## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 128-133 e-ISSN: 2686-3154
Akurasi Klasifikasi Pengguna terhadap Hotspot WiFi dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour
Raemon Syaljumairi 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 , Yusma Elda 4 1 Politeknik Negeri Padang
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
4 SMK Negeri 2 Padang Panjang
raemon@pnp.ac.id

## Abstract
The Current wireless technology is used to find out where the user is in the room. Utilization of WiFi strength signal from the Access Point (AP) can provide information on the user position in a room. Alternative determination of the user's position in the room using WiFi Receive Signal Strength (RSS). This research was conducted by comparing the distance between users to 2 or more APs using the euclidean distance technique. The Euclidean distance technique is used as a distance calculator where there are two points in a 3-dimensional plane or space by measuring the length of the segment connecting two points. This  technique  is  best  for  representing  the  distance  between  the  users  and  the  AP.  The  collection  of  RSS  data  uses  the Fingerprinting  technique.  The  RSS  data  was  collected  from  20  APs  detected  using  the  wifi  analyzer  application,  from  the results of the scanning, 709 RSS data  were obtained. The RSS value is used as training data. K-Nearest Neighbor (K-NN) uses  the  Neighborhood  Classification  as  the  predictive  value  of  the  new  test  data  so  that  K-NN  can  classify  the  closest distance from the new test data to the value of the existing training data. Based on the test results obtained an accuracy rate of 95% with K is 3. Based on the results of research that has been done that using the K-NN method obtained excellent results, with the highest accuracy rate of 95% with a minimum error value of 5%.
Keywords: K-Nearest Neighbour, Hotspot, Accurate, Receive Signal Strength (RSS), Access Point.

## Abstrak
Teknologi  wireless  saat  ini  bisa  dimanfaatkan  untuk  menentukan  posisi  pengguna  di  dalam  ruangan.  Pemanfaatan  sinyal strength WiFi dari Access Point (AP) bisa memberikan informasi posisi pengguna yang berada di dalam ruangan. Alternatif penentuan  posisi  pengguna  di  dalam  ruangan  menggunakan Receive  Signal  Strength  (RSS)WiFi .  Penelitian  ini  dilakukan untuk  mengkalasifikasian  jarak Euclidean  Distance antara data  training dengan data  testing pengguna  terhadap hotspot dengan  mengukur  tingkat  akurasi  pengklasifikasian  jarak  pengguna  dengan hotspot menggunakan  metode K-Nearest Neighbour. Penelitian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  jarak  antar  pengguna  terhadap  2  atau  lebih  AP  menggunakan Teknik Euclidean  Distance .  Teknik Euclidean  Distance digunakan  sebagai  kalkulator  jarak  dimana  ada  dua  titik  dalam bidang  3  dimensi  dengan  mengukur  panjang  segmen  yang  menghubungkan  dua  titik.  Teknik  ini  paling  baik  untuk merepresentasikan  jarak  antara  pengguna  terhadap  AP.  Pengumpulan  data  RSS  menggunakan  teknik Fingerprinting .  Data RSS  tersebut  dikumpulkan  dari  20  AP  yang  terdeteksi  menggunakan  aplikasi wifi  analizer ,  dari  hasil  scanning  tersebut didapatkan data  RSS  sebanyak  709 data  RSS.  Nilai  RSS  tersebut  dijadikan  sebagai data training . K-Nearest  Neighbor (K- NN) saat  mengelompokkan data uji yang baru yang digunakan adalah neighbourhood clasification sehingga K-NN  mampu mengklasifikasikan jarak terdekat dari data uji yang baru dengan nilai data training yang ada. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi sebesar 95% dengan K adalah 3. Berdasarkan hasil  penelitian yang telah dilakukan bahwa dengan menggunakan metode K-NN diperoleh persentase tertinggi pada k = 3 sebesar 95% dan nilai error minimum sebesar 5%.
Kata kunci: K-Nearest Neighbour, Hotspot, Akurasi , Receive Signal Strength (RSS), Access Point .
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Knowledge  Discovery  and  Database (KDD)  adalah keseluruhan  proses non-trival yang  dilakukan  oleh komputer  untuk  mencari  dan  menganalisis  sejumlah besar  himpunan  data  dan  mengekstrak  informasi  dan pengetahuan  yang  bermanfaat  dan  mudah  dipahami. Pada KDD ini memiliki beberapa tahapan salah satunya adalah tahapan Data Mining .
