## PENGGUNAAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDIAGNOSA KERUSAKAN LAPTOP DENGAN TEKNIK DATA MINING
Raymond Sebastian, Abdi Pandu Kusuma, Wahyu Dwi Puspitasari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi. Universitas Islam Balitar, Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec.Sananwetan, Kota Blitar, Indonesia jjordison290@gmail.com

## ABSTRAK
Data  mining  merupakan  sekumpulan  proses  guna  mengumpulkan  sekumpulan  informasi  berbentuk  data yang tidak dikenal secara manual. Dengan dukungan data mining, informasi bisa diperoleh dari beberapa besar informasi buat nantinya memperoleh data yang diinginkan. Penambangan data bisa digunakan guna mendiagnosis kesalahan. Acomptech Blitar Raya ialah pusat service pc ataupun laptop yang terkadang mengalami kesusahan dalam  mendiagnosa  kerusakan  ataupun  berbeda  pendapat  guna  mengenali  kerusakan  laptop  yang  butuh diperbaiki. Tujuan dari studi ini merupakan menjalankan metode data mining dengan metode K- Nearest Neighbor dalam  diagnosis  kerusakan  laptop.  Metode  penelitian  kualitatif  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  yang digunakan  dalam  studi  ini  merupakan  data  primer  serta  data  sekunder  dimana  data  tersebut  ialah  data  dasar ataupun dalam penelitian ini langsung dari sumber serta literatur. Hasil pengujian proses data mining terhadap 44 data defect yang digunakan pada aplikasi Rapidminer meraih akurasi sebesar 90, 91%.
Kata kunci: Data Mining, K-Nearest Neighbor, Rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk mengekstraksi nilai dari kumpulan data dalam bentuk informasi yang tidak diketahui secara manual. Dengan bantuan  data  mining,  informasi  dapat  diperoleh  dari big data untuk dapat digunakan informasi selanjutnya untuk diagnosa kerusakan, dalam data mining terdapat banyak teknik dalam memprosesnya untuk menemukan informasi [1].
Metode  yang  terdapat  dalam  data  mining  untuk memprediksi  diantaranya  adalah  metode  K-Nearest Neighbor, metode ini adalah  metode yang digunakan dalam  melakukan  klasifikasi  pada  objek  berdasarkan data pembelajaran yang mendekati tujuan. Keuntungan  dari  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam prediksi  adalah  hampir  tidak  mempertimbangkan noise dan data pembelajaran atau pelatihan. efiktif jika training data besar [2].
Pertumbuhan  teknologi  komputer  dari  masa  ke masa  tumbuh  sangat  pesat,  salah  satunya  merupakan laptop, pemakaian laptop lebih banyak diminati sebab nyaman  serta  dapat  dibawa  kemana-  mana,  tetapi pastinya  semacam  mayoritas  laptop  banyak  terjadi permasalahan  ataupun  kerusakan.  Dan  kenyataanya masih  banyak  pengguna  yang  belum  memiliki pengetahuan  terhadap  pemecahan  masalah  ketika laptopnya mengalami kendala. Kerusakan pada laptop ialah  permasalahan  yang  sangat  kerap  ditemui semacam contohnya pada CV. Acomptech Blitar Raya dimana  banyak  pelanggan  yang  datang  guna membetulkan  laptop yang rusak ataupun  bermasalah. Untuk  memudahkan  teknisi  mendiagnosa  kerusakan laptop,  diperlukan  suatu  metode  atau  pengetahuan tentang cara mendiagnosa masalah laptop. Cukup baik untuk  mengantisipasi  terjadinya  kerusakan  laptop
karena  permasalahan  kerusakan  laptop  merupakan masalah yang kompleks.
