## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.164

## KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KUALITAS UDARA DI PROVINSI DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN)
Ade Davy Wiranata 1 , Soleman 2 , Irwansyah 3 , I Ketut Sudaryana 4 , Rizal 5
1,3,4,5 Teknik Informatika
2 Sistem Informasi
1,3 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA Jakarta, Indonesia.
2 Universitas  Borobudur Jakarta, Indonesia.
4,5 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia.
Correspondence email: solemediagrafik@gmail.com
Article history:        Submission date: Juni 25, 2023             Revised date: Juni 29, 2023               Published date: Juni 30, 2023

## ABSTRACT
Air plays an important role in  maintaining the life of living things on earth. Metabolic processes that occur in the bodies of living things cannot take place without oxygen from the air. The air pollution problem in DKI Jakarta is very serious and can cause health problems such as irritation of the respiratory tract, respiratory diseases, and long-term health problems such as cardiovascular disease and lung cancer. Air pollution can also affect environmental quality, reduce visibility, and damage ecosystems. The purpose of this study is to determine the accuracy of classifying air quality in DKI Jakarta province. The data mining method that the author uses is the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm. From the results of the evaluation process of the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm using the K-5 fold that has been carried out using the RapidMiner tool, the results of K-2 fold accuracy of 73.97%, K-3 fold accuracy of 72.60%, K-4 fold accuracy of 72.60%, and K-5 fold accuracy of 75.35%.
Keywords: Air Pollution, DKI Jakarta, Data Mining, K-NN.

## ABSTRAK
Udara mengambil peran penting dalam menjaga kehidupan makhluk hidup di bumi. Proses metabolisme yang terjadi dalam  tubuh  makhluk  hidup  tidak  dapat  berlangsung  tanpa  adanya  oksigen  yang  berasal  dari  udara.  Permasalahan polusi udara di DKI Jakarta sangat serius dan dapat menyebabkan masalah kesehatan seperti iritasi saluran pernapasan, penyakit pernapasan, dan  masalah kesehatan jangka panjang seperti penyakit kardiovaskular dan kanker paru-paru. Polusi udara juga dapat mempengaruhi kualitas  lingkungan,  mengurangi  visibilitas, dan merusak ekosistem.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui akurasi dari klasifikasikan kualitas udara yang ada di provinsi DKI Jakarta. Metode data mining yang penulis gunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Dari hasil proses evaluasi algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) menggunakan K-5 fold yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi K-2 fold sebesar 73,97%, akurasi K-3 fold sebesar 72,60%, akurasi K-4 fold sebesar 72,60%, dan akurasi K-5 fold sebesar 75,35%.
Kata Kunci: Polusi Udara,  DKI Jakarta, Data Mining ,  K-NN.

