mengoptimasi  parameter  k  menggunakan Algoritma  Genetika  [4].  Algoritma  ini  berfungsi dengan  mengukur  jarak  antara  sampel  dan  titik  data training terdekat. Dalam konteks rekomendasi musik, K-NN  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  musik  yang mungkin disukai oleh pengguna, berdasarkan rekaman musik yang sudah didengarkan sebelumnya. Walaupun,  penggunaan  K-NN  tanpa  optimasi  dapat menghasilkan  akurasi  rendah  dan  waktu  komputasi
yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  optimasi  menggunakan Algoritma  Genetika  menjadi  penting.  Telah  banyak penelitian yang mengusulkan penggunaan K-NN yang dioptimasi  oleh  Algoritma  Genetika  dalam  sistem klasifikasi. Meski ada beberapa penelitian yang hanya fokus  pada  K-NN  tanpa  optimasi  GA,  lebih  banyak penelitian  membahas  klasifikasi  dengan  K-NN  dan implementasi  rekomendasi  menggunakan  Algoritma Genetika.  Dengan  menggunakan  SLR,  peneliti  dapat menentukan  metode  dan  algoritma  yang  tepat  untuk mengklasifikasikan  dan  merekomendasikan  musik sesuai dengan genre yang disukai, dengan akurasi yang lebih  baik.  Algoritma  Genetika  digunakan  untuk mengoptimasi  parameter  K-NN  seperti  jumlah tetangga (K), bobot jarak, dan jenis jarak. Parameter- parameter  ini  dibentuk  dalam  populasi  awal  yang dievaluasi  berdasarkan  kriteria  seperti  akurasi  dan kecepatan. Setelah evaluasi, parameter terbaik diambil untuk  membentuk populasi  baru dengan  variasi  yang lebih  baik.  Proses  ini  berulang  hingga  ditemukan parameter optimal untuk sistem rekomendasi

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem
Sistem merupakan gabungan elemen yang saling terhubung dan bekerja bersama demi mencapai tujuan tertentu atau  mengatasi  suatu  permasalahan.  Dalam bidang  teknologi informasi,  sistem  umumnya mengacu  pada  sekumpulan  hardware,  software,  dan data yang bekerja secara bersinergi untuk melaksanakan  tugas  tertentu  atau  menyediakan layanan  khusus.  Contoh  dari  sistem  dalam  ranah teknologi  informasi  mencakup  sistem  operasi,  basis data, aplikasi bisnis, dan komponen lainnya

## 2.2. Klasifikasi
Proses  klasifikasi  melibatkan  pengelompokkan objek, data, atau fenomena ke dalam kategori-kategori atau  kelas-kelas  tertentu  berdasarkan  sifat  atau karakteristik  yang  dimilikinya.  Tujuannya  adalah menyusun data atau objek secara sistematis, mengenali pola atau hubungan di antara kelompok-kelompok ini, dan mendukung pengambilan keputusan serta analisis lebih  lanjut.  Dalam  konteks  pembelajaran  mesin, istilah 'klasifikasi' mengacu pada langkah mengembangkan  model  yang  mampu  memprediksi kelas atau label dari data baru berdasarkan contoh data yang  telah  diklasifikasikan  sebelumnya.  Algoritma pembelajaran seperti Naive Bayes, Decision Tree, dan K-Nearest  Neighbor  (KNN)  sering  digunakan  dalam pembuatan model pembelajaran mesin untuk klasifikasi.  Penggunaan  klasifikasi  meliputi  beragam aplikasi pembelajaran mesin, seperti pengenalan pola, analisis  sentimen,  dan  rekomendasi  produk  atau konten

## 2.3. Rekomendasi
Saran  rekomendasi  merupakan  hasil  pandangan atau  nasihat  yang  diberikan  kepada  perorangan  atau sekelompok  individu  berdasarkan  informasi  yang terhimpun  sebelumnya.  Dalam  ranah  teknologi informasi,  rekomendasi  umumnya  mengacu  pada panduan atau saran yang diberikan oleh sebuah sistem berdasarkan  data  atau  kecenderungan  pengguna. Sistem  yang  memberikan  rekomendasi  mampu diterapkan dalam beragam situasi, seperti menyarankan  produk  di  platform  belanja  online, mengemukakan opsi film atau program televisi dalam layanan  streaming,  atau  mengusulkan  pilihan  lagu  di suatu layanan musik. Keberadaan sistem rekomendasi umumnya  bergantung  pada  algoritma  pembelajaran mesin guna menganalisis informasi pengguna, seperti sejarah  pembelian  atau  preferensi  musikal,  untuk menghasilkan saran yang tepat sesuai dengan konteks data tersebut. Beberapa algoritma yang kerap dipakai dalam  sistem  rekomendasi  mencakup  Collaborative Filtering,  Content-Based  Filtering,  serta  Hybrid Filtering.  Hasil  rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh sistem berperan dalam membantu pengguna menemukan  barang  atau  materi  yang  serasi  dengan
keinginan  mereka,  serta  meningkatkan  keseluruhan pengalaman pengguna

## 2.4. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mencari k titik data terdekat dari titik data yang sedang dianalisis dan kemudian.

