Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Aplikasi E-Kuliner untuk Strategi Marketing

## Wisata Kuliner Indonesia
Siti Asmiatun 1 , Vensy Vydia 2 , Edi Widodo 3
1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
1 siti.asmiatun@usm.ac.id
Diterima 04 Februari 2020
Disetujui 10 November 2020
Abstract —In  recent  years,  the  progress  of  the  culinary business  in  the  city  of  Semarang  has  increased.  This  is marked  by the emergence of a  lot of  business creativity that follows consumer tastes. This creativity can be seen from  the  variety  of  culinary  product  variants  sold  by culinary entrepreneurs. From the research that has been done,  there  is  still  no  research  that  filters  and  gives grade on  food  or  drink  in  order  to  provide  prices  that are  in  accordance  with  the  quality  of  food  or  drinks. Therefore to address the needs of culinary entrepreneurs,  it  takes  an  application  of  Culinary  E- Business that can be a bridge for culinary entrepreneurs in  the  city  of  Semarang  to  receive  orders  online.  It  is expected  that  this  application  can  determine  food quality  standards  that  will  be  marketed  through  this  e- business  application  by  providing grade A,  B,  and  C. labels  To  determine  food grade ,  this  study  uses  the  K- Nearest  Neighbor  method.  By  determining  the  price standards  for  similar  foods,  so  there  is  no  price competition for similar foods that  can lead to the  death of  food  entrepreneurs  with  small  capital.  So  that  it  can move  the  people's  economy  by  providing  the  means  to expand  the  regional  food  marketing  network,  so  that food entrepreneurs have a greater chance to develop.
Index Terms— e-kuliner, K-Nearest Neighbor ,
klasifikasi

## I. P ENDAHULUAN
Kuliner  saat  ini  menjadi  sebuah  jenis  wisata  yang sangat banyak dampaknya bagi perkembangan sebuah daerah,  salah  satu  nilai pentingnya  adalah  menumbuh kembangkan potensi tempat makanan di daerah. Maka dari itu dibutuhkan  sebuah usaha untuk meningkatkan potensi ekonomis. Salah satu caranya dengan memberi sentuhan  atau  dukungan  sehingga  dapat  menarik wisatawan  dalam  menikmati  kuliner  khas  dari berbagai daerah [1].
Beberapa  tahun  belakangan  ini,  kemajuan  bisnis kuliner  Di  Kota  Semarang  semakin  mengingkat.  Hal ini  ditandai  dengan  banyak  bermunculan  kreatifitas usaha  yang  mengikuti  selera  konsumen.  Kreatifitas tersebut  dapat  dilihat  dari  ragamnya  varian  produk kuliner  yang  dijual  oleh  pengusaha  kuliner.  Misalnya untuk  kuliner  jenis  bakso  ada  berbagai  jenis  seperti
bakso  bola  tenis,  bakso  krikil,  bakso  balungan,  bakso babat,  hingga  bakso  dengan  kupat  atau  lontong. Kemudian,  kuliner  wingko  yang  awalnya  hanya  rasa kelapa,  sekarang  ditawarkan  dengan  rasa  durian, nangka, strawberry .   Ada  juga  kuliner  gudeg  ayam, telur, ceker,  dan  koyor, dan masih  banyak  lagi  varian produk  kuliner  lainnya. Terlebih  d ari  segi  pelayanan, semakin  banyak  pengusaha  yang  mulai  menggunakan pembelian  produk  makanan  dan  minuman  dengan sistem delivery ,  yaitu  pesan  dan  antar.   Bahkan,  ada beberapa  yang  menggunakan  sistem online yang memasang  harga  tidak  sesuai  dengan  kualitas makanannya [2].
Penelitian  tentang  “Aplikasi E-Tourism Kuliner Kota  Manado  Dengan  Platform  Android”  oleh Maureen  dkk  dan  dipublish  pada  jurnal E-journal Teknik  Elektro  dan  Komputer  telah  menghasilkan sebuah aplikasi kuliner di Kota Manado pada platform Android.  Metodologi  yang  digunakan  yaitu  penulis melakukan desain aplikasi, kemudian uji coba aplikasi tersebut.  Berdasarkan  implementasi  yang  dilakukan maka  didapat  kesimpulan  bahwa  dengan  adanya aplikasi ini, pengguna dapat  memperoleh kemudahan dalam mencari lokasi wisata kuliner di Kota Manado. Hanya  saja  kelemahan  dari  penelitian  tersebut pelanggan  belum  dapat  bertransaksi  melalui  aplikasi [3].
Sedangkan  peniliti  Ma’mun  dan  Sukron  dengan judul  “Implementasi  Web Service Facebook  Dalam Sistem  Informasi  Kuliner  Kota  Semarang  Berbasis Web”  telah  menghasilkan  sebuah  sistem  informasi yang bertujuan untuk memudahkan dalam memasarkan  kuliner  serta  memudahkan  bagi  pencari kuliner  di  kota  Semarang.  Dengan  pemanfaatan  web service Facebook  pengguna  sistem  dapat  berinteraksi dengan  cara  memberika  ulasan  komentar  pada  setiap masing  –  masing  pelapak  ( member )  dan  kuliner  yang dijual.  Kelemahannya  masih  sama  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  sistem  belum  ada  pencatatan transaksi [4].
Dari penelitian yang sudah dilakukan, masih belum ada penelitian yang memfilter dan memeberikan grade

