## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MENDETEKSI KERUSAKAN SSD
Abil Khasani, Haris Yuana, Zunita Wulansari Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Blitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Sananwetan, Blitar, Indonesia nyuubbest@gmail.com

## ABSTRAK
Masalah  yang  sering  dihadapi  pengguna  teknologi Solid  State  Drive  (SSD) adalah  kesulitan  untuk mengetahui bahwa SSD mereka sedang dalam kondisi rusak atau tidak. Sedangkan pengguna belum melakukan persiapan pengamanan data penting, namun tiba-tiba SSD sudah mengalami rusak berat. Untuk pengembalian data penting bisa jadi mengalami kesulitan untuk back up data dan mungkin terjadi tidak bisa mengambil data penting yang di dalam SSD yang sudah rusak. Karena SSD dengan kondisi rusak dalam rentang waktu beberapa hari atau beberapa  pemakaian  masih  bisa  digunakan  tetapi  kalau  sudah  rusak  total  maka  tidak  bisa  diperbaiki  lagi. Penelitian ini bertujuan mengurangi kerugian pengguna SSD dalam pengamanan data penting. Sehingga pengguna SSD jauh – jauh hari sudah melakukan persiapan pengamanan data penting dan tidak mengalami kerugian banyak. Penelitian ini menentukan kerusakan SSD dengan menerapkan metode K-NEAREST NEIGHBOR ke dalam sistem untuk menentukan status rusak atau tidak adanya kerusakan suatu SSD . Berdasarkan hasil pengujian nilai akurasi pada penelitian ini sebesar 80% dengan cara menghitung manual dan menggunakan aplikasi Rapid Miner .
Kata Kunci: Kerusakan SSD, K-NEAREST NEIGHBOR , Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  adalah  tahapan  proses  untuk memperoleh  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  belum  diketahui  secara manual.  Data  mining dapat  digunakan  untuk memperoleh  informasi dari data  yang  besar sehingga nantinya mendapatkan informasi yang bisa digunakan dalam  mendiagnosa  sebuah  kerusakan.  Salah  satu metode  dari  data  mining yang  bisa  digunakan  untuk memprediksi  yaitu  metode K-Nearest  Neighbor ( KNN ). KNN adalah  metode  penyelesaian  masalah yang sederhana dalam menentukan sebuah kerusakan data dari Solid-State Drive berdasarkan data kerusakan yang  lama  dengan  melalui  pendekatan  berdasarkan jarak  antara  data  terdekat.  Metode  ini  dipilih berdasarkan  studi  literatur  yang  dilakukan,  dimana metode KNN menghasilkan  nilai  keakuratan  yang tinggi.  Seperti  pada  penelitian  (Syukri  Mustafa  & Wayan  Simpen,  2019)  tentang  memprediksi  pasien terkena  penyakit  diabetes  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  93,33%  dengan  eror rate 6,67%.  Penelitian lain dengan  bidang  berbeda  yaitu  implemantasi KNN untuk  klasifikasi  bunga  dengan  ekstraksi  fitur  warna RGB dengan menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%. Dalam  mendeteksi  sebuah kerusakan  menjadi sebuah pengetahuan  terdapat  beberapa  langkah.  Salah  satu langkah tersebut adalah pengumpulan gejala  –  gejala kerusakan perangkat keras yaitu Solid-State Drive dan data yang pernah terjadi atau bisa disimpulkan dengan kerusakan  yang  pernah  terjadi  terhadapat Solid-State Drive . Solid-State  Drive ( SSD )  adalah  media penyimpanan yang menggunakan memori non-volatile ( flash )  untuk  menyimpan  dan  mengakses  data,  tidak sama  seperti  HDD.  Karena  adanya  teknologi penyimpanan  yang  mengalami  perkembangan  yang pesat,  dan  pengguna  yang  terus  bertambah.  Tetapi
seiring dengan perkembangan teknologi penyimpanan tidak  diikuti  dengan  pengetahuan  pengguna  masalah teknis SSD .  Gejala-gejala  kerusakan SSD sangatlah mirip  dengan  kerusakan  prangkat  keras  lain.  Maka dilakukanlah untuk mendeteksi kerusakan SSD dengan metode KNN .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam bab kajian teoritis tentang teori-teori yang mendukung tema penelitian. Berikut adalah penjelasan tentang teori-teori yang mendukung penelitian.

