## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM SISTEM PEMESANAN LAPANGAN BADMINTON DI KOTA SURABAYA
Octavianus Fian Pahothon Sukawidayanta, Yisti Vita Via, Retno Mumpuni Program Studi . Informatika  S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jl Raya Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya, Indonesia octavianus.fian@gmail.com

## ABSTRAK
Pencarian lapangan badminton sesuai kriteria calon pelanggan merupakan hal penting bagi masyarakat yang gemar  bermain  badminton.  Masyarakat juga  masih  melakukan pemesanan  lapangan dengan  cara konvensional yaitu  menghubungi  kontak  tiap  lapangannya.  Perlunya  sistem  untuk  pencarian  rekomendasi  dan  reservasi lapangan  badminton  berbasis  web  yang  dapat  membantu  calon  pelanggan  untuk  memesan  lapangan,  serta menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor . Tujuan penelitian ini yaitu merancang dan mengembangkan sistem rekomendasi dan reservasi lapangan badminton berbasis web. Sistem pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi kepada calon pemesan untuk mendapatkan lapangan badminton pilihan secara cepat dan akurat di kawasan  Kota  Surabaya.  Pengembangan  sistem  menggunakan  metode  SDLC  yaitu  waterfall,  pengguna  dapat mencari lapangan badminton terdekat berdasarkan kriteria seperti harga, rating, latitude, dan longitude. Sistem dikembangkan  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor karena  dapat  memberikan  rekomendasi tetangga terdekat dari suatu objek yang akan direkomendasikan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa Algoritma K-Nearest Neighbor dapat diterapkan untuk perancangan aplikasi sistem pencarian lapangan badminton dengan menggunakan variable seperti alamat pelanggan, harga, dan rating yang ditentukan sehingga dapat dijadikan untuk fitur  rekomendasi  untuk  pencarian  lapangan.  Aplikasi  juga  menerapkan  fitur Location  Based  Service  (LBS) sehingga pengguna bisa mencari rute menuju lapangan badminton yang diinginkan menggunakan bantuan library leaflet.js. Pengujian fungsional menggunakan metode blackbox menadpatkan hasil 100%.
Kata kunci : K-Nearest  Neighbor,  pemesanan,  lapangan  badminton,  sistem  pendukung  keputusan,  Euclidean Distance, Location Based Service (LBS).

