## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o . 2 Hal:  47-51 e-ISSN: 2686-3154

## Potensi Keberhasilan Bakal Calon Legislatif Menggunakan Algoritma
K-Nearest Neighbors
Cyntia Rivatunisa 1 
1 Independent Researcher

## cyntiarvtns@gmail.com

## Abstract
A candidate for legislative member is someone who is sent to represent his political party in a legislative part which will be directly  elected  by  the  people  through  general  elections.  General  election  is  a  means  of  implementation  in  a  democratic system  to  elect  representatives  of  the  people  in  the  people's  representative  institutions  directly,  publicly,  freely, confidentially, honestly and fairly. Legislative elections are a five-year democratic agenda that is held simultaneously, one of which is to elect members of the Provincial DPRD. Provincial DPRD is a regional people's representative institution that is domiciled as an element of provincial government administration. The purpose of this study is to understand the application of  the  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,  to  design  a  system  that  can  determine  the  success  of  legislative  candidates  in  the general  election  in  the  Jambi  provincial  constituency  using  Data  Mining  with  the  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,  to  test using  Rapidminer  supporting  software,  to  test  the  system.  Data  Mining  that  has  been  built uses  test  data,  and  analyzes  the output generated from the Data Mining system. The appropriate method for this research is Data Mining. Data mining is a data  processing  method to  find  patterns  in data,  the  k-nearest  neighbor  algorithm  is  one  of  the  classification  algorithms  on objects  based  on  learning  data  that  is  closest  to  the  object.  The  data  used  and  processed  in  this  research  is  the  data  of  the elected DPRD members for the previous period, namely the data of the 2009-2014 DPRD members, the 2014-2019 DPRD members'  data,  and  the  2019-2024  DPRD  members'  data.  The  results  of  this  study  are  a  system  that  can  provide recommendations for prospective Provincial DPRD candidates for the 2024-2029 period in choosing  electoral districts that match the profile and have a greater potential for victory during the General Election based on profile data of elected DPRD members in the previous period.
Keywords: Legislative Candidates, Legislative Elections, Electoral District, Data Mining, K-Nearest Neighbors.

## Abstrak
Calon  anggota  legislatif  ialah  seseorang  yang  diutus  untuk  mewakili  partainya  dalam  lembaga  legislatif  yang  akan  dipilih secara langsung oleh rakyat melalui pemilihan umum. Pemilihan umum adalah sarana  pelaksanaan dalam sistem demokrasi untuk  memilih  wakil  rakyat  di  lembaga  perwakilan  rakyat  secara  langsung,  umum,  bebas,  rahasia,  jujur,  dan  adil.  Pemilu legislatif  merupakan  agenda  demokrasi  lima  tahunan  yang  dilaksanakan  serempak,  salah  satunya  untuk  memilih  anggota DPRD  Provinsi.  DPRD  Provinsi  merupakan  lembaga  perwakilan  rakyat  daerah  yang  berkedudukan  sebagai  unsur penyelenggara  pemerintahan  daerah  provinsi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memahami  penerapan Algoritma  K-Nearest Neighbor, merancang  sistem  yang  dapat  menentukan  keberhasilan  bakal  calon  legislatif  pada  pemilihan  umum  di  daerah pemilihan  provinsi  jambi  menggunakan Data  Mining dengan Algoritma  K-Nearest  Neighbor, melakukan  pengujian menggunakan perangkat lunak pendukung Rapidminer , menguji sistem Data Mining yang telah dibangun menggunakan data uji, dan menganalisa keluaran yang dihasilkan dari sistem Data Mining . Metode yang sesuai untuk penelitian ini ialah Data Mining . Data mining ialah sebuah metode pengolahan data guna menemukan pola dalam data, algoritma k-nearest neighbosr ialah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  pada  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek. Data  yang  digunakan  dan  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  data  anggota  DPRD  terpilih  periode  sebelumnya  yaitu  data anggota  DPRD  2009-2014,  data  anggota  DPRD  2014-2019,  dan  data  anggota  DPRD  2019-2024.  Hasil  dari  penelitian  ini berupa  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  untuk  bakal  calon  DPRD  Provinsi  periode  2024-2029  dalam  memilih daerah pemilihan yang sesuai profil dan memiliki potensi kemenangan yang lebih besar saat Pemilihan Umum berdasarkan data profil anggota DPRD terpilih periode sebelumnya.
