Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Pengelompokkan Judul Buku dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Fahrur Rozi 1 , Farid Sukmana 2 , Muhammad Nabil Adani 3 1,3 Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Bhinneka PGRI, Indonesia
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
1 fahrur@ubhi.ac.id
2 faridsukmana@outlook.com
3 nblid48@gmail.com
Received : 21-11-2021; Accepted: 31-12-2021; Published: 31-12-2022
Abstrak — Perpustakaan  Universitas  Bhinneka  PGRI  memiliki banyak  koleksi  baik  dalam  bentuk  tercetak  maupun  digital, yang  mana  koleksi  tersebut  akan  bertambah  dengan  seiring waktu  berjalan.  Dengan  demikian  jumlah  koleksi  buku  yang ada di perpustakan  akan  semakin  banyak dan  beragam maka akan  mengakibatkan  sulitnya  proses  pengelompokan  koleksi- koleksi yang ada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  mining  dengan  pendekatan  algoritma  K-Nearest Neighbors (K-NN) dengan mengkombinasikan TF-IDF sebagai pembobotan frekuensi kata. Adapun tahap pengerjaan metode K-NN  dalam  penelitian  ini  melalui  4  tahap  yaitu  :  (1)  text preprocessing  dengan  menerapkan  metode  tokenisasi,  case folding, stopword removal dan stemming, (2) Pembobotan kata dengan  metode  TF-IDF  (3).  Pemodelan  nilai  k  dari  batas minimal  1  sampai  batas  maksimal  30.  (4)  Klasifikasi  data menggunakan  nilai  k  paling  optimal  berdasarkan  pemodelan nilai k. (5) pembahasan hasil klasifikasi. Teknik pengumpulan data  menggunakan  studi  kepustakaan  dan  dataset.  Dengan sistem klasifikasi ini diharapkan dapat memberikan informasi bermanfaat  bagi  pengguna.Selain  itu  penelitian  ini  juga bertujuan  mengimplementasikan  metode  K-NN  dengan mengkombinasikan  dengan  TF-IDF  sekaligus  mengetahui akurasi  yang  dihasilkan  sistem  prediksi  penjualan  tersebut. Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  nilai  akurasi  tertinggi terhadap  klasifikasi  judul  buku  sebesar  66.67%  dan  nilai akurais  terendah  sebesar  60%  dengan  rata-rata  nilai  akurasi sebesar 63.33%.
Kata kunci — Data Mining, K-Nearest Neighbor (K-NN), TF- IDF
Abstract — Universitas  Bhinneka  PGRI  Library  has  many collections in both printed and digital forms, which collections will increase over time. Thus the number of collections of books in  the  library  will  be  more  and  more  diverse,  it  will  make  the process  of  grouping  existing  collections  difficult.  The  method used in this study is data mining with the K-Nearest Neighbors (K-NN)  algorithm  approach  by  combining  TF-IDF  as  word frequency  weighting.  The  stages  of  working  on  the  K-NN method  in  this  study  went  through  4  stages,  namely:  (1)  text preprocessing  by  applying  the  tokenization  method,  case folding,  stopword  removal  and  stemming,  (2)  Word  weighting using  the  TF-IDF  method  (3).  Modeling  the  k  value  from  a minimum limit of 1 to a maximum limit of 30. (4) Classification
of  data  using  the  most  optimal  k  value  based  on  k  value modeling. (5) discussion of classification results. Data collection techniques  using  literature  studies  and  datasets.  With  this classification system, it is expected to provide useful information for users. In addition, this study also aims to implement the K- NN method by combining it with TF-IDF while at the same time knowing the accuracy of the sales prediction system. The results of  this  study  are  based  on  the  highest  accuracy  value  for  the classification of book titles of 66.67% and the lowest accuracy value of 60% with an average accuracy value of 63.33%.
Kata kunci — Data Mining, K-Nearest Neighbor (K-NN), TF-IDF

