## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.1, Agustus 2020, pp.11 – 18, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4680

## Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru
Yuliska 1 , Khairul Umam Syaliman 2
Teknik Informatika, Politeknik Caltex Riau, Pekanbaru, Riau, Indonesia 1,2 yuliska@pcr.ac.id 1 , khairul@pcr.ac.id 2 Article Info Abstrak History : Dikirim 27 Februari 2020 Direvisi 28 April 2020 Diterima 14 Juli 2020 kNN  adalah  salah  satu  metode  yang  popular  karena  mudah dieksploitasi, generalisasi yang biak, mudah dimengerti, kemampuan beradaptasi  ke  ruang  fitur  yang  rumit,  intuitif,  atraktif,  efektif, flexibility,  mudah  diterapkan,  sederhana  dan  memiliki  hasil  akurasi yang  cukup  baik.  Namun  kNN  memiliki  beberapa  kelemahan, diantaranya  memberikan  bobot  yang  sama  pada  setiap  attribut sehingga attribut yang tidak relevant juga memberikan dampak yang sama  dengan  attribut  yang  relevant  terhadap  kemiripan  antar  data. Masalah  lain  dari  kNN  adalah  pemilihan  tetangga  terdekat  dengan system  suara  terbanyak,  dimana  system  ini  mengabaikan  kemiripan setiap  tetangga  terdekat  dan  kemungkinan  munculnya  mayoritas ganda  serta  kemungkinan  terpilihnya  outlier  sebagai  tetangga terdekat.  Masalah-masalah  tersebut  tentu  saja  dapat  menimbulkan kesalahan  klasifikasi  yang  mengakibatkan  rendahnya  akurasi.  Pada penelitian  kali  ini  akan  dilakukan  peningkatan  akurasi  dari  kNN tersebut  dalam  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  Index  Standar Pencemaran  Udara  di  Pekanbaru  dengan  menggunakan  pembobotan attribut  (Attibute  Weighting)  dan  local  mean.  Adapun  hasil  dari penelitian  ini  didapati  bahwa  metode  yang  diusulkan  mampu  untuk meningkatkan akurasi sebesar 2.42% dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 97.09%.
Kata Kunci : Akurasi
Attribute Weighting
K-Nearest Neighbor Local Mean Peningkatan
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## Koresponden:
Khairul Umam Syaliman Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau Jl. Umbansari (Patin), Pekanbaru, Indonesia, 28265 Email : khairul@pcr.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
K-Nearest  Neighbor  atau  biasa  dikenal  dengan  kNN  merupakan  suatu  metode  klasifikasi yang berbasis jarak [1], kNN adalah salah satu metode yang populer dan paling banyak digunakan dalam  penyelesaian  berbagai  kasus  klasifikasi,  diantaranya  text  categorization,  pengenalan  pola, peramalan, image-similarity, data visualization, pengklasifikasian, estimasi posisi, dan lain-lain [2- 18].  kNN  telah  banyak  mengalami  perubahan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  dari metode  ini,  hal  ini  disebabkan  karena  kNN  mudah  dieksploitasi  di  berbagai  domain  aplikasi, memiliki  generalisasi  yang  biak,  mudah  dimengerti,  memiliki  kemampuan  beradaptasi  ke  ruang
12
fitur  yang  tidak  beraturan,  intuitif,  atraktif,  efektif,  flexibility,  udah  diterapkan,  sederhana  dan memiliki hasil yang baik [1,3,14-30].
Salah satu modifikasi yang sukses meningkatkan hasil akurasi dari kNN adalah metode yang diusulkan  oleh  [31]  atau  biasa  dikenal  dengan  local  mean  k-Nearest  Neighbor  (LMKNN).  Pada penelitian tersebut disarakan untuk mengganti system vote majority (suara terbanyak) dengan local mean ,  hal  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  pengaruh outlier [32].  Pada  penelitian  tersebut  local mean terbukti mampu utuk meningkatkan hasil akurasi [31, 20].
