## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006

## Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pemilihan Rekomendasi Game FPS Pada Aplikasi Google Play Store
Puji Pangestu * , Resad Setyadi
Fakultas Informatika, Program Studi S1 Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
Email: 1,* 18103022@ittelkom-pwt.ac.id, 2 resad@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 18103022@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 23/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Abstrak −Permainan atau game merupakan sebuah aktivitas rekreasi dengan tujuan untuk bersenang-senang, hobi dan mengisi waktu luang.  Permainan  atau game biasanya  dilakukan  sendiri  atau bersama-sama.  Permainan  elekronik  atau lebih dikenal dengan  virtual  game  adalah  permainan  yang  menggunakan  media  elektronik,  yang  merupakan  sebuah  hiburan  berbentuk multimedia yang dibuat semenarik mungkin agar pemain bisa mendapatkan sesuatu sehingga adanya kepuasaan batin. Banyak pencinta game yang antusias dengan perkembangan industri game termasuk game FPS. FPS adalah singkatan dari “first Person Shooter” yang memiliki arti bahasa indonesia yaitu “Bingkai Per Detik” yang berarti adalah sebuah game yang menampilkan Gambar/Frame dalam waktu 1 detik biasanya FPS lebih banyak digunakan dalam pembuatan film, animasi, CGI (Computer Generated  Imagery)  dan  game.  Akan  Tetapi  permasalahan  dalam  menginstal  game  banyak  yang  tidak  memperhatikan spesifikasi  hardware/perngakat  keras  terutama  penyimpanan  (Memori)  dan  Ram  hal  ini  sangat  berpengaruh  untuk  kualitas game,  maka  dari  itu  dibuatlah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mennghasilkan  sebuah  rekomendasi  pemilihan  game  FPS  menggunakan  metode  K-Nearest  Negihbor sesuai spesifikasi yang sesuai dengan keinginan pemain.
Kata Kunci: First Person Shooter; Computer Generated Imagery; K-Nearest Neighbor; Play Store; Elektronik
Abstract −Game or game is a recreational activity with the aim of having fun, hobbies and free time. Games or games are usually done alone or together. Electronic games or better known as virtual games are games that use electronic media, which is entertainment in the form of multimedia that is made as attractive as possible so that players can get something so that there is inner satisfaction. Many game lovers are enthusiastic about the development of the game industry, including FPS games. FPS stands for "First Person Shooter" which means Indonesian, namely "Frames Per Second" which means it is a game that displays  an  Image/Frame  within  1  second,  usually  FPS  is  more  widely  used  in  filmmaking,  animation,  CGI  (Computer Generated Imagery). ) and games. However, many problems in installing games do not pay attention to hardware specifications, especially storage (memory) and RAM, this is very influential for game quality, therefore a decision support system is made using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The purpose of this study is to produce a recommendation for selecting FPS games using the K-Nearest Neighbor method according to the specifications according to the wishes of the players.
Keywords : First Person Shooter; Computer Generated Imagery; K-Nearest Neighbor; Play Store; Electronics

## 1. PENDAHULUAN
Permainan  atau  game  merupakan  sebuah  aktivitas  rekreasi  dengan  tujuan  untuk  bersenang-senang,  hobi  dan mengisi  waktu  luang.  Permainan  atau  game  biasanya  dilakukan  sendiri  atau  bersama-sama  [1].  Permainan elekronik atau lebih dikenal dengan virtual game (VG) adalah permainan yang menggunakan media elektronik, yang  merupakan  sebuah  hiburan  berbentuk  multimedia  yang  dibuat  semenarik  mungkin  agar  pemain  bisa mendapatkan  sesuatu  sehingga  adanya  kepuasaan  batin  [2].  Seiring  dengan  perkembangan  zaman  teknologi informasi  industri  permainan  atau  game  terus  mengalami  perubahan  dimana  pengembang/developer  game membuat jenis/genre game baru bermunculan tidak terbatas hanya pada game strategy seperti halnya game catur, jumlah  pemain  tidak  selalu  terbatas  oleh  dua  pemain  seperti  game  konsol,  game  online,  game  FPS  dan  masih banyak lainya [3]. Banyak pencinta game yang antusias dengan perkembangan industri game termasuk game FPS FPS adalah singkatan dari “first Person Shooter” yang memiliki arti bahasa indonesia yaitu “Bingkai Per Detik” yang  berarti  adalah  sebuah  game  yang menampilkan  Gambar/Frame  dalam  waktu  1  detik  biasanya  FPS  dalam pembuatan film, animasi, CGI (Computer Generated Imagery) dan game [4]. Akan tetapi banyak dari pecinta geme tidak  memperhatikan  spesifikasi  hardware/perangkat  keras  untuk  setiap  game  berbeda  kualitas  perbedaannya terletak dari segi besarnya random access memory (RAM) pada hardware/perangkat keras hal ini menjadi faktor yang  penting  dimana  jika  spesifikasi  minimal  hardware  game  tidak  terpenuhi  akan  mengakibatkan  game  tidak dapat berjalan dengan lancar [5].
Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibuatlah sebuah sistem pendukung keputusan dalam pemelihan game  FPS  pada  Play  Store  menggunakan  metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor).  metode  pada  penelitian  ini menggunakan metode kuantitatif yaitu penelitian yang yang menggunakan data berupa angka sebagai  alat atau bahan untuk menganalisis mengenai keterangan yang ingin diketahui oleh peneliti [6]. Tujuan dari penelitian ini untuk  merekomendasikan  merekomendasi  game  FPS  yang  sesuai  spesifikasi  hardware/perangkat  keras  dan merekomendasikan  game  yang  sesuai  dengan  keinginan  pemain.  Kriteria-kriteria  tersebut  terdiri  dari  Rating, Refiew,  Jumlah  Download,  harga,  ukuran  memori/spesifikasi  RAM  dan  tipe  game.  Pada  penelitian  ini  diawali dengan pendefinisian masalah Merupakan tahapan mendefinisikan serta menjabarkan permasalahan yang telah di

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006
identifikasi,  kemudian  melekukan  pengumpulan  data  dengan  cara  dengan  melihat  rating,  review,  downloads, proce,  size,  dan  type.  Yang  berada  pada  aplikasi  Google  Play  Store,  melakukan  analisa  data  yang  telah dikumpulkan  serta  membuat  data  uji  berdasarkan  pengalaman  pengguna  dalam  memilih  Game  FPS,    setelah melakukan analisa data, maka dilakukannya penerapan metode K-NN terhadap data-data yang telah dikumpulkan kemudian  data  tersebut  akan  diuji  dan  menghasilkan  jarak  yang  menjadi  parameter  utama  untuk merekomendasikan aplikasi Game FPS terbaik, tahapan terakhir yaitu pembuatan kesimpulan dan saran yang berisi kesimpulan hasil evaluasi seluruh tahapan penelitian yang sudah dilakukan dalam penelitian penentuan Game FPS terbaik dan tahap untuk memberikan masukan dalam penelitian yang akan dilakukan di masa  datang. Hasil dari penelitian ini berupa klasifikasi algoritma k-nearest dari game FPS.