## I. P ENDAHULUAN
Bagian  rangka  mencerdaskan  kehidupan  bangsa Indonesia diperlukan suatu pendidikan yang sesuai dengan kebutuhan  masyarakatnya.  Salah  satu  upaya  yang dilakukan  untuk  mencerdaskan  kehidupan  bangsa  yakni mendirikan  perpustakaan  sebagai  sarana  dan  prasarana untuk  mendukung  tujuan  tersebut,  oleh  karena  itu perpustakaan  tidak  dapat  dilepaskan  dari  perkembangan masyarakat saat ini. Kondisi perpustakaan juga mencerminkan peradaban dan kebudayaan suatu bangsa.
Saat ini revolusi perpustakaan sudah memasuki wilayah tulungagung, revolusi perpustakaan ini ditandainya dengan banyak  perpustakaan  online  daerah  yang  bermunculan salah  satu  contohnya  perpustakaan  online  Universitas Bhinneka PGRI yang bisa diakses melalui simperpus.ubhi.ac.id. Berdasarkan informasi yang penulis dapatkan  dari  saat  ini  saat  ini  jumlah  anggota  Perpuda Tulungagung yang meminjam buku tahun 2019, sebanyak 27.334  orang.  Sedangkan  kunjungan  setiap  harinya mencapai  200-230  orang.  Jika  ada  kunjungan  gabungan, angka pengunjung bisa mencapai 300 orang per hari .
Perpustkaan Universitas Bhinneka PGRI atau Perpustakaan  GRAHA  PUSTAKA  Universitas  Bhinneka merupakan perpustakaan utama di lingkungan Universitas Bhinneka PGRI. Perpustakaan ini menjadi referensi dalam bidang  pendidikan  dengan  menyediakan  akses  informasi dan pengetahuan yang lengkap, baik dalam bentuk koleksi
tercetak  maupun  digita.  Perpustakaan  ini  dikelola  dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi dalam menunjang  pelayanannya  kepada  pengguna  yang  bisa diakses  secara  online  melalui  simperpus.ubhi.ac.id  dan offline oleh mahasiswa. Perpustakaan ini memiliki banyak koleksi  baik  dalam  bentuk  tercetak  maupun  digital,  yang mana  koleksi  tersebut  akan  bertambah  dengan  seiring waktu  berjalan.  Dengan  demikian  jumlah  koleksi  buku yang ada di perpustakan akan semakin banyak dan beragam maka akan mengakibatkan sulitnya proses pengelompokan koleksi-koleksi yang ada, sehinggal akan lebih memudahkan  pengguna  apabila  koleksi  tersebut  tersusun rapi dalam kelompoknya masing-masing agar memudahkan  pembaca  menemukan  dan  menggunakan koleksi tersebut yang secara otomatis telah disediakan oleh sistem.
Salah satu metode yang mampu untuk menangani dalam pegelompokan dokumen adalah K-NN. K-NN merupakan algoritma  yang  sering digunakan dalam proses klasifikasi suatu objek yang berdasarkan data training yang jaraknya paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Nearest  neighbor merupakan  suatu  pendekatan  yang  dilakukan  untuk menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  (data  test)  dan kasus  lama  (data  training)  yang  berdasarkan  pencocokan bobot  dari  sejumlah  fitur  yang  ada.  Beberapa  penelitian yang  menerapkan  K-NN  diantaranya  [1],  merupakan penelitian  K-NN  dalam  penyakit  diabetes.  Penelitian lainnya  yaitu  [2]  penggunaan  K-NN  dalam  text classification. Selain itu untuk pembobotan serta pencarian token  –  token  kata  diperlukan  sebuah  metode  yaitu  Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF). Salah satu  penelitian  mengenai  metode  Term  Frequency  – Inverse Document Frequency (TF-IDF) [3] yaitu mengenai pencarian relevansi dokumen berdasarkan query
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokan dokumen  dengan  menerapkan  algoritma  K-NN  serta menggabungkan  dengan  algoritma  Term  Frequency  – Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menentukan frekuensi relatif dari setiap kata-kata atau token-token yang mana  setiap  kata  tersebut  akan  diberikan  pembobotan. Penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  solusi sebuah metode dalam pengelompokan dokumen atau judul buku diperpustakaan.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  alur  penelitian  dengan  tahapan didalam  proses  Prepocessing  data  yatu  :  tokenisasi,    case folding,  stopword  removal,  dan    stemming.  Sementara tahapan  berikutnya  adalah  algoritma  Term  Frequency  – Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menentukan frekuensi relatif dari setiap kata-kata atau token-token yang mana setiap kata tersebut akan diberikan pembobotan. Alur penelitian secara keseluruhan digambarkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Data Mining
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  pengumpulan data  melalui  penemuan  pola  yang  dilakukan  secara sistematis  terhadap  sekumpulan  data  yang  berdimensi besar,  kemudian  data  yang  telah  dikumpulkan  dapat digunakan  untuk  diolah  lebih  lanjut  menjadi  informasi yang bermanfaat. Data mining yang merupakan subbidang dari  computer  science  juga  dikenal  sebagai  Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  [4].  KDD  merupakan proses    pencarian  informasi  data  yang  bermanfaat  dari kumpulan data atau informasi yang ada. menyatakan “data mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak diketahui  secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data.”  Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi  untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari database besar . Tugas dari data mining sendiri melakukan analisis  secara  otomatis  atau  semi  otomatis  terhadap kumpulan  data  atau  informasi  yang  berdimensi  besar bertujuan  untuk  mencari  pola-pola  tertentu  yang sebelumnya tidak diketahui oleh sistem.