## 1. PENDAHULUAN
Badminton  adalah  permainan  yang  dimainkan dengan  cara  dipukul  menggunakan  raket  sehingga melewati net atau jaring di tengah lapangan. Olahraga Bulu Tangkis membutuhkan gedung lapangan khusus dan  tertutup  sesuai  standar  lapangan  bulu  tangkis  itu sendiri  agar pemain  mendapatkan  kenyamanan.  Kota Surabaya  mempunyai  banyak  lapangan  bulu  tangkis dan  dalam  pencarian  lapangan,  penyewa  akan memiliki  beberapa  kriteria  yang  akan  menjadi  faktor dalam  pemilihan  lapangan.  Masalah  umum  yaitu harga,  jarak,  atau  fasilitas  yang  tidak  sesuai menyebabkan  masyarakat  kebingungan  memilih lapangan  badminton  yang  sesuai  dengan  apa  yang diinginkan [1]. Permasalahan lain timbul yaitu sistem persewaan  lapangan  badminton  masih  dengan  cara konvensional  yaitu  mencari  dan  menemui  tempat lapangan  badminton  atau  menggunakan  telepon  juga metode pembayaran masih menggunakan uang muka. Pada saat pemesanan berlangsung biaasanya ditandai dengan adanya proses tukar menukar informasi antara konsumen dan produsen agar kesepahaman mengenai produk  dapat  terwujud  [2].  Hal  ini  membuat pemesanan  tidak  efesien  dan  dapat  menimbulkan kendala  pada  validasi  pemesanan  [3].  Perlu  dibuat suatu  aplikasi  persewaan  lapangan  bulutangkis  yang fleksibel  dan  mudah  digunakan  sehingga  masyarakat dapat  mencari,  memesan,  dan  membayar  persewaan
lapangan bulutangkis.
Sistem  Rekomendasi  yang  digunakan  di penelitian  ini  yaitu  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN) menggunakan  metrik Euclidean  distance . Rumus yang digunakan dalam perhitungan K-Nearest Neighbor adalah rumus euclidean distance [4]. Metrik Euclidean  distance merupakan  salah  satu  cara pengukuran  jarak  diantara  banyak  titik  dalam  ruang lingkup  dimensi  yang  sama.  Dalam  penelitian  ini, parameter  yang  digunakan  sebagai  inputan  metrik Euclidean  distance  adalah  rating,  latitude,  longitude, serta harga sesuai pembagian jadwal sewa.
Penelitian akan merancang sebuah website yang bertujuan  untuk  menemukan  lapangan  bulutangkis sesuai kriteria atau keinginan calon penyewa di Kota Surabaya.  Pengguna  dapat  reservasi  lapangan  sesuai dengan  jadwal  bermain  yang  dipilih  dan  sistem dibangun supaya tiap pemilik lapangan bulutangkis di Surabaya dapat mengelola  lapangan serta pemesanan yang  masuk.  Pengguna  juga  dapat  mendapatkan  rute perjalanan  menuju  lapangan  badminton  terpilih  dari lokasi mereka melalui tampilan peta yang disediakan pada website.
Sistem  menggunakan  library  leaflet  js  untuk menampilkan  peta  digital  pada  website  untuk menyediakan  informasi  letak  lapangan  badminton  di Kota Surabaya.  Pembangunan  sistem  dengan  metode waterfall sehingga  mengikuti  urutan  proses  yang
dimiliki  metode  tersebut  dalam  perancangan  sistem ini.  Sistem  dirancang  agar  dapat  membantu  pemilik lapangan  untuk  menyediakan  data  lapangan  dan sebagai  ajang  promosi  lapangan  badmintonnya. Diharapkan membantu calon pemesan untuk mendapatkan  lapangan  sesuai  kriteria,  reservasi,  dan pembayaran melalui sistem dengan aman dan mudah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori  dasar  yang  akan  dipakai  untuk  penelitian diperlukan untuk mendukung penelitian ini. Landasan teori  yang  akan  digunakan  adalah K-Nearest Neighbor , Euclidean Distance ,  Sistem  Rekomendasi, Leaflet  Js , Blackbox  Testing ,  Reservasi, Location Based Service
2.1. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  ( KNN ) merupakan  suatu teknik  klasifikasi  yang  menggunakan  data  training untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  jarak terdekatnya dengan objek. Data pelatihan diproyeksikan ke ruang multidimensi, di mana setiap dimensi  mewakili  fitur  data.  KNN  adalah  teknik terawasi,  artinya  berusaha  menemukan  pola  dalam data  dengan  membandingkan  pola  yang  telah  ada dengan suatu input data baru. Algoritma KNN adalah salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  terkenal digunakan  untuk  memprediksi  kelas  catatan  atau (sampel)  dengan  kelas  yang  belum  ditentukan berdasarkan kelas catatan tetangga [5].

## 2.2. Euclidean Distance
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  data  dan cluster ,  maka  menggunakan  fungsi  jarak  Euclidean. Fungsi  ini  menghitung  jarak  antara  dua  titik  data, mengingat  jarak  antara  keduanya  dalam  bidang  dua dimensi. Panjang Euclidean adalah deret. Perhitungan jarak  digunakan  untuk  mengukur  jarak  2  (dua)  titik dalam  ruang  Euclidean  (mencakup  dua  dimensi,  tiga dimensi,  dan  bahkan  bidang  Euclidean).  Euclidean Distance  menentukan  akar  kuadrat  perbedaan  atau jarak diantara dua buah koordinat [6].

## 2.3. Sistem Rekomendasi
Sistem  Rekomendasi  adalah  aplikasi  yang dirancang  berdasarkan  penilaian  preferensi  dan kebutuhan  pelanggan.  Sistem  pemberi  rekomendasi membutuhkan  model  yang  tepat  agar  saran  yang diberikan  dapat  memenuhi  keinginan  pelanggan  dan membantu mereka menentukan pengambilan keputusan  yang  tepat  dalam  memilih  produk  yang ingin  digunakan.  Konsep  sistem  rekomendasi  telah digunakan secara luas oleh hampir semua area bisnis dimana  seorang  konsumen  memerlukan  informasi untuk membuat suatu keputusan [7].