Penelitian yang sejenis dengan metode yang sama yaitu “Implementasi Metode Case Based Reseoning Dan K-Nearest Neighbor Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Tanaman Karet” yang dituis oleh Imam  Darwanto,  Fika Trisnawati dari jurusan informatika dan  teknik elektro yang diterbitkan pada tahun 2021 [7].  pada penelitian ini membahas tentang klasifikasi dignosa penyakit dan hama pada tanaman karet yang dapat menyebabkan  tanaman  layu  atau  mati.  Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  yaitu  untuk  mengatahui  atau mengklarifikasi  diagnosisis hama dan penyakit pada tanaman karet. Penelitian ini menggunakan 2 metode atau kerangka kerja yang berbeda yaitu Case Based Reasoning (CBR) dan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini berupa hasil dari pengujian sistem, Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) dan K-Nearest Neighbor  (KNN)  dalam  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  dan  Hama  pada  Tanaman  Karet  mempunyai akurasi sebesar 80%. Objek dari penelitian ini yaitu hama dan penyakit pada tanaman karet sedangkan subjek dari penelitian  ini  yaitu  petani  karet  yang  ada  di  wilayah  Kabupaten  Tulang  Bawang.  Gap  atau  perbedaan  dengan penelitian  yang  sekarang  dengan  judul  yaitu  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Pemilihan Rekomendasi  Game  FPS  Pada  Aplikasi  Google  Play  Store”  pada  penelitian  ini  menggunakan  1  metode  yaitu algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Hasil  penelitian  ini  berupa  klasifikasi  atau  Rekomendasi  Game  FPS. Tujuan dari penelitian ini untuk merekomendasikan game FPS yang sesuai spesifikasi hardware/perangkat keras dan merekomendasikan game yang sesuai dengan keinginan pemain. Kriteria-kriteria tersebut terdiri dari Rating, Refiew,  Jumlah  Download,  harga,  ukuran  memori/spesifikasi  RAM  dan  tipe  game  tujuan  pada  penelitian  ini berbeda dari penelitian yang sebelumnya. Subjek pada penelitian ini yaitu Google PlayStore, sedangkan objek dari penelitian ini yaitu game FPS atau game first Person Shooter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem  Informasi Manajemen  Terkomperisasi  (computerized  management  information  system),  yang  dirancang  sedemikian  rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya [8]. Sistem pendukung keputusan terdiri atas tiga komponen utama yaitu Subsistem pengelolaan  data (database), Subsistem pengolahan model (modelbase), Subsistem pengolahan dialog [9]. Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem untuk mendukung para pengambil keputusan manejerial  dalam  situasi  keputusan  terstuktur  [10].  Sistem  keputusan  atau  dikenal  dengan  Decision  Support System  sangat  dibutuhkan  oleh  perusahaan-perusahaan  karena  manfaatnya  sangat  berguna,  sistem  pendukung keputusan  tidak  diimplementasikan  untuk  menggantikan  manager  melainkan  menjadi  sarana  penunjang  [11]. Tujuan dari penggunan sistem pendukung keputusan yaitu membantu atau menjawab masalah yang terstuktur atau semi testuktur membantu manajer dalam mengambil keputusan, dan pastinya menghasilkan keputusan yang lebih efektif  dan  efisien  [12].  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  terdapat  model  SPK  yaitu  Model  Ikonik,  Model Analog dan Model Matematis [13].

## 2.2 Algoritma K-Nearset Neighbour (k-NN)
K-Nearest Neighbour (K-NN) merupakan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek baru berdasarkan (k) tetangga  terdekatnya  [14].  K-NN  termasuk  algoritma  supervised  learning,  dimana  hasil  dari  query  instance yang  baru,  diklarifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  K-NN,  kelas  yang  paling  banyak  muncul yang  akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi  [15].  Masalah  yang  dapat  diatasi  dengan  K-NN  adalah  dimana  jika terdapat  data  training  dalam  jumlah  besar,  KNN  memiliki  ketangguhan  dan  efektif  dalam  training  data  yang banyak [16]. Langkah-langkah dalam menentukan algoritma K-Nearset Neighbour yaitu menentukan parameter, hitung jarak yang akan dievaluasi dengan semua data latihan, urutkan jarak terdekar dan tentukan jarak terdekat, pasangan  kelas  yang  bersesuaian  dan  yang  terakhir  yaitu    Cari  jumlah  kelas  terbanyak  dari  tetangga  terdekat tersebut, dan tetapkan kelas tersebut sebagai kelas data yang dievaluasi

## 2.3 Alur Penelitian
Penelitian  diawali  dengan  pendefinisian  masalah  dan  dilanjutkan  dengan  penerapan  metode  yang  digunakan. Berikut  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  pendefinisian  masalah, pengumpulan data, analisa, penerapan metode KNN, serta kesimpulan dan saran. Seperti pada gambar berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Pendefinisian  Masalah.  Merupakan  tahapan  mendefinisikan  serta  menjabarkan  permasalahan  yang  telah  di identifikasi [17].