## ISSN 2085-4579
pada  makanan  atau  minuman  dengan  tujuan  untuk memberikan  harga  yang  sesuai  dengan  kualitas makanan  atau  minuman.  Maka  dari  itu  untuk mengatasi kebutuhan para pengusaha kuliner, dibutuhkan sebuah  aplikasi E-Business Kuliner  yang dapat  menjadi  jembatan  bagi  para  pengusaha  kuliner di Kota Semarang untuk menerima pesanan via online . Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat menentukan  standard  kualitas  makanan  yang  akan  di pasarkan  melalui  aplikasi E-Business ini  dengan memberikan  label grade A,B,  dan  C.  Untuk menentukan grade makanan, penelitian ini menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor .  Dengan menentukan standard harga terhadap makanan sejenis, sehingga tidak terjadi persaingan harga pada makanan sejenis  yang  dapat  berujung  pada  matinya  pengusaha makanan  dengan  modal  kecil.  Sehingga  dapat menggerakan perekonomian rakyat dengan menyediakan  sarana  untuk  memperluas  jaringan pemasaran makanan khas daerah, sehingga pengusaha makanan  punya  kesempatan  yang  lebih  besar  untuk berkembang.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Jenis Data
1) Data Kualitatif
Jenis  data  kualitatif    yang  didapatkan  dari data  kuliner  aplikasi  Gojek  dan  Grab  yang ada  di  Kota  Semarang.  Data  ini  berupa nama makanan dan kemasan makanan.
2) Data Kuantitatif
Jenis  data  kuantitatif  adalah  data  yang bernilai  angka  dari  aplikasi  Gojek  dan Grab. Data ini terdiri dari rating dan jumlah varian makanan.

## B. Sumber Data
1) Data Primer. Data primer adalah data yang secara langsung  dari  data  jalan  di  diambil  dari  aplikasi Gojek dan Grab.
2) Data  Sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung.  Data  ini diperoleh  dari  berbagai  literatur  dan  buku-buku yang  ada  hubungannya  dengan  pokok  bahasan penelitian.

## C. Teknik Pengumpulan Data
1) Observasi. Pengumpulan data melalui pengamatan dan  mengadakan  penelitian  secara  langsung  pada obyek/sistem yang akan dibangun.
2) Studi  Pustaka.  Metode  ini  sebagai  penunjang dalam proses pengumpulan data dengan menggunakan literatur-literatur yang ada hubungannya  dengan  pokok  bahasan  dalam laporan penelitian.