Kata kunci: Calon Legislatif, Pemilihan Umum Legislatif, Daerah Pemilihan, Data Mining, K-Nearest Neighbors .
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
KDD  ( Knowledge  Discover  In  Database )  ialah keseluruhan  proses  pengenalan  pola,  pengetahuan  dan informasi tersembunyi dari sekumpulan data besar. Ada beberapa  tahapan  pada  proses  KDD  yaitu  data, selection, pre-processing/cleaning, transformation,
Data  Mining,  interpretation/evaluation  dan  knowledge [1].  Menjadi  bagian  utama  dari  proses  KDD, Data Mining didefinisikan  sebagai  proses  menemukan struktur  yang  menarik  dalam  data  di  mana  struktur dapat  berupa  seperangkat  aturan,  grafik  atau  jaringan, pohon, satu atau beberapa persamaan [2].
Sebagai salah satu metode klasifikasi untuk menyelesaikan  masalah  pada  bidang Data  Mining adalah  Algoritma K-Nearest  Neighbor .  Algoritma  ini memiliki  ciri  dengan  pendekatan  untuk  mencari  kasus dengan  menghitung  kedekatan  masalah  yang  baru dengan  masalah  yang  lama  serta  menggunakan  Teknik pembobotan dari sejumlah objek kasus yang ada [3].
Penggunaan  metode  Algoritma K-Nearest  Neighbor dalam  pengklasifikasian  telah  banyak  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya.  Salah  satu  penelitian  yang  telah dilakukan  untuk  klasifikasi  kepuasan  pelanggan terhadap  pelayanan  perusahaan  jasa  transportasi  udara, objek penelitian ini adalah pelanggan yang menggunakan  jasa  transportasi  udara.  Dengan  jumlah atribut  sebanyak  23  dan  data  berjumlah  129.880  data, dengan  nilai  akurasi  tertinggi  senilai  97,28%  [4]. Metode Algoritma K-Nearest Neighbor juga digunakan untuk mengidentifikasi citra jenis bunga dengan esktrasi warna HSV dan tekstur GLCM, dikarenakan banyaknya keragaman  jenis  bunga  dengan  tingkat  kemiripan  yang tinggi  sehingga  sukar  untuk  dibedakan  .Dengan menerapkan Algoritma  K-Nearest  Neighbor dapat membantu  mengindentifikasi  jenis  bunga    lebih  cepat dengan ciri warna dan tekstur. Terdapat 10 citra dan 100 dataset, dengan akurasi nilai tertinggi sebesar 71% [5].
Pemilu adalah panggung pertarungan untuk menempatkan  kursi  jabatan  politik  di  pemerintahan yang  berlandaskan  pada  pilihan  legal  dari  masyarakat yang  memenuhi  syarat  sebagai  pemilih  [6].  Prosedur teristimewa  untuk  keberlangsungan  demokrasi  agar rakyat  tetap  berkuasa  atas  dirinya  sendiri  [7].  Ada banyak  faktor  lainnya  yang  dapat  meningkatkan elektabilitas  seorang  caleg  seperti  mobilitas  dan kampanye aktif [8].
Daerah  pemilihan  di  Provinsi  Jambi,  ada  6  daerah pemilihan  yang  dikelompokan  menjadi  Jambi  I  sampai dengan  Jambi  VI.  Pada  penentuan  daerah  pilih  (dapil), calon  legislatif  dapat  menentukan  dapilnya  sendiri. Namun  kerap  pada  saat  menentukan  daerah  pemilihan terjadi  ketidakselarasan  daerah  antara  calon  legislatif- dengan  daerah  pemilihan  [9].  Di  Provinsi  Jambi  ada  6 daerah  yang  dikelompokkan  menjadi  Jambi  I  sampai dengan  Jambi  VI  [10].  Maka  dilakukan  penelitian  ini untuk  mengklasifikasi  terhadap  objek  terhadap  jarak paling  dekat  dalam  menentukan  daerah  pilih  di  daerah pemilihan  Provinsi  Jambi  untuk  membantu  calon legislatif  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  meningkatkan potensi keberhasilan.