2. Pengumpulan Data. Setelah melakukan pendefinisian masalah, maka dilakukan pengumpulan data Game FPS dengan melihat rating, review, downloads, proce, size, dan type. Yang berada pada aplikasi Google Play Store.
3. Analisa, Pada tahapan ini dilakukannya analisis dari data-data yang telah dikumpulkan serta membuat data uji berdasarkan pengalaman pengguna dalam memilih Game FPS [18].
4. Penerapan  Metode  K-NN,  Pada  tahapan  ini  setelah  melakukan  analisa  data,  maka  dilakukannya  penerapan metode K-NN terhadap data-data yang telah dikumpulkan. Data tersebut  akan diuji dan menghasilkan jarak yang menjadi parameter utama untuk merekomendasikan aplikasi Game FPS terbaik[19].
5. Kesimpulan dan Saran. Tahapan ini adalah tahapan akhir yang berisi kesimpulan hasil evaluasi seluruh tahapan penelitian yang sudah dilakukan dalam penelitian penentuan Game FPS terbaik dan tahap untuk memberikan masukan dalam penelitian yang akan dilakukan di masa datang [20].
2.4 Subjek dan Objek Penelitian
Subjek pada penelitian ini yaitu Google PlayStore, sedangkan objek dari penelitian ini yaitu game FPS atau game first Person Shooter.

## 2.5 Alat dan Bahan Penelitian
Bahan dari penelitian ini yaitu berupa data game FPS dilihat dari rating, review, downloads, proce, size, dan type. Yang  berada  pada  aplikasi  Google  Play  Store.    Alat  atau  tools  dalam  penelitian  ini  menggunakan  K-Nearest Neighbor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan K-NN
Tahapan pertama dimulai dari inputan user yang terdiri dari variabel-variable yang di berikan sistem. Setelah user menjawab sesuai kriteria sistem, proses eselanjutanya merupakan evaluasi data uji dengan data sampel calon user menggunakan perhitungan K-NN. Dalam hal ini yang sampel data sudah ada [21] . Tahapan dari metode K-Nearest Neighbor sebagai berikut: 1. Menentukan jumlah parameter k (k=3)
2. Hitung jarak antara data yang akan di evaluasi dengan semua data sample.
3. Urutkan jarak yang terbentuk.
4. Pilih tiga sampel terdekat.
5. Pilih nama game FPS yang ada dalam tiga sampel tersebut
6. Tampilkan output
Tahapan pertama  adalah penentuan parameter k, pada peneitian ini memilih  k=3, yang berarti 3 sampel game FPS terdekan akan dijadikan rekomendasi [22].
Setelah  semua  kriteria  tersebut  lengkap,  barulah dihitung  perihitungan  jarak  antara  data  uji  dengan  data sampel  Game  FPS  yang  sudah  ada.  Dalam  perhitungan  jarak  nanti  akan  digunakan rumus  Euclidean  Distance. Penerapan K-NN bisa dilihat pada gambar berikut ini :
Setelah dilakukan identifikasi maka diperoleh data sampel. Sesuai dengan tabel 1 berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006
Tabel 1. Data Sampel Game FPS
Game FPS 1 Game FPS 2 Rating 4.0  Rating 3.9 Review 3.000.000  Review 40.000.000 Downloads 10.000.000  Downloads 500.000.000 Price Free To Play  Price Free To Play Size 1.9 GB  Size 730 MB Type FPS Multiplayer  Type FPS Battleroyale Call of duty: Mobile - Gerena PUBG MOBILE: Aftermarth Game FPS 3 Game FPS 4 Rating 4.2  Rating 4.4 Review 104.000.000  Review 515.000 Downloads 1.000.000.000  Downloads 10.000.000 Price Free To Play  Price Free To Play Size 636 MB  Size 438 MB Type FPS Battleroyale  Type FPS Multiplayer Garene Free Fire: Illuminate Infinity Ops: Cyberpunk FPS Game FPS 5 Game FPS 6 Rating 4.3  Rating 4.2 Review 1.000.000  Review 2.000.000 Downloads 50.000.000  Downloads 50.000.000 Price Free To Play  Price Free To Play Size 1.1 GB  Size 596 MB Type FPS Multiplayer  Type FPS  Multiplayer Modern Strike Online Critical Ops : Multiplayer FPS
Tabel 1. Merupakan beberapa sampel data Game FPS berupa rating, review, downloads, price, size, type. Yang didapatkan pada Google Play Store. Dari sekian sampel yang didapatkan data sampel akan dihitung dengan data uji. Setelah mendapatkan data sampel kemudian dibuatlah data uji pada Game FPS X. Seperti pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Data Uji Game FPS Game FPS X Rating 4.0 Review 1.000.000 Dowloads 10.000.000 Price Free To Play Size 1.5 GB Type FPS Multiplayer
?