Modifikasi  selanjutnya  diusulkan  oleh  [33]  atau  biasa  dikenal  dengan  Distance  Weight  K- Nearest  Neighbor  (DWKNN).  Pada  penelitian  ini  penulis  juga  mengusulkan  untuk  mengganti system vote majority dengan metode distance weight , hal ini bertujuan untuk memberikan pengaruh yang lebih besar terhadap data yang memiliki tingkat kemiripan yang tinggi, sehingga penentuan kelas  bagi  data  baru  menjadi  lebih  akurat.  Pada  penelitian  ini  terbukti  bahwa distance  weight mampu memberikan hasil akurasi yang lebih baik.
Dua penelitian diatas yaitu LMkNN dan DWkNN telah berhasil dikombinasikan oleh [34]. Pada  penelitian  tersebut  penulis  menyarankan  penggabungan  beberapa  tahapan  dari  metode LMkNN  dengan  beberapa  tahapan  dari  metode  DWkNN  dengan  tujuan  untuk  mengatasi kelemahan pada system vote majority . Dimana tahapan dari LMkNN digunakan untuk mengurangi pengaruh outlier yang  terpilih  sebagai k -tetangga  terdekat,  dan  tahapan  dari  DWkNN  digunakan untuk  menutupi  kelemahan system  vote  majority yang  mengabaikan  kemirapan  antar  data  dan kemungkinan terjadinya kelas mayoritas ganda [ 33-34 ].
Namun,  penelitian  yang  disarakan  oleh  [34]  masih  memiliki  peluang  untuk  ditingkatkan. Salah  satunya  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  attribut  ( Feature ).  Hal  ini  dirasa  perlu dikarenakan metode yang berbasis jarak selalu meberikan pengaruh yang sama pada setiap attribut dalam  proses  penentuan  kemiripan  antar  data.  Tentu  saja  hal  ini  membuat  attribut  yang  tidak relevan  terhadap  hasil  klasifikasi  juga  akan  memberikan  pengaruh  yang  sama  besarnya  terhadap atribut yang memiliki relevan.
[33] dan [36] sepakat meberikan bobot yang berbeda terhadap setiap attribut, dimana attribut yang memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap hasil akurasi diberikan bobot yang lebih besar dibandingkan  attribut  lainnya.  Pada  kedua  penelitian  ini  juga  disarankan  menggukan  Gain  Ratio yang  dijadikan  dasar  pembobotan  dari  setiap  attribut.  Berdasarkan  hasil  penelitian  gain  ratio terbukti mampu untuk meningkatkan nilai akurasi.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  diatas,  pada  penelitian  kali  ini  penulis  berusahan  untuk melakukan  peningkatan  pada  metode  kNN  tersebut,  dimana  pada  penelitian  ini  penulis  akan menggabungkan  metode pembobotan  attribut dengan local  mean yang  telah  terbukti  berhasil meningkatkan akurasi dari metode kNN konvensional. Diharapkan gabungan dari metode tersebut mampu untuk meningkatkan hasil akurasi dari kNN.
Untuk  melihat  kinerja  dari  modifikasi  yang  dilakukan  maka  akan  digunakan  data  Index Standar  Polusi  Udara  di  Kota  Pekanbaru,  Riau,  Indonesia.  Adapun  struktur  penulisan  dari penelitian  ini  terdiri  dari  bagian  2  rangkuman  mengenai  studi  literatur.  Bagian  3  akan  dijelaskan mengenai  Metode  yang  diusulkan,  bagian  4  merupakan  bagian  hasil  dan  pembahasan  serta  yang terakhir bagian 5 yang merupakan kesimpulan dari penelitian.

## 2. STUDI LITERATUR
Pada bagian ini akan dijelakan mengenai studi literature dan metode apa saja yang digunakan pada penelitian ini. Metode yang diusulkan akan menggabungkan beberapa tahapan dari FWkNN dan  LMkNN,  dimana  untuk  melakukan  pembobotan  attributnya  akan  menggukan  metode  Gain Ratio.
