JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156

## REKOMENDASI KOMODITAS EKSPOR MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR
Sony Simare-mare 1 , Henry Pandia 2, *
1,2 Fakultas Teknologi Informasi Universitas Advent Indonesia Jl. Kolonel Masturi 288 Parongpong Bandung Barat
1 1881014@unai.edu
2 pandiahenry@unai.edu

## Abstrak
Indonesia memiliki produksi komoditas yang beragam dan melimpah dengan nilai ekspor yang luar biasa, khususnya pada bidang  agrikultur.  Banyaknya  komoditas  yang  tersedia,  membuat  para  eksportir  maupun  calon  ekportir  mengalami  kesulitan menentukan  komoditas  yang  mempunyai  potensi  untuk  diekspor.  Karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  merekomendasikan  komoditas  ekspor  dengan  cepat,  tepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan algoritme machine learning untuk menentukan komoditas yang disarankan untuk diekspor ke negara tertentu. Data pada penelitian ini diambil dari website Trademap International Trade Center (ITC) menggunakan HS Code ( Harmonized System) . Data yang digunakan merupakan data eksport tahun 2017-2021 yang terdiri dari data transaksi, negara pengimpor, komoditas, nilai impor, jumlah impor, dan pertumbuhan nilai.  Data yang dipilih berasal dari beberapa  jenis komuditas seperti:  sayuran, buah-buahan, rempah-rempah, umbi-umbian, tanaman aromatik, serta jenis daun dan dahan. Menggunakan sebuah model dengan algoritme K- Nearest Neighbors (KNN), penelitian ini mengelompokkan sebuah komoditas ke dalam kelompok rekomendasi rendah, sedang dan tinggi. Hasil pengujian menunjukkan KNN memiliki nilai accuracy tertinggi yaitu pada parameter K=1 dengan nilai accuracy 85.71%.  Nilai  accuracy  terendah  terdapat  pada  parameter  K=7  dan  K=9  dengan  nilai  78.57%.  Peneliti  berhasil  menerapkan metode K-Nearest Neighbor untuk rekomendasi komoditas ekspor berdasarkan nilai yang diimpor, pertumbuhan nilai tahunan, dan jumlah yang diimpor. Penelitian dapat memberikan rekomendasi komoditas agrikultur yang bisa mempermudah para eksportir, maupun calon eksportir untuk memilih komoditas yang tepat untuk diekspor.
Kata Kunci: Euclidean Distance, K-Nearest Neighbor, Komoditas Ekspor, Rekomendasi