## B. Text Mining
Text mining atau dikenal juga sebagai text data mining merupakan suatu varian dari data mining. Text mining bisa diartikan suatu proses pencarian informasi yang berkualitas tinggi  yang  diperoleh  dari  suatu  kumpulan  dokumen  atau informasi  berupa  teks  yang  diperoleh  dari  prediksi  pola- pola tertentu yang memiliki ciri yang khas melalui sarana seperti pembelajaran pola statistik. Text mining juga dapat diartikan  sebagai  suatu  metode  yang  digunkana  untuk mencari  informasi  baru  yang  tidak  diketahui  sebelumnya oleh  komputer  yang  berjalan  secara  otomatis  atau
semiotomatis  untuk  mengekstrak  informasi  dari  berbagai sumber yang berbeda [5] ⁠ .

## C. Preprocessing Data
Preprocessing  data  merupakan  suatu  tahapan  yang dilakukan sebelum pembelajaran pada data dimulai. Tujuan dari preprocessing ini yakni menghasilkan sebuah set term index  yang  dapat  mewakili  dari  dokumen  atau  informasi yang  ada.  Preprocessing  data  merupakan  suatu  tehnik pembersihan  data  agar  data  dapat  diolah  yang menggunakan  metode-metode  yang  ada  pada  machine learning. Metode-metode yang dapat digunaan pada tahap preprocessing data ini meliputi:

## D. Tokenisasi
Secara garis besar tokenisasi merupakan suatu metode untuk  memecahkan atau memenggal sekumpulan karakter utuh yang berup kalimat, paragraph, atau dokumen menjadi satuan kata atau token-token. Proses ini akan memudahkan program untuk melakukan proses klasifikasi ⁠ . Contoh dari proses ini yaitu “Perpustakaan Universitas Bhinneka PGRI berada di kabupaten Tulungagung”  dipecah menjdi satuan kata  atau  token-menjadi  “Perpustakaan”,  “Universitas”, “Bhinneka”,  “PGRI”,  “berada”,  “di”,  “kabupaten”, “Tulungagung”. Untuk melakukan tokenisasi menggunakan bahasa pemrograman python bisa menggunakan fungsi yang telah tersedia pada library string. Contohnya str.split(“perpustakaan universitas”, “ “) [6].