## 2.4. Leaflet Js
Leaflet  adalah  pustaka  ringan  untuk  membantu pengembang  membuat  peta  interaktif  yang  mudah
digunakan.  Ini  adalah  open  source  dan  hanya berukuran 38 KB. Pustaka ini berisi semua peta fitur yang  dibutuhkan  sebagian  besar  pengembang. Keuntungan  utama  menggunakan  perangkat  lunak sumber terbuka adalah kemudahan bagi  pengembang untuk  membuat  model  baru  dan  menyesuaikan teknologi baru dengannya.

## 2.5. Blackbox Testing
Metode blackbox adalah  teknik  yang  sering digunakan untuk menganalisis program tanpa berfokus pada  spesifikasi  program.  Metode  ini  hanya mengevaluasi nilai masukan dan tidak mempedulikan kode  program  yang  digunakan  untuk  keluaran. Keuntungan  menggunakan  metode blackbox adalah pelaksanaan  tes  tidak  memerlukan  pengetahuan tentang bahasa pemrograman yang digunakan. Teknik analisis blackbox berfokus pada penggambaran kinerja suatu  program,  dari  sudut  pandang  pengguna  [8]. Dengan  kata  lain,  programmer  dan  tester  saling bergantung  satu  sama  lain.  Pada  awal  pengujian, metode kotak hitam digunakan untuk mengidentifikasi entri sebelumnya. Untuk mengetahui letak kesalahannya  maka  dilakukan  percobaan.  Salah  satu metode  dari  metode blackbox adalah  metode persamaan partisi.

## 2.6. Reservasi
Reservasi  atau  pemesanan  adalah  kesepakatan antara orang-orang yang ingin membeli suatu produk, tetapi  transaksinya  belum  selesai.  Untuk  berdagang, kedua  pihak  yang  terlibat  harus  menyepakati persyaratan  reservasi.  Pemesanan  adalah  cara  untuk memulai transaksi. Untuk melakukan reservasi, Anda harus  setuju  dengan  orang  atau  perusahaan  yang memproduksi  produk  atau  layanan  tersebut.  Setelah Anda  menyetujui  pemesanan  ini,  pemesanan  belum selesai sampai transaksi selesai. Pada saat pemesanan berlangsung biaasanya ditandai dengan adanya proses tukar  menukar  informasi  antara  konsumen  dan produsen  agar  kesepahaman  mengenai  produk  dapat terwujud.

## 2.7. Location Based Service
Location  Based  Services  (LBS) atau  layanan berbasis lokasi merupakan layanan yang menyediakan informasi  yang  dapat  diakses  perangkat  melalui jaringan  dan  dapat  menampilkan  lokasi  perpindahan dari perangkat tersebut. LBS menyediakan komunikasi  dan  interaksi  antar  dua  arah  oleh  karena itu  pengguna  meminta  operator  untuk  mendapatkan informasi  yang  dia  butuhkan  mengacu  pada  posisi pengguna. Layanan berbasis lokasi dapat digambarkan sebagai  suatu  layanan  yang  berada  pada  pertemuan tiga teknologi yaitu: Geographic Information System, Internet Service, dan Mobile Devices [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi pada pengembangan sistem
umumnya  menggunakan SDLC(System  Development Life Cycle) . Model dari SDLC yang sering digunakan antara lain Waterfall dan  Prototype  [10].  Metodologi yang  akan  digunakan  pada  penelitian    ini menggunakan  metodologi  pengembangan  waterfall dimulai dengan melakukan pengumpulan data, analisis data dan kebutuhan, perancangan sistem, perancangan serta  penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor, implementasi, dan pengujian.

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  dilaksanakan  dengan  melakukan pengumpulan data dengan cara wawancara, obersvasi,
dan studi literatur. Variabel penelitian yang digunakan adalah lapangan badminton di Kota Surabaya, sampel data  yang  dibutuhkan  yaitu  sebanyak  22  lapangan badminton di Kota Surabaya.