2.1. Gain Ratio
Gain Ratio ditemukan pada algoritma C4.5, dimana gain ratio digunakan untuk menghitung pengaruh  atribut  terhadap  target  dari  suatu  data  [36]. Gain  Ratio merupakan  pengembangan  dari information gain , dimana gain ratio mengambil informasi intrinsik dan menghilangkan nilai bias
13 dari  setiap  atribut  [38].  Adapun  langkah-langkah  dalam  perhitungan Gain  Ratio adalah  sebagai berikut :
• Hitung nilai entropy dari masing-masing attribut dengan menggunakan persamaan : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 ! 𝑝𝑖 " #$% (1)
• Hitung nilai informasi gain pada masing-masing attribut dengan persamaan :
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |' ! | |'| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 # ) " #$% (2)
• Hitung nilai split information dengan menggunakan persamaan :
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 ( (𝐷) =   − ∑ |) " | |)| * +$% × 𝑙𝑜𝑔 ! < ) " ) = (3)
• Hitung nilai Gain Ratio setiap attribut dengan persamaan : 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴) = ,-#" (() '12#34"56(() (4)

## 2.2. Feature Weighting K-Nearest Neighbor
Feature  Weighting  K-Nearest  Neighbor (FWKNN)  adalah  modifikasi  dari  kNN  dengan prinsip  kerja  memberikan  bobot  yang  berbeda  terhadap  attribut  atau  feature  data  dengan  tujuan mengurangi  attribut  yang  tidak  atau  kurang  relevan  terhadap  kelas  data[33,36].  Adapun  tahapan dari FWKNN secara sederhana dapat dijelaskan sebagai berikut : Tahapan 1 : Hitung Gain Ratio dari setiap attribut dan jadikan sebagai nilai bobot pada setiap attribut.
Tahapan 2 : Tentukan nilai k
Tahapan 3 : Hitung kemiriapan dengan menggunakan persamaan :
𝑑 7 (𝑋 8 − 𝑋) = A∑ 𝑊 9 × (𝑥 # ′ − 𝑥 # ) ! 9 #$% (5) Tahapan 4 :
Pilih k tetangga terdekat berdasarkan kemiripan.
Tahapan 5 : Tentukan kelas mayoritas dari k tetangga terdekat dan jadikan sebagai kelas bagi data yang baru.
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pembobotan  attribut,  salah  satunya  dengan menggunakan  gain  ratio.  [33]  dan  [36]  membuktikan  bahwa  pembobotan  attribut  dengan menggunakan Gain  Ratio mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dari  metode  kNN konvensional.
2.3. Local Mean K-Nearest Neighbor Local mean K-Nearest Neighbor atau biasa disingkat dengan LMkNN adalah metode yang pertama kali dikenalkan oleh [31]. Pada penelitian tersebut vote system majority digantikan dengan local  mean dalam  proses  penetuan  kelas  bagi  data  baru.  Adapun  tahapan  dari  LMkNN  adalah sebagai berikut :
Tahapan 1 :  Tentukan nilai k. Tahapan 2 :  Hitung kemiripan data training dan data testing dengan menggunakan persamaan :
𝑑(𝑋 8 − 𝑋) = A∑ (𝑥 # ′ − 𝑥 # ) ! 9 #$% (6)
Tahapan 3 :  Pilih k tetangga terdekat dari setiap kelas. Tahapan 4  : Hitung local mean dengan persamaan :
𝑚 7 " : = # : ∑ 𝑦 #,+ << : #$% (7)
Tahapan 5 :  Hitung kemiripan data testing terhadap local mean dari setiap kelas data dengan persamaan (6).
Tahapan 6  : Jadikan kelas data dari local mean terdekat sebagai kelas bagi data testing.

## 3. METODE YANG DIUSULKAN
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai metode yang diusulkan. Dimana pada penelitian kali ini penulis akan menggabungkan beberapa tahapan dari FWkNN dan LMkNN. Untuk melihat lebih jelas langkah-langkah dari metode yang diusulkan dapat dilihat pada gambar 1.