Salah  satu  fungsi  dari data  mining yaitu  klasifikasi dimana  klasifikasi  merupakan  suatu  poses  dalam data
mining yang banyak dilakukan dan telah diimplementasikan di bidang statistik, pengenalan pola, pengambilan  keputusan, machine  learning , neural network dan  lain-lain.  Salah  satu  metode  klasifikasi yang  paling  populer  adalah K-Nearest  Neighbor (K- NN).  K-NN  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan obyek tersebut [ 1 ].
Prinsip  kerja  K-NN  adalah  mencari  jarak  terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  k  tetangga
( neighbor )  terdekatnya  dalam  data  pelatihan  [ 2 ].  KNN sering  memberikan  hasil  akurasi  yang  baik  pada banyak  kasus.  Tingkat  akurasi  keberhasilan  sistem untuk  mengetahui  lokasi  sebesar  93,33%.  pengujian dilakukan  pada  15  titik,  masing-masing  lokasi pengujian  dilakukan  sebanyak  5  titik  pengujian.  Data yang  digunakan  adalah  berupa  RSS  dan Mac  Address dari masing-masing SSID [ 3 ].
Tingkat keberhasilan dari hasil pengujian pada ruangan sampel  menggunakan  algoritma  K-NN  sebesar  90,5% dengan  persentase  data  error  sebanyak  9,5%.  Pada penilitian  ini  dilakukan  penghitungan  nilai  RSS  pada titik  yang  belum  diketahui  dan  nilai  ini  kemudian dibandingkan dengan data pada database menggunakan algoritma K-NN [ 4 ].
Algoritma K-NN
Machine Learning dapat menghentikan pengisian tepat waktu dengan menambahkan  data  pengujian  ke  dalam  data  latih sehingga  data  latih  selalu  ada.  Menjadi  lebih  baik  dan lebih  baik  dalam  memprediksi  waktu  pengisian. AlgoritmaK-NN Machine  Learning dapat  memprediksi keputusan  pengisian  untuk  dilanjutkan  atau  dihentikan dan dalam hal ini, K = 2 adalah K optimal karena skor F1  mendekati  1  dan  skor  F1  lebih  tinggi  (0,78) dibandingkan dengan K lainnya [ 5 ].
Tingkat akurasi teknologi GPS saat ini merupakan yang paling baik digunakan untuk menentukan lokasi secara umum,  Akan  tetapi  GPS  juga  memiliki  beberapa kekurangan  apabila  objek  tersebut  berada  di  dalam sebuah  ruangan/gedung.  Hasil  penerapan  metode  sidik jari RSS dan metode K-NN menunjukkan bahwa sistem pemosisian  nirkabel  berbasis  mobile  ( capture )  dapat mengenali lokasi di dalam ruangan dengan baik dengan menggunakan  teknologi  nirkabel  802.11b/g  [ 6 ].  Hasil ini diperoleh dengan mencoba nilai K adalah 3 sampai 60.  Nilai  prediksi  kemudian  dibandingkan,  hasil prediksi  yang  salah  dengan  persentase  terkecil  adalah yang terbaik [ 7 ].
Dalam  hal  waktu  eksekusi,  seiring  bertambahnya jumlah  data,  kecepatan  eksekusi  metode  yang  ada meningkat,  sedangkan  tidak  ada  perubahan  signifikan yang  diamati  pada  metode  yang  diusulkan  karena penyaringan.  Dalam  hal  ini,  data  yang  ditingkatkan bukanlah  data  untuk  pembelajaran  tetapi  data  untuk lokasi.  Dipastikan  bahwa  metode  yang  diusulkan menunjukkan  akurasi  pengenalan  lokasi  yang  sangat baik dengan sekitar 97,5% sedangkan metode yang ada menunjukkan sekitar 90,6% [ 8 ].
Penerapan data  mining untuk  menentukan  potensi hujan  harian  dengan  menggunakan  algoritma  KNN dapat  di  klasifikasikan,  sehingga  membantu  dan memudahkan  masyarakat  dalam  mengetahui  informasi potensi  hujan  yang  tidak  membingungkan  [ 9 ].  Model K-NN dan Random Forest yang memiliki nilai akurasi sama  yaitu  0,971,  keduanya  cocok  digunakan  untuk dataset dengan  jumlah  data  besar  sesuai  dengan kelebihan  kedua  model  ini  [ 10 ].  Algoritma  K- NNmengandalkan  RSSI  online  untuk  mendapatkan  k kecocokan  terdekat  (berdasarkan  pengukuran  RSSI offline yang disimpan dalam database ) dari lokasi yang
diketahui  menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE) [ 11 ].