## I. P ENDAHULUAN
Ekspor adalah kegiatan  menjual  produk atau komoditas ke luar negeri untuk memperoleh keuntungan. Ekspor merupakan sumber devisa bagi negara. Karena itu, setiap negara termasuk Indonesia  berusaha  meningkatkan  nilai  ekspornya  dari  waktu ke  waktu.  Menurut  Kementrian  Luar  Negeri  [1],  Indonesia berhasil  mencapai  nilai  ekspor  migas  sebesar  USD  291,98 miliar  atau  naik  26,07  persen  dibanding  tahun  sebelumnya 2021.  Sementara  nilai  ekspor  nonmigas  berhasil  mencapai US275,96 miliar atau naik 25,80 persen.
Komoditas ekspor adalah barang yang diperdagangkan satu negara  ke  negara  lain.  Barang-barang  tersebut  dapat  berupa bahan mentah atau barang jadi dan bermerek. Sebagai negara yang  kaya  akan  hasil  bumi,  Indonesia  mempunyai  banyak komoditas  yang  dapat  diekspor.  Meskipun  demikian,  strategi ekspor  Indonesia  masih  agresif  atau  berkompetisi  langsung dengan negara lain yang menyebabkan produk Indonesia harus berjuang  untuk  menjadi  produk  ekspor  yang  kompetitif. Strategi ekspor yang digunakan harus dapat diperbaiki. Metode
ekspor  perlu  diubah  menjadi  ekspor  yang  selektif  agar  dapat lebih kompetitif [2].
Indonesia  memiliki  beragam  komoditas  dengan  produksi yang melimpah dengan nilai ekspor yang luar biasa, khususnya pada bidang agrikultur. Karena itu, tidak heran banyak negara membuka  perdagangan  dengan  Indonesia  termasuk  negara- negara  Eropa  untuk  mendapatkan  rempah-rempah  maupun hasil  dari agrikultur lainnya. Di satu sisi, beragam  komoditas memberikan  keuntungan,  namun  disisi  lain  dapat  menjadi masalah.  Banyaknya  komoditas  yang  tersedia,  membuat  para eksportir maupun calon ekportir mengalami kesulitan kesulitan dalam menentukan komoditas yang tepat untuk diekspor.
Agar  strategi  ekspor  selektif  dapat  dijalankan,  para  pelaku usaha ekspor harus dapat memilih dan mengembangkan produk yang  lebih  kompetitif.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  cara melakukan  diversifikasi  produk  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan pasar [3]. Pentingnya memilih komoditas yang tepat untuk diekspor akan sangat berpengaruh terhadap keberhasilan ekspor. Komoditas yang tepat akan mampu bersaing terhadap pangsa  pasar  global.  Menurut  Amir  (2003)  ada  tiga  hal  yang
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156
menjadi  dasar  ekspor,  yaitu:  komoditi  tersebut  memiliki keunggulan  komparatif  dalam  biaya  produksi  dibandingkan komoditi yang sama di negara lain, komoditi tersebut diekspor dalam  rangka  pengamanan  cadangan  strategis  nasional,  dan komoditi  tersebut  sesuai  dengan  selera  dan  kebutuhan konsumen di luar negeri [4].
Mengacu  pada  masalah  di  atas  untuk  membantu  eksportir maupun  calon  eksportir  dalam  menentukan  komoditas agrikultur yang tepat untuk diekspor dibutuhkan suatu analisis pengambilan  keputusan  dari  berbagai  alternative  yang  ada. Maka sangat dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan kepada eksportir maupun calon eksportir  dalam  menentukan  komoditas  ekspor  dengan  cepat, tepat  dan  akurat.  Model  akan  dikembangkan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Penulis  memilih metode ini karena metode KNN merupakan suatu bentuk model pendukung  keputusan  sederhana,  tidak  memerlukan  proses pelatihan  yang  rumit,  fleksibel  dan  dapat  menangani  data terstruktur dengan baik [5]. Karena itu, KNN banyak digunakan untuk proses klasifikasi [6] dan prediksi [7].
Penelitian  penggunaan  metode  KNN  untuk  memeberikan rekomodensi sudah banyak digunakan di penelitian sebelumnya,  baik  di  bidang  ototmotif  [8]  berhasil  membantu memberikan  bayangan  ataupun  referensi  kepada  user  atau calon  pembeli  dalam  menentukan  pemilihan  mobil  sesuai kebutuhan.  Penelitian  diawali  dengan  pendefinisian  masalah dan dilanjutkan dengan penerapan dari metode yang digunakan. Peneliti terkait dibutuhkan penulis sebagai bahan referensi dan gambaran.  Pada  penelitian  ini  ditarik  kesimpulan  bahwa metode K-NN mampu memberikan klafikasi yang cukup baik dengan rata-rata tingkat  akurasi sebesar 84%. Pada penelitian sebelumnya  pernah  dilakukan  [9]  dengan  menggunakan  data mining sebagai data set utama. Berdasarkan data literatur yang dihasilkan  bahwa  metode  KNN  cukup  akurat  dibandingkan dengan metode SVM.
Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis mengambil penelitian  dengan  judul  “Rekomendasi  Komoditas  Ekspor Menggunakan  K-Nearest  Neighbor”  untuk  membantu  para eksportir  maupun  calon  eksportir  dalam  menentukan komoditas/produk  khususnya  pada  bidang  agrikultur  yang efektif  agar  kemudian  diekspor  ke  negara-negara  yang  tepat. Penelitian ini dibuat untuk mempermudah para calon eksportir baru  dalam  menentukan  komoditas  yang  akan  diekspor  ke berbagai negara tujuan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  langkah-langkah  yang ditunjukkan  oleh  Gambar  1.  Penelitian  ini  dimulai  dengan langkah  pengumpulan  data.  Setelah  data  terkumpul,  akan dilakukan  beberapa  proses  pre-processing  data.  Kemudian proses  pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  perangkat Rapidminer menggunakan algoritma KNN untuk mengelompokkan data dan perhitungan nilai akurasi.
Gambar 1. Langkah Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data  di  penelitian  ini  diperoleh  melalui  website  Trademap International  Trade  Center  (ITC)  [10].  Data  yang  diambil berupa  komoditas  yang  dipilih  menggunakan  HS  Code (Harmonized  System).  Penulis  mengambil  data  dari  tahun 2017-2021 yang terdiri dari data transaksi, negara pengimpor, komoditas, nilai impor, jumlah impor, dan pertumbuhan nilai. Adapun  HS  Code  yang  dipilih  yaitu:  0810  (Buah-buahan), 0707  (Sayuran),  080280  (Rempah-rempah),  0714  (Umbi- umbian),  090510  (Tanaman  aromatik),  dan  0604  (Daun  dan dahan). Data kemudian diolah dan dsimpan dalam format file excel  .xlsx  (MS.  Excel).  Dataset  yang  digunakan  bisa  dilihat pada Gambar 2.