Tabel  2  merupakan  proses  perhitungan  jarak  data  sampel  dengan  data  uji  Game  FPS  dilakukan  dengan mencocokan  variabel  atau  kriteria  yang  diinputkan  user  dengan  data  sampel  Game  FPS  yang  ada.  Berikut merupakan rumus perhitungan:
di = √ ∑ (𝑥21 − 𝑥1𝑖) 𝑝 𝑖−1 2 (1)
Keterangan:
X1 = Sampel data X2 = Data Uji i     = Variabel Data d    = Jarak p    = Dimensi Data
Uji coba data testing dengan data sampel Game FPS pertama yaitu data Game FPS 1 dengan data Game FPS X, seperti Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Data Sampel dan Data Uji Game FPS 1 Game FPS X Rating 4.0  Rating 4.0 Review 3.000.000  Review 1.000.000 Downloads 10.000.000  Dowloads 10.000.000 Price Free To Play  Price Free To Play Size 1.9 GB  Size 1.5 GB Type FPS Multiplayer  Type FPS Multiplayer Call of duty: Mobile - Gerena ?

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006
Perhitungan Jarak Encledian antara data uji Game FPS x dengan data sampel Game FPS 1 adalah: 𝑑1 = √∑ (0) 𝑝 𝑖=1 2 + (-0.02) 2 + (0) 2 + (1) 2 + (-0.04) 2 + (1) 2
𝑑1 = √∑ 0 + 0.004 + 0 + 1 + 0.0016 + 1 𝑝 𝑖=1
𝑑1 = √∑ 2.002 𝑝 𝑖=1 𝑑1 = 1.4149 dibawah ini merupakan jarak antara data uji dengan data sampel mobil yang telah dihitung menggunakan perhitungan K-NN dengan rumus Euclidean Distance seperti pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Jarak Antara Data Sampel dengan Data Uji.
Data uji Data sampel    Jarak Game FPS X Game FPS 1   1,4149
Game FPS 2   1,7204 Game FPS 3   2,0102
Game FPS 4   1,4012
Game FPS 5   14.529 Game FPS 6   1,4722 Game FPS 7 14.232
Sesuai pada tabel 4 yaitu merupakak jarak antara data sampel dengan data uji. Data sampel mempunyai 7 Game  FPS,  masing-masing  dari  game  FPS  tersebut  mempunyai  jarak.  Setelah  jarak  data  sampel  Game  FPS dihitung maka didapatkan uutan jarak terdekat seperti tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak
Data uji Data sampel    Jarak Game FPS X Game FPS 3   2,0102 Game FPS 2   1,7204
Game FPS 6   1,4722
Game FPS 5   14.529
Game FPS 7   14.529
Game FPS 1   1,4149
Game FPS 4 1,4012
Sesuai pada tabel 5 merupakan urutan jarak terdekat data uji dengan data sampel yang dimulai dari Game FPS  3  yang  mempunyai  jarak  yaitu  2,0102  hingga  Game  FPS  4  yang  mempunyai  jarak  yaitu  1,4012.  Setelah diurutkan dipilih sebanyak (k=3) sampel Game FPS yang mempunyai jarak terdekat dengan data uji yaitu: Game FPS  3,  Game  FPS  2,  dan  Game  FPS6.  Game  FPS  tersebut  sangat  menjadi  rekomendasi  untuk  para  user  untuk memainkan permainan Game FPS tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini,  menunjukkan  penelitian  berhasil  menerapkan  metode  K-NN  untuk rekomendasi  pemilihan  Game  FPS  terbaik  pada  Google  Play  Store  dengan  menerapkan  kriteria  seperti  rating, review, size game, download, price, serta type. Saran untuk penelitian lebih lanjut dapat dikombinasikan dengan metode yang lainnya. Tidak hanya menggunakan metode K-NN, melainkan seperti algoritma KMeans, Taxonomic Matcher  dan  sebagainya.  Metode  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  kuantitatif  yang  mana  bahan penelitian  atau  data  penelitian  berupa  data  angka  atau  statistic.  