## 2.5. Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan metode optimisasi terinspirasi dari evolusi biologis, dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan optimisasi  kompleks.  Dalam  konteks  Spotify, pendekatan  algoritma  genetika  digunakan  guna mengoptimalkan  parameter  KNN  dengan  tujuan meningkatkan  akurasi  rekomendasi.  Parameter- parameter  ini  diinisiasi  dalam  sebuah  populasi  awal, kemudian  dinilai  performanya  melalui  kriteria evaluasi tertentu seperti akurasi dan kecepatan. Proses iteratif  berlangsung  sampai  ditemukan  konfigurasi parameter optimal bagi sistem rekomendasi Spotify

## 3. METODE PENELITIAN
Studi  ini  mengadopsi  pendekatan  Metode Tinjauan  Pustaka  Sistematis  (Systematic  Literature Review/SLR) yang merupakan kerangka metodologis dalam  penelitian  untuk  menghimpun,  menilai,  dan mengintegrasikan literatur yang relevan dengan topik penelitian secara terstruktur dan sistematis. Pendekatan SLR diterapkan guna  memastikan bahwa penelitian ini didasarkan pada temuan-temuan terbaru dan  terpercaya  yang  telah  diterbitkan.  Fokus  utama dari  Tinjauan  Pustaka  Sistematis  (SLR)  ini  adalah untuk  merangkum  secara  sistematis  dan  terstruktur literatur  yang  dapat  menjawab  pertanyaan  penelitian yang  telah  ditetapkan.  Metode  SLR  dimanfaatkan untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengintegrasikan  semua  informasi  relevan  yang  ada dalam literatur yang berkaitan dengan topik penelitian yang  spesifik.  Pendekatan  Metode  Tinjauan  Pustaka Sistematis ini dapat dilakukan melalui beberapa tahap, termasuk  perencanaan,  pelaksanaan,  dan  tahap  akhir yang  melibatkan  analisis  dan  sintesis  literatur  Untuk Tahapan – Tahapannya dapat dilihat melalui diagram alur di bawah ini
3.1. Tahapan Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai tahapan penelitian sesuai dengan diagram alur diatas

##  Planning
Langkah perencanaan ini bertujuan untuk awalnya mengidentifikasi  Research  Question  (RQ)  atau pertanyaan penelitian. Tahap ini memiliki signifikansi yang  tinggi  karena  akan  menjamin  bahwa  tinjauan dilaksanakan  dengan  metode  yang  terstruktur  dan terorganisir,  sambil  meningkatkan  peluang  meraih hasil yang tepat dan sesuai. Dalam fase perencanaan, peneliti  wajib  mengonkretkan  tujuan  dan  pertanyaan penelitian  yang  spesifik  dan  terang,  dan  menetapkan kriteria  inklusi  serta  eksklusi  untuk  mengarahkan seleksi  artikel  yang  dimasukkan  dalam  tinjauan. Tambahan  pula,  peneliti  diharuskan  mengidentifikasi sumber-sumber  informasi  yang  relevan  dan  cocok dengan  topik  penelitian,  merumuskan  pendekatan pencarian  yang  efisien,  dan  merencanakan  langkah- langkah seleksi artikel, penilaian mutu, ekstraksi data, dan analisis data yang akan dilaksanakan.