## 2.1. Data Mining
Secara  sederhana,  data  mining  dapat  diartikan mengekstrak atau menggali knowledge yang ada pada sekumpulan data  (Nur Khormarudin, 2016).  Menurut (Hermawati,  2013),  Data  mining  adalah  proses  yang memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstrasi  pengetahuan  secara  otomatis.  Data mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database (Thaniket dkk., 2019). Data mining biasanya menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database . (Erwansyah,  2019)  Data  mining  adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambahan  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual  dari  suatu  basis  data.  Berikut  adalah  tahapan proses data mining :
1. Preprocessing . Preprocessing merupakan pengelompokan  suatu  data  yang  nantinya  akan mempermudah dalam pengambilan data.
2. Transformation. Pada  proses ini  data  akan digabungkan  untuk  melakukan  proses  mining dengan cara peringkasan.
3. Data  Mining. Pada  proses  ini  informasi  dalam data  akan  dipilih  menggunakan  teknik,  metode, atau algoritma tertentu sesuai dengan tujuan dari proses tersebut.
4. Interpretation.  Interpretation merupakan  proses menerjemahkan  pola  yang  dihasilkan  pada  saat data mining, selain itu juga menguji apakah pola sesuai  dengan  hipotesa  sebenarnya.  Dapat disimpulkan  bahwa  data  mining  merupakan proses  pencarian  data  secara  otomatis  untuk menemukan pola atau model dari suatu database .
2.2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Penerapan  algoritma K-Nearest  Neihgbor pada penelitian  ini  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. K- Nearest  Neihgbor merupakan  pendekatan  untuk mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara kasus  baru  dengan  kasus  lama  dengan  berdasarkan pencocokan  bobot  dari  jumlah  fitur  yang  ada. Algoritma Nearest Neighbor berdasarkan pada proses pembelajaran menggunakan analogi. Menurut (Rahmat  Dian  Nugraha  dkk.,  2020)  K-Nearest Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  yang  termasuk kelompok dalam pengklasifikasian data yang sederhana  dan  mudah  untuk  pengimplementasian, efektif  pada  data  yang  lebih  besar,  dan  dapat mengklasifikasikan  data  dengan  tepat.  Menurut  (R. Nola and S. M Nurtanzis Sutoyo, 2016) rumus untuk menghitung  bobot  kemiripan  ( similarity )  dengan Nearest Neighbor adalah sebagai berikut.
(𝑇, 𝑆) = ∑ 𝑓(𝑇,𝑆)∗𝑊𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑊𝑖 (1)
Keterangan : 𝑡 = kasus baru 𝑠 = kasus yang ada dalam penyimpanan 𝑛 = jumlah atribut setiap kasus 𝑖 = atribut individu (1 sampai dengan n) 𝑓 =  fungsi similarity atribut  1  antara  kasus 𝑡 dan kasus 𝑠 𝑤 = bobot yang diberikan pada atribut ke 𝑖
Kedekatan  biasanya  berada  pada  nilai  0  sampai nilai  1.  Nilai  0  artinya  kedua  kasus  tidak  mirip, sedangkan nilai 1 berarti kasus mutlak mirip.
Gambar 1. Ilustrasi Kedekatan Kasus Flowchart
Seperti tampak pada gambar 1 di atas terdapat 3 data  lama  yaitu  A,  B,  dan  C.  Ketika  ada  data  baru, maka  data  lama  yang  terdekat  dengan  data  baru bisa dijadikan  solusi  dalam  menghadapi  permasalahan yang ada. Dari gambar di atas, kasus lama A yang akan digunakan karena memiliki jarak yang paling pendek.

## 2.3. Menentukan matrix jarak
Dalam  menentukan  titik  data  mana  yang  paling dekat  dengan  kueri  tertentu,  maka  jarak  antara  titik kueri dan titik lainnya perlu dihitung. Salah satu cara yang  bisa  digunakan  untuk  membentuk  batasan keputusan yaitu dengan menggunakan matrix jarak ini. Untuk  menemukan  titik  serupa  terdekat,  kita  bisa menggunakan  perhitungan  jarak  seperti Euclidean distance, Hamming distance, Manhattan distance , dan Minkowski distance .