## E. Case Folding
Suatu proses pengubahan kata yang menggunakan huruf kapital  menjadi    huruf  kecil  serta  menghilangkan  semua tanda  baca  sehingga  menyisakan  kalimat  yang  berupa  a sampai z saja ⁠ . Untuk melakukan case folding menggunakan bahasa  pemrograman  python  bisa  menggunakan  fungsi yang  telah  tersedia  pada  library  string.  Contohnya str.lower(“Perpustakaan Universitas”) maka menghasilkan “perpustakaan universitas”

## F. Stopword Removal
Suatu  proses  untuk  menghilangkan  kata-kata  imbuhan pada  kalimat  serta  kata-kata  yang  sering  muncul  namun tidak memiliki pengaruh apapu dalam ekstraksi data. Kata yang  termasuk  dalam  list  yang  akan  dihilangkan  dalam proses  stopword  removal  ini  biasanya  berupa  kata penunjuk  waktu  dan  kata  tanya ⁠ .  Pada  proses  stopword removal  ini  penulis  menggunakan  external  library  dari bahasa  pemrograman  python  yakni  menggunakan  library PySastrawi  yang  ditulis  oleh  Hanif  Amal  Robbani  yang bisa ditemukan di https://github.com/har07/PySastrawi.[7]

## G. Stemming
Proses  merubah kata  yang  memiliki imbuhan   menjadi kata dasar. Metode pengubahan bentuk kata  menjadi kata dasar  menyesuaikan  dengan  struktur  bahasa  yang digunakan.  Proses  ini  melibatkan    beberapa  algoritma seperti  algorima  porter,  algoritma  nazief-andriani  yang umum  digunakan  untuk  mengolah  teks  berbahasa
Indonesia. Proses stemming pada teks berbahasa Indonesia cukup  berbeda  dengan  stemming    pada  teks  berbahasa inggris, pada teks berbahasa inggris proses yang diperlukan hanya  menghilangkan  sufiks.  Sedangkan  pada  teks berbahasa  indonesia  perlu  menghilangkan  sufiks,  prefix dan  konfiks.    Sebagai  contoh    stemming  pada  teks berbahasa  indonesia  yakni  kata  “membaca”  menjadi “baca”, “menulis” menjadi “tulis”, dan “mencatat” menjadi “catat” .

## H. Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF- IDF)
Algoritma  Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) merupakan salah satu algoritma yang sangat    populer  untuk  melakukan  klasifikasi  teks  yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara sebuah kalimat dengan sekumpulan dokumen. Metode TF- IDF  merupakan    metode  untuk  menentukan  frekuensi relatif  dari  setiap  kata-kata  atau  token-token  yang  mana setiap  kata  tersebut  akan  diberikan  pembobotan  berupa nilai  berdasarkan penting atau tidaknya suatu kata dalam dokumen  berdasarkan  jumlah  kemunculan  kata  dalam suatu dokumen dan mengukur kata-kata tersebut terhadap keseluruhan  dokumen  yang  ada.  Metode  TF-IDF    ini merupakan  gabungan  dari  dua  dua  konsep  untuk penghitungan  bobot  yaitu  Tf  (term  frequency)  dan  idf (inverse document frequency) ⁠ [3][8] .
Persamaan  Tf  (term  frequency)  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
𝑇𝐹 = 𝑡 𝑑 (1)
Dimana t adalah jumlah kemunculan kata tertentu dalam dokumen  d.  Sementara  d    :  total  keseluruhan  kata  pada dokumen.  Persamaan  idf  (inverse  document  frequency) dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑖𝑑𝑓 = log ( 𝑁 𝑑𝑓(𝑡) ) (2)
Dimana N
adalah  total  dokumen  yang  ada,  serta df(t)
:  jumlah  dokumen  yang  memiliki  kata  t. Persamaan TD-IDF dapat dilihat pada persamaan 3.
𝑇𝐹𝑖𝑑𝑓 = 𝑇𝐹. 𝑖𝑑𝑓 (3)