 Conducting
Proses  pelaksanaan  tahap  kondisi  melibatkan langkah-langkah  dalam  SLR  itu  sendiri.  Dimulai dengan  mengidentifikasi  kata  kunci  untuk  mencari literatur  (baris  pencarian).  Selanjutnya,  langkah berikutnya adalah menetapkan sumber-sumber (perpustakaan  digital)  untuk  pencarian  literatur. Mengingat  jumlah  literatur  yang  akan  dikumpulkan bisa  sangat  besar,  mungkin  mencapai  ratusan  atau ribuan  makalah,  disarankan  untuk  menggunakan perangkat  lunak  seperti  Mendeley,  Zotero,  EndNote, dan  sejenisnya  untuk  membantu  mengatur  literatur. Aspek-aspek  yang  perlu  di-filter  meliputi;  tahun publikasi  penelitian  (misalnya  2016–2019),  jenis publikasi  (jurnal,  konferensi,  perangkat  lunak pencarian),  dan  terakhir,  studi-studi  terpilih.  Bagian studi-studi  terpilih  ini  digunakan  untuk  menentukan kriteria  inklusi  dan  eksklusi.  Tahap  terakhir  setelah mendapatkan  literatur  yang  diinginkan  adalah ekstraksi data (ekstraksi data).
 Reporting
Proses  pelaporan  merujuk  pada  langkah-langkah penulisan  hasil  dari  Studi  Literatur  Sistematis  (SLR) dalam bentuk tulisan, baik untuk dimuat dalam bentuk artikel  di  jurnal  ilmiah  maupun  sebagai  bagian  dari Bab 2 yang membahas Tinjauan Pustaka dalam skripsi, tesis,  atau  disertasi.  Tata  cara  penulisan  pada  SLR umumnya  mencakup  tiga  komponen  utama,  yakni Pendahuluan (Introduction), Bagian Inti (Main Body), dan Kesimpulan (Conclusion). Dalam bagian Pendahuluan,  akan  dijelaskan  latar  belakang  dan alasan mengapa pelaksanaan SLR pada topik tertentu memiliki  signifikansi  dan  menjadi  suatu  keharusan. Bagian  Bagian  Inti  akan  memaparkan  protokol  yang digunakan  dalam  SLR,  temuan  hasil  analisis  dan sintesis, serta diakhiri dengan diskusi  yang  mengulas implikasi dari hasil SLR tersebut. Bagian Kesimpulan, pada  akhirnya,  berfungsi  sebagai  rangkuman  dari
temuan  yang  diperoleh,  sejalan  dengan  pertanyaan penelitian yang telah ditetapkan di awal proses

## 3.2. Research Question
Perumusan  Pertanyaan  Penelitian  didasarkan pada  kebutuhan  topik  yang  telah  dipilih.  Berikut adalah  contoh  pertanyaan  penelitian  yang  muncul dalam studi ini:
Tabel 1. Pertanyaan Penelitian
ID Pertanyaan Penwlitian RQ1 Metode Algoritma apakah yang sering dugunakan untuk  mempermudah menyelesaikan topik mengenai klasifikasi dan rekomendasi? RQ2 Seberapa akuratnya metode algoritma klasifikasi yang dipilih untuk menyelesaikan topik mengenai klasifikasi dan rekomendasi? RQ3 Apa perbedaan ketika metode algoritma klasifikasi yang dipilih diimplementasikan menggunakan metode algoritma optimasi dan tidak menggunakan metode algoritma optimasi?