Tahapan-tahapan  dari  metode  K-Nearest  pada penelitian ini yaitu: menentukan jumlah parameter k (k=3), menghitung jarak antara data yang akan di evaluasi dengan semua data sample, mengurutkan jarak yang terbentuk, memilih tiga sampel terdekat, pilih nama game FPS  yang  ada  dalam  tiga  sampel  tersebut  dan  menampilkan  output.  Tujuan  dari  penelitian  ini  menghasilkan rekomendasikan  merekomendasi  game  FPS  yang  sesuai  spesifikasi  hardware/perangkat  keras  dan merekomendasikan  game  yang  sesuai  dengan  keinginan  pemain.  Kriteria-kriteria  tersebut  terdiri  dari  Rating, Refiew, Jumlah Download, harga, ukuran memori/spesifikasi RAM dan tipe game.

## REFERENCES
[1] Ramadona,  S.,  Diono,  M.,  Susantok,  M.,  &  Ahdan,  S.  (2021).  Indoor  location  tracking  pegawai  berbasis  Android menggunakan algoritma k-nearest neighbor. Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, 1(1), 51–58. https://jitel.polban.ac.id/jitel
[2] Assegie, T. A. (2021). An optimized K-Nearest neighbor based breast cancer detection. Journal of Robotics and Control (JRC), 2(3), 115–118. https://doi.org/10.18196/jrc.2363

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 742 − 747 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.3006
[3] Anam, M. K., Pikir, B. N., & Firdaus, M. B. (2021). Penerapan Na ̈ıve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen danPemeritah. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(1), 139–150. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1092
[4] Lestari, U. I., Nadhiroh, A. Y., & Novia, C. (2021). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus. 8(4). http://jurnal.mdp.ac.id
[5] Agung  Nugraha,  A.,  &  Budiyanto,  U.  (2022).  Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  Vark  Learning  Style  dengan Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K-Nearest  Neighbor).  Technomedia  Journal,  7(2),  248–261. https://doi.org/10.33050/tmj.v7i2.1900
[6] Nasir, J., Saputra, R., Efendi, G., Zahmi, A., & Langitta Setiawan, Y. (n.d.). (2022).K-Nearest Neighbor untuk Frasa Guna Mendukung Keputusan dalam Mencari Guru Terbaik K-Nearest Neighbor for Phrases to Support the Decision to Find the Best Teacher. http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika
[7] Imam  Darwanto.  (2021).  Implementasi  Metode  Case  Based  Reasoning  Dan  K-Nearest  Neighbor  Pada  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Tanaman  Karet. Jurnal  Dunia  Bisnis, 1(1).  Retrieved  from http://duniabisnis.org/index.php/duniabisnis/article/view/10 PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN
PENERIMA  BANTUAN  RASKIN  PADA  PEMBERDAYAAN  DAN  KESEHJAHTERAAN  KELUARGA  PULO BRAYAN Ricky Ramadhan Harahap, S., & Yolanda Puspita, B. (2021). JURNAL INFORMASI KOMPUTER LOGIKA PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM. http://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl
[8] I.  M.  Karo  Karo,  A.  Khosuri  and  R.  Setiawan,  "Effects  of  Distance  Measurement  Methods  in  K-Nearest  Neighbor Algorithm  to  Select  Indonesia  Smart  Card  Recipient,"  2021  International  Conference  on  Data  Science  and  Its Applications (ICoDSA), Bandung, Indonesia, 2021, pp. 209-214, doi: 10.1109/ICoDSA53588.2021.9617476.