14
Gambar 1. Metode Yang Diusulkan.
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dijelaskan  langkah-langkah  pengabungkan  antara feature weighting dan local mean dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tahapan 1   :  Hitung bobot setiap attribut dengan menggunakan Gain Ratio . Tahapan 2   :  Tentukan nilai k .
Tahapan 3   :  Hitung kemiripan antar data latih dan data uji dengan persamaan (5). Tahapan 4   :  Pilih k tetangga terdekat dari setiap kelas data. Tahapan 5  :  Tentukan local mean dengan persamaan (7).
Tahapan 6   :  Hitung kemiripan antara data uji dengan local mean dari setiap kelas menggunakan persamaan (5).
Tahapan 7   :  Jadikan kelas data dari local mean terdekat sebagai kelas bagi data testing.
Tahapan 1 s/d 3 merupakan proses yang diadopsi dari metode FWkNN, sedangkan tahapan 4 s/d 7 merupakan bagian proses dari metode LMkNN. Dimana pembobotan attribut dilakukan untuk mengurangi pengaruh attribut yang tidak atau kurang relevan terhadap kelas data, sedangkan local mean digunakan untuk mengatasi kelemahan pada sistem suara terbanyak.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengetahui apakah metode yang diusulkan mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik,  maka  pada  penelitian  kali  ini  akan  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data  Index Standart Pencemaran Udara (ISPU) Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia. Data ISPU ini didapat dari lab Udara Pemerintah Kota Pekanbaru. Data ini terdiri dari 5 attribut dengan 4 kategori kelas data (Bagus, Sehat, Tidak Sehat, Sangat Tidak Sehat), dimana jumlah data sebanyak 992 data. Data ini juga  merupakan  data  yang unbalance ,  artinya  jumlah  data  dari  setiap  kelas-nya  tidak  seimbang. Adapun rincian dari data dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Rincian Data Yang digunakan Data Nilai Attribut Ke Jumlah Data Per- Kelas Jumlah Data 1 2 3 4 5 B S STS  TS Index Pencemaran Udara 4…870  0…57  0…150  2…211  0…105  796  150  15 31 992
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  Hold-Out  pada  proses  validasinya  dimana sebanyak 80% dari jumlah data akan dijadikan sebagai data latih dan 20% sisanya akan dijadikan
Calculate Feature Weighting using Gain Ratio Determination value of k Compute the similarity between data training and data testing
Select k Nearest Neighor Compute local mean Compute the similarity between data test to local mean from each class data Select class with highest similarity FWKNN LMKNN
15 sebagai  data  uji.  Pada  penelitian  ini  hanya  akan  menggunakan k bernilai  1  s/d  K  bernilai  5 dikarenakan data bersifat unbalance . Adapun rincian data uji dan data latih dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Rincian Data Latih dan Data Uji Jumlah Data Per-Kelas Jumlah Data B S STS TS Latih 640 119 10 24 793 Uji 156 31 5 7 199 Total Data 992
Untuk  mengatahui  dengan  pasti  apakah  metode  yang  diusulkan  mampu  memberikan  hasil akurasi yang terbaik, maka selanjutnya akan dilakukan pengujian dengan menggunakan data yang telah dibagi menjadi 2 bagian, adapun hasil dari akurasi dapat dilihat pada tabel 3 dan gambar 2.
Tabel 3. Result Accuracy from APSI data k Accuracy Metode kNN (1) Metode Yang Diusulkan (2) Terbaik 1 93.97% 95.98% 2 2 93.97% 96.48% 2 3 95.48% 97.99% 2 4 94.47% 96.98% 2 5 95.48% 97.99% 2 Rata-rata 94.67% 97.09% 2
Gambar 2. Hasil Akurasi Klasifikasi Data ISPU.