## 3.3. Search Process/ Proses Pencarian
Setelah  menyimpulkan  beberapa  pertanyaan penelitian  atau  Research  Question,  kata  kunci  dan sumber  datanya  harus  lebih  spesifik.  Untuk mengidentifikasi  kata  kunci,  Research  Question dianalisis dengan menggunakan kata kunci "Recommendation", "Classification", "K-Nearest Neighbor",  "Genetic  Algorithm",  "Optimization". Untuk  mencari  suatu  kemungkinan  kombinasi  dari kata  kunci  yang  disebutkan  penulis  menambahkan "DAN"  atau  bahkan  menggabungkannya  sekaligus dengan  membubuhkan  tanda  koma  di  setiap  kata kunci.  Pencarian  Literature  dibantu  dengan  aplikasi Publish  or  Perish  (POP)  yang  digunakan  untuk membantu  peneliti  dalam  mencari,  menganalisis  dan mengevaluasi jurnal, paper serta publikasi ilmiah lain yang  telah  diterbitkan.  Sehigga  dihasilkan,  POP mengambil  database  dari  ScientDirect/Elsevier,  IEE Explorer,  MDPI,  Sciendo  dst.  Pencarian  yang dilakukan pada studi dari tahun 2015 – 2022
Tabel 2. Hasil Pencarian Tabel Hasil Pencarian ScienDirect/Elsevier 7 IEE Explore 1 MDPI 1 Sciendo 1 Hindawi 1 Plos One 1 AIDIC 1 CJS 1 Bulletin Elc Eng & Inf 1 Lain – Lain 13 Total 30

## 3.4. Inclusion dan Exclusion Criteria
Tahapan  ini  dilakukan  penyaringan  penelitian untuk menilai secara menyeluruh relevansi dari kajian literatur ini adah :
1. Menyertakan  artikel  yang  membahas  tentang klasifikasi  dan  rekomendasi  dengan  menerapkan metode KNN berbasis Algoritma Genetika
2. Menyertakan  artikel  Bahasa  Inggris  dan  Bahasa Indonesia
3. Meneyrtakan Jurnal
4. Menyertakan Artikel yang diterbitkan dari 2015  –
2022

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang telah dilakukan memperoleh hasil literatur sesuai dengan topik pembahasan di atas seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Hasil Penelitian Peneliti Metode Tahun Publisher Zhang, Yesi et al. [5] Convolutional Neural Network (CNN) 2022 Mobile Information System (Scopus) Uyar Kaan, et al. [6] Genetics Algorithm & Reccurent Fuzzy Neural Network 2017 Procedia Computer Science (Scopus) Tang Yan, et al. [7] Multi K-Nearest Neighbor Regression Algorithm 2022 Security and Communication Network (Scopus) Sawerwain Marek, et al. [8] Quantum K-Nearest neighbor & Grover Algorithm 2019 International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (Scopus) Sadeghian Farzaneh, et al. [9] Genetics Algoritma 2021 Caspian Journal of Neurological Science (Scopus) Prasetio Rizki, et al. [10] Algorithm Genetika & K-Nearest Neighbor 2020 Jurnal Online Informatika Murakami Eri, et al.[11] Genetics Algorithm, KNN, Backpropragation Neural Network 2016 PloS One Lubis Arif Ridho, et al.[12] K-Nearest Nighbor 2020 Bulletin of Electrical Eng & Inf (Scopus) McRoberts Ronald, et al. [13] Genetics Algorithm & K-Nearest Neighbor 2016 Remote Sensing of Environment (Scopus) Bhuvaneswari P, et al [14] Genetics Algorithm & K-Nearest Neighbor 2015 Procedia Materials Science Kalapatapu Prafulla, et al. [15] Teknik Seleksi fitur 2016 Procedia Computer Science (Scopus) Mantovani Rafael G, et al. [16] Meta Learning & SVM Classifiers 2019 Information Science (Scopus) Adeniyi D, et al. [17] K-Nearest Neighbor 2016 Applied Computing and Informatics (Scopus) Kumar Sudhanshu, et al. [18] Sentimen Analisis 2020 IEE Transactions on Computational Social Systems (Scopus) Jabbar M Akhil, et al [19] K-Nearest Neighbor & Genetics Algorithm 2016 Procedia Technology Hasan Md Junayed, et al. [20] Genetics Algorithm & K-Nearest Neighbor 2019 Energies (Scopus) Hou Yan, et al. [21] Personalized Recommendation Algorithm & Fuzzy Clustering 2022 International Journal of Economics and