## 3.2. Analisis Data dan Kebutuhan
Dari data yang telah dikumpulkan, perlu adanya proses  analisis  untuk  mengetahui  bagian  data  mana yang  akan  dijadikan  bahan  proses  algoritma  KNN. Data  yang  akan  dijadikan  bahan  untuk  diolah  dalam algoritma  yaitu  harga,  rating,  latitude,  dan  longitude yang  dimiliki  oleh  setiap  lapangan.  Contoh  analisis data dapat dilihat pada Tabel 1.
Table 1. Analisis Data Nama Lapangan Lat Long Rating Harga Graha Santoso Lapangan Badminton -7,30942323252876 112,788987908313 4,7 60000 Gor Badminton Pandugo (Mentari) -7,32091196497963 112,788582402383 4,2 60000 GOR El-Shadday -7,31892653226413 112,782073525814 4,4 60000 Sony Dwi Kuncoro Badminton Hall -7,32536057468676 112,795198229079 4,7 70000 Khairunnas Sport Center (KSC) -7,33362447525131 112,785130127043 4,6 50000 Lapangan Badminton Araya -7,29165832138045 112,785036182182 4,1 55000 Sport Point -7,29669922859625 112,773511744631 4,2 50000 De Lano Sport Badminton -7,29359716768044 112,805646924868 4,2 45000

## 3.3. Perancangan Sistem
Untuk  merancang  perangkat  lunak  disarankan hanya  menggunakan  diagram-diagram  yang  benar- benar  diperlukan  [11].  Proses  perancangan  sistem menggunakan  diagram Unified  Modelling  Language (UML) yang  terdiri  dari  use  case  diagram,  sequence diagram dan class diagram. Use  case  adalah diagram yang  menjelaskan  interaksi  yang dimiliki oleh  sistem dan   aktor   dalam   menjalankan   proses   yang   dapat dilakukan  di  dalam  aplikasi.
Gambar 1. Use Case Sistem Rekomendasi dan Reservasi Lapangan Badminton
Dalam  perancangan  diagram  use  case  pada penelitian  dilihat  pada  Gambar  1.  Calon  pelanggan diharuskan  melakukan  login  akun  untuk  mengakses website  yang  terdapat  fitur  lihat  daftar  lapangan, rekomendasi  lapangan,  pemesanan,  dan  melihat riwayat pemesanan.
Gambar 2. Sequence Diagram Rekomendasi Lapangan
Pada  Gambar  2  merupakan  Sequence  Diagram saat user melakukan pencarian lapangan sesuai kriteria user.  Inputan  user  akan  dijadikan  bahan  algoritma KNN untuk menentukan rekomendasi lapangan.

## 3.4. Penerapan Algoritma
Langkah pertama dalam penerapan Algoritma K- Nearest Neighbor adalah menyiapkan data testing yaitu inputan user dan data training yaitu data lapangan.
Tabel 2. Data Testing User Harga 50000 Rating 4.5 Latitude -7,314311 Longitude 112,79862 Jadwal Weekend
Tabel  2  merupakan  data  testing  yang  diperoleh saat  user  menginputkan  kriteria  harga,  rating, longitude, dan latitude pada sistem.
Tabel 3. Normalisasi Data Lapangan Nama Lapangan Lat Long Rating User Har ga Graha Santoso Lapangan Badminton 0,545 0,842 0,778 0,6 Gor Badminton Pandugo (Mentari) 0,377 0,838 0,222 0,6 GOR El-Shadday 0,406 0,777 0,444 0,6 Sony Dwi Kuncoro Badminton Hall 0,312 0,901 0,778 0,8 Khairunnas Sport Center (KSC) 0,192 0,806 0,667 0,4 Lapangan Badminton Araya 0,804 0,805 0,111 0,5 Sport Point 0,730 0,695 0,222 0,4 De Lano Sport Badminton 0,775 1,000 0,222 0,3 Tabel 3 adalah melakukan normalisasi menggunakan normalisasi min-max pada data testing dan  training  untuk  memperkecil  rentang  nilai  tiap variabel.  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan perhitung  jarak  menggunakan  metriks Euclidean Distance dan mengurutkan jarak nya dari yang terkecil hingga terbesar.
Tabel 4. Hasil Algoritma KNN Nama Lapangan Hasil EC Rekome ndasi Graha Santoso Lapangan 0,314 2 Gor Badminton Pandugo 0,406 4 GOR El-Shadday 0,272 1 Sony Dwi Kuncoro Badminton Hall 0,485 7 Khairunnas Sport Center (KSC) 0,319 3 Lapangan Badminton Araya 0,572 8 Sport Point 0,471 6 De Lano Sport Badminton 0,470 5
Tabel 4 merupakan hasil rekomendasi algoritma KNN,  menentukan  3  lapangan  badminton  dengan jarak  Euclidean  Distance  terkecil  untuk  dijadikan rekomendasi.