Model pengembangan supply chain finance Heilongjiang berbasis algoritmaK-NN memiliki kepraktisan  yang  tinggi  dan  sepenuhnya  memenuhi persyaratan penelitian dalam  makalah ini [ 12 ]. Metode K-Nearest  Neighbour dengan  dua  teknik  pemrosesan data  untuk  memproses  data  yang  dihasilkan  oleh elektroda  untuk  mendeteksi  berkedip  atau  tidak.Hasil yang    diperoleh    menunjukkan    KNN    #2        memiliki performa    yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  KNN #1 baik dalam akurasi maupun kecepatan [ 13 ].
Sistem indoor  localization yang  digunakan  untuk menggantikan  fungsi Global  Position  System (GPS) dalam  menentukan  posisi  mampu  menghasilkan presentase rata-rata akurasi pendeteksian lokasi sebesar 88,953%.  Sedangkan  untuk  uji  coba  pencarian  rute, sistem indoor  navigation dapat  memberikan  rute terpendek pada semua kasus percobaan [ 14 ]. Penelitian ini menganalisis algoritma pemposisian dalam ruangan berdasarkan  beberapa  model  pembelajaran  mesin dalam  skenario  statis  dan  kemudian  mengusulkan skema untuk menggabungkan RSSI dan data gerak dari sensor  smartphone  untuk  diterapkan  dalam  skenario seluler. Dengan menemukan titik optimal dalam histori lintasan mobile  node ,  skema  yang  diusulkan  telah mencapai  akurasi  yang  sangat  baik  dibandingkan dengan  hanya  menggunakan  RSSI  atau  RSSI  dengan data gerak tanpa menerapkan titik optimal [ 15 ].
Metode
K-NN dapat
digunakan untuk mengklasifikasikan anak dalam standar indeks antropometri . Nilai K yang digunakan adalah k = 3, k = 5, k = 7, k = 9 dan  k = 15, hasil akurasi  tertinggi dari data  pengujian  indeks  WFA  adalah  85.24%  dengan menggunakan  nilai  k  =  3,  k  =  5,  k  =  7,  k  =  9  dan akurasi terendah 84.76% dengan menggunakan k = 15. Akurasi  tertinggi  dalam  indeks  HFA  pada  Tabel.  10 selalu  73,81%.  Akurasi  tertinggi  dalam  indeks  WFA pada Tabel. 11 adalah 73,33% dengan  nilai  k = 3, dan akurasi terendah 72,38% dengan nilai k = 5, k = 7, k = 9 dan k = 15. Sedangkan akurasi terendah pada indeks WFH adalah 72,38% dengan menggunakan nilai k = 5, k = 7, k = 9 dan k = 15 [ 16 ].
Penelitian ini dilakukan untuk mengkalasifikasian jarak Euclidean  Distance antara data  training dengan data testing pengguna  terhadap hotspot menggunakan metode K-NN. mengukur tingkat akurasi pengklasifikasian  jarak  pengguna  dengan  hotspot menggunakan metode K-NN.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  study  literature, melakukan  perancangan  dimana access  point sebagai alat  untuk  mendapatkan  nilai  RSS,  pengumpulan  data dengan mengambil nilai RSS dengan teknik fingerprint dan observasi, pengolahan data menggunakan software data  mining dan  proses  implementasi  data  yang  sudah diproses  yang  memiliki  tujuan  tertentu  dalam pendekatan machine  learning dengan  menggunakan algoritma K-NN.
Kerangka kerja pada penelitian ini merupakan tahapan- tahapan  penyelesaian  masalah  yang  akan  dibahas. Untuk  melihat  kerangka  kerja  penelitian,  bisa diperhatikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  penelitian  dirancang  sebelum  penelitian dilakukan.  Kerangka  penelitian  ini  merupakan  bagian dari  persiapan  penelitian  yang  sederhana.  Berdasarkan kerangka kerja pada Gambar 1.
2.1 Melakukan Identifikasi Masalah
Tahap  ini  menentukan  rumusan  masalah  yang  terjadi sehingga dilakukan peninjauan yang akan diteliti untuk mengamati serta melakukan eksplorasi dalam menggali permasalahan yang ada. Adapun masalah yang dapat di identifikasi adalah:
a. GPS  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik  jika pengguna berada di dalam ruangan.
b. Akurasi  jarak  pengguna  belum  akurat  dengan menggunakan GPS.
c. Belum  ada  penelitian  tentang  akurasi  jarak  antara pengguna dengan hotspot.