## 2.4. Mendefinisikan nilai K
Nilai  K  pada  algoritma  KNN  berperan  penting dalam menentukan berapa banyak tetangga yang akan diperiksa untuk menentukan klasifikasi dari titik kueri tertentu. Sebagai contoh yaitu jika K=1 maka instance akan  ditugaskan  kelas  yang  sama  dengan  tetangga paling dekat. Dengan  mendefinisikan K bisa  menjadi tindakan penyeimbang karena nilai yang berbeda akan menyebabkan overfitting atau underfitting nilai. Nilai K yang rendah memiliki varian yang tinggi namun bias yang  rendah.  Sedangkan  nilai  K  yang  tinggi  dapat menyebabkan varian rendah dan bias yang tinggi.
Pilihan K bergantung pada data input karena data yang  memiliki  lebih  banyak outlier atau noise kemungkinan  akan  bekerja  lebih  baik  dengan  nilai  k yang lebih tinggi. Outlier adalah kasus atau data yang memiliki  karakteristik  unik  yang  terlihat  sangat berbeda  jauh  dari  observasi-observasi  lainnya  dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel  tunggal  atau  kombinasi  (Ghozali,  2011). Secara  keseluruhan  angka  ganjil  sangat  dianjurkan dalam  pemilihan  nilaik  karena  untuk  menghindari ikatan dalam klasifikasi. Strategi cross validation juga dapat digunakan untuk membantu kita memilih K yang optimal untuk data set yang kita miliki.

## 2.5. Alur cara kerja algoritma KNN
1. Menentukan  parameter  K=  jumlah  tetangga terdekat.
2. Melakukan pembobotan
3. Hitung  jarak  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan semua data pelatihan.
4. Urutkan  jarak  dari  nilai  paling terbesar  ke  yang terkecil
5. Tetapkan titik data baru ke kategori yang jumlah tetangganya. Paling banyak.
6. Model sudah siap
2.6. SSD (Solid State Drive)
SSD atau Solid-State  Drive merupakan  media penyimpanan  data  yang  menggunakan  memori  tidak menguap  ( nonvolatile  memory )  sebagai  media  dan
tidak  menggunakan  media  penyimpanan  eksternal konvensional.  Lain  halnya  dengan  memori  yang mudah menguap ( volatile memory ) seperti RAM , data yang  sudah  tersimpan  pada SSD tidak  akan  hilang meskipun daya listriknya tidak ada. Menurut (Pranoto, 2020)  penyimpanan SSD menggunakan non  volatile memory yaitu memori yang datanya dapat ditulis dan dihapus, tetapi tetap ada walaupun dalam kondisi mati ( off )  karena SSD tidak  menggunakan disk  magnetis seperti Harddisk tradisional.  Sedangkan  menurut (Ramdhan,  R.A,  Y.Prayudi,  dan  B,  2017) SSD singkatan dari Solid State Drive atau Solid State Disk , adalah perangkat penyimpan data yang menggunakan rangkaian IC sebagai  memori untuk  menyimpan data atau  informasi. SSD bisa  juga  disebut  versi  canggih dari USB  Flash  Drive dengan  kapasitas  yang  lebih besar  dan  bisa  juga  sebagai  pengganti harddisk yang biasa digunakan pada perangkat komputer.
Berikut  beberapa  gejala SSD yang  akan mengalami kerusakan pada umumnya.
2.6.1. Error Bad Block Yang dimaksud dari Bad Block pada SSD adalah situasi  yang  ada  dimana  komputer  mencoba  untuk membaca  atau  menyimpan file ,  tetapi  membutuhkan waktu yang sangat lama dan akhirnya tidak tersimpan, sehingga akhirnya sistem menyerah dengan mengeluarkan notifikasi eror. Gejala yang biasa terjadi saat Bad Block : a. Sebuah file tidak bisa terbaca atau ditulis di SSD b. File sistem PC butuh perbaikan
c. Aplikasi yang berjalan sering Freeze atau Crash d. Sering eror ketika memindahkan File e. Sering lemot ketika membuka file besar Bila  komputer  menggalami  gejala-gejala  yang sudah  disebutkan  di  atas  maka  dianjurkan  mencoba aplikasi Hard Tune Pro atau Hard Disk Sentinel dan diperiksa apakah ada eror di Bad Block . Jika ada maka harus mempersiapkan backup .
2.6.1.1. File tidak bisa di Read atau Write Ada  2  efek  yang  akan  ditemui  ketika SSD terjangkit Bad Block : a. Sistem akan  mendeteksi Bad Block ketika write data drive dan oleh karena itulah ia akan menolak untuk write data.
b. Sistem  akan  mendeteksi Bad  Block setelah  data di write dan oleh karena itu ia akan menolak Read data.
Pada  situasi  pertama  data  yang  tidak  pernah  di write jadi  data  tidak  korup.  Biasanya  sistem  akan menyelesaikan  secara  otomatis.  Dalam  situasi  ini Langkah yang harus diambil yaitu menggunakan drive lain untuk menyimpan file atau copy ke cloud storage atau restart komputer  dan  coba save ulang  data tersebut.
Di situasi kedua, sayangnya data yang tersimpan tetap  tidak  bisa  diambil.  Ada  beberapa  metode  yang bisa  memperbaiki SSD dari file ,  tapi  jangan  terlalu
berharap.  Karena Bad  Block berarti  data  yang tersimpan di setiap block hilang selamanya.