Berdasarkan tabel 3 dan gambar 2 terlihat bahwa metode yang diusulkan selalu  memberikah hasil akurasi yang lebih baik dari kNN konvensional, dimana nilai akurasi terendah yang didapati kNN sebesar 93.97% dan yang tertinggi hanya sebesar 95.48% saat k bernilai 3 dan 5, sedangkan metode yang diusulkan mampu menghasilkan nilai akurasi terendah sebesar 95.98% dan tertinggi sebesar  97.99%  saat k bernilai  3  dan  5.  Rata-rata  peningkatan  yang  dicapai  pada  metode  yang diusulkan adalah sebesar 2.42%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan bagian dari hasil dan pembahasan terlihat bahwa pembobotan attribut dan local mean mampu meningkatkan hasil akurasi dari kNN konvensional. Akurasi tertinggi yang mampu dicapai  dengan  menggunakan  kNN  konvensional  hanya  sebesar  95.48%  saat k bernilai  3  dan  5,
91,00% 92,00% 93,00% 94,00% 95,00% 96,00% 97,00% 98,00% 99,00% 1 2 3 4
5 kNN Metode Yang Diusulkan
16
sedangkan metode yang diusulkan mampu mencapai nilai akurasi sebesar 97.99% saat k bernilai 3 dan 5 dengan rata-rata peningkatan akurasi sebesar 2.42%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Sri  Indah  Darlianti,  S.T  untuk  sumbangan  data ISPU Kota Pekanbaru, Lembaga Penelitian Politeknik Caltex Riau (PCR) untuk dukungan fasilitas serta financial dan kepada Raudhatul Jannah untuk dukungan moral maupun materil yang tak bias diungkapkan dengan kata-kata pada bagian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Wang,  P.  Neskovic,  and  L.  N.  Cooper,  “Improving  nearest  neighbor  rule  with  a  simple  adaptive distance measure,” Pattern Recognit. Lett., vol. 28, no. 2, pp. 207–213, 2007.
[2] N.  Bhatia,  and  Vandana,  “Survey  of  nearest  neighbor  techniques”  Int.  J.  of  Computer  Science  and Information Security, vol 8, no. 2, pp. 302-305, 2010.
[3] J. Gou, Z. Yi, L. Du, and T. Xiong, “A Local Mean-Based k -Nearest Centroid Neighbor Classifier,” vol. 55, no. 9, 2012.
[4] A. Suárez Sánchez, F. J. Iglesias-Rodríguez, P. Riesgo Fernández, and F. J. de Cos Juez, “Applying the K-nearest neighbor technique to the classification of workers according to their risk of suffering musculoskeletal disorders,” Int. J. Ind. Ergon., vol. 52, pp. 92–99, 2014.
[5] H. B. Jaafar, N. B. Mukahar, and D. A. B. Ramli, “A methodology of nearest neighbor: Design and comparison of biometric image database,” Proc. - 14th IEEE Student Conf. Res. Dev. Adv. Technol. Humanit. SCOReD 2016, 2017.
[6] K. Zheng, G. Si, L. Diao, Z. Zhou, J. Chen, and W. Yue, “Applications of support vector machine and improved k-Nearest neighbor algorithm in fault diagnosis and fault degree evaluation of gas insulated switchgear,” ICEMPE 2017 - 1st Int. Conf. Electr. Mater. Power Equip., pp. 364–368, 2017.
[7] Y. Cai, H. Huang, H. Cai, and Y. Qi, “-Nearest Neighbor Locally Search Regression Algorithm for Short-Term Traffic Flow Forecasting,” no. Icmic, pp. 624–629, 2017.
[8] I. Gazalba, N. Gayatri, and I. Reza, “Comparative Analysis of K-Nearest Neighbor and Modified K- Nearest Neighbor Algorithm for Data Classification,” pp. 294–298, 2017.