2.2 Memahami Permasalahan yang telah ditentukan
Tahap  ini  memahami  permasalahan  yang  telah ditentukan,  seperti  ruang  lingkup  atau  batasannya. Dengan  menganalisa  permasalahan,  maka  masalah tersebut  dapat  dipahami  dengan  baik.  Tahap  analisa masalah ini  menggambarkan  proses untuk  menentukan akurasi jarak pengguna dengan hotspot .
Teknik  analisa  masalah  yang  dilakukan  ada  beberapa cara yaitu:
a. Tahap identifikasi yaitu mengidentifikasi permasalahan  akurasi  jarak  pengguna  dengan hotspot,
b. Tahap  pemahaman  yaitu  memahami  secara  dalam tentang  permasalahan  akurasi  jarak  pengguna dengan hotspot dengan cara pengumpulan data yang dibutuhkan,
c. Tahap  analisa  yaitu  mencari  kelemahan  pada akurasi  jarak  pengguna  dengan  hotspot  dan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
2.3 Mempelajari Beberapa Literatur
Untuk  mencapai  suatu  tujuan  maka  perlu  dipelajari berbagai  macam  literatur.  Literatur  tersebut  di  seleksi sesuai  kebutuhan  untuk  penelitian.  Literatur  yang dipelajari tersebut diambil dari berbagai macam sumber seperti  artikel,  jurnal  ilmiah  tentang  K-NN ,  Data mining ,  klasifikasi, hotspot ,  serta  sumber  lain  yang mendukung.
2.4 Melakukan pengumpulan data
Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  pengumpulan data dengan cara :
a. Teknik  RSS fingerprint yaitu  teknik  untuk menentukan  posisi  perangkat  didalam  ruangan berdasarkan pola sinyal yang diterima dari beberapa akses  point  [ 17 ].  Teknik  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan nilai Receive Signal Strenght (RSS) dari  akses  point  atau  hotspot.  Teknik  ini memperhitungkan  atenuasi  dikarenakan  kekuatan sinyal  dari  hotspot  selalu  berubah.  Ada  2  tahap dalam  proses  ini  yaitu  tahap  pembelajaran  dan pengujian.  Pada  tahap  pembelajaran,  RSS  setiap hotspot dikumpulkan  dari  setiap  ruangan  dan diberikan  label,  setiap  titik  pengambilan  nilai  RSS tersebut  dijadikan  sebagai  titik  referensi  [ 18 ].  Pada tahap  pengujian  ini  diharapkan  mendapatkan informasi  dari  data  RSS  yang  diamati,  keakuratan perkiraan jarak pengguna terhadap hotspot ditentukan  dari  jumlah  titik  referensi  yang dikumpulkan  pada  data  pembelajaran.  Semakin banyak  titik  referensi  yang  ada  di  tiap  ruangan maka akan memiliki keakuratan yang lebih baik dan kemungkinan  estimasi  keakuratan  jarak  juga  lebih baik [ 19 ].
b. Teknik  Observasi  yaitu  mengamati  dan  meneliti nilai RSS yang ada di Gedung E kampus Politeknik Negeri  Padang,  pengamatan  ini  bertujuan  untuk mencatat  nilai  RSS  pada  setiap  ruangan  yang kemudian  dijadikan  sebagai  data  primer.  Observasi yang  dilakukan  adalah  dengan  cara  mendatangi setiap  ruangan  dan  menyimpan  nilai  RSS  tersebut menggunakan aplikasi WiFi scanner .
2.5 Mengolah Data
Pada tahap pengolahan data ini yang dilakukan pertama kali  yaitu  mengumpulkan dataset yang  berasal  dari studi  literatur  dan  lapangan, dataset ini  terdiri  dari atribut  dan  parameter  yang  diperlukan  untuk  akurasi jarak  pengguna  terhadap hotspot .  Kemudian  dilakukan data  mining dimana dataset yang  telah  di  kumpulkan dijadikan data training dan data testing yang kemudian diolah dengan menggunakan metode klasifikasi K-NN, serta  pengujian  menggunakan tools atau  aplikasi data mining .
Proses  klasifikasi  yang  diterapkan  adalah  dengan mengetahui  jarak  terdekat/terkecil  terhadap hotspot dengan menggunakan perhitungan Euclidean Distance . Data testing digunakan untuk memperkirakan keakuratan klasifikasi.