## 3.5. Implementasi
Tahap  implementasi  diawali  dengan  pembuatan database  menggunakan  MySQL,  pembuatan  sesuai kebutuhkan  pembuatan  sistem.  Langkah  berikutnya ialah  menulis  kode  program  dengan  Bahasa pemrograman  javascript  dan  framework  react  js  dan node  js.  Langkah  terakhir  adalah  proses  identifikasi kesalahan  pada  sistem  untuk  melakukan  pengecekan prosedur  kerja  program,  mencari  kesalahan  dalam sebuah  sistem  yang  telah  dibuat,  hal  tersebut  tujuan agar  program  dapat  bekerja  sebagai  mana  harapan penulis.
3.6. Pengujian Tahap  selanjutnya  setelah  implementasi  sistem
adalah pengujian sistem dengan black box . Pengujian blackbox berjalan  dengan  cara  merancang  suatu skenario  uji  yang  memiliki  tujuan  yaitu  mencoba semua fungsi yang terdapat pada sistem. Pengujian ini dibutuhkan  untuk  mengetahui  perangkat  lunak tersebut  dapat  berjalan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  [9].  Dibawah  merupakan  contoh  skenario blackbox yang ditampilkan di Tabel 5.

## Tabel 5. Skenario Pengujian Sistem
Skenario Uji Kasus Uji Hasil yang diharapkan Melakukan Login Memasukan username dan password lalu login Masuk dalam aplikasi Mencari Rekomendasi Lapangan Input kriteria Rekomendasi Menampilkan hasil rekomendasi Memesan Lapangan Memesan Lapangan Pesanan sukeses dibuat Mengelola pesanan Menyetujui pesanan Pemesanan disetujui

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memiliki  hasil  yaitu  sistem rekomendasi  dan  reservasi  lapangan  badminton  yang bertujuan  memudahkan  masyarakat  untuk  memilih dan melakukan pemesanan lapangan sesuai keinginan pada  Kota  Surabaya.  Lalu  dilakukan  pengujian fungsionalitas  untuk  menguji  apakah  sistem  telah berjalan sesuai dengan keiiinginan pembuat. Pengujian menggunakan metode blackbox .

## 4.1. Implementasi
Berikut adalah tampilan sistem rekomendasi dan reservasi lapangan badminton berbasis web yang telah dikembangkan menggunakan framework react js dan node  js .  Dimulai  dari  proses  login  hingga  tahap pencarian  rekomendasi  dan  pemesanan  lapangan badminton.
Gambar 3. Halaman Login
Gambar  3  terdapat  user,  pemilik,  dan  admin diwajibkan untuk login terlebih dahulu pada halaman. User  untuk  login  memerlukan  email  dan  password agar  dapat  masuk  pada  tampilan  home.  Email  dan password wajib diisi secara benar, tidak diperbolehkan untuk tidak diisi maupun dengan data yang tidak valid
atau tidak terdaftar pada sistem. Pemberitahuan yang akan  ditampilkan  bergantung  pada  input  user  pada email dan password.
Gambar 4. Halaman Home
Gambar  4  adalah  tampilan  dari  Halaman  Home milik  pelangganHalaman  home  memiliki  2  tombol utama  untuk  memudahkan  user  untuk  menggunakan fitur  utama  sistem  yaitu  cari  lapangan  dan  booking lapangan yang memiliki fungsi untuk menuju halaman yang diinginkan.
Gambar 5. Halaman Detail Lapangan
Gambar 6. Halaman Cari Lapangan
Gambar  5  merupakan  tampilan  halaman  detail lapangan  yang  menampilkan  informasi  mengenai lapangan  badminton  seperti  harga,  nomor  rekening, dan  galeri  dari  lapangan  tersebut.  User  uga  dapat menghubungi  penanggung  jawab  lapangan  jika terdapat  masalah  dengan  cara  menghubungi  kontak yang tersedia dengan menekan tombol yang tersedia. Terdapat  tombol  reservasi  yang  akan  mengarahkan user pada halaman pemesanan.
Pada  Gambar  6  menampilkan  halaman  untuk mencari  lapangan  badminton  berdasarkan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  metrik Euclidean Distance .  Untuk  mencari  lapangan  yang  diinginkan, user  harus  memasukan  harga,  rating,  jadwal  bermain dan lokasi yang diinginkan.
Gambar 7. Hasil Rekomendasi Lapangan
Gambar 7 menunjukan halaman hasil pencarian  rekomendasi  yang  telah  dilakukan  pada tahap  sebelumnya  pada  halaman  cari  lapangan. Penulis mengambil hasil 3 lapangan terdekat sesuai keinginan user.