Terdapat  banyak  metode  atau  cara  dalam  hal mendiagnosa kerusakan. Dalam penelitian ini penulis menerapkan teknik data mining dengan menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  mendiagnosa kerusakan pada laptop. K-Nearest Neighbor merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat  mudah dalam klasifikasi citra berdasarkan jarak  paling dekat dengan  tetangganya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Fernanda dkk membuat sistem untuk mengidentifikasi penyakit dimana keluaran yang dihasilkan sistem dari pengujian  yang  dilakukan  telah  memperoleh  hasil akurasi  sebesar  93,33%.  Penggunaan  metode  K- Nearest  Neighbor  nantinya  diharapkan  dapat  efektif dalam  mendiagnosa  kerusakan  dan  mempermudah bagi pengguna laptop atau teknisi dalam mendiagnosa kerusakan  pada  laptop,  sehingga  pengguna  tahu tindakan  yang  dilakukan  untuk  melakukan  perbaikan dalam  mengatasi  masalah  atau  kerusakan  dan mempermudah  bagi  teknisi  servis  laptop  dalam mendiagnosa  kerusakan  pada  laptop  dengan  tingkat akurasi yang tinggi [3].
Berdasarkan uraian diatas maka penulis memilih judul  “Penggunaan  Metode K-Nearest  Neighbor Untuk  Mendiagnosa  Kerusakan  Laptop  Dengan Teknik Data Mining”. Dengan teknik data mining dan penggunaan metode K-Nearest Neighbor ini diharapkan nantinya dapat efektif dalam mendiagnosa kerusakan laptop.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Data  adalah  bagian  dasar  dari  informasi  yang diproses lebih lanjut dan memberikan informasi yang diharapkan.  Informasi  bisa  berbentuk  angka,  huruf,
gambar ataupun simbol apapun yang bisa dimasukkan ataupun diketik ke dalam komputer serta dicetak dari komputer,  sebab  komputer  ialah  barang  mati  yang tidak  mempunyai  sifat  seperti  kemampuan  mengenal nama, huruf, angka, gambar, informasi dan data [4].
Data  merupakan  sebutan  yang  mengacu  pada kenyataan  ataupun  bagian  dari  kenyataan  yang memiliki arti yang nyata, simbol, angka, huruf, gambar yang  menunjukkan  suatu  gagasan,  keadaan,  objek, situasi dan lain-lain.

## 2.2. Data Mining
Data mining ialah prosedur ataupun proses dalam mengekstraksi arti dari sekumpulan data dalam bentuk informasi  yang  tidak  dapat  dipahami  secara  manual. Data mining ialah tahapan yang menggunakan sedikit atau  banyak  metode  pembelajaran  komputer  (mesin pembelajaran)  untuk  mengartikan  dan  mengekstrak informasi secara langsung [5].
Data  mining ialah  proses  pencarian  informasi dalam  basis  data. Data  mining yakni  proses  yang memakai  teknik  kecerdasan  buatan,  matematika, statistik, dan pembelajaran mesin untuk mengekstraksi dan mengartikan hasil informasi yang dibutuhkan dan informasi  termasuk  dari  berbagai  basis  data  atau informasi. Data mining ialah langkah atau serangkaian cara  dalam  mengartikan  informasi  yang  dibutuhkan serta  gambaran  yang  ada  pada  data  yang  terdapat didalam  basis  informasi  atau  data.  Berikut  adalah tahapan proses data mining:
a. Preprocessing. Preprocessing ialah pengelompokan  suatu  data  yang  nantinya  akan mempermudah dalam pengambilan data.
b. Transformation.  Pada  proses  transformation  ini mentrasnformasikan  atau  menggabungkan  data untuk  menjalankan  proses  mining  dengan  cara melakukan peringkasan pada data.
c. Data  Mining.  Proses  data  mining  yaitu  proses mencari  gambaran  atau  informasi  didalam  data yang  dipilih  menggunakan  metode,  teknik,  atau algoritma tertentu  yang  sesuai dengan tujuan dari proses.
d. Interpretation. Interpretation adalah tahapan dalam menterjemahkan  pola  yang  didapat  pada  proses mining,  mencoba  apakah  pola  sesuai  dengan hipotesa sebenarnya.
Dari sini dapat diartikan  jika data  mining adalah suatu tahapan pengambilan data secara otomatis untuk mendapatkan pattern atau gambaran dalam suatu basis data.