2.6 Melakukan pengujian data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  data  untuk  menilai keakuratan jarak pengguna terhadap hotspot berdasarkan  data  pembelajaran.  Nilai  K  digunakan untuk  untuk  mendapatkan  K  yang  optimal  sehingga didapatkan  akurasi  tertinggi,  K  yang  digunakan  pada pengujian  adalah  K=3,  K=5,  K=7,  K=9  dan  K=11. Hasil  pengolahan  K  dengan  persentase  tertinggi digunakan sebagai hasil yang akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk  memudahkan  dalam  analisa  dan  perancangan system, perlu dibuat bagan alir analisa dan perancangan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan Alir Analisa dan Perancangan
3.1. Data
Pengambilan  data  pada  penelitian  ini  adalah  dengan teknik  fingerprint  RSS  dan  teknik  observasi.  Teknik observasi  dilakukan  dengan  cara  mendatangi  setiap ruangan  dan  melakukan  scanning  atau  pencarian  data menggunakan  software  WiFi  Scanner.  Obyek  yang diamati dan diteliti adalah nilai Receive Signal Strength (RSS).  Sinyal  RSS  di  ambil  di  setiap  ruangan  dengan berukuran  rata-rata  7x8m  dalam  keadaan  sepia  tau tidak  ada  orang.  Pengamatan  ini  bertujuan  untuk mencatat setiap RSS dan memberikan label pada setiap titik  pengambilan  data  pada  masing-masing  ruangan yang  ada.  Pada  setiap  ruangan  terdapat  9  sampai  13 titik  pengambilan  data,  maka  diperlukan  teknik Reference  Point (RP)  untuk  pengelompokan  nilai  RSS tersebut.  Data  RSS  yang  berhasil  dikumpulkan sebanyak  709  data  RSS  pada  170  titik  pengambilan data. Data ini yang akan dijadikan sebagai data training atau  data  pembelajaran.  Untuk  data  pembelajaran  dan data testing bisa dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Data Training No Nama Hotspot Rss Reference Point Label 1 AP1 54 1 Lab Multimedia 2 AP2 68 1 Lab Multimedia 3 AP3 73 1 Lab Multimedia 4 AP1 50 2 Lab Multimedia 5 AP2 64 2 Lab Multimedia 6 AP3 72 2 Lab Multimedia 7 AP4 82 2 Lab Multimedia 8 AP1 50 3 Lab Multimedia 9 AP2 66 3 Lab Multimedia 10 AP3 75 3 Lab Multimedia Tabel 2. Data Testing No Nama Hotspot Rss Reference Point 1 AP1 50 4 2 AP2 77 4 3 AP3 71 4 4 AP3 57 13
5 AP5 72 13 6 AP1 76 13 7 AP2 82 13 8 AP1 58 30 9 AP2 69 30 10 AP3 72 30
3.2. Metode K-Nearest Neighbour
Penelitian ini menggunakan metode K-NN untuk untuk menglasifikasikan  titik  pada data  testing .  Pada  setiap ruangan  diambil  lebih  kurang  12 reference  point .  Ada 20 hotspot yang  terdeteksi pada semua reference point saat  pengambilan  data.  Setiap  titik  pengambilan  data didapatkan  4  sampai  9  nilai  RSS hotspot. Setelah semua  data  RSS  didapatkan  maka  akan  dilakukan penghitungan  jarak  dengan  menggunakan  rumus persamaan jarak Euclidean Distance . Rumus Euclidean Distance bisa dilihat pada persamaan 1 :
(    )   ∑ √(     ) (1)
Menerangkan  bahwa  t  merupakan  nilai  pada  data training,  u  merupakan  nilai pada data testing,  n adalah banyak data dan j(t,u) adalah jarak antara data training dan data testing .
Langkah-langkah  untuk  menghitung  algoritma  K-NN adalah  Menentukan  nilai  K,  menghitung  kuadrat  jarak euclidean  masing-masing  data  testing  terhadap  data training  yang  diberikan,  mengurutkan  data  hasil perhitungan  jarak euclidean terkecil,  mengumpulkan label  terbanyak  (klasifikasi Nearest  Neighborhood ), label  mayoritas  merupakan  kelompok  klasifikasi  dari data training.
3.2.1. Menentukan Jumlah K
Nilai  K  pada  metode  K-NN  bertujuan  untuk menentukan jumlah tetangga terdekat dari data training. Jumlah K ini dipilih berdasarkan pada keakuratan hasil yang  didapat.  Untuk  mendapatkan  nilai  K  tersebut diperlukan  perbandingan  dari  beberapa  nilai  K  yaitu K=3, K=5, K=7, K=9 dan K=11.