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka kerja  penelitian  ini  bertujuan untuk menguraikan  prosedur  sistematis  yang  akan  dilakukan pada  penelitian.  Kerangka  kerja  pada  penelitian  yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Saat  mengidentifikasi  masalah,  dilakukan  pengamatan objek  yang ditujukan  untuk  merumuskan  masalah  yang ada  pada  objek  penelitian  menggunakan  metode Algoritma K-Nearest Neighbor , sehingga dapat menentukan  batasan  dari  permasalahan  yang  akan diteliti.
2.2. Menganalisa Masalah
Setelah  mengidentifikasi  atau  mengenali  masalah  apa saja  yang  ada  pada  objek  selanjutnya  masalah  tersebut harus  melewati  proses  Analisa  terlebih  dahulu,  agar permasalahan  tersebut  dapat  lebih  mudah  dicerna  dan dipahami,  sehingga  nantinya  menghasilkan  rumusan masalah.
2.3. Mengidentifikasi solusi
Saat hendak mengidentifikasi sebuah solusi , diharuskan untuk mempelajari dan memahami beberapa solusi yang telah ada yang berkaitan dengan penelitian yang diteliti, yang  selanjutnya dapat  menentukan  solusi terbaik  yang akan digunakan pada penelitian. Penelitian ini menggali
solusi yang berkaitan menggunakan media internet, dan karya ilmiah tentang Algoritma K-Nearest Neighbor.
2.4. Mengumpulkan Data
pada  tahapan  ini,  peneliti  mengumpulkan  informasi data-data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini.  Dalam metode  pengumpulan  data  peneliti  menggunakan beberapa cara.
2.5. Menganalisa  menggunakan  Algoritma K-Nearest
Neighbor
Tahapan-tahapan yang
dilakukan untuk mengklasifikasikan  data  menggunakan  KNN  adalah sebagai berikut [11]. Menentukan parameter dari jumlah tetangga terdekat atau didefinisikan sebagai koefisien k.
a. Menghitung jarak besaran jarak antara data uji dan semua  data  yang  terdapat  pada  data  latih.  Besaran jarak dihitung menggunakan persamaan  Euclidean Distance disajikan pada Rumus (1).
(    )   √∑ ( ) (1)
Dimana  c(d,e)  adalah  Jarak  antara  data  latih  dan data uji, d adalah  nilai ciri pada data latih, di mana d = d_1, d_2,..., d_n. e ialah  nilai ciri pada data uji, di  mana  e  adalah  e_1,  e_2,...,  e_n.  dan  f  adalah jumlah data yang dihitung
b. Nilai jarak yang telah dihitung kemudian diurutkan dan  ditentukan  nilai  dari  tetangga  terdekat  yang memiliki  jarak  terkecil  berdasarkan  nilai  koefisien k yang ditentukan pada tahap pertama.
c. Menentukan  kategori  dari  nilai  tetangga  terdekat Menggunakan  kategori  mayoritas  sederhana  dari tetangga  terdekat  sebagai  nilai  prediksi  dari  data baru.
2.6. Pengujian Hasil
Pada  tahap  pengujian  hasil,  peneliti  melakukan perbandingan  antara  hasil  perhitungan  manual  dengan hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  Rapid  Miner untuk  mengetahui  kesesuaian  sistem  yang  dibuat dengan  tujuan  yang  diharapkan.  Pengujian  dilakukan dengan cara sebagai berikut:
a. Menentukan  jumlah  cluster,  klasifikasi,  dan  nilai bobot yang dibutuhkan
b. Mentransformasi  nilai  atribut  dan  nilai  masing- masing variable
c. Melakukan proses perhitungan manual menggunakan excel
d. Menjalankan perangkat lunak Rapid Miner menggunakan  data  latih  berupa  excel  yang  sudah disediakan.
e. Membandingkan  hasil  perhitungan  antara  hasil perhitungan    menggunakan  Rapid  Miner  dengan hasil perhitungan manual.