## I. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor(K-NN) termasuk dalam kelompok instance-based  learning.  Algoritma  ini  merupakan  salah satu tehnik lazy-learning. K-NN merupakan algoritma yang sering digunakan dalam proses klasifikasi suatu objek yang berdasarkan  data  training  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut. Nearest neighbor merupakan suatu pendekatan  yang  dilakukan  untuk  menghitung  kedekatan antara kasus baru (data test) dan kasus lama (data training) yang  berdasarkan  pencocokan  bobot  dari  sejumlah  fitur yang  ada.  Jika  mengacu  pada  penelitian  ini  objek  yang digunakan  berupa  teks.      Algoritma  ini  nantinya  akan menglasifikasikan  suatu  dokumen  yang  belum  diketahui kategorinya terhadap  dokumen latih yang telah diketahui
kategorinya dengan menggunakan rumus euclidean dalam dimensi  sebesar  k  yang  mengelilingi  dokumen  tes  yang belum  diketahui  kategorinya,  sehingga  setelah  jarak terhitung  maka  jarak  yang  paling  dekat  dengan  dokumen latih dianggap memiliki kesamaan [9]. Dengan persamaan 3 euclidean distance sebagai berikut:
𝑑 = √(𝑞 1 − 𝑝 1 ) 2 + (𝑞 1 − 𝑝 2 ) 2 + ...(𝑞 𝑛 − 𝑝 𝑛 ) 2 (4)
Dimana q adalah kelas pertama, i adalah variable data, n dimensi data, p  jarak kedua, serta d jarak[10].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data
Dalam  penulisan  ini,  penulis  menggunakan  data  teks berupa  judul  buku  yang  ada  di  perpustakaan  Universitas Bhinneka PGRI. Data ini akan dibagi menjadi dua bagian untuk  memodelkan  dan  menguji  hasil  pembelajaran algoritme klasifikasi yang penulis gunakan yaitu K-Nearest Neighbor  (K-NN).  Dengan  data  awal  sebanyak  299  buah data  yang  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan masing-masing  pembagian  yaitu  60%  data  latih  dan  40% data uji untuk menentukan nilai k-nya nanti.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  4 jenis  kategori.  Kategori  ini  akan  digunakan  sebagai  label dalam  pengelompokan  jenis  buku.  Kategori  buku  dapat dilihat dalam tabel I.
TABEL I A NALISIS K ATEGORI No Kategori Jumlah 1 Hukum 57 2 Teknologi 68 3 Kesustraan 80 4 Ilmu Murni 94

## B. Pembersihan Judul Teks
Sebelum  mengklasifikasikan  kategori  pada  teks  yang berupa judul buku, penulis melakukan preprocessing pada teks  tersebut  dengan  beberapa  metode.  Tujuannya  adalah untuk membersihkan kata-kata yang tidak diperlukan serta merubah kata-kata tersebut  menjadi vektor larik sehingga dapat diproses oleh numerikal komputasi

## 1)  Case Folding
Proses  ini  untuk  mengubah  kata  yang  menggunakan huruf  kapital  menjadi    huruf  kecil  serta  menghilangkan semua tanda baca. Perbandingan antara judul buku sebelum dan sesudah case folding dapat dilihat pada tabel II.
TABEL II P ERBANDINGAN S EBELUM DAN S ESUDAH C ASE F OLDING No Judul Buku Keterangan 1 Berpikir  Matematis  :  Matematika Untuk Semua Sebelum berpikir  matematis  matematika  untuk semua Sesudah
2 Kancil Mencuri Ketimun Sebelum kancil mencuri ketimun Sesudah 3 Dasar  algoritma  dan  struktur  data dengan bahasa java + CD Sebelum dasar  algoritma  struktur  data  bahasa java cd Sesudah