[9] Pemilihan  Ruang  Rawat,  S.,  Candra  Lutfi  Adiatma,  B.,  &  Muahidin,  Z.  (n.d.).Sistem  Pemilihan  Ruang  Rawat  Inap Menggunakan Metode Weighted Product dan K-Nearest Neighbor Inpatient Room Selection System Using Weighted Product  and  K-Nearest  Neighbor  Methods.  CSRID  Journal,  Vol.  13  No.  1  Februari  2021,  Hal.01  12. https://doi.org/10.22303/csrid.13.1.2021.01-12
[10] Alkhussayid, M. D., & Ferdiansyah, F. (2022). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Penentuan Jurusan Siswa. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4(1), 25. https://doi.org/10.30865/json.v4i1.4759
[11] Kurniawan,  Y.,  &  Barokah,  T.  (2020).  Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit  Menggunakan  K-Nearest Neighbor. Jurnal  Ilmiah  Matrik, 22(1),  73–82.  https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843Rosiyadi,  D.,  &  Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, S. (2020). Komparasi Algortima C4.5, Naïve Bayes, dan k-Nearest Neighbor Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Menaikkan Jumlah Peserta Didik.  JURNAL INFORMATIKA, 7(1). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[12] Kesuma  Dinata,  R.,  &  Hasdyna,  N.  (2020).  KLASIFIKASI  SEKOLAH  MENENGAH  PERTAMA/SEDERAJAT WILAYAH  BIREUEN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBORS  BERBASIS  WEB  (Vol.  5, Issue 1).
[13] Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(1), 7. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1953
[14] Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(1), 7.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1953
[15] Rahmat, A., Auliasari, K., & Pranoto, Y. A. (2020). IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya). In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 4, Issue 2). DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2656
[16] A. S. Na’iema, H. Mulyo, and N. A. Widiastuti, "Klasifikasi penerima bantuan program rehabilitasi rumah tidak layak huni menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 10, no. 1, pp. 32-37, Jan. 2022. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.14110.
[17] Muliono,  R.,  Lubis,  J.  H.,  & Khairina,  N.  (2020).  Analysis  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  for  Improving  Prediction Student Graduation Time. Sinkron : Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika, 4(2), 42-46. https://doi.org/10.33395/sinkron.v4i2.10480.
[18] Yunitasari,  Hopipah,  H.  S.,  &  Mayasari,  R.  (2021).  Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi  Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k-nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes. Technomedia Journal, 6(1 Agustus), 99–110. https://doi.org/10.33050/tmj.v6i1.1531
[19] Nasution, Y. R., & Raja, A. (2021). PENERAPAN METODE SIMPLE MULTI ATRIBUTE RATING TEHNIQUE DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM PENENTUAN JURUSAN. In Journal of Science and Social Research (Issue 1). http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[20] Simanjuntak, M. S., & Panjaitan, J. (2021). SISTEM INFORMATION RETRIEVAL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOUR DALAM KLASIFIKASI JURNAL BAHASA INGGRIS. Tj. Rejo, Kec. Medan Sunggal, 1(2).
[21] Dinata, R., Akbar, H., & Hasdyna, N. (2020). Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(2), 104-111.
doi:https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.539.104-111
[22] Prasetio, R. T. (2020). Genetic Algorithm to Optimize k-Nearest Neighbor Parameter for Benchmarked Medical Datasets Classification. Jurnal Online Informatika, 5(2), 153. https://doi.org/10.15575/join.v5i2.656
[23] Yuliska, Y., & Syaliman, K. U. (2020). Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru. IT Journal Research and Development, 5(1), 11–18.
https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4680