## 2.6.1.2. File Sistem Membutuhkan Perbaikan
Gambar 2. Screenshoot saat mengalami Recovery File
Gambar  di  atas  merupakan  notifikasi  eror  yang kadang-kadang  akan  muncul  ketika  tidak  mematikan komputer  dengan  benar.    Namun  jika  notifikasi tersebut muncul maka jangan dibiarkan saja karena hal tersebut  bisa  saja  terjadi  dari Bad  Block atau  kabel konektor dari SSD .
3. METODE PENELITIAN
3.1. Identifikasi Permasalahan
Berdasarkan  hasil  observasi  yang  dilakukan, masalah  yang  sering  dihadapi  pengguna  teknologig Solid  State  Drive  (SSD) adalah  kesulitan  untuk mengetahui bahwa SSD mereka sedang dalam kondisi rusak  atau  tidak.  Kebanyakan  dari  pengguna SSD belum melakukan persiapan pengamanan data penting, namun  tiba-tiba SSD sudah  mengalami  rusak  berat. SSD yang  sudah  mengalami  rusak  total  tidak  bisa diperbaiki  lagi,  sehingga  perlu  dilakukan  persiapan pengamanan  data  penting  agar  tidak  mengalami kerugian yang banyak.

## 3.2. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Metode  penelitian kuantitatif  adalah  salah  satu  jenis  penelitian  yang spesifikasinya  adalah  sistematis,  terencana,  dan terstruktur dengan jelas sejak awal hingga pembuatan desain penelitiannya.

## 3.3. Alur Metode Penelitian
Tahap  pertama  yang  harus  dilakukan  yaitu mengidentifikasi masalah yang dihadapi yaitu tentang seberapa  efektif  sebuah  metode  dilakukan  untuk mendiagnosa  kerusakan  pada SSD .  Selanjutnya  yaitu pencarian  informasi  terkait  dengan  teori-teori  yang mendasari  masalah  pada  penelitian  yang  dilakukan. Pada  tahap  pengumpulan  data  diperlukan  data  hasil wawancara  dengan  narasumber  yaitu  Junior’s Komputer  tentang  diagnosa  dan  kerusakan  pada laptop.  Selajutnya  yaitu  dilakukan  pengolahan  data yang  sudah  didapat  pada  saat  wawancara.  Kemudian dilakukan penerapan KNN yang akan dijelaskan pada bab  hasil  dan  penjelasan.  Langkah  terakhir  yang dilakukan  yaitu  menarik  kesimpulan  dari  penelitian ini.
Gambar 3. Gambar Skema Tahapan Penelitian

## 3.4. Instrumen Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian, yaitu data  primer.  Data  primer  adalah  data  dari  penelitian yang  diperoleh  secara  langsung  dari  narasumber sebagai  pengetahuan  dasar.  Data  ini  diperoleh  dari teknisi di Junior’s Komputer yaitu tentang kerusakan- kerusakan SSD yang  pernah  terjadi  dari  tahun  2019- 2020 yang nantinya akan diolah dalam penelitian ini. Berikut ini beberapa tahapan dalam pengumpulan data untuk memperoleh informasi yaitu :

## 3.4.1. Wawancara
Pada  tahap  ini  penulis  mengajukan  beberapa pertanyaan  kepada  salah  satu  teknisi  Junior’s Komputer  untuk  mengetahui  data  dan  informasi mengenai gejala yang dialami suatu SSD .