[9] F.  Chen,  Z.  Ye,  C.  Wang,  L.  Yan,  and  R.  Wang,  “A  Feature  Selection  Approach  for  Network Intrusion  Detection  Based  on  Tree-Seed  Algorithm  and  K-Nearest  Neighbor,”  2018  IEEE  4th  Int. Symp. Wirel. Syst. within Int. Conf. Intell. Data Acquis. Adv. Comput. Syst., pp. 68–72, 2018.
[10]  S. Han and Y. Li, “ScienceDirect ScienceDirect K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral image classification image classification,” vol. 00, 2018.
[11]  L. Le, “Deep Similarity-Enhanced K Nearest Neighbors,” 2018 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data), pp. 2643–2650, 2018.
[12]  J. Kim, “Adapt tive K -Neare est Ne eighbo our Alg gorithm m for WiFi Finge erprint t Posit tioning g,” ICT Express, pp. 4–7, 2018.
[13]  H. Kaneko, “SC,” Chemom. Intell. Lab. Syst., 2018.
[14]  A. Swetapadma and A. Yadav, “A novel single-ended fault location scheme for parallel transmission lines  using  k-nearest  neighbor  algorithm ☆ ,”  Comput.  Electr.  Eng.,  vol.  69,  no.  May,  pp.  41–53, 2018.
[15]  A.  R.  Winnersyah,  “Identification  and  Position  Estimation  Method  with  K-Nearest  Neighbour  and Home Occupants Activity Pattern,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag., no. Citsm, pp. 1–4, 2018.
[16]  F. Borghesan, M. Chioua, and N. F. Thornhill, “Forecasting of process disturbances using k -nearest neighbours , with an application in process control R,” Comput. Chem. Eng., vol. 128, no. 675215, pp. 188–200, 2020.
[17]  M. Cao, L. I. N. Li, W. Xie, W. E. I. Jia, M. Ieee, and Z. Lv, “Parallel K Nearest Neighbor Matching for 3D Reconstruction,” IEEE Access, vol. 7, pp. 55248–55260, 2019.Test
[18]  J. Gou, H. Ma, W. Ou, S. Zeng, Y. Rao, and H. Yang, “A generalized mean distance-based k-nearest neighbor classifier,” Expert Syst. Appl., 2018.
[19]  N.  Garcia-Pedrajas,  J.  A.  Romero  Del  Castillo,  and  G.  Cerruela-Garcia,  “A  Proposal  for  Local  $k$ Values for $k$-Nearest Neighbor Rule,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst., vol. 28, no. 2, pp. 470–475, 2017.
17
[20]  Z. Pan, Y. Wang, and W. Ku, “A new k-harmonic nearest neighbor classifier based on the multi-local means,” Expert Syst. Appl., vol. 67, pp. 115–125, 2017.
[21]  S.  Ougiaroglou  and  G.  Evangelidis,  “Fast  and  accurate  k-nearest  neighbor  classification  using prototype selection by clustering,” Proc. 2012 16th Panhellenic Conf. Informatics, PCI 2012, no. i, pp. 168–173, 2012.
[22]  F.  Yu,  J.  C.  Liu,  and  D.  M.  Liu,  “An  approach  for  fault  diagnosis  based  on  an  improved  k-nearest neighbor algorithm,” Chinese Control Conf. CCC, vol. 2016-August, no. 1, pp. 6521–6525, 2016.
[23]  S.  K.  Shukla  and  E.  Koley,  “Detection  and  classification  of  open  conductor  faults  in  six-phase transmission  system  using  k-nearest  neighbour  algorithm,”  2017  7th  Int.  Conf.  Power  Syst.  ICPS 2017, pp. 157–161, 2018.
[24]  K. Fathoni, M. Zikky, A. S. Nurhayati, and I. Prasetyaningrum, “Application of K-Nearest Neighbor Algorithm for Puzzle Game of Human Body’s System Learning on Virtual Mannequin,” Proc. - 2018 Int. Conf. Appl. Sci. Technol. iCAST 2018, pp. 530–535, 2018.