Sttatistics Hou Baozhen [22] K-Means Clustering & Genetics Algorithm 2016 Chemical Engineering Transactions (Scopus) Bhardwaj Arpit, et al [23] Tree Based & Machine Learning 2022 Computational Intelligence and Neurosience (Scopus) Jyoti Er, et al. [24] K-Nearest neighbor 2017 International Journal of Advanced Research in Computer Science Verma AMmit, et al. [25] Genetics Algorithm & K-Nearest Neighbor 2015 International Jpurnal of Computer Science and Technology Fratiwi Tria Hikmah, et al. [26] K-Nearest Neighbor 2021 Majalah Ilmiah Teknologi Elektro (Google Scholar) Insani Fitri, et al. [27] K-Nearest Neighbor & Genetics Algorithm 2021 Komputika : Jurnal Sistem Komputer (Google Scholar)
Peneliti Metode Tahun Publisher Ismanto Bambang, et al. [28] Modified K-Nearest Neighbor & Genetics Algorithm 2018 Journal of Informatic and Comuter Technology (Google Scholar) Prasetio Rizki Tri, et al. [4] Genetics Algorithm 2018 Jurnal Informatika (Google Scholar) Jayanti Eliza Amelia, et al. [29] K-Nearest Neighbor & Genetics Algorithm 2022 Cyberarea.id (Google Scholar Gede Harsemadi I, et al [2] K-Nearest Neighbor 2017 Teknologi Elektro (Google Scholar) Kusumadewi Vergy Ayu, et al. [3] K-Nearest Neighbor & Algorithm Genetics 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Istiqhfarani Windy Adira, et al.  [30] Modified K-Nearest Neighbor 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Kurniawardhani Arrie  [1] Modified K-Nearest Neighbor & Genetics Algorithm 2014 JURNAL GAMMA
Setelah  mendapatkan  beberapa  jurnal  hasil  penelitian,  selanjutnya  dilakukan  analisis  data  dengan memilih hasil penelitian yang paling sesuai untuk menentukan metode terbaik untuk sistem rekomendasi music pada salah satu platform music Spotify. Penelitian yang dipilih dijabarkan pada tabel 4.
Tabel 4. Penelitian Terpilih Topik Model Hasil Optimasi Klasifikasi KNN [1] Machine Learning GMKNN mendapatkan hasil akurasi 100% untuk data latih sebesar 70% dan 90% Peningkatan Akurasi Untuk Klasifikasi Pengajuan Kredit [28] Machine Learning Akurasi yang diperoleh sebesar 96,47% dan nilai precision 91,25% dengan pengujian menggunakan rapid miner. Optimasi untuk Prediksi penentuan Pemberian Kredit [29] Machine Learning Akurasi yang diperoleh sebesar 68,56%, presisi 86,96% dan recall sebesar 11,98% Klasifikasi untuk deteksi kanker [14] MATLAB Akurasi yang diperoleh sebesar 89% Klasifikasi Penyakit Jantung[19] Machine Learning Akurasi dengan menerapkan set pelatihan lengkap dengan GA adalah 95% Rekomendasi Buku [31] Machine Learning Tingkat presisi yang dihasilkan sebesar 80% Pengelompokan Musik [2] Machine Learnin Akurasi yang diperoleh sebesar 86,55% Sistem Klasifikasi Musik [26] Machine Learning Akurasi yang diperoleh sebesar 89,19% Klasifikasi & Optimasi Jurusan [3] Machine Learning Akurasi yang diperoleh sebesar 93,182% Klasifikasi Kerusakan Tulang [4] Machine Learning Akurasi yang diperoleh sebesar 93%
Dalam  kajian  pustaka  ini,  ilmuwan  telah mengumpulkan 30 jurnal yang relevan dengan Sistem Rekomendasi  dan  Klasifikasi.  Mereka  menerapkan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dan mengoptimalkan  nilai  k  pada  K-NN  dengan menggunakan  Algoritma Genetika. Dari  jurnal-jurnal yang telah dipilih sesuai kriteria inklusi, dipilihlah 10 jurnal  yang  paling  sesuai.  Dalam  satu  penelitian (referensi  [1]),  dataset  UCI  machine  learning digunakan,  yaitu  dataset  iris  dan  data  wine.  Uji  coba dilakukan  dengan  data  latih  berbagai  proporsi  (90%, 80%,  70%,  dan  60%).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa pada  data  iris,  metode  KNN  dan  KNN  yang dioptimalkan  dengan  Algoritma  Genetika  (MKNN) memberikan  akurasi  antara  93,78%  hingga  97,28%. Pada  data  wine,  MKNN  juga  mengungguli  KNN dengan akurasi antara 88,84% hingga 92,08%. Selain