## 2)  Stopword Removal
Proses ini untuk menghilangkan kata-kata penghubung, beberapa contoh kata penghubung seperti ada,  pada, dan, seseorang,  sesuatu,  tempat,  kata  dan  sebagainya. Perbandingan  antara  sebelum  dan  sesudah  case  folding dapat dilihat apada tabel II.
TABEL II P ERBANDINGAN S EBELUM DAN S ESUDAH C ASE F OLDING No Judul Buku Keterangan 1 berpikir matematis matematika untuk semua Sebelum berpikir matematis matematika untuk semua Sesudah 2 kancil mencuri ketimun Sebelum kancil mencuri ketimun Sesudah 3 dasar algoritma dan struktur data dengan bahasa java  cd Sebelum dasar algoritma struktur data bahasa java  cd Sesudah

## 3)  Stemming
Stemming  adalah  proses  untuk  mengubah  kata berimbuhan  menjadi  kata  dasarnya.  Dari  tabel  II  kalimat yang  telah  mengalami  stopword  removal  dilanjutkan dengan steeming sehingga menjadi seperti tabel III.
TABEL III J UDUL BUKU SETELAH DILAKUKAN STEMMING
No Judul Buku Keterangan 1 berpikir matematis matematika untuk semua Sebelum pikir matematis matematika untuk semua Sesudah 2 kancil mencuri ketimun Sebelum kancil curi timun Sesudah 3 dasar algoritma dan struktur data dengan bahasa java cd Sebelum dasar algoritma struktur data bahasa java cd Sesudah

## C. TFIDF
Dalam proses ini penulis akan menilai nilai kemunculan suatu  kata  dan  menghitung  bobotnya,  tujuannya  untuk melihat  sesering  apa  kata  tersebut  muncul  pada  tiap-tiap dokumen.  tabel  IV  hasil  dari  perhitungan  TFIDF menggunakan persamaan 4.
TABEL IV H ASIL PERHITUNGAN TFIDF No Term/Kata Dokumen 1 Dokumen 2 Dokumen 3 1 pikir 0.4771 0 0 2 matematis 0.4771 0 0 3 matematika 0.4771 0 0 4 untuk 0.4771 0 0 5 semua 0.4771 0 0 6 kancil 0 0.4771 0 7 curi 0 0.4771 0 8 timun 0 0.4771 0
9 dasar 0 0 0.4771 10 algoritma 0 0 0.4771 11 struktur 0 0 0.4771 12 data 0 0 0.4771 13 bahasa 0 0 0.4771 14 java 0 0 0.4771 15 cd 0 0 0.4771

## D. Pemodelan Nilai K
Pada  algoritma  K-NN  terdapat  nilai  k  yaitu  nilai  atau banyaknya  jumlah  tetangga  terdekat  yang  sangat bergantung  pada  bagaimana  bentuk  data,  seringkali dijumpai  bahwa  nilai  k  yang  berbeda  akan  memberikan hasil akurasi yang berbeda pula, sehingga penulis membuat suatu  model  dengan  mensimulasikan  pengklasifikasian menggunakan  nilai  k  yang selalu bertambah dengan limit bawah  yaitu  1  hingga  batas  atas  bernilai  30.  Untuk mensimulasikan  penyetelan  nilai  k  terbaik,  penulis membagi data menjadi dua bagian, sebanyak 299 data akan dibagi  menjadi 60% data latih dan 40% data uji. Data ini nantinya  akan  dimasukkan  kedalam  simulasi  penentuan nilai k yang akan menghasilkan grafik akurasi seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik tingkat akuras nilai k
Dari hasil simulasi gambar 2, dapat disimpulkan model dan akurasi terbaik berada pada saat iterasi ke 27 dengan nilai  akurasi  mencapai  0.64  atau  64%,  dengan  kata  lain nilai k terbaik adalah 27.