## PENDAHULUAN
Udara  mengambil peran penting dalam  menjaga kehidupan makhluk hidup di bumi. Proses metabolisme yang  terjadi  dalam  tubuh  makhluk  hidup  tidak  dapat berlangsung  tanpa  adanya  oksigen  yang  berasal  dari udara.
Kualitas  udara  melibatkan  kandungan  polutan  seperti partikel  padat,  gas-gas  beracun,  ozon,  sulfur  dioksida, nitrogen  dioksida,  karbon  monoksida,  dan  timbal  di udara yang dapat mempengaruhi kesehatan manusia dan lingkungan.  Pencemaran  udara  sebagai  ancaman terbesar  terhadap  kesehatan  lingkungan  (Andrianto, 2017).
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Menurut  WHO,  polusi  udara  menyebabkan sekitar 7 juta kematian setiap tahunnya dan berkontribusi pada  berbagai  masalah  kesehatan  seperti  penyakit pernapasan,  penyakit  kardiovaskular,  dan  kanker. Pencemaran  udara  membuat  kualitas  udara  disuatu daerah menjadi turun, dan kurang bagus untuk makhluk hidup, bahkan bisa membahayakan. Banyak faktor yang memicu  penurunan  kualitas  udara  disuatu  daerah diantaranya aktivitas transportasi, industri, jasa, kegiatan lainnya yang meningkat, dan buangan sisa-sisa kegiatan ke udara (Sani, 2016). Di kota besar seperti DKI Jakarta, pencemaran  udara  merupakan  salah  satu  masalah  yang cukup serius yang perlu dihadapi oleh masyarakat DKI Jakarta.  Permasalahan  polusi  udara  di  DKI  Jakarta sangat serius dan dapat menyebabkan masalah kesehatan seperti  iritasi saluran  pernapasan,  penyakit  pernapasan, dan  masalah kesehatan jangka panjang seperti penyakit kardiovaskular dan kanker paru-paru. Polusi udara juga dapat  mempengaruhi  kualitas  lingkungan,  mengurangi visibilitas, dan merusak ekosistem (Rahmawati, 2016).
Data mining adalah proses ekstraksi pengetahuan atau informasi yang bermanfaat dari kumpulan data yang besar  dan  kompleks.  Tujuan  dari  data  mining  adalah menemukan pola, hubungan, dan tren tersembunyi yang tidak dapat dengan mudah diidentifikasi melalui analisis manusia biasa (Budiyantara et al., 2020).
Dalam kaitannya data mining memiliki beberapa teknik  salah  satunya  adalah  teknik  klasifikasi. Klasifikasi  adalah  pemrosesan  untuk  menemukan sebuah  model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  dan mencirikan  konsep  atau  kelas  data,  untuk  kepentingan tertentu.  Klasifikasi  memiliki  beberapa  Algoritma klasifikasi  data  mining  salah  satunya  yaitu K-Nearest Neighbors (K-NN) (Budiyantara et al., 2020). Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  dan  regresi. Algoritma ini mengambil pendekatan berbasis instansi atau non-parametrik, yang berarti tidak ada model yang dihasilkan dari proses pelatihan. Sebaliknya, algoritma ini  menyimpan  seluruh  set  data  pelatihan  dalam memori  dan  mengklasifikasikan  atau  memprediksi label  untuk  data  baru  berdasarkan  kesamaan  dengan tetangga terdekat (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020).
Penelitian  terdahulu  dari  abdul  aziiz  hendrie kirono,  ibnu asror, yanuar firdaus arie wibowo dengan judul  klasifikasi  tingkat  kualitas  udara  dki  jakarta menggunakan algoritma naive bayes . Algoritma naive bayes adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi berdasarkan  probabilitas  yang  membandingkan  data training dan  data testing .  Keduanya  dibandingkan melalui  beberapa  tahap  persamaan,  yang  akhirnya diperoleh probabilitas tertinggi yang ditetapkan sebagai informasi. Membuat sebuah model uji pada klasifikasi menggunakan  algoritma naive  bayes yang  bertujuan
mencari  hasil  yang  baik.  Hasil  dari  pengklasifikasian pada data Indeks Standar Pencemaran Udara pada kota DKI  Jakarta  menghasilkan  yaitu,  dengan  rata-rata akurasi 88%, precision 85%, recall 96%, f1-score 90% (Aziiz et al., 2022).
Penelitian terdahulu dari maya astriyani, ida nur laela,  dwi  puji  lestari,  laudiana  anggraeni,  tri  astuti dengan judul analisis klasifikasi data kualitas udara dki jakarta  menggunakan  algoritma  c.45.  Hasil  dari penerapan algoritma C.45 data mining untuk klasifikasi kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  didapatkan  bahwa kualitas udara dikategorikan menjadi tiga macam yaitu sedang,  baik,  dan  tidak  sehat  dengan  rasio  yang berbeda-beda  setiap  harinya.  Setelah  dilakukan klasifikasi maka dapat disimpulkan kualitas udara yang dianalisis  pada  bulan  Januari-Desember  2021  masuk kedalam kategori sedang dimana tingkat kualitas udara masih dapat diterima untuk kesehatan manusia, hewan, dan tumbuhan (Astriyani et al., 2023).

## METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  sebuah algoritma  klasifikasi  dan  regresi  yang  populer  dalam pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  (Hakim Tanjung,  2021).  Algoritma  ini  bekerja  berdasarkan prinsip  "nearest  neighbor",  di  mana  prediksi  untuk sebuah  instansi  baru  didasarkan  pada  label  atau  nilai- nilai  yang  dimiliki  oleh  tetangga  terdekatnya  dalam ruang  fitur.  Dalam  algoritma  K-NN,  nilai  K  adalah jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan  dipertimbangkan untuk  melakukan  prediksi.  Langkah-langkah  utama dalam algoritma K-NN adalah sebagai berikut: 1. Menentukan  nilai  K:  K  adalah  parameter  yang  harus ditentukan sebelumnya. Ini mengatur jumlah tetangga terdekat yang akan digunakan dalam proses prediksi. 2. Menghitung jarak: Algoritma menghitung jarak antara instansi  baru  yang  akan  diprediksi  dengan  setiap instansi  dalam  dataset  pelatihan.  Jarak  ini  dapat dihitung  menggunakan  berbagai  metrik  seperti Euclidean  distance , Manhattan  distance ,  atau  metrik jarak lainnya tergantung pada konteks masalah. Yang paling  sering  digunakan  adalah euclidean  distance (Bramer, 2007) , yaitu sebagai berikut:
𝑋 = √(𝑎1 − 𝑏1) 2 + (𝑎2 − 𝑏2) 2 + ⋯ + (𝑎𝑛 − 𝑏𝑛) 2 … . (1)
3. Memilih  K  tetangga  terdekat:  Algoritma  memilih  K tetangga  terdekat  berdasarkan  jarak  yang  dihitung sebelumnya.  Ini  bisa  dilakukan  dengan  mencari  K instansi dengan jarak terpendek dari instansi baru.
4. Menentukan label atau nilai prediksi: Untuk masalah klasifikasi, label yang paling umum atau mayoritas dari

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.164
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
tetangga terdekat akan diambil sebagai prediksi. Untuk masalah  regresi,  nilai  prediksi  dapat  diambil  sebagai rata-rata atau median nilai tetangga terdekat.
DataSet Data Training dan Data Testing Algoritma K-NN Penentuan Nilai K Cross Validation Performance Vector Hasil Evaluasi Pengujian Confusion Matrix Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian Dengan
Algoritma K-Nearest Neighbors
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari  langkah- langkah  penelitian  dengan  algoritma K-Nearest Neighbors.
1. Data  set  :  kumpulan  data  yang  terorganisir  dan terstruktur yang digunakan untuk melakukan analisis dan  pemodelan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebanyak 244 data (Tupan et al., 2021).
2. Data training dan data testing : Dalam penelitian ini 171  data  digunakan  untuk  data  latih  ( training )  dan data uji ( testing ) sebanyak 73 data.
3. Algoritma  K-NN  :  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan  algoritma  K-NN  sebagai  model klasifikasi.
4. Penentuan  nilai  K cross  validation :  Nilai  K  dalam cross-validation mengacu pada jumlah lipatan ( fold ) yang digunakan dalam proses validasi silang ( cross- validation ). Pada penelitian ini penulis menggunakan K-5 fold cross validation.
5. Performance  vector :  Pada  penelitian  ini  penulis mengacu  pada  evaluasi  dan  pengukuran  kinerja model yang dibangun dengan menggunakan platform RapidMiner yaitu akurasi.
6. Pengujian confusion  matrix :  alat  evaluasi  yang digunakan untuk mengukur kinerja model klasifikasi dengan  membandingkan  prediksi  model  atau  hasi dari performance vector dengan nilai sebenarnya dari dataset.
7. Hasil Evaluasi : Membandingkan antara performance vector dengan  hasil  pengujian confusion  matrix apakah sama atau berbeda hasil akurasinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan Data (Data Preparation) Pada tahapan ini dilakukan penyiapan data awal, pemilihan  atribut  atau  variabal  yang  akan  dianalisis, validasi  variabel  yang  ada  serta  persiapan  transformasi data.  Adapun  hal-hal  yang  dihasilkan  pada  fase persiapan data ini adalah :
Dilakukan persiapan data training sebanyak 171 data  dan  data testing sebanyak  73  data.  Atribut  yang digunakan  terdiri  dari  9  atribut  yaitu  :  partikel  udara (Pm10),  sulfur  dioksida  (so2),  karbon  monoksida  (co), ozon  (o3),  nitrogen  dioksida  (no2),  nilai  max,  kritikal, lokasi_spku, kategori sebagai atribut hasil.
Berikut ini data atribut yang akan digunakan pada penelitian ini dapat kita lihat pada tabel 1 sebagai berikut :