## B. Preprocessing Data
Sebelum  menggunakan  data  dengan  metode  atau  teknik  data mining maka perlu dilakukan beberapa langkah preprocessing terhadap  data  yang  akan  dipakai.  Pada  tahap  ini  penulis melakukan  pemangkasan  data  yang  tidak  penting,  membuat label/class, selanjutnya  agar dataset tidak memiliki nilai yang kosong  (null)  dilakukan  proses data  cleaning .  Data  yang ditetapkan  data  dari  periode  2017-2021,  yang  terdiri  dari  3 atribut, yaitu:  nilai  yang diimpor,  pertumbuhan nilai  tahunan, dan  bagian  dalam  impor  dunia  (%).  Selanjutnya  proses klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan menentukan nilai parameter diantaranya K=1, K=3, K=5, K=7, K=9,  dan  K=11.  Peneliti  memilih  nilai  k  ganjil  karena class berjumlah genap, yang dimana hal tersebut akan menghindari kesamaan  hasil  yang  mungkin  terjadi  pada  saat  pengujian. Untuk  menguji  hasil  yang  diperoleh  akan  diuji  performa klasifikasi, menggunakan parameter akurasi, presisi, dan recall. Hasil  pemangkasan  data  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 3 dengan jumlah dataset 423 record data.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156
Gambar 2. Data Trademap
Gambar 3. Dataset
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156

## C. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu algoritma yang  banyak  digunakan  untuk  kasus  klasifikasi.  Metode Klasifikasi  dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised, dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KNN yang bertujuan untuk  mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan training  sample  [11].  Penulis  menerapkan  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  membantu  para  calon  eksportir  maupun eksportir dalam menentukan komoditas/produk agrikultur yang tepat  untuk  diekspor.  Algoritma  KNN  dilakukan  dengan  cara mencari  kelompok  k  objek  dalam  data  training  yang  paling dekat  (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data  testing menggunakan metode Euclidean Distance.
Adapun  beberapa  Langkah  dari  algortma  K-Nearest Neighbor yaitu:
1. Menentukan parameter k (jumlah tetangga terdekat).
2. Perhitungan  k-data  training  yang  jaraknya  paling  dekat dengan data testing.
3. Urutkan  parameter  jarak  berdasarkan  nilai  terkecil sejumlah k.
4. Penetapan  kelompok  data  testing  berdasarkan  label mayoritas k.
Perhitungan  jarak  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus Euclidean seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
dis = √∑ (𝑥1𝒾  −  𝑥2𝒾 𝑛 𝑖=𝑜 ) 2 + (𝑦1𝒾  −  𝑦2𝒾) 2 + ⋯ (1)
Penulis  memilih  nilai  K=9  sebab  nilai  error  yang  terjadi sangat  rendah,  Sehingga  bisa  dijadikan  acuan  untuk menentukan  nilai  K.  Contoh  perhitungan  Euclidean  Distance dapat dilihat di Tabel 1.