## D. Tahapan Penerapan Algoritma
Dalam  penelitian  yang  akan  dikembangkan  akan menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk mengklsifikasikan makanan kedalam grade A, B, dan C.  Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (K-NN).  K-NN  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  baru  berdasarkan  data  latih  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut  [5]. Tahapan  penerapan  algoritma  yang  akan  dilakukan seperti berikut :

## Gambar 1. Tahapan K-NN
 Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  dimana semua data yang didapatkan dari Gojek dan Grab dijadikan  satu.  Data  kualitatif  akan  di- convert kedalam  data  kuantitatif  seperti  kemasan  terdiri dari  Box,  Sterofom,  dan  Plastik  di- convert menjadi Box = 3, Sterofom = 2, dan Plastik = 1.
 Menentukan  nilai  k  untuk  mengumpulkan  jarak variabel  terdekat.  Nilai  k  yang  terbaik  dalam metode  KNN  tergantung  pada  jumlah  data  dan dimensi  data.  Semakin  tinggi  nilai  k  akan mengurangi  efek noise ,  tapi  membuat  batasan antar klasifikasi menjadi kabur. Nilai k yang baik dapat dipilih menggunakan cross-validation . Pada kahsus  dimana  berdasarkan  data  pembelajaran yang paling dekat dapat menggunakan nilai k = 1 disebut  sebagai  algoritma nearest  neighbor [6]. Sebagain  data  kuliner  akan  digunakan  sebagai data  training  untuk  dijadikan  data  acuan  yang akan  dihitung  kesamaannya  dengan  data  yang diidentifikasi.  Nilai  k  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  1  ( nearest ),  3  dan  5.  Angka ini  dipilih  berdasarkan  uji  coba  yang  dilakukan setelah tahap training.
 Menghitung jarak menggunakan Euclidean Distance yaitu:
(1) Keterangan :
d(xi,xj ) : Jarak Euclidean (Euclidean Distance)
(xi) : record ke- i
Pengumupulan data
Menentukan nilai K Menghitung Euclidean Distance Mengurutkan jarak secara ascending
Memilih jarak terdekat sejumlah K
(xj) : record ke- j
: data ke- r
i,j :1,2,3,…n
 Mengurutkan  jarak  hasil  dari  perhitungan Euclidean Distance secara ascending .
Setelah  diurutkan  secara ascending ,  data  diambil sejumlah  nilai  k  dan  berdasarkan  jumlah  k  akan terlihat grade yang  paling  dominan  akan  menempati grade makanan selanjutnya atau data makanan sample .

## III. P EMBAHASAN

## A. Analisis Masalah
Beberapa  tahun  belakangan  ini,  kemajuan  bisnis kulineran  Di  Kota  Semarang  ditandai  dengan munculnya  kreatifitas  usaha  yang  mengikuti  selera konsumen.  Hal  itu  bisa dilihat dari  ragamnya  varian produk kuliner yang dijajakan pengusaha kuliner. Dari segi  pelayanan,  semakin  banyak  yang  menjajakan produk makanan dan minuman dengan sistim delivery , yaitu  pesan  dan  antar.   Bahkan,  ada  beberapa  yang menggunakan  sistem online yang  memasang  harga tidak sesuai dengan kualitas makanannya.

## B. Sistem yang Diusulkan
Penelitian  ini  membahas  tentang  pembuatan sebuah Aplikasi E-Business berbasis Bussines-To- Customer pad a wisata kuliner dengan mengambil studi kasus  di  Kota  Semarang.  Metode  penelitian  ini menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk mengklasifikasikan  kuliner  kedalam grade A,  B,  dan C. Grade kuliner  bertujuan  untuk  menentukan standard  harga  terhadap  makanan,  sehingga  tidak terjadi  persaingan  harga  pada  makanan  yang  jenisnya sama.  Setelah  menggunakan  aplikasi  ini  diharapkan dapat  menjaga  iklim  bisnis  pengusaha  makanan  agar tidak  saling  menjatuhkan  (kapitalisme),  yang  pada akhirnya  hanya  akan  mematikan  pengusaha  dengan modal  kecil  karena  kalah  bersaing  dengan  pemodal besar dalam  menentukan  harga  jual  produk.  Dan terjalin  bisnis  yang  saling  menguntungkan,  karena harga online dapat  dijual  dengan  harga  lebih  tinggi dari offline tetapi  calon  pembeli  dapat  menebus dengan  biaya  lebih  murah,  karena  tidak  harus mengeluarkan biaya tambahan untuk datang ke daerah asal makanan tersebut.