## Pengelompokan Data
Pada  tabel  1  dibawah  ini  merupakan  10  contoh tabel data uji ( testing) yang digunakan dalam penelitian ini  sebanyak 73 data. Tabel 1. Contoh Sampel Data Testing Partikel udara (Pm10) Sulfur Dioksida (so2) Karbon monoksida (co) Ozon (o3) Nitrogen dioksida(no2) Nilai Max Kritikal lokasi_spku Kategori 38 36 25 46 9 46 O3 DKI5 Baik 45 36 39 102 8 102 O3 DKI5 Tidak Sehat 51 37 27 63 10 63 O3 DKI5 Sedang 51 38 19 85 10 85 O3 DKI5 Sedang 52 39 25 62 9 62 O3 DKI5 Sedang 62 37 39 64 9 64 O3 DKI5 Sedang
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Partikel udara (Pm10) Sulfur Dioksida (so2) Karbon monoksida (co) Ozon (o3) Nitrogen dioksida(no2) Nilai Max Kritikal lokasi_spku Kategori 50 38 39 66 11 66 O3 DKI5 Sedang 52 40 22 70 11 70 O3 DKI5 Sedang 82 38 58 71 13 82 PM10 DKI4 Sedang 44 37 27 47 9 47 O3 DKI5 Baik Sumber : (data.jakarta.go.id, 2020)

## Desain Proses Menggunakan RapidMiner
Desain  proses  menggunakan Tools RapidMiner dapat kita lihat pada gambar 2 sebagai berikut:
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 2. Proses Desain dan Import Data Dengan
RapidMiner
1. Read Excel : Operator yang dapat digunakan untuk membaca file  Excel .  Operator  yang  paling  umum digunakan  adalah  " Read  Excel "  atau  " Read  Excel Spreadsheet ".  Operator  ini  memungkinkan  Anda untuk menentukan lembar kerja ( sheet ) yang ingin dibaca dan rentang sel ( range ) yang ingin diproses pada tools RapidMiner.
2. Splite  Data: operator  yang  digunakan  untuk membagi data  menjadi set pelatihan ( training set ) dan  set  pengujian  ( testing  set ).  Operator  ini memungkinkan  Anda  untuk  membagi  data  ke dalam  dua  set  berdasarkan  proporsi  yang ditentukan.  Pada  penelitian  ini  penulis  membagi data  0,7  untuk  data training dan  0,3  untuk  data testing.
3. K-Nearest Neighbors : Algoritma klasifikasi yang digunakan penulis pada penelitian ini
4. Apply Model : Digunakan untuk menerapkan model yang  telah  dilatih  pada  data  baru.  Operator  ini memungkinkan  Anda  untuk  menggunakan  model yang  sudah  ada  untuk  melakukan  prediksi  atau klasifikasi  pada  data  yang  belum  dilihat sebelumnya.
5. Performance :  Digunakan  dalam  menganalisis kinerja model yaitu untuk mengetahui hasil akurasi dari algoritma K-NN.
Performance Vector K-5 dan Confusion Matrix 1. Hasil Akurasi Performance Vector K-2 Fold
Penulis menggunakan parameter k-2 fold dapat kita lihat pada gambar 3 sebagai berikut :
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 3. Hasil Akurasi K-2 Fold Dari  proses  parameter  k-2 fold algoritma K- Nearest  Neighbors terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 73.97%.
Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 4. Performance Vector K-2 Fold
2. Hasil Akurasi Performance Vector K-3 Fold Penulis menggunakan parameter k-3 fold dapat kita lihat pada gambar 5 sebagai berikut :

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.164
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 5. Hasil Akurasi K-3 fold Dari  proses  parameter  k-3 fold algoritma K- Nearest  Neighbors terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 72.60%.
Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 6. berikut ini.
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 6. Performance Vector K-3 Fold
3. Hasil Akurasi Performance Vector K-4 Fold
Penulis menggunakan parameter k-4 fold dapat kita lihat pada gambar 7 sebagai berikut :
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 7. Hasil Akurasi K-4 Fold
Dari  proses  parameter  k-4 fold algoritma K- Nearest  Neighbors terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 72.60%.
Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 8 berikut ini
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 8. Performance Vector K-4 Fold
4. Hasil Akurasi Performance Vector K-5 Fold
Penulis menggunakan parameter k-5 fold dapat kita lihat pada gambar 9 sebagai berikut :
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 9. Hasil Akurasi K-5 Fold
Dari  proses  parameter  k-4 fold algoritma K- Nearest  Neighbors terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 75.34%.
Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini.
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 10. Performance Vector K-5 Fold
Hasil Evaluasi Menggunakan K-5 Fold Berikut  ini  merupakan  grafik  hasil  evaluasi algoritma K-NN menggunakan parameter K-5 fold dapat dilihat pada gambar 11. Berikut ini:
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: ( Wiranata et al., 2023) Gambar 11. Grafik Hasil Akurasi Algoritma K-NN
Pada diagram chart dapat kita lihat hasil akurasi pada  masing-masing  parameter.  Akurasi  K-2  fold sebesar  73,97%,  akurasi  K-3 fold sebesar  72,60%, akurasi  K-4 fold sebesar  72,60%,  dan  akurasi  K-5 fold sebesar 75,35%.

## KESIMPULAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  244  data  yang  terbagi  menjadi  171  data digunakan  untuk  data  latih  ( training )  dan  data  uji (testing )  sebanyak  73  data.  Atribut  yang  digunakan terdiri dari 9 atribut yaitu : Partikel Udara (Pm10), Sulfur Dioksida (so2),  Karbon  Monoksida  (co),  Ozon  (o3), Nitrogen Dioksida (no2), nilai max, kritikal, lokasi_spku,  kategori  sebagai  atribut  hasil.  Dari  hasil proses evaluasi algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) menggunakan K-5 fold yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi K-2 fold sebesar  73,97%,  akurasi  K-3 fold sebesar 72,60%,  akurasi  K-4 fold sebesar  72,60%,  dan  akurasi K-5 fold sebesar 75,35%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ade  Davy  Wiranata,  Soleman,  Irwansyah,  I  Ketut Sudaryana,  R.  (2023). Klasifikasi  Data  Mining Untuk  Menentukan  Kualitas  Udara  Di  Provinsi Dki  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbors (K-NN) .
Agus  Budiyantara,  Irwansyah,  Egi  Prengki,  P.  A.  P. (2020). Komparasi  Algoritma  Decision  Tree, Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu .
Andrianto,  P.  (2017).  Sistem  Informasi  Pelayanan Kesehatan Berbasis Web di Puskesmas. Prosiding Seminar  Nasional  Komputer  Dan  Informatika (SENASKI) , 2017 , 978–602.
Astriyani, M., Laela, I. N., Lestari, D. P., Anggraeni, L., &  Astuti,  T.  (2023).  Analisis  Klasifikasi  Data Kualitas  Udara  Dki  Jakarta  Menggunakan Algoritma  C.45. JuSiTik :  Jurnal  Sistem  Dan Teknologi  Informasi  Komunikasi , 6 (1),  36–41. https://doi.org/10.32524/jusitik.v6i1.790
Aziiz, A., Kirono, H., Asror, I., Firdaus, Y., & Wibowo, A. (2022). Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara Dki Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.
EProceedings … , 9 (3), 1962–1969.
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.a c.id/index.php/engineering/article/view/18002%0 Ahttps://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/18002/1 7631
Bramer,  M.  (2007). Principles  of  Data  Mining: Undergraduate  Topics  in  Computer  Science . Springer-Verlag.
Budiyantara, A., Irwansyah, I., Prengki, E., Pratama, P. A.,  &  Wiliani,  N.  (2020).  Komparasi  Algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Lulus Tepat Waktu. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan
Teknologi Komputer) , 5 (2), 265–270. https://doi.org/10.33480/ jitk.v5i2.1214
Hakim  Tanjung,  D.  Y.  (2021).  Optimalisasi  Algoritma C4.5  untuk  Prediksi  Kerusakan  Mesin  ATM. Infosys  (Information  System)  Journal , 6 (1),  12. https://doi.org/10.22303/infosys.6.1.2021.12-21 Rahmawati, E. (2016). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit
Paru-Paru Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal  Teknik  Elektro , 8 (2),  64–69. https://doi.org/10.15294/ jte.v8i2.7436
Sani,  A.  (2016). Analisa  Penjualan  Retail  Dengan
Metode  Association  Rule  Untuk  AssociationRule Untuk Pengambilan Keputusan Strategis
Perusahaan : 2 (June 2016), 34–50.
Tupan Tri M dan Irwansyah. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbors (K-Nn) .
Tupan  Tri  Muryono,  Ahmad  Taufik,  I.  (2021). Perbandingan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor, Decision  Tree,  Dan  Naive  Bayes  Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit .
73,97% 72,60% 72,60% 75,34% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% K-2 Fold K-3 Fold K-4 Fold K-5 Fold Hasil  Evaluasi  Algoritma  K-NN
Menggunakan  K-5  Fold