## 4.2. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian blackbox pada  sistem  menunjukan kesesuaian  pada  kasus  uji  dan  hasil  uji  yang diharapkan.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel  6. Hasil Pengujian Sistem Skenario Uji Kasus Uji Hasil Uji Melakukan Login Memasukan username dan password lalu login Sesuai Mencari Rekomendasi Lapangan Input kriteria Rekomendasi Sesuai Memesan Lapangan Memesan Lapangan Sesuai Mengelola pesanan Menyetujui pesanan Sesuai 5. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan penelitian yang berjudul “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam Sistem  Pemesanan  Lapangan  Badminton  di  Kota Surabaya” kesimpulan dapat didapatkan yaitu: Sistem rekomendasi lapangan badminton dapat menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor .  Algoritma  ini memakai metriks Euclidean Distance untuk menghitung  jarak  dan  min-max  normalization  untuk memperkecil  rentang  nilai  data.  Variabel  data  yang digunakan sebagai bahan algoritma latitude, longitude, harga,  dan  rating.  Data  training  lapangan  yang semakin banyak meningkatkan keakuratan rekomendasi.  Aplikasi  ini  memberikan  dukungan dalam  upaya  promosi  untuk  pemilik  persewaan  dan memudahkan masyarakat dalam menemukan lapangan badminton yang sesuai dengan preferensi mereka.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Imanuel, C., Dewi, R.K. and Akbar, M.A., 2020. Pengembangan  Aplikasi  Android  Rekomendasi Lapangan  Badminton  di  Kota  Malang  dengan Group  Decision  Support  System  (GDSS)  dan
Location Based Service (LBS). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 4 (9), pp.3272-3280.
[2] Ameldi,  R.  and  Ahsyar,  T.K.,  2018.  Sistem informasi  reservasi  lapangan  futsal  berbasis android  pada  lapangan  futsal. Jurnal  Ilmiah
Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , 4 (1), pp.81-90.
[3] Ramdani, D., Novita Br, G. and Fajri, H., 2019. Sistem  Informasi  Pemesanan  Futsal  Di  Master Futsal Citeureup (Mfc) Berbasis Web. IKRA-ITH
Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika , 3 (1), pp.55-62.
[4] Suwirmayanti,  N.L.G.P.,  2017.  Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem Rekomendasi Pemilihan
Mobil. Techno. Com , 16 (2), pp.120-131.
[5] Alghifari,  M.R.  and  Wibowo,  A.P.,  2019. Penerapan  metode  k-Nearest  Neighbor  untuk klasifikasi  kinerja  satpam  berbasis  web. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , 5 (1).
[6] Irani,  J.,  Pise,  N.  and  Phatak,  M.,  2016. Clustering techniques  and the  similarity measures
used
in clustering: A
survey. International journal of computer applications , 134 (7), pp.9-14.
[7] Sharda,  N.,  2010.  Building  visual  Travel Recommender systems and tourism communities for  Effective  User  Experience.  In Tourism Informatics: Visual Travel Recommender Systems, Social Communities, and User Interface Design (pp. 1-22). IGI Global.
[8] Arwaz, A.A., Kusumawijaya, T., Putra, R., Putra, K. and Saifudin, A., 2019. Pengujian Black Box pada Aplikasi Sistem Seleksi Pemenang Tender Menggunakan Teknik  Equivalence  Partitions. J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl , 2 (4), p.130.
[9] Santoso,  K.I.,  2016.  APLIKASI  LOCATION BASED  SERVICE  LAYANAN  KESEHATAN KOTA MAGELANG BERBASIS
ANDROIDAPLIKASI  LOCATION  BASED
SERVICE  LAYANAN  KESEHATAN  KOTA MAGELANG  BERBASIS  ANDROID. Jurnal Ilmiah Infokam , 12 (1).
[10] Susanto  Anna  Dara  Andriana,  R.,  2016. Perbandingan model waterfall dan prototyping untuk pengembangan sistem
informasi. Majalah Ilmiah UNIKOM .
[11] Prihandoyo,  M.T.,  2018.  Unified  Modeling Language  (UML)  Model  Untuk  Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 3 (1), pp.126