3.2.2. Menginput Data
Setelah  menentukan  jumlah  k  atau  tetangga  terdekat untuk  melakukan  klasifikasi  data  baru,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  penginputan  data kedalam sistem. Data yang di input adalah data training dan data testing. Agar data tersebut dapat diolah, maka layout  tampilan  data  disesuaikan  dengan  kebutuhan sistem. Sebagian data transformasi layoutdata training dan transformasi  layout  data  testing bisa  dilihat  pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Transformasi Layout Data Training
Ref. Point Label Ref. Point AP 1 AP 2 AP 3 AP 4 1 Lab Multimedia 54 68 73 0
2 Lab Multimedia 50 64 72 82
3 Lab Multimedia
50 66 75 86
14 Ruang Server 69 0 54 73
15 Ruang Server
74 75 57 72
16 Ruang Server
73 78 45 85
19 Lab Pemrograman 1 56 59 72 0 20 Lab Pemrograman 1 56 65 81 0
21 Lab Pemrograman 1 59 63 73 0
22 Lab Pemrograman 1 59 67 78 83
Tabel 4. Transformasi Layout Data Testing
Ref. Point AP1 AP2 AP3 AP 4 4 50 77 71 0 13 76 82 57 0 30 58 69 72 0 33 66 56 82 0 47 85 76 0 0 62 61 82 68 0 81 73 77 53 0
105 80 82 62 0
113 81 86 64 0
125 81 0 66 0
3.2.3. Menghitung Jumlah Kuadran Jarak Euclidean
Hitung jarak setiap data testing ke masing-masing data training /data pembelajaran menggunakan rumus Euclidean  Distance ,  pada  Tabel  4  terdapat  20  data sebagai data testing dan 20 variabel yaitu  AP1 sampai AP20 pada setiap data. Tahap berikutnya dihitung jarak data  training dengan data  testing menggunakan persamaan  jarak euclidean. Menggunakan  beberapa contoh perhitungan diperoleh nilai:
Pada  perhitungan  pertama,  yaitu  untuk  data  training  1 yaitu  Labor  Multimedia  dengan  label  data  4,  memiliki jarak ke data testing dengan reference point 4 adalah :
J 1,4 = √ (50-54)^2 + (77-68)^2 + (71-73)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0- 0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0- 0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2
= 10,0499
Pada  perhitungan  kedua,  untuk  data  training  1  yaitu Labor  Multimedia  dengan  label  data  4,  memiliki  jarak ke data testing dengan reference point 13 adalah :
J 1,13 = √ (50-76)^2 + (77-82)^2 + (71-57)^2 + (0-0)^2 + (72-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0- 0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 +
(0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0-0)^2  +  (0- 0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2 + (0-0)^2
= 78,2304 Sebagian  hasil  perhitungan  tersebut  bisa  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Euclidean Distance Distance RP = 4 Distance RP = 13 Distance RP = 30 Distance RP = 3 10,049 78,230 85,105 77,420 83,030 114,599 9,899 21,656 86,792 117,626 9,110 22,934 7,071 77,427 85,170 78,096 4,242 78,822 85,545 79,177 88,062 117,123 9,110 28,948 87,286 115,741 6,708 27,386 7,874 76,504 85,099 78,262
Dimana RP merupakan reference point ke 4, ke 13 dan seterunya.
3.2.4. Urutkan  Nilai  Jarak Euclidean Dari  Yang Terkecil
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan Euclidean Distance dan  mendapatkan  nilai  jarak  setiap  data testing  terhadap  data  training,  maka  dilakukan pengurutan  atau  perangkingan  data  dari  yang  terkecil. Hasil  perangkingan  jarak  tersebut  bisa  di  lihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Perangkingan (Rank) Hasil Perhitungan Euclidean Distance
Rank Distance RP = 4 Rank Distance RP = 13 Rank Distance RP = 30 6 10,049 32 78,230 36 85,105 44 83,030 28 114,599 83 9,899 57 86,792 29 117,626 93 9,110 2 7,071 33 77,427 34 85,170 1 4,242 3 78,822 37 85,545 62 88,062 7 117,123 92 9,110 60 87,286 2 115,741 88 6,708 3 7,874 1 76,504 30 85,099
Rank merupakan pengurutan nilai dari nilai terkecil ke nilai  terbesar  dari  perhitungan  jarak  masing-masing reference point.