itu,  GMKNN  dengan  parameter  tertentu  dapat mencapai  akurasi  100%  pada  data  latih  sebesar  70% dan  90%.  Pada  penelitian  lainnya  (referensi  [28]), dataset  Pengajuan  Kredit  pada  Koperasi  Rahman Pemalang digunakan. Metode Algoritma Genetika dan MKNN  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam evaluasi  dataset  ini  dengan  akurasi  96,47%,  recall 96,47%,  dan  presisi  91,24%.  Selanjutnya,  penelitian menggunakan dataset kredit konsumen dari PT AEON Credit  Service  Indonesia  (referensi  [29]).  Algoritma KNN  yang dioptimalkan dengan  Algoritma Genetika memberikan  akurasi  68,56%,  presisi  86,96%,  dan recall  11,98%  dengan  metode  cross-validation.  Pada penelitian  lainnya  (referensi  [14]),  akurasi  klasifikasi gambar  CT  paru-paru  dengan  pendekatan  KNN  dan implementasi  MATLAB  mencapai  89%  dengan sampel k berkisar antara 50 hingga 100. Referensi [19]
menunjukkan bahwa pendekatan KNN + GA berhasil meningkatkan akurasi dalam prediksi penyakit jantung sebesar  5%  hingga  15%  menggunakan  dataset  medis dan  non-medis.  Penelitian  lainnya  (referensi  [31]) menyoroti penggunaan KNN dalam sistem rekomendasi buku dengan akurasi presisi hingga 80%.
Penulis dalam penelitian [2] menerapkan  model 2 dimensi untuk mengklasifikasikan musik berdasarkan  emosi.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi sebesar  86,55%.  Pada  penelitian  [26],  evaluasi  ritme dinamis  dan  ritme  melankolis  menggunakan  KNN dengan atau tanpa  Algoritma Genetika  menghasilkan akurasi  sekitar  87,84%  hingga  89,19%.  Terakhir, dalam  penelitian  [3],  dataset  siswa  SMA  digunakan untuk memprediksi jurusan siswa baru dengan akurasi rata-rata  sekitar  93,18%.  Sementara  itu,  dalam penelitian  [4],  Algoritma  Genetika  mencapai  akurasi sebesar  93%  dalam  mendeteksi  kelainan  pada  tulang belakang dengan dataset vertebral column

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan keseluruhan hasil penelitian dari 30 literature dan didapatkan 10  literature yang termasuk kedalam  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  diatas,  dapat disimpulkan bahwa Algoritma Genetika telah berhasil meningkatkan kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor dalam  pembahasan  mengenai  topik  apapun  sebagai bagian  dari  optimalisasi  sistem  klasifikasi,  maupun rekomendasi melalui optimasi parameter k dan seleksi fitur  dengan  rata  –  rata  akurasi  yang  didapatkan sebesar 90%. .
DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Kurniawardhani, “Optimasi Teknik Klasifikasi  Modified  k  Nearest  Neighbor Menggunakan  Algoritma  Genetika,”  2014. [Online].
Available: https://www.researchgate.net/publication/29145
7761
[2] I.  Gede  Harsemadi,  M.  Sudarma,  and  N. Pramaita,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor pada Perangkat Lunak Pengelompokan Musik  untuk  Menentukan  Suasana  Hati,” Teknologi  Elektro ,  vol.  16,  [Online].  Available: www.audionetwork.com
[3] V.  A.  Kusumadewi,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.
Adikara, “Klasifikasi Jurusan Siswa menggunakan K-Nearest Neighbor dan Optimasi dengan  Algoritme  Genetika  (Studi  Kasus: SMAN 1 Wringinanom Gresik),” 2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[4] R.  T.  Prasetio,  A.  A.  Rismayadi,  and  I.  F. Anshori,  “Implementasi  Algoritma  Genetika pada  k-nearest  neighbours  untuk  Klasifikasi Kerusakan Tulang Belakang,” JURNAL
INFORMATIKA , vol. 5, no. 2, 2018.