## D. Pelatihan
Pada  penelitian  ini  data  pelatihan  pada  dataset  dilakukan untuk  melatih  algoritma  KNN.  Dataset  diperoleh  dari Trademap International Trade Center (ITC) yang sudah diolah dan  dipreprocessing  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor sebelumnya.  Data  kemudian  dibagi  menjadi  dua,  yaitu,  70%
data latih dan 30% data uji. Pada tahap ini digunakan data dari periode 2017-2021 atau 70% dari dataset.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Model K-Nearest Neighbors
Penelitian  ini  membuat  sistem  rekomendasi  komoditas ekspor  dengan  algoritma  KNN  menggunakan  RapidMiner sebagai perangkat pemrosesan data. Operator yang digunakan yaitu,  read  excel,  set  role,  split  data,  algoritma  K-NN,  apply model,  dan  performance.  Rancangan  model  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 4.
Terdapat  beberapa  tahapan  pada  klasifikasi  rekomendasi komoditas ekspor menggunakan metode KNN sebagai berikut: a. Operator Read Excel merupakan dataset yang diinputkan untuk  dianalisis.  Data  terdiri  dari:  negara  pengimpor,
komoditas,  nilai  yang  diimpor,  pertumbuhan  nilai  antara 2020-2021, dan rekomendasi.
b. Operator  Set  Role  digunakan  untuk  mengubah  atribut menjadi atribut keterangan label.
c. Operator Split Data berfungsi untuk membagi data menjadi 2 dengan ratio 0.7 dan 0.3.
d. Pelatihan dataset rekomendasi komoditas ekspor menggunakan operator K-NN.
e. Penerapan model menggunakan operator Apply Model.
f. Pengujian  dataset  menggunakan  Operator  Performance untuk mengetahui nilai accuracy , precision , dan recall dari model K-NN.

## B. Hasil
Hasil penerapan algoritme KNN pada dataset menghasilkan pengelompokan data dengan rekomendasi rendah, sedang dan tinggi  sebagai  komoditas  eksport.  Berikut  hasil  rekomendasi komoditas ekpsor beserta nega tujuannya: komoditas HS 0810 (buah-buahan) dengan rekomendasi tinggi ditujukan ke negara Thailand,  Malaysia,  China,  UAE,  Netherland,  Kuwait, Cambodia,  Jerman,  Qatar,  Saudi  arabia,  Korea,  France, Vietnam, dan Pakistan. Komoditas HS 0707 (sayuran) dengan rekomendasi  tinggi  ditujukan  ke  negara:  China,  Japan, Singapore, Philiphine, Malaysia, dan Thailand. Komoditas HS 0910  (rempah-rempah)  dengan  rekomendasi  tinggi  ditujukan
Tabel 1 Perhitungan Euclidean Distance
Nilai Impor (Ribuan USD) Pertumbuhan Nilai (%) Jumlah Impor (Tons) Rekomendasi Jarak Ranking K = 3 5012969 14 1102956 Tinggi 5122432,04 7 1778134 12 451643 Tinggi 1824074,40 6 1495420 16 318023 Sedang 1518444,11 5 Rendah 94081 10 30062 Rendah 88135,42 1 Rendah 90994 16 84037 Rendah 113503,42 2 210106 4 124562 Sedang 233481,43 4 188760 3 48382 Rendah 184349,04 3 Rendah 9607 9 4922 ?
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156
ke  negara:  UAE,  India,  Egypt,  Vietnam,  Malaysia,  German, Spain, Italy, dan Belgium. Komoditas HS 0714 (umbi-umbian) dengan  rekomendasi  tinggi  ditujukan  ke  negara:  Japan, Malaysia,  China,  dan  Thailand.  Komoditas  HS  090510 (tanaman  aromatik)  dengan  rekomendasi  tinggi  ditujukan  ke negara: USA, German, dan Netherland. Sedangkan komoditas HS  0604  (daun  dan  dahan)  dengan  rekomendasi  tinggi ditujukan  ke  negara:  Singapore,  Japan,  Netherland,  USA, Korea, dan Australia.