2.7. Hasil Penelitian
Pada  tahapan  hasil  dan  pembahasan  ini  akan menjabarkan keluaran akhir yang dihasilkan dari sistem mulai  dari  tahap  penambangan  data,  perhitungan Data Mining menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor hingga dapat memberikan advice dalam memilih daerah pemilihan  yang  sesuai  untuk  bakal  calon  legislatif berdasarkan  latar  belakang  anggota  DPRD  Provinsi terpilih periode sebelumnya.

## 2 Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini menggunakan 12 variabel data yaitu nama,  tempat  lahir,  tempat  organisasi,  tempat pendidikan,  domisili,  tempat  berkarir,  petahana,  total tahun berkarir di legislatif, jabatan tertinggi, pendidikan terakhir,  total  tahun  organisasi,  total  tahun  berkarir, perjalanan karir, pengalaman organisasi, tokoh masyarakat  dan daerah pemilihan. Pada variabel tempat lahir,  tempat  organisasi,  tempat  Pendidikan,  tempat berkarir  dan  domisili  memiliki  atribut  yang  sama  yaitu Kab.  Batanghari,  Kab.  Bungo,  Kab.  Kerinci,  Kab. Merangin,  Kab.  Muaro  Jambi,  Kab.  Sarolangun,  Kab. Tanjung  Jabung  Barat,  Kab.  Tanjung  Jabung  Timur, Kab.  Tebo,  Kota  Jambi,  Kota  Sungai  Penuh,  luar Provinsi  Jambi  Nasional,  luar  Provinsi  Jambi  luar negeri. yang dimaksud dengan luar jambi nasional pada atribut  ini  ialah  seluruh  wilayah  di  negara  Indonesia selain  Provinsi  Jambi  akan  di  asumsikan  menjadi  luar provinsi  jambi  nasional.  Begitu  juga  dengan  maksud dari atribut luar Jambi luar negeri yaitu seluruh wilayah di  dunia  selain  negara  Indonesia  akan  di  asumsikan menjadi luar jambi luar negeri.
Untuk  variabel jabatan tertinggi terdapat 7 atribut  yaitu ketua/dewan,  wakil  ketua,  sekretaris,  wakil  sekretaris, bendahara,  wakil  bendahara  dan  anggota.  Sama  halnya dengan  variable  petahana/  incumbent  dengan  variabel tokoh  masyarakat  hanya  ada  2  yaitu  ya  dan  tidak. Variabel  total  tahun  berkarir,  total  tahun  berkarir  di legislatif,  total  tahun  ber  organisasi,  pengalaman organisasi  dan  perjalanan  karir  juga  memiliki  atribut yang sama yaitu tidak punya, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan >=  10.  Makna  atribut  terakhir  adalah  untuk  semua angka  yang  lebih  atau  sama  dengan  10  akan  di kategorikan  menjadi  atribut  >=10.  Atribut  untuk variable  pendidikan  terakhir  ialah  S3,  S2,  S1,  D3,  dan SMA. Atribut pendidikan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Pendidikan
Atribut Bobot
S3 5 S2 4 S1 3 D3 2 SMA 1
Pada  penelitian  ini  peneliti  membuat  klasifikasi  daerah menjadi  6  cluster  yaitu  jambi  1  (kota  jambi),  jambi  2 (kab.  Batanghari  dan  kab.  Muaro  jambi),  jambi  3  (kab. Merangin  dan  kab.  Sarolangun),  jambi  4  (kab.  Kerinci dan  kota  sungai  penuh),  jambi  5  (kab.  Bungo  dan  kab. Tebo) dan jambi 6 (kab. Tanjung jabung barat dan kab. Tanjung jabung timur).