[5] Y. Zhang, “Music Recommendation System and Recommendation Model
Based on Convolutional Neural Network,” Mobile
Information  Systems ,  vol.  2022,  2022,  doi:
10.1155/2022/3387598.
[6] K. Uyar and A. Ilhan, “Diagnosis of heart disease using  genetic  algorithm  based  trained  recurrent fuzzy  neural  networks,”  in Procedia  Computer Science , Elsevier B.V., 2017, pp. 588–593. doi: 10.1016/j.procs.2017.11.283.
[7] Y.  Tang  and  Y.  Yu,  “A  Personalized Recommendation  System  for  English  Teaching Resources Based on Multi- K Nearest Neighbor
Regression Algorithm,” Security and
Communication Networks , vol. 2022, 2022, doi:
10.1155/2022/7077123.
[8] M. Sawerwain and M. Wróblewski, “Recommendation systems with the quantum k- NN and Grover algorithms for data processing,”
International  Journal  of  Applied  Mathematics and Computer Science , vol. 29, no. 1, pp. 139– 150, Mar. 2019, doi: 10.2478/amcs-2019-0011.
[9] F. Sadeghian, H. Hasani, and M. Jafari, “Feature Selection  Based  on  Genetic  Algorithm  in  the Diagnosis  of  Autism  Disorder  by  fMRI,” Caspian  Journal  of  Neurological  Sciences ,  vol.
7, no. 2, pp. 74–83, 2021, doi: 10.32598/CJNS.7.25.5.
[10] R. T. Prasetio, “Genetic Algorithm to Optimize k-Nearest Neighbor Parameter for Benchmarked Medical Datasets Classification,” Jurnal  Online Informatika , vol. 5, no. 2, p. 153, Dec. 2020, doi: 10.15575/join.v5i2.656.
[11] E.  Murakami,  T.  Shionoya,  S.  Komenoi,  Y. Suzuki, and F. Sakane, “Cloning  and characterization of novel testis-Specific diacylglycerol kinase η splice variants 3 and 4,” PLoS  ONE ,  vol.  11,  no.  9,  Sep.  2016,  doi: 10.1371/journal.pone.
[12] A.  R.  Lubis,  M.  Lubis,  and  Al-Khowarizmi, “Optimization  of  distance  formula  in  k-nearest neighbor  method,” Bulletin  of  Electrical Engineering  and  Informatics ,  vol.  9,  no.  1,  pp.
326–338, Feb. 2020, doi:
10.11591/eei.v9i1.1464.
[13] R.  E.  McRoberts,  G.  M.  Domke,  Q.  Chen,  E. Næsset,  and  T.  Gobakken,  “Using  genetic algorithms  to  optimize  k-Nearest  Neighbors configurations  for  use  with  airborne  laser scanning data,” Remote Sensing of Environment , vol.  184,  pp.  387–395,  Oct.  2016,  doi: 10.1016/j.rse.2016.07.007.
[14] P. Bhuvaneswari and A. B. Therese, “Detection of  Cancer  in  Lung  with  K-NN  Classification Using
Genetic  Algorithm,” Procedia Materials Science ,  vol. 10, pp. 433–440, 2015,   doi:
10.1016/j.mspro.2015.06.077.
[15] P.  Kalapatapu,  S.  Goli,  P.  Arthum,  and  A. Malapati,  “A  Study  on  Feature  Selection  and Classification  Techniques  of  Indian  Music,”  in
Procedia  Computer  Science ,  Elsevier  B.V., 2016, pp. 125–131. doi:
10.1016/j.procs.2016.09.020.
[16] R. G. Mantovani, A. L. D. Rossi, E. Alcobaça, J. Vanschoren, and A. C. P. L. F. de Carvalho, “A metalearning recommender system for hyperparameter  tuning:  Predicting  when  tuning improves SVM classifiers,” Information Sciences , vol. 501, pp. 193–221, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.005.
[17] D.  A.  Adeniyi,  Z.  Wei,  and  Y.  Yongquan, “Automated  web  usage  data  mining  and recommendation system using K-Nearest Neighbor (KNN) classification method,” Applied
Computing  and  Informatics ,  vol.  12,  no.  1,  pp. 90–108, Jan. 2016, doi:
10.1016/j.aci.2014.10.001.