2.3. K-Nearest Neighbor. Algoritma  KNN  ( K-Nearest  Neighbor )  ialah metode yang digunakan dalam menentukan kasus yang paling dekat dengannya berdasarkan data pembelajaran.  Data  pembelajaran  digambarkan  ke dalam  ruang  multidimensi,  di  mana  setiap  dimensi mewakili  fitur  data.  Area  ini  dibedakan  menjadi beberapa  bagian  berdasarkan  bentuk  dari  data pembelajaran.  Sebuah  kasus  pada  ruang  ini  ditandai
dengan paling  banyaknya kasus  yang ditemui  K atau tetangga terdekat dari kasus tersebut.
Nilai  K  terbaik  untuk  algoritma  ini  bergantung pada  data.  Secara  umum,  K  tinggi  mengurangi  efek noise  tetapi  mengaburkan  batas  antar  data.  Nilai  K yang  baik  dapat  dipilih  dengan  optimasi  parameter. Kasus  khusus  di  mana  prediksi  dibuat  berdasarkan data pelatihan terdekat  (yaitu K=1) disebut algoritma tetangga terdekat.
Pada  ketepatan  algoritma K-Nearest  Neighbor hal ini sangat dipengaruhi oleh ada tidaknya fitur yang tidak relevan atau ketika nilai fitur tidak sesuai dengan kepentingannya.
K-Nearest  Neighbor adalah  metode  untuk menggunakan  ketetanggan  sebagai  nilai  prediksi, dimana  metode  ini  berkerja  berdasarkan  jarak terpendek dalam menentukan K-NearestNeighbor -nya [1].  Berikut  adalah  langkah-langkah  metode K- Nearest Neighbor:
a. Tentukan Parameter (Tetangga Terdekat)
b. Menghitung jarak ( Euclidean ) dari setiap objek ke data sampel yang diberikan.
c. Mengurutkan objek ke dalam kelompok dengan jarak terkecil.
d. Kumpulkan  kategori  hasil  dengan  jarak terkecil.
e. Mayoritas yang menggunakan kategori tetangga terdekat dapat memprediksi nilai jarak yang dihitung (Euclidean).
K-Nearest  Neighbor adalah  cara  menemukan kasus dengan menghitung jarak antara kasus baru dan lama  berdasarkan  jumlah  fitur  yang  ada  [6].  Berikut adalah  rumus  Eucledian  Distance  untuk  menghitung jarak eucledian kemiripan kasus:
(𝑇, 𝑆) ∑ 𝑓(𝑡, 𝑠) ∗ 𝑤 =𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤 =𝑖
(1)
Keterangan: T = kasus baru S = kasus yang sudah ada
f  =  fungsi  similarity  atribut  1  antara  kasus  baru  dan kasus lama
i = atribut individu
n = jumlah atribut setiap kasus
w = nilai persamaan pada kasus
2.4. Rapidminer Rapidminer adalah  pengambilan  informasi sumber  terbuka  dan  perangkat  lunak  penambangan data. Rapidminer memiliki  sekitar  400  teknik penambangan  data  termasuk  input,  output,  dan pemrosesan [7].
Beberapa fitur dari rapidminer ialah sebagai berikut:
a. Multiplatform karena diprogram dengan bahasa Java.
b. Adanya  scripting  language  untuk  otomatisasi eksperimen.
c. Open Source (Gratis)
d. Data  Internal  berbasis  XML  sehingga  dapat memudahkan pertukaran data.
e. Dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan plug in dan ekstension.
f. Fasilitas plotting untuk visualisasi data.
g. Memiliki  graphic  user  interface,  batch  mode, dan Java API yang dapat dihubungkan dengan program lain.

## 2.5. Kerusakan Laptop
Kerusakan merupakan suatu keadaan yang tidak semestinya, atau suatu kelainan yang terjadi terhadap sesuatu  sehingga  tidak  dapat  berkerja  sebagaimana peruntukannya  [8].  Kerusakan  merupakan  kelainan yang  terjadi  pada  sesuatu  sehingga  mengurangi manfaat  atau  performa  dari  apa  yang  seharusnya didapatkan atau dihasilkan [9].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Studi ini dilakukan dari Februari 2022 hingga Juli 2022.  Selama  periode  ini  diharapkan  data  yang memuaskan  akan  tersedia  dan  studi  akan  berjalan seperti yang diharapkan.
Lokasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah CV. Acomptech Blitar Raya terletak tepat di Jl. Manukwari No. 01, Lingkungan Jajar, Kanigoro, Kec. Kanigoro,  Kabupaten  Blitar.  Peneliti  menggunakan tempat ini sebagai bahan penelitian karena memenuhi aspek  pendukung  agar  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan memenuhi kebutuhan peneliti.

## 3.2. Jenis Penelitian
Metode  penelitian  kualitatif  digunakan  dalam penelitian ini. Metode penelitian kualitatif adalah jenis penelitian yang mendeskripsikan atau mendeskripsikan  data  yang  dikumpulkan  secara  apa adanya, jadi data yang dideskripsikan dalam penelitian ini  adalah  informasi  yang  diperoleh  dari  CV. Acomptech  Blitar  Raya.  Dalam  penelitian  kualitatif, gambaran  fenomena  diberikan,  kegiatan  dijelaskan secara  sistematis,  dan  informasi  faktual  lebih ditekankan daripada kesimpulan.

## 3.3. Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer merupakan  data  penelitian  yang  dikumpulkan langsung  dari  narasumber  sebagai  informasi  dasar, atau dalam penelitian ini informasi dikumpulkan dari teknisi  CV.  Acomptech  Blitar  Raya  yang  kemudian dalam  penelitian  ini  tentang  informasi  penting  untuk gejala  dan  kerusakan  laptop.  Data  sekunder  adalah data  dari  jurnal  atau  penelitian  sebelumnya  dengan topik  serupa  sebagai  data  tambahan  yang  akan digunakan nanti dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Tabel Kerusakan
No Nama Kerusakan
1. Kerusakan pada motherboard laptop
2. Kerusakan layar LCD/LED
3. Interferensi dengan pengisi daya/adaptor DC
4. Kerusakan pada prosesor/kipas prosesor
5. Sistem Windows/OS tidak berfungsi
6. Kerusakan keyboard / touchpad
7. Kesalahan dalam memori RAM/SDIMM
8. Masalah pada koneksi USB/LAN/WIFI
9. Masalah pada hard drive laptop
10 Noise pada IC suara/speaker internal
11. Kerusakan pada baterai laptop
12. Gangguan instalasi driver
Tabel 2. Tabel Gejala Kerusakan No Nama Gejala 1. Saklar ON/OFF tidak berfungsi 2. Tidak ada gambar di layar LCD
3. Semua LED mati
4. Gambar terlihat buram
5. Kondisi LCD gelap
6. Muncul pesan "Peringatan baterai lemah".
7. Terkadang gambar muncul di layar dan terkadang menghilang
8. Pesan "Peringatan: Baterai CMOS lemah. Tekan F1 untuk melanjutkan" ditampilkan
9. Layar LCD mati dengan sendirinya
10. Menggulir garis pada bidang LCD
11. Laptop tiba-tiba restart sendiri
12. Laptop hang/ error
13. Layar LED berkedip
14. Pesan "Kesalahan boot hard disk tidak dikenal" muncul
15. Pesan "Masukkan disk dengan benar" ditampilkan
16. Muncul pesan "Coba boot disk lagi".
17. Beberapa keyboard tidak berfungsi
18. Bunyi bip saat startup
19. Suara pecah tidak jelas
20. Pesan "Peringatan: Perangkat USB tidak dikenali" muncul.
21. Mesin mulai sebentar dan kemudian mati
22. Layar gambar hanya setengah
23. Audio terdengar keras/keras
24. Suara/audio dinonaktifkan
25. Wi-Fi tidak berfungsi
26. Tidak dapat terhubung ke LAN
27. Port USB tidak berfungsi
28. Kondisi laptop overheat
29. Layar biru muncul di laptop
30. LED baterai tidak menyala saat mengisi daya
31. Lampu periksa baterai dicoret
32. Keyboard tidak berfungsi
33. Touchpad/Mouse tidak berfungsi
34. Baterai tidak terisi daya
35. Layar LCD tampak putih
36. Laptop mati total
37. Laptop tiba-tiba mati sendiri
38. Windows/OS hang/error
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengolahan Data Mining
Informasi yang dikumpulkan dikelompokkan dan diberi  kode  untuk  setiap  informasi  dan  informasi dikelompokkan, yaitu data kerusakan dan gejala.