## C. Penerapan Metode K-Nearest Neighbor
Penjelasan  dari  tahapan  dalam  penerapan  metode K-NN sebagai berikut :
 Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  dimana semua  data  yang  didapatkan  dari  Gojek  dan Grab dijadikan satu. Berikut data training yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 1. Data training
No Nama Makanan Rating Kemasan Varian Grade 1 AYAM CFC 4,7 1 3 A 2 AYAM GORENG SPESIAL LOMBOK IJO 4,6 1 3 A 3 CHICKEN RICE MC DONALD 4,8 1 4 A 4 NASI GUDEG MBAK TUM 4,6 2 4 B 5 AYAM REMPAH KEDAI NUMANI 4,7 2 3 B 6 CHICKEN TERIYAKI HOKBEN 4,8 1 6 A 7 RENDANG RM SINAR PAGI 4,6 1 4 A 8 SIRLOIN STEAK WS 4,7 1 4 A 9 PEMPEK NYI KAMTO 4,7 1 3 A 10 AYAM PENYET SURABAYA 4,6 1 5 B 11 AYAM GEPREK DAN NASGOR PADANG 4,6 2 4 B 12 AYAM GEPREK ARTERI 4,3 2 4 B 13 AYAM PEJANTAN PENYET  BU SRI 4,7 3 3 B 14 TRIPLE  BOX PH 4,7 1 8 A
15
MIE AYAM BAKSO MALFINAS 4,3 3 3 C 16 BAKSO JUMBO URAT WONOGIRI 4,3 3 3 C 17 NASGOR BAHARI 4,5 2 3 B 18 NASI GONGSO BANG JUM 4,4 2 3 B 19 GULAI KAMBING 99 4,4 3 3 C 20 CHICKEN OR KFC 4,5 1 3 A 21 PAKET GEPREK BENSU 4,7 1 4 A 22 TONGSENG SAPI NYAMPLENG 4,5 2 3 B 23 CHEESE BURGER KING 4,7 1 3 A 24 NASGOR BABAT MAS ALEX 4,4 2 3 B 25 NASGOR PODO MORO 4 2 3 B 26 AYAM CRISPY PAK GEMBUS 4,5 2 3 B 27 AYAM BAKAR DAPUR BOEMI 4,5 1 4 A 28 NASGOR HINENI 4,1 2 3 B 29 MIE GORENG CAK BAGUS 4,7 2 3 B 30 SATE AYAM CAK SUUD 4,6 3 3 C 31 SEAFOOD KEDAI LUMINTU 4,7 1 3 A 32 IKAN BAKAR MAQBUL 4,6 3 3 C 33 NASI TELUR BABA ACENG 4,2
2 4 B 34 CHICKEN CORDON OLIN'S 4,8
1
3 A 35 RENDANG CITRA BUNDO 4,7 1 3 A
 Menentukan nilai k untuk mengumpulkan jarak variabel  terdekat.  Dalam  menentukan  nilai  k

## ISSN 2085-4579
akan dilakukan uji coba dilakukan untuk grade B dan C berdasarkan nilai k berbeda yaitu 1, 3, dan 5. Nilai akurasi dihitung berdasarkan:
(2)

## Grade B

## Percobaan k = 1
Dari  35  data,    ada  2  data  teridentifikasikan kedalam grade C dan tidak satupun teridentifikasi  kedalam grade B,  maka  akurasi untuk k=1 adalah:

## Percobaan k = 3
Dari 35 data, ada 2 data teridentifikasi kedalam grade C  dan  1  data  kedalam grade B,  maka akurasi untuk k=3 adalah :

## Percobaan k = 5
Dari 35 data, ada 3 data teridentifikasi kedalam grade C  dan  2  data  kedalam grade B,  maka akurasi untuk k=5 adalah :

## Grade C

## Percobaan k = 1
Dari 35 data, ada 2 data teridentifikasi kedalam grade c  dan  tidak  ada  satupun  teridentifikasi grade selain  C,  maka  akurasi  untuk  k=1 adalah:

## Percobaan k = 3
Dari  35  data,  ada  2  teridentifikasi  kedalam grade C dan 1 kedalam grade B, maka akurasi untuk k=3 adalah:

## Percobaan k = 5
Dari 35 data, ada 3 data teridentifikasi kedalam grade C dan 2 kedalam grade B, maka akurasi untuk k= 5 adalah:
 Menghitung  jarak  menggunakan Euclidean Distance menggunakan rumus 2. Untuk menghitung  jarak  harus  menggunakan  data sample . Data sample yang digunakan yaitu:
Tabel 2. Data sample Nama Makanan Rating Kemasan Varian Grade Sample 2,5 1 2 ?
Hasil perhitungan jarak sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak Nama Makanan Jarak Grade AYAM CFC 3,354101966 A AYAM GORENG SPESIAL LOMBOK IJO 3,06757233 A CHICKEN RICE MC DONALD 3,645545227 A NASI GUDEG MBAK TUM 3,06757233 B AYAM REMPAH KEDAI NUMANI 2,615339366 B CHICKEN TERIYAKI HOKBEN 5,028916384 A RENDANG RM SINAR PAGI 3,522782991 A SIRLOIN STEAK WS 3,583294573 A PEMPEK NYI KAMTO 3,136877428 A AYAM PENYET SURABAYA 4,172529209 B AYAM GEPREK DAN NASGOR PADANG 3,06757233 B AYAM GEPREK ARTERI 2,870540019 B AYAM PEJANTAN PENYET  BU SRI 2,416609195 B TRIPLE  BOX PH 6,696267617 A MIE AYAM BAKSO MALFINAS 2,059126028 C BAKSO JUMBO URAT WONOGIRI 2,059126028 C NASGOR BAHARI 2,449489743 B NASI GONGSO BANG JUM 2,368543856 B GULAI KAMBING 99 2,147091055 C CHICKEN OR KFC 3 A PAKET GEPREK BENSU 3,583294573 A TONGSENG SAPI NYAMPLENG 2,449489743 B CHEESE BURGER KING 3,136877428 A NASGOR BABAT MAS ALEX 2,368543856 B NASGOR PODO MORO 2,061552813 B AYAM CRISPY PAK GEMBUS 2,449489743 B AYAM BAKAR DAPUR BOEMI 3,464101615 A NASGOR HINENI 2,13541565 B MIE GORENG CAK BAGUS 2,615339366 B SATE AYAM CAK SUUD 2,32594067 C SEAFOOD KEDAI LUMINTU 3,136877428 A IKAN BAKAR MAQBUL 2,32594067 C NASI TELUR BABA ACENG 2,808914381 B
CHICKEN CORDON OLIN'S 3,207802986 A RENDANG CITRA BUNDO 3,136877428 A  Data  hasil  perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean  Distance akan  diurutkan    secara ascending .
 Kemudian  setelah  diurutkan  secara ascending , data diambil sebanyak 3 sesuai dengan nilai k. Melihat hasil uji coba nilai k yang paling tinggi adalah  akurasi  k=  1  maka  nilai  k=1  atau nearest dipilih sebagai nilai k. Hasilnya seperti berikut:
Tabel 5. Data dengan jarak tertinggi
No Nama Makanan Jarak Grade 1 MIE AYAM BAKSO MALFINAS 2,059126028 C 2 BAKSO JUMBO URAT WONOGIRI 2,059126028 C
Berdasarkan  data  Tabel  5  diatas  dapat  terlihat grade yang  paling  dominan  adalah grade C, maka grade tersebut  akan  menempati grade makanan  pada  data sample .  Dan  hasilnya seperti berikut :
Tabel 6. Hasil akhir data Sample
Nama Makanan Rating Kemasan Varian Grade Sample 2,5 1 2 C

## D. Use Case Diagram
Gambar 2. Use case diagram
Pada  Gambar  2  merupakan  tampilan usecase diagram  Aplikasi  E- Business berbasis Business - To- Customer pada  wisata  kuliner.  Aplikasi  ini  ada  3 aktor yang terkait yaitu admin, seller dan customer . 3 Aktor  tersebut  memiliki  hak  akses  sendiri  didalam aplikasi  seperti seller dapat  mendaftarkan  diri  dan produknya.  Setelah seller terdaftar, seller dapat menerima order dari  customer  dan  kemudian melakukan  pengiriman.  Sedangkan Customer dapat
melakukan order pada  aplikasi,  setelah order customer harus  melakukan  pembayaran.  Ketika barang order telah  sampai  ditangan customer , customer dapat  memberikan  testimoni  pada  pihak seller .  Untuk  aktor  admin  hanya  dapat  melakukan verifikasi seller dan  produk seller .  Sebelum seller melakukan transaksi jual beli, admin harus melakukan jadwal  training  pada seller untuk  mengedukasi seller tentang  transaksi  online  menggunakan  aplikasi E- Business berbasis Business-To-Customer pada  wisata kuliner.
Pada penelitian ini
masih belum diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi.  Hanya  saja penelitian  ini  sudah  sampai  pembuatan prototype aplikasi.  Untuk prototype aplikasi  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini:
Tabel 7. Hasil prototype aplikasi
Nama Fungsi
Display Login Pelanggan / Pedagang Pilihan Kategori