## 3.4.2. Observasi / Pengamatan
Observasi  merupakan  metode  pengumpulan informasi  atau  data  melalui  pengamatan  terhadap objek  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Pada penelitian ini penulis melakukan pengamatan pengumpulan  data  tentang  diagnose SSD di  tempat servis.

## 3.5. Analisis Data
Tahapan  analisis  data  ini  meliputi  penjabaran data yang diperoleh dari  hasil  wawancara pada Toko Junior’s Komputer selama 2 tahun.
Tabel 1. Gejala yang diperoleh
No Kode Gejala Daftar Gejala 1 K01 SSD lama saat membuka drive
2 K02 Tidak bisa read dan write 3 K03 Sering recovery file 4 K04 Cras ketike booting
5 K05 Eror Bad Block 6 K06 Tidak bisa write
No Kode Gejala Daftar Gejala 7 K07 SSD tidak muncul di windows tetapi terdeteksi di BIOS 8 K08 Komputer sering mati saat dipakai terlau lama 9 K09 File sering corrupt 10 K10 Saat membuka file besar mengalami recovery file 11 K11 Indikator SSD menyala tapi tidak terbaca di windows 12 K12 Health SSD menurun 30% 13 K13 Tidak bisa masuk ke sistem windows 14 K14 Alus listrik yang tidak stabil
Pada tabel 1 sudah dituliskan gejala apa saja yang muncul pada SSD .
Tabel 2. Data Kasus Kerusakan SSD No Merek SSD Status SSD 1 V-gen Rusak 2 Gloway Tidak 3 Sandisk Rusak 4 Adata Rusak 5 Midias Rusak … … … 46 Midias Rusak 47 V-gen 240 Rusak 48 Sa860500 Rusak 49 Blue512 Rusak 50 Kingstone Rusak
Pada tabel 2 disebutkan data kerusakan SSD yang pernah terjadi di tempat servis Junior’s Komputer.