Tabel 3. Pengkodean Kerusakan No Kode Nama Kerusakan 1. K001 Kerusakan pada motherboard laptop
2. K002 Kerusakan layar LCD/LED
3. K003 Interferensi dengan pengisi daya/adaptor DC 4. K004 Kerusakan pada prosesor/kipas prosesor 5. K005 Sistem Windows/OS tidak berfungsi 6. K006 Kerusakan keyboard / touchpad 7. K007 Kesalahan dalam memori RAM/SDIMM 8. K008 Masalah pada koneksi USB/LAN/WIFI 9. K009 Masalah pada hard drive laptop
10. K010 Noise pada IC suara/speaker internal 11. K011 Kerusakan pada baterai laptop 12. K012 Gangguan instalasi driver Tabel 4. Pengkodean Gejala Kerusakan No. Kode Gejala Kerusakan 1. G001 Saklar ON/OFF tidak berfungsi 2. G002 Tidak ada gambar di layar LCD 3. G003 Semua LED mati 4. G004 Gambar terlihat buram 5. G005 Kondisi LCD gelap 6. G006 Muncul pesan "Peringatan baterai lemah".
7. G007 Terkadang gambar muncul di layar dan terkadang menghilang 8. G008 Pesan "Peringatan: Baterai CMOS lemah. Tekan F1 untuk melanjutkan" ditampilkan 9. G009 Layar LCD mati dengan sendirinya
10. G010 Menggulir garis pada bidang LCD 11. G011 Laptop tiba-tiba restart sendiri 12. G012 Laptop hang/ error 13. G013 Layar LED berkedip
14. G014 Pesan "Kesalahan boot hard disk tidak dikenal" muncul
15. G015 Pesan "Masukkan disk dengan benar" ditampilkan
16. G016 Muncul pesan "Coba boot disk lagi". 17. G017 Beberapa keyboard tidak berfungsi 18. G018 Bunyi bip saat startup 19. G019 Suara pecah tidak jelas
20. G020 Pesan "Peringatan: Perangkat USB tidak dikenali" muncul.
21. G021 Mesin mulai sebentar dan kemudian mati
22. G022 Layar gambar hanya setengah 23. G023 Audio terdengar keras/keras 24. G024 Suara/audio dinonaktifkan 25. G025 Wi-Fi tidak berfungsi 26. G026 Tidak dapat terhubung ke LAN 27. G027 Port USB tidak berfungsi 28. G028 Kondisi laptop overheat 29. G029 Layar biru muncul di laptop 30. G030 LED baterai tidak menyala saat mengisi daya
No. Kode Gejala Kerusakan 31. G031 Lampu periksa baterai dicoret 32. G032 Keyboard tidak berfungsi 33. G033 Touchpad/Mouse tidak berfungsi 34. G034 Baterai tidak terisi daya 35. G035 Layar LCD tampak putih 36. G036 Laptop mati total 37. G037 Laptop tiba-tiba mati sendiri 38. G038 Windows/OS hang/error

## 4.2. Transformasi Data
Dari  informasi  gejala  yang  dikodekan  serta informasi  kerusakan  tiap-  tiap  informasi,  setelah  itu dicoba  proses  guna  mencampurkan  informasi  antara informasi  kerusakan  serta  informasi  gejala  ataupun mentransformasikan  informasi  dengan  menerapkan agregasi dalam proses penambangan informasi dimana informasi  dikelompokkan  cocok  dengan  atribut  yang digunakan  dalam  penambangan  informasi  selaku kriteria  informasi  yang  ditargetkan  dalam  proses penambangan data.