## ISSN 2085-4579

## Display
Makanan
Spesifikasi Detail Makanan Order Makanan Etalase Makanan Pendaftaran Makanan
Order Masuk
Order Terkirim Penarikan Dana IV. S IMPULAN
Berdasarkan  dari  paparan  hasil  penelitian  yang telah  dijelaskan  pada  bab  diatas,  maka  penelitian  ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Penelitian ini telah menghasilkan preview aplikasi e-kuliner.
b. Aplikasi ini digunakan untuk menentukan standard  kualitas  makanan  yang  akan  di  pasarkan melalui aplikasi e-business ini dengan memberikan label grade A,B, dan C.
c. Dalam menentukan label grade makanan, penelitian  ini  telah  berhasil  mengklasifikasikan kualitas  makanan  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor menggunakan nilai k = 1 .
d. Sampai  dengan  tahapan  ini,  diharapkan  dari penelitian kami dapat memberikan alternatif solusi dalam  menyelenggarakan  bisnis e-commerce dengan mempertimbangkan asas kesamaan kesempatan  dalam  berusaha,  sehingga  pengusaha dengan  modal  kecil  dapat  membangun  pasar  nya sendiri  sesuai  kapasitas  dan  kemampuan  yang mereka  miliki,  sementara  pengusaha  besar  tidak mengambil  semua  potensi  pasar  yang  ada  dengan menurunkan  harga  untuk  meraih  seluruh  level konsumen.
e. Untuk pengembangan lebih lanjut akan lebih baik jika
prototype aplikasi ini dapat diimplementasikan  kedalam  aplikasi mobile .
Sehingga  dapat  mengetahui  kelemahan  dari penggunaan algoritma untuk menentukan Grade .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kami  tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih kepada  LPPM  Universitas  Semarang  yang  telah mendanai penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1]  I.  Kesehatan,  “Prosiding  SNST  ke-5  Tahun  2014  Fakultas Teknik  Universitas  Wahid  Hasyim  Semarang  17,”  no. 2011, pp. 17–22, 2014.
[2]  B. J. Wibowo, “Mengkaji Bisnis Kuliner,” radarsemarang.com , 2018. [Online]. Available:
http://news.unika.ac.id/2018/04/mengkaji-bisnis-kuliner/.
[Accessed: 23-Apr-2020].
[3]  M. P. Kereh, A. A. E. Sinsuw, and X. B. N. Najoan, “Aplikasi E-Tourism Kuliner Kota Manado Dengan Platform Android,” E-Journal Tek. Elektro Dan Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 82–89, 2014.
[4]  S.  MA’MUN,  “Implementasi  Web  Service  Facebook  Dalam Sistem Informasi Kuliner Kota Semarang Bebasis Web,” Inf. Technol. Telemat. , vol. 7, no. 2, 2017.
[5]  F.  R.  Erik  Hardiyanto,  “STUDI  AWAL  KLASIFIKASI ARTIKEL  WIKIPEDIA  BAHASA  INDONESIA  DENGAN MENGGUNAKAN  METODA  K  NEAREST  NEIGHBOR,” in Seminar  Nasional  Terapan  Riset  Inovatif ,  2016,  vol.  27, no. 1, pp. 15–16.
[6]  I.  A.  A.  Angreni,  S.  A.  Adisasmita,  and  M.  I.  Ramli, “PENGARUH  NILAI  K  PADA  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR  (KNN)  TERHADAP  TINGKAT  AKURASI IDENTIFIKASI  KERUSAKAN  JALAN,” Rekayasa  Sipil , vol. 7, no. 2, pp. 63–70, 2018.