## 3.2.5. Mengumpulkan Label Mayoritas
Pada  Tabel  6  diperoleh  pengurutan  (perangkingan) setiap  nilai  jarak  dari  yang  terkecil  (terdekat). Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  hasil perhitungan  K-NN  (K-NN result )  dan  dipilih  group terbanyak dimana data akan menjadi anggota kelompok tersebut yang kemudian dibandingkan dengan data asli (data sebenarnya).
Dilihat dari tabel tingkat akurasi hasil perhitungan, jika status = benar maka data hasil perhitungan K-NN sama dengan  data  asli  (data  sebenarnya).  Jika  status  =  salah maka  data  hasil  perhitungan  K-NN  berbeda  dengan data asli (data sebenarnya). Total hasil perbandingan K dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Tingkat Akurasi Hasil Perhitungan K
Label K = 3 K = 5 K = 7 K = 9 K = 11 4  Benar  Benar Benar Benar  Benar 20  Benar  Benar Benar Benar  Benar 1  Benar  Benar Benar Benar  Benar 3  Benar  Benar Benar Benar  Benar 15  Benar  Benar Benar Benar  Benar 11  Benar  Benar Benar Benar  Benar 9  Salah Salah Salah Salah Salah 5  Benar  Salah Salah Salah Salah 6  Benar  Benar Benar Benar  Benar 6  Benar  Benar Benar Benar  Benar
13  Benar  Salah Benar Benar  Benar
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah  hasil persentase  akurasi  yang  didapatkan  dari  perbandingan jumlah benar dari tabel 7. Hasil perbandingan K dalam bentuk persentase bisa dilihat pada Table 8.
Tabel 8. Tabel Persentase Perbandingan K
K Persentase Error K3 95% 5% K5 80% 20% K7 80% 20% K9 80% 20% K11 75% 25%
Berdasarkan  tabel  persentase  perbandingan  K  diatas dengan 20 item data testing , yang  memiliki persentase terbesar  adalah  K=3  dengan  persentase  akurasi  yang didapatkan adalah 95% dan error sebesar 5%.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan akurasi perhitungan  jarak  klasifikasi  pengguna  terhadap hotspot  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbour ,  dimana  k  =  3  memiliki  akurasi yang  tinggi  yaitu  sebesar  95%  dengan  error  sebesar 5%.

## Daftar Rujukan
[1] Angreni,  I.  A.,  Adisasmita,  S.  A.,  Ramli,  M.  I.,  &  Hamid,  S. (2018).  Pengaruh  Nilai  K  Pada  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Terhadap  Tingkat  Akurasi    Identifikasi    Kerusakan Jalan.
Rekayasa Sipil, 7 (2). DOI:
https://dx.doi.org/10.22441/jrs.2018.v07.i2.01 .
[2] Sadli,  M.,  Fajriana,  F.,  Fuadi,  W.,  Ermatita,  E.,  &  Pahendra,  I. (2018).  Penerapan  Model  K-Nearest  Neighbors  dalam Klasifikasi  Kebutuhan  Daya  Listrik  Untuk  Masing-Masing Daerah  Di  Kota  Lhokseumawe. Jurnal  ECOTIPE , 5 (2),  11–18. DOI: https://dx.doi.org/10.33019/ecotipe.v5i2.646 .
[3] Yudha,  D.  P.,  Hasbi,  B.  I.,  &  Sukarna,  R.  H.  (2018).  Indoor Positioning System Berdasarkan Fingerprinting Received Signal Strength (RSS) Wifi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN). ILKOM Jurnal Ilmiah, 10 (3), 274–283. DOI: https://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.364.274-283 .
[4] Firdaus, F., Ahmad, N. A., & Sahibuddin, S. (2019). Fingerprint Indoor  Positioning  Based  On  User  Orientations  and  Minimum Computation Time. Telkomnika (Telecommunication Computing
Electronics and Control) , 17 (4), 1740.
DOI: https://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v17i4.12774 .
[5] Ghassani,  F.,  Abdurohman,  M.,  &  Putrada,  A.  G.  (2018). Prediction of Smarthphone Charging Using K-Nearest Neighbor Machine  Learning.  2018 Third  International  Conference  on Informatics and Computing (ICIC) . DOI:
https://dx.doi.org/10.1109/iac.2018.8780497 .
[6] Dari, Y. E., Suyoto, S. S., & Pranowo, P. P. (2018). Capture: A Mobile Based Indoor Positioning System Using Wireless Indoor Positioning  System. International  Journal  of  Interactive  Mobile Technologies (iJIM), 12 (1). DOI:
https://dx.doi.org/10.3991/ijim.v12i1.7632 .