Tabel 5. Transformasi Data No. Kerusakan Gejala 1. K001 G001, G003, G007, G008, G011, G012, G013, G014, G015, G016, G018, G021, G036, G037 2. K002 G002, G004, G005, G009, G010, G022 3. K003 G030, G034, G037 4. K004 G011, G012, G021, G028, G037 5. K005 G012, G019, G029, G038 6. K006 G017, G025, G032, G033 7. K007 G011, G013, G018, G029 8. K008 G020, G026, G027 9. K009 G014, G015, G016 10. K010 G019, G023, G024 11. K011 G006, G022, G030, G031, G034 12. K012 G019, G020, G023, G024, G025, G026

## 4.3. Data Mining
Tahapan mining data maupun mencari informasi didalam data yang terpilih, dalam penelitian ini yakni dengan memakai tata cara K- Nearest Neighbor yang diimplementasikan  ataupun  dipraktekkan  langsung pada  suatu  program  dengan  memakai  informasi  dari database  cocok  dengan  tujuan  dari  tahapan  secara keseluruhan ialah buat mengetahui ataupun mengenali kerusakan.
a. Memilah parameter K. Tentukan  K  (tetangga  terdekat)  dari  ilustrasi permasalahan  yang  lama  dengan  ilustrasi permasalahan  yang  baru,  dimana  permasalahan dengan  indikasi  yang  sama  ialah  kerusakan dengan kode K001, K004, K006, K009, K012.
b. Menghitung jarak yang dihasilkan. Hitung  jarak  memakai  persamaan  Euclidean distance guna menghitung kesamaan
permasalahan  dari  permasalahan  baru  ke permasalahan lama.
Hasil  penghitungan  permasalahan  baru  dengan permasalahan  lama  merupakan  K006  dengan nilai ditaksir 0, 75, K009 dengan nilai ditaksir 0, 33, K004 dengan nilai ditaksir 0, 2, K012 dengan nilai ditaksir 0, 16, K001 dengan nilai ditaksir 0, 07.
c. Memilah hasil nilai kedekatan paling besar. Dengan  menyusunkan  hasil  perhitungan  jarak bersumber pada kedekatan terdekat permasalahan  baru  dengan  permasalahan  lama, setelah  itu  memastikan  nilai  kedekatan  terdekat permasalahan  baru  dengan  permasalahan  lama, hingga bisa diperoleh hasil sebagai berikut: (K006= 0, 75, K009= 0, 33, K004= 0, 2, K012= 0, 16, K001= 0, 07)= 0, 75.
Oleh sebab itu, dengan perhitungan yang ditaksir paling  tinggi  bisa  disimpulkan  kalau  kerusakan Kasus  S001  nyaris  mirip  dengan  kerusakan Kasus  K006,  ialah  kerusakan  keyboard  ataupun touchpad.
Guna  menunjang  dalam  proses  mendiagnosa kerusakan  pada  laptop  hingga  dibuatlah  program memanfaatkan  metode K-Nearest  Neighbor dengan memakai rumus guna mencari kedekatan permasalahan baru dengan permasalahan  lama dalam mendiagnosa.
Sesuai  dari  informasi  sampel  S001,  hingga dipilihlah  indikasi  G014,  G017,  G025,  G028,  G032 ataupun  lebih  tepatnya  Telihat  pesan  “Unknow Disk Boot  Error ”,  Tombol  tertentu  pada  keyboard  tidak berfungsi,  Wifi  tidak  berfungsi,  Keyboard  tidak berfungsi, Touchpad ataupun mouse tidak berfungsi.
Gambar 1. Hasil Diagnosa Pada Program
Pada gambar 1 menunjukkan hasil diagnosa dari gejala yang dimasukkan yang menunjukkan Kerusakan  Gangguan  Pada  Keyboard  atau Touchpad dengan nilai tertinggi 75%.

## 4.4. Interpretation
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  proses  data  mining program  dibandingkan  guna  mendiagnosa  apakah hasil  yang  terbuat  dalam  proses  data  mining  cocok dengan kebenarannya.
Informasi  database  serta  sampel  dimasukkan  ke dalam  aplikasi Rapidminer ,  dimana  kedua  informasi ini  setelah  itu  diolah  memakai  algoritma K-  Nearest Neighbor guna  memastikan  hasil  dari  informasi sampel diagnostik yang dimasukkan.
Gambar 2. Hasil Diagnosa Pada Rapidminer
Gambar 2 menunjukkan hasil diagnosa dari data sampel  yang  dimasukkan,  dimana  dari  data  sampel yang  dimasukkan  pada  sistem  dengan  data  sampel yang dimasukkan pada aplikasi rapidminer sesuai atau sama dalam mendiagnosa kerusakan dari data sampel tersebut.