## C. Analisa Pengujian
Tahap  Analisa  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menentukan kinerja  algoritme  KNN  ketika  diterapkan  untuk  menentukan rekomendasi  komoditas  ekspor.  Pada  penelitian  ini  seluruh dataset  akan  diuji  menggunakan  RapidMiner  menggunakan algoritma  KNN.  Parameter  pengujian  yang  dilakukan  untuk mengetahui  performa  dari  algoritma  KNN  adalah  nilai accuracy, precision, dan recall . Hasil dari performa metode K- NN akan membuktikan keakurasian model algoritma.
Tabel 2. Pengujian Metode K-NN
No K Accuracy Precision Recall 1 1 85.71% 74.29% 96.30% 2 3 83.33% 72.73% 88.89% 3 5 82.14% 74.19% 85.19% 4 7 78.57% 70.97% 81.48% 5 9 78.57% 70.97% 81.48% 6 11 79.76% 73.33% 81.48%
Berdasarkan  nilai  dari  klasifikasi  rekomendasi  komoditas ekspor,  model  algoritma  KNN  yang  dirancang  dengan pengujian dataset berjumlah 423 data. Data latih berjumlah 70% dan  data  testing  berjumlah  30%.  Hasil  dari  klasifikasi  data testing diperoleh tingkat keakurasian pengujian  metode KNN yaitu dengan nilai parameter K=1, K=3, K=5, K=7, K=9, dan K=11 seperti yang ditampilkan di Tabel 2.
Nilai  accuracy,  precision  dan  recall  dapat  dihitung menggunakan confusion matrix dengan rumus sebagai berikut:
▪ Accuracy = (TP + TN) / (TP+FP+FN+TN)
▪ Precission = (TP) / (TP+FP)
▪ Recall = (TP) / (TP + FN) dimana:
▪ TP adalah banyak data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi positif
▪ FP adalah banyak data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif
▪ FN adalah banyak data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi negatif
▪ TN adalah banyak data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi negatif
Hasil  pengujian  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  dari masing-masing parameter dengan nilai K=1, K=3, K=5, K=7, K=9, dan K=11, diperoleh hasil nilai accuracy tertinggi yaitu pada  parameter  K=1  dengan  nilai  accuracy  85.71%.  Nilai accuracy  terendah  terdapat  pada  parameter  K=7  dan  K=9 dengan nilai 78.57%.
Gambar 4 Model Algoritme KNN
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156
Nilai precision tertinggi yaitu pada parameter K=1 dengan nilai  74.29%.  Nilai  precision  terendah  terpadapt  pada parameter K=7 dan K=9 dengan nilai 70.97%.
Sedangkan nilai recall tertinggi dihasilkan pada pengujian menggunakan  parameter  K=1  sebesar  96.30%.  Recall  nilai terendah  pada  pengujian  parameter  K=7,  K=9  dan  K=11 sebesar 81.48%. Sehingga didapatkan klasifikasi rekomendasi komoditas ekspor dengan hasil performa algoritma KNN yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Performa KNN No Jenis Performa Nilai 1 Accuracy 85.71% 2 Precision 74.29% 3 Recall 96.30%
Berdasarkan tabel 2. Dari hasil pengujian tersebut maka nilai accuracy  85.71%  adalah  komoditas  yang  direkomendasikan
Gambar 5 Hasil Pengujian
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.2 September 2023, Hal. 150-156
Tinggi,  Sedang,  dan  Rendah  dari  total  keseluruhan  datset. Adapun nilai dari precision 74.29% merupakan total komoditas yang  direkomendasikan  dari  keseluruhan  data  yang  sudah dikumpulkan.  Berikutnya  nilai  dari  Recall  96.30%  merupakan total  komoditas  yang  direkomendasikan  Tinggi,  dibandingkan keseluruhan komoditas yang sebenarnya Rendah.