## E. Klasifikasi
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikan data judul buku  menggunakan  algoritme  K-NN  ke  dalam  4  kategori yaitu hukum, ilmu murni, teknologi, kesustraan. Klasifikasi ini menggunakan perhitungan jarak Euclidean dengan hasil pengujian nilai k pada tabel V.
TABEL V
H ASIL PENGUJIAN NILAI K TERHADAP DATA UJI Data Uji (%) Data Latih (%) Keterangan 60 70 80 40 63.33 0 0 cukup baik 30 0 66.67 0 Cukup baik 20 0 0 60 Cukup baik
Simulasi pengujian nilai k yang dimulai dari 1 sampai 30 terhadap  dataset  menghasilkan  k  dengan  nilai  tertinggi sebesar 27 dengan akurasi 64.16% , nilai k  yang dihasilkan
dari  proses  simulasi    digunakan  untuk  pengujian terhadap data uji.

## IV. K ESIMPULAN
Judul  buku  yang  berupa  teks  terbatas  pada  jumlah karakter, ataupun kata atau dengan kata lain pesan pendek, dapat  diklasifikasi  dengan  baik  akan  tetapi  dikarenakan jumlah data yang tidak seimbang mempengaruhi hasil dari klasifikasi  yang  telah  di  uji  coba  oleh  penulis.  Percobaan dengan mensimulasikan nilai k terlebih dahulu, pemodelan yang  dibuat  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik saat k bernilai 27 yaitu mencapai akurasi 64.16% terhadap dataset, setelah diuji sebanyak 3 kali dengan data uji yang berbeda  menghasilkan  tingkat  akurasi  rata  rata  sebesar 63.33%:  Rendahnya  tingkat  akurasi  pada  penelitian  ini disebabkan oleh ketidak seimbangan dataset yang dimiliki penulis yakni untuk topik hukum sebanyak 57, topik ilmu murni  sebanyak  94,  kesusastraan  sebanyak  80,  dan teknologi  sebanyak  68.  dari  keempat  topik  tersebut  topik ilmu murni dan kesustraan terlalu mendominasi dataset.
R EFERENSI
[1] A. Ali, M. Alrubei, L. F. M. Hassan, M. Al-Ja’afari, and S. Abdulwahed, “Diabetes classification based on KNN,” IIUM
Eng. J. , 2020, doi: 10.31436/iiumej.v21i1.1206.
[2] Z. Chen, L. J. Zhou, X. Da Li, J. N. Zhang, and W. J. Huo, “The Lao text classification method based on KNN,” in
Procedia Computer Science , 2020, doi:
10.1016/j.procs.2020.02.053.
[3] M. A. Rofiqi, A. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A. Saputra, “Implementasi Term-Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , 2019, doi:
10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[4] J. Hu, H. Peng, J. Wang, and W. Yu, “kNN-P: A kNN classifier optimized by P systems,” Theor. Comput. Sci. , 2020, doi: 10.1016/j.tcs.2020.01.001.
[5] D. Ö. Şahin and E. Kılıç, “Two new feature selection metrics for text classification,” Automatika , 2019, doi:
10.1080/00051144.2019.1602293.
[6] F. Rozi and F. Sukmana, “Document grouping by using meronyms and type-2 fuzzy association rule mining,” J. ICT Res. Appl. , vol. 11, no. 3, 2017, doi:
10.5614/itbj.ict.res.appl.2017.11.3.4.
[7] S. Xu, “Bayesian Naïve Bayes classifiers to text classification,” J. Inf. Sci. , 2018, doi:
10.1177/0165551516677946.
[8] F. Sukmana and F. Rozi, “Extraction keyterm in work order for decision support,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 97, no. 22, pp. 3262–3272, 2019.
[9] J. Hartmann, J. Huppertz, C. Schamp, and M. Heitmann, “Comparing automated text classification methods,” Int. J. Res. Mark. , 2019, doi: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.009.
[10] P. J. S. Ferreira, J. M. P. Cardoso, and J. Mendes-Moreira, “KNN prototyping schemes for embedded human activity recognition with online learning,” Computers , 2020, doi: 10.3390/computers9040096.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.