[7] Wiyono, S., & Abidin, T. (2018). Implementation Of K-Nearest Neighbour  (KNN)  Algorithm  to  Predict  Student’s  Performance. Simetris:  Jurnal  Teknik  Industri,  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer , 9 (2), 873–878. DOI: https://dx.doi.org/10.24176/simet.v9i2.2424 .
[8] Lee,  S.,  Kim,  J.,  &  Moon,  N.  (2019).  Random  Forest  and  Wifi Fingerprint-Based  Indoor  Location  Recognition  System  Using
Smart  Watch. Human-Centric  Computing  and  Information Sciences, 9 (1).  DOI: https://dx.doi.org/10.1186/s13673-019- 0168-7 .
[9] Sugianto,  C.  A.  (2015).  Penerapan  Teknik  Data  Mining  Untuk Menentukan  Hasil  Seleksi  Masuk  SMAN  1  Gibeber  Untuk Siswa  Baru  Menggunakan  Decision  Tree. TEDC,  9 (1).  DOI: https://dx.doi.org/10.31227/osf.io/vedu7 .
[10] Oktanisa,  I.,  &  Supianto,  A.  A.  (2018).  Perbandingan  Teknik Klasifikasi  dalam  Data  Mining  Untuk  Bank  Direct  Marketing. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  5 (5).  DOI: https://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201855958 .
[11] Zafari,  F.,  Gkelias,  A.,  &  Leung,  K.  K.  (2019).  A  Survey  of Indoor Localization Systems and Technologies. IEEE Communications  Surveys  &  Tutorials,  21 (3),  2568–2599.  DOI: https://dx.doi.org/10.1109/comst.2019.2911558 .
[12] Zhang,  S.  (2019).  Research  on  Heilongjiang  Supply  Chain Finance Development Model Based on Fast K-Nearest Neighbor Algorithm.  2019 International  Conference  on  Virtual  Reality and Intelligent Systems (ICVRIS) . DOI:
https://dx.doi.org/10.1109/icvris.2019.00080 .
[13] Narulita,  L.  F.  (2017).  Analisa  Sentimen  Pada  Tinjauan  Buku dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour. Konvergensi,  13 (2).
DOI: https://dx.doi.org/10.30996/konv.v13i2.2758 .
[14] Musthafa,  A.  R.,  Ginardi,  R.  V.  H.,  &  Arunanto,  A.  (2016). Sistem Navigasi Indoor Menggunakan Sinyal Wi-Fi dan Kompas Digital  Berbasis  Integrasi  dengan  Smartphone  Untuk  Studi Kasus  pada  Gedung  Bertingkat. Jurnal  Teknik  ITS, 5 (2). https://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.17407
[15] Tinh, P. D., & Mai, T. T. N. (2020). Mobile  Indoor Positioning System  Utilizing  WiFi  RSSI  and  Motion  Data.  2020 4th International  Conference  on  Recent  Advances  in  Signal Processing,  Telecommunications  &  Computing  (SigTelCom). DOI: https://dx.doi.org/10.1109/sigtelcom49868.2020.9199021 .
[16] Sendari,  S.,  Widyaningtyas,  T.,  &  Maulidia,  N.  A.  (2019). Classification  of  Toddler  Nutrition  Status  with  Anthropometry using  the  K-Nearest  Neighbor  Method.  2019 International Conference  on  Electrical,  Electronics  and  Information Engineering (ICEEIE) . DOI: https://dx.doi.org/10.1109/iceeie47180.2019.8981408 .
[17] Diono,  M.,  Styorini,  W.,  &  Azwar,  H.  (2018).  Sistem  Deteksi Posisi  Pada  Area  Indoor  Menggunakan  GSM  Fingerprinting.
Jurnal Elementer , 4 (1), 9–16. DOI:
https://dx.doi.org/10.35143/elementer.v4i1.1577 .
[18] Nugraha,  A.  R.  D.,  Auliasari,  K.,  &  Pranoto,  Y.  A.  (2020). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Seleksi Calon  Karyawan  Baru  (Studi  Kasus :  BFI  Finance  Surabaya). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 4 (2), 14–20. DOI: https://dx.doi.org/10.36040/jati.v4i2.2656 .
[19] Julita,  R.  (2020).  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  dalam Mengklasifikasi Penilaian Peserta Didik. JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) , 3 (3), 149–155. DOI: https://dx.doi.org/10.36085/jsai.v3i3.1163 .