## IV. K ESIMPULAN
Peneliti  berhasil  menerapkan  metode  KNN  untuk menentukan  rekomendasi  komoditas  ekspor berdasarkan  nilai yang  diimpor,  pertumbuhan  nilai  tahunan,  dan  bagian  dalam impor  dunia  (%).  Pada  penelitian  ini  disajikan  model  untuk merekomendasikan komoditas ekspor menggunakan algoritma KNN.
Hasil  pengujian  menunjukkan  terdapat  rekomendasi komoditas agrikultur yang bisa mempermudah para eksportir, maupun  calon  eksportir  untuk  memilih  komoditas  yang  tepat untuk diekspor.
Accuracy  algoritma  KNN  sangat  dipengaruhi  data  latih. Hasil  accuracy  pengujian  performa  algoritma  KNN  pada klasifikasi rekomendasi komoditas ekspor diperoleh hasil nilai tertinggi  pada  parameter  K=1  dengan  nilai  accuracy  85.71%, precision  74.29%,  dan  recall  96.30%.  Semakin  lengkap  data latih, maka akurasi akan semakin baik.

## V. S ARAN
Peneliti  dapat  memberikan  rekomendasi  untuk  komoditas ekspor  dan  negara  tujuan.  Jika  menginginkan  akurasi  yang lebih baik, penelitian ini dapat dilakukan dengan menggunakan algoritme  lain  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Naïve Bayes.
Penelitian  lain  yang  dapat  dilakukan  adalah  penerapan algoritme KNN untuk berbagai kasus klasifikasi lainnya seperti menganalisa  penyakit  berdasarkan  citra  medis,  mendeteksi transaksi yang mencurigakan, dan sebagainya.

## R EFERENSI
[1] M.  Yuwono,  "BPS:  Ekspor  Indonesia  Desember  2022 Mencapai US$ 23,83 Miliar," Badan Pusat Statistik,
Jan. 29, 2023. [Online]. Tersedia:
https://www.beritadaerah.co.id/2023/01/16/bps-ekspor- indonesia-desember.
[2] U.  Suyatna,  "Implementasi  Kebijakan  Ekspor  Di Indonesia," Jurnal Ilmu-Ilmu Sosial Dan Humaniora, vol. 21, no. 2, pp. 173–183, 2019.
https://doi.org/10.24198/sosiohumaniora.v21i2.19370.
[3] E. Fitriani, "Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia," Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen, vol. 15, no. IX (1), 2019.
[4] M.S.  Amir,  "Ekspor  Impor  Teori  dan  Penerapannya," Penerbit Lembaga Manajemen PPM, Jakarta Pusat, 2003.
[5] M. E. Tawil, A. E. B. Ahmed, A. H. Hassan, and A. K. Ibrahim,  "An  Adaptive  K-Nearest  Neighbors  Algorithm for  Text  Categorization,"  International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications, vol. 7, no. 4, 2016.
[6] S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, dan T. Ardianita, "Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)  Untuk  Klasifikasi  Seleksi  Penerima  Beasiswa," IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 6, no. 2, pp. 118-127, 2021. [Online]. Tersedia: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit.
[7] E.  R.  Tauran,  "Prediksi Harga  Saham  PT.  Bank  Central Asia  Tbk  Berdasarkan  Data  dari  Bursa  Efek  Indonesia Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN)," TEIKA, Oktober 2021, vol. 11, no. 2, pp. 2021. [Online]. Tersedia: https://doi.org/10.36342/teika.v11i2.2609
[8] N.L.G.P.  Suwirmayanti,  "Penerapan  Metode  K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil," 2017.
[9] M.  Durairaj  and  G.  Kalaiselvi,  "Prediction  of  Diabetes Using  Soft  Computing  Techniques-  A  Survey," International  Journal  of  Scientific  &  Technology Research, vol. 4, issue 03, March 2015.
[10] ITC  Trade  Map,  "Trade  statistics  for  international business development Monthly, quarterly and yearly trade data.  Import  &  export  values,  volumes,  growth  rates, market  shares,"  Feb.  4,  2023.  [Online].  Tersedia: https://www.trademap.org/.
[11] L.  Anshori,  R.  Regasari,  and  M.  Putri,  "Implementasi Metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  Rekomendasi Keminatan  Studi  (Studi  Kasus:  Jurusan  Teknik Informatika," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, vol. 2, no. 7, pp. 2745–2753, 2018.