## 3.6. Rancangan Model
Gambar 3. Flowchart Penerapan KNN
Flowchart di  atas  menjelaskan  tentang  proses berjalannya  penerapan  aplikasi  untuk  mendeteksi sebuah kerusakan SSD , berikut adalah penjelasan dari setiap tahapan.
a. Data  set  adalah  data  yang  akan  diuji  hasil  dari kuisioner pengguna SSD
b. Penerapan KNN pada flowchart di atas memiliki beberapa alur proses sebagai berikut.
Gambar 4. Alur Proses Penerapan KNN
Hal pertama yang dilakukan adalah menentukan  nilai  K,  kemudian  melakukan pembobotan. Jika sudah dilakukan maka menghitung jarak yang akan dievaluasi. Kemudian urutkan  jarak  nilai  paling  terbesar  ke  paling terkecil.  Langkah terakhir  yaitu  memilih tetangga paling banyak.
c. Data  traning  adalah  data  kerusakan SSD yang didapatkan di tempat servis
d. Pengambil keputusan adalah pencocokan terhadap data yang sudah dikelola dari KNN dan Pakar
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan Penelitian
a. Preprocessing Data gejala yang sudah dikumpulkan dilakukan pengelompokan  dan  diberikan  kode  pada  setiap data  yang  sudah  disebutkan  pada  tabel  1. Kemudian  gejala  tersebut  diberikan  nilai pembobotan  dari  setiap  gejala  yang  ada  seperti pada tabel berikut.
Tabel 3. Pembobotan Data Gejala Lama No Kode Gejala Bobot Kerusakan Daftar Gejala 1 K01 0,3 SSD lama saat membuka drive 2 K02 0,6 Tidak bisa read dan write 3 K03 0,3 Sering recovery file 4 K04 0,4 Cras ketike booting 5 K05 0,9 Eror Bad Block 6 K06 0,6 Tidak bisa write 7 K07 0,4 SSD tidak muncul di windows tetapi terdeteksi di BIOS No Kode Gejala Bobot Kerusakan Daftar Gejala 8 K08 0,5 Komputer sering mati saat dipakai terlau lama 9 K09 0,3 File sering corrupt 10 K10 0,4 Saat membuka file besar mengalami recovery file 11 K11 0,6 Indikator SSD menyala tapi tidak terbaca di windows 12 K12 0,4 Health SSD menurun 30% 13 K13 0,7 Tidak bisa masuk ke sistem windows 14 K14 0,7 Alus listrik yang tidak stabil
Data  yang  ada  pada  tabel  3  adalah  data  gejala lama  yang  sudah  diberikan  nilai  pembobotan kerusakan.
b. Transformation
Data  gejala  dan  kerusakan SSD akan mengalami  proses  penggabungan  data  atau mentransformasikan data  ke  dalam  proses dengan melakukan peringkasan dimana data akan dikelompokkan  sesuai  dengan  atribut  yang digunakan untuk proses data sebagai kriteria data yang menjadi target dalam proses data.
Tabel 4. Transformasi Data No Kode SSD Gejala Status 1 D01 K5,K12,K3,K8,K6 Rusak 2 D02 K11,K9,K8 Tidak Rusak 3 D03 K1,K4,K13 Rusak 4 D04 K9,K14,K1 Rusak 5 D05 K14,K9,K3,K7 Tidak Rusak 6 D06 K10,K2,K14 Rusak 7 D07 K6,K3,K9,K13 Rusak 8 D08 K5,K11,K9,K8 Rusak 9 D09 K2,K9,K8,K7 Rusak 10 D10 K14,K03,K13,K8 Tidak Rusak
Pada tabel di atas telah dikelompokkan SSD apa  saja  yang  mengalami  kerusakan  atau  tidak dilihat dari gejala yang dimunculkan.
4.2. Penerapan KNN

## 4.2.1. Menentukan Nilai K
Dalam  menentukan  nilai  K  tidak  dibutuhkan rumus,  melainkan  menggunakan  aplikasi rapid miner untuk  mengetahui  hasil  maksimal  adalah K3. Pilihan K akan sangat bergantung pada data input  karena  data  dengan  lebih  banyak outlier atau noise kemungkinan  akan  berkinerja  lebih baik  dengan  nilai  K  yang  lebih  tinggi.  Secara keseluruhan,  disarankan  untuk  memilih  nilai  K berupa  angka  ganjil  untuk  menghindari  ikatan dalam klasifikasi
4.2.2. Pembobotan
Kasus kerusakan SSD Samsung 970 Evo 500GB dan V-Gen 252GB .
Tabel 5. Kerusakan SSD Samsung 970 Evo 500GB
No SSD Status K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 K 11 K 12 K 13 K 14 1 S01 √ √ √ √ 2 S02 √ √ √ √ √
Tabel di atas merupakan data kerusakan SSD Samsung 970 Evo 500GB yang didapatkan dari quisioner pengguna SSD tersebut. 1. Pembobotan SSD Samsung 970 Evo 500GB
a) Kode D01 s/d D10 dengan S01
Tabel 6. Kerusakan SSD Kode D01 s/d D10 dengan S01 No SSD Status K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 K 11 K 12 K 13 K 14 1 D01 Rusak √ √ √ S01 √ √ √ √ Pembobotan 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 D02 Tidak √ √ S01 √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
… … … …
… … … … … … … … … … … … … 9 D09 Rusak √ √ √ √ √ S01 √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 10 D10 Tidak √ √ √ S01 √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tabel  di  atas  merupakan  cara  untuk  mencari nilai  kemiripan  SSD,  setelah  mencari  nilai  bobot  di SSD baru kemudian nilai bobot tersebut akan dihitung dengan  rumus similarity yang  ada  di  C.  Perhitungan jarak akan devaluasi.
S01  adalah SSD  Samsung yang  belum terdeteksi di tempat servis Junior’