[18] S.  Kumar,  K.  De,  and  P.  P.  Roy,  “Movie Recommendation  System  Using  Sentiment Analysis  from  Microblogging  Data,” IEEE Transactions  on  Computational  Social  Systems , vol.  7,  no.  4,  pp.  915–923,  Aug.  2020,  doi: 10.1109/TCSS.2020.2993585.
[19] M. A. jabbar, B. L. Deekshatulu, and P. Chandra, “Classification  of  Heart  Disease  Using  K- Nearest  Neighbor  and  Genetic  Algorithm,” Procedia  Technology , vol. 10, pp. 85–94, 2013, doi: 10.1016/j.protcy.2013.12.340.
[20] M. J. Hasan and J. M. Kim, “Fault detection of a spherical  tank  using  a  genetic  algorithm-based hybrid  feature  pool  and  k-nearest  neighbor algorithm,” Energies ,  vol.  12,  no.  6,  2019,  doi: 10.3390/en12060991.
[21] Y.  Hou  and  S.  Yang,  “An  E-commerce Personalized Recommendation Algorithm based on  Fuzzy  Clustering,” International  Journal  of Economics and Statistics , vol. 10, pp. 182–190, May 2022, doi: 10.46300/9103.2022.10.29.
[22] B.  Hou,  “Financial  distress  prediction  of  K- means clustering based on genetic algorithm and rough  set  theory,” Chemical  Engineering Transactions ,  vol.  51,  pp.  505–510,  2016,  doi: 10.3303/CET1651085.
[23] A. Bhardwaj, H. Bhardwaj, A. Sakalle, Z. Uddin, M.  Sakalle,  and  W.  Ibrahim,  “Tree-Based  and Machine Learning Algorithm Analysis for Breast Cancer Classification,”
Computational
Intelligence and Neuroscience , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/6715406.
[24] E.  Jyoti,  E.  Amandeep,  and  S.  Walia, “Recommendation system with Automated Web Usage data mining using K-Nearest Neighbor(KNN) classification,” 2017. [Online]. Available: www.ijarcs.info
[25] A.  Verma  and  H.  Kaur  Virk,  “A  Hybrid Recommender System using Genetic  Algorithm and kNN Approach,” vol. 6.
[26] T.  H.  Fratiwi,  M.  Sudarma,  and  N.  Pramaita, “Sistem  Klasifikasi  Musik  Gamelan  Angklung Bali  Terhadap  Suasana  Hati  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis
Algoritma Genetika,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro ,  vol.  20,  no.  2,  p.  265,  Dec.  2021,  doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p10.
[27] F.  Insani  and  S.  Nissa,  “Penerapan  Genetic Modified  k-Nearest  Neighbor  Pada  Prediksi PM10 di Pekanbaru,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 153–161, Sep. 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4404.
[28] B. Ismanto, A. Stmik, W. Pratama, P. J. Patriot, N. 25 Pekalongan, and J. Tengah, “Peningkatan Akurasi Pada Modified K-NN Untuk Klasifikasi
Pengajuan Kredit Koperasi Dengan
Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Oktober , vol.  XIII,  no.  2,  2018,  [Online].  Available: http://ejournal.stmik-wp.ac.id
[29] E.  A.  Jayanti  and  T.  Informasi,  “Optimasi  K- Nearest  Neighbor  Menggunakan  Algoritma Genetika  Pada  Model  Prediksi  Penentuan Pemberian Kredit.”
[30] W.  A.  Istiqhfarani,  I.  Cholissodin,  and  F. Abdurrachman  Bachtiar,  “Klasifikasi  Penyakit Dental caries menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor,” 2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[31] H. Dharmawan, S. Shofiah Hilabi, I.
Kaniawulan,  S.  Informasi Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang  Jl  Ronggo  Waluyo  Sirnabaya,  T. Timur, and J. Barat, “Hafizh Dharmawan, Sistem Rekomendasi  Buku  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbor
Pada
Gramedia SISTEM REKOMENDASI  BUKU  DENGAN  METODE K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  PADA
GRAMEDIA,” 2023.