Gambar 3. Hasil Pengujian Akurasi
Bersumber  pada  Gambar  3  diperlihatkan  hasil pengujian akurasi dengan proses data mining dengan memakai  algoritma K-Nearest  Neighbor yang diimplementasikan dalam aplikasi Rapidminer, memberikan  akurasi  sebesar  90,  91%  guna  44  data kerusakan yang diuji. Terdapat 4 data yang mengalami kesalahan sepanjang pengujian.
Hasil yang didapat dari hasil perhitungan akurasi menampilkan nilai 90, 91%, dimana dari 44 data yang diuji  ada  4  data  yang  mengalami  kesalahan  dalam mendiagnosa,  hingga  bisa  disimpulkan  jika  dengan didapatnya  nilai  akurasi  90,  91%,  bagi  persentase kelayakan sehingga teknik data mining dengan metode K-Nearest  Neighbor dinyatakan  sangat  layak  guna diterapkan dalam mendiagnosa kerusakan laptop.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  merupakan penaksiran  kerusakan  laptop  dicoba  dengan  metode data  mining  memakai  algoritma K-Nearest  Neighbor serta  hasil  diagnosa  dari  44  data  yang  diuji  dengan RapidMiner bisa di nyatakan dengan hasil yang sama dimana  akurasi  diuji  dengan  perbandingan  hasil diagnosa  memakai  aplikasi RapidMiner serta  hasil perhitungan  secara  manual,  setelah  itu  dicoba pengujian  dengan  memakai  aplikasi RapidMiner , input data informasi diagnosa dengan data perhitungan diuji memakai data pelatihan selaku basis pengetahuan yang diperoleh dari ahli. Bersumber pada perhitungan aplikasi Rapidminer ,  hasil  diagnosa  memakai algoritma K-Nearest  Neighbor memberikan  akurasi sebesar  90,  91%.  Akurasi  ini  berasal  dari  44  data kerusakan  yang  diuji,  dengan  4  hasil  pengujian menunjukkan kesalahan diagnosis. Saran yang penulis sampaikan adalah supaya pada penelitian selanjutnya
dapat  memberikan  data  kerusakan  dan  gejala  yang lebih banyak untuk mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Pastikan pada basis data, gejala kerusakan sesuai dengan kerusakan yang dialami karena semakin spesifik gejala yang dimasukkan maka semakin tinggi persentase  keakuratan  dari  hasil  diagnosa  yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Karyono, G., 2016. Analisis Teknik Data Mining Algoritma C4. 5 Dan K-Nearest Neighbor Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Mellitus. STMIK–Politeknik PalComTech , 12 .
[2] Khamdani,  M.K.,  Hidayat,  N.  and  Dewi,  R.K., 2021. Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Bawang Merah. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN , 2548 , p.964X.
[3] Farokhah,  L.,  2020.  Implementasi  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan Ekstraksi  Fitur  Warna  RGB. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 7 (6), pp.1129-1135.
[4] Edi,  D.  and  Betshani,  S.,  2009.  Analisis  Data dengan Menggunakan ERD dan Model Konseptual Data Warehouse. Jurnal informatika , 5 (1), pp.71-85.
[5] Wulandari,  F.,  2019. KLASIFIKASI  DATA MINING  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT INFEKSI  SALURAN  PERNAPASAN  AKUT (ISPA)  MENGGUNAKAN  METODE  NAÃ  VE BAYES  PADA  PUSKESMAS  KECAMATAN JAMBI SELATAN (Doctoral dissertation,
STIKOM DINAMIKA BANGSA).
[6] Mustafa, M.S. and Simpen, I.W., 2019, August. Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Untuk  Memprediksi  Pasien  Terkena Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa Kabupaten  Bulukumba.  In SISITI:  Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (Vol. 8, No. 1).
[7] Ainurrohmah,  A.,  2021,  February.  Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan  Weka.  In PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 493-499).
[8] Oktapiani, R., 2017. Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 2 (2).
[9] Farizi, A., 2014. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Kerusakan  Komputer  Dengan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Edu Komputika Journal , 1 (2).