[25]  S.  S.  Mullick,  S.  Datta,  and  S.  Das,  “Adaptive  learning-based  k-nearest  neighbor  classifiers  with resilience to class imbalance,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst., vol. 29, no. 11, pp. 5713– 5725, 2018.
[26]  K.  Nyodu  and  K.  Sambyo,  “Automatic  Identification  of  Arunachal  language  Using  K-Nearest Neighbor  Algorithm,”  Proc.  -  IEEE  2018  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun.  Control  Networking, ICACCCN 2018, pp. 213–216, 2018.
[27]  M.  Pujari,  C.  Awati,  and  S.  Kharade,  “Efficient  Classification  with  an  Improved  Nearest  Neighbor Algorithm,” Proc. - 2018 4th Int. Conf. Comput. Commun. Control Autom. ICCUBEA 2018, pp. 1–5, 2018.
[28]  G.  A.  Sandag,  N.  E.  Tedry,  and  S.  Lolong,  “Classification  of  Lower  Back  Pain  Using  K-Nearest Neighbor Algorithm,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018, no. Citsm, pp. 1–5, 2019.
[29]  M. Marzouq, H. El Fadili, Z. Lakhliai, A. Mechaqrane, and K. Zenkouar, “New distance weighted k Nearest  Neighbor  model  for  hourly  global  solar  irradiation  estimation,”  2019  Int.  Conf.  Wirel. Technol. Embed. Intell. Syst. WITS 2019, pp. 1–5, 2019.
[30]  Y.  Wang,  Z.  Pan,  and  Y.  Pan,  “A  Training  Data  Set  Cleaning  Method  by  Classification  Ability Ranking for the k-Nearest Neighbor Classifier,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst., no. 1, pp. 1–13, 2019.
[31]  Y. Mitani and Y. Hamamoto, “A local mean-based nonparametric classifier,” Pattern Recognit. Lett., vol. 27, no. 10, pp. 1151–1159, 2006.
[32]  Z.  Pan,  Y.  Wang,  and  W.  Ku,  “A  new  general  nearest  neighbor  classification  based  on  the  mutual neighborhood information,” Knowledge-Based Syst., vol. 121, pp. 142–152, 2017.
[33]  A. Duneja and T. Puyalnithi, “Enhancing Classification Accuracy of K-Nearest Neighbours Algorithm Using Gain Ratio,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 9, pp. 1385–1388, 2017.
[34]  K. U. Syaliman, E. B. Nababan, and O. S. Sitompul, “Improving the accuracy of k-nearest neighbor using local mean based and distance weight,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 978, no. 1, 2018.
[35]  Y. Chen and Y. Hao, “A feature weighted support vector machine and K-nearest neighbor algorithm for stock market indices prediction,” Expert Syst. Appl., vol. 80, pp. 340–355, 2017.
[36]  A. A. Nababan, O. S. Sitompul, and Tulus, “Attribute Weighting Based K-Nearest Neighbor Using Gain Ratio,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1007, no. 1, 2018.
[37]  Thomas M. Mitchell. 1997. Machine Learning (1 ed.). McGraw-Hill, Inc., New York, NY, USA.
[38]  P. P. R., V. M.L., and S. S., “Gain Ratio Based Feature Selection Method for Privacy Preservation,” ICTACT J. Soft Comput., vol. 01, no. 04, pp. 201–205, 2011.
18

## BIOGRAFI PENULIS
Yuliska,  S.T.,  M.Eng obtained  her  bachelor  degree  in  informatics  engineering  from  State Islamic University of Suska Riau, in 2009, obtained her master degree in Computer Science and Communications Engineering from Waseda University, in 2017. She is now a lecturer in Informatics  Engineering  major,  Politeknik  Caltex  Riau.  Her  current  research  interests  are Natural Language Processing, Text Mining, Deep Learning and Human Computer Interaction
Khairul  Umam  Syaliman is  now  a  lecturer  in  Informatics  Engineering  major,  Politeknik Caltex Riau. His current research interests are Artificial Intelligence, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning and Natural Language Processing.