Selanjutnya  dilakukan  transformasi  jabatan  yang datanya  disajikan  pada  Tabel  2,  patahan  pada  Tabel  3, lama  tahun  berkarir  pada  Tabel  4,  banyak  organisasi yang diikuti pada Tabel 5, banyak tempat berkarir pada Tabel 6 dan klaster daerah pemilihan pada Tabel 7.

## Tabel 2. Transformasi Variabel Jabatan
Atribut Bobot Ketua/Dewan 7 Wakil Ketua 6 Sekretaris 5 Wakil Sekretaris 4 Bendahara 3 Wakil Bendahara 2 Anggota 1 Tabel 3. Transformasi Petahana Atribut Bobot Ya 2 Tidak 1 Tabel 4. Transformasi Tahun Berkarir Atribut Bobot >=10 Tahun 11 9 Tahun 10 8 Tahun 9 7 Tahun 8 6 Tahun 7 5 Tahun 6 4 Tahun 5 3 Tahun 4 2 Tahun 3 1 Tahun 2 Tidak Punya 1 Tabel 5. Banyak  Organisasi Atribut Bobot >=10 Karir 11 9 Karir 10 8 Karir 9 7 Karir 8 6 Karir 7 5 Karir 6 4 Karir 5 3 Karir 4 2 Karir 3 1 Karir 2 Tidak Punya 1 Tabel 6. Derah Atribut Bobot Kab. Batanghari 1 Kab. Bungo 2 Kab. Kerinci 3 Kab. Merangin 4 Kab. Muaro Jambi 5 Kab. Sarolangun 6 Kab. Tanjung Jabung Barat 7 Kab. Tanjung Jabung Timur 8 Kab. Tebo 9 Kota Jambi 10
Kota Sungai Penuh 11 Provinsi Jambi 12 Luar Provinsi Jambi Nasional 13 Luar Provinsi Jambi Luar Negeri 14 Tabel 7. Klasifikasi Cluster Daerah Pemilihan Klasifikasi Cluster Kota Jambi Jambi 1 C1 Kab. Batanghari - Kab. Muaro Jambi Jambi 2 C2 Kab. Merangin - Kab. Sarolangun Jambi 3 C3 Kab. Kerinci -  Kota Sungai Penuh Jambi 4 C4 Kab. Bungo - Kab. Tebo Jambi 5 C5 Kab. Tanjung Jabung Barat dan Timur Jambi 6 C6
Daerah  pemilihan  yang  sesuai  berdasarkan  profil  data anggota  Legislatif  3  dengan  135  data  latih  dan  20  data uji  dengan  jumlah  cluster  6  yang  diolah  dengan Algoritma K-nearest Neighbor didapatkan, yaitu:
Nama:  Fahrurrozi,  A.Md;  tempat  lahir:  Kabupaten Sarolangun;  tempat  organisasi  Kabupaten  Sarolangun; tempat pendidikan di Sumatra Barat, domisili kabupaten Sarolangun;  tidak  petahana;  total  tahun  berkarir  di legislatif  belum  punya;  jabatan  tertinggi  Wakil  Ketua; pendidikan  terakhir  S1;  total  lama  berorganisasi  10 tahun;  total  berkarir  non  legislatif  12  tahun;  dengan banyak  pengalam  3  organisasi;  banyaknya  perjalanan karir  yaitu  4  karir;  dan  termasuk  dalam  tokoh masyarakat/  terkenal.  Data  ini  berdekatan  atau kesamaan dengan data latih 1, data latih 2 dan data latih 3 sehingga menghasilkan nilai similaritas disjaikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Kasus Similarity Kedekatan Data Latih 1 dengan Data Uji 0,6186 Kedekatan Data Latih 2 dengan Data Uji 0,7201 Kedekatan Data Latih 3 dengan Data Uji 0,4514
Berdasarkan Tabel 8 dengan similarity tertinggi terdapat pada Data latih 2 dengan data uji dengan nilai similarity 0.7201,  sehingga  direkomendasikan  daerah  pemilihan yang  sesuai  untuk  Fahrurrozi,  A.Md    adalah  daerah pemilihan  Jambi III (Tiga) yaitu Kabupaten Merangin – Kabupaten Sarolangun.

## 3 Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  rekomendasi  daerah pemilihan  bagi  bakal  calon  legislatif.  Data  masukan berdasarkan 12 yaitu, tempat lahir, tempat berorganisasi, tempat pendidikan,  kota domisili, tempat berkarir,  petahana,  total  tahun  berkarir  di  legislatif, jabatan  tertinggi,  pendidikan  terakhir,  total  tahun berorganisasi, total tahun berkarir, banyaknya pengalaman organisasi, dan banyaknya perjalanan karir. Serta  mengacu  pada    nilai  similarity  dengan  anggota legislatif periode sebelumnya.

## Daftar Rujukan
[1]. Buulolo,  E.  (2020). Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi . Deepublish. https://books.google.co.id/books?id=- K%5C_SDwAAQBAJ
[2]. Roiger,  R.  J.  (2017).  Data  mining:  a  tutorial-based  primer.
Chapman and Hall/CRC.
[3]. Sivalenka, V., & Bai, A. (2021). Materials Today : Proceedings An  analysis  on prediction  of  breast  cancer using  radius  Nearest Neighbor  algorithm  over  other  classification  algorithms.
Materials Today: Proceedings , xxxx , 10–12.
https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.03.344
[4]. Hopipah,  H.  S.,  Mayasari,  R.,  Karawang,  U.  S.,  Timur,  T.,  & Barat,  J.  (2021). Optimasi  Backward  Elimination  untuk Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k- Nearest Neighbor ( k-NN ) dan Naïve Bayes . 6 (1), 99–110.
[5]. Puteri,  A.,  Salsabila,  B.,  Yunita,  R.  D.,  Rozikin,  C.,  Studi,  P., Informatika,  T.,  Karawang,  U.  S.,  &  Karawang,  K.  (2021). Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  menggunakan  Algoritma  KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM . 6 (1), 124–137
[6]. Haj, A. S. A., & Amrizal, V. (2020). Analisis Sentimen Kinerja KPU  Pemilu  2019  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dengan Algoritma  Confix  Stripping  Stemmer  Sentiment  Analysis  KPU Performance  2019  Elections  Using  K-Means  Algorithm  with Confix Stripping Stemmer . 2 (01), 9–18.
[7]. Hikmania,  Y.  S.  (2018).  Pergulatan  Konsep  Contested  Election
dan  Uncontested  Election  (Studi  Kasus  Pilkada  Kabupaten  Pati Tahun  2017)  (Doctoral  dissertation,  Tesis.  Tidak  Diterbitkan. Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik.  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada).
[8]. Mariani, A. (2003). Pesohor Sebagai Komoditas Media (Analisis Ekonomi-Politik  Terhadap  Tabloid  dan  Infotainment  di Televisi).  Jurnal  Penelitian  Edisi  Ilmu-ilmu  Sosial,  15(2),  566- 575.
[9]. Ubaid,  A.  H.  (2020). Selebritis  Menjadi  Politisi:  Studi  tentang Bagaimana  Selebritis  Menang  atau  Kalah  dalam  Pemilu
Legislatif . 5 . https://doi.org/10.14710/jiip.v5i1.731 1
[10]. Femiliona,  F.  (2020). Usaha  KPU  Mempertahankan  Prinsip Transparansi pada Proses Pencalonan melalui Sistem Informasi Pencalonan  (  SILON  )  Abstrak  PENDAHULUAN  KPU  sebagai EMB  (  Electoral  Management  Body  )  atau  penyelenggara pemilu  di  Indonesia  mempunyai  wewenang  dan  fungsi  utama .
2 (2), 277–320.
[11]. Nurmahaludin,  &  Cahyono,  G.  R.  (2019).  Klasifikasi  Kualitas Air  PDAM  Menggunakan  Algoritma  KNN  Dan  K-Means. Prosiding SNRT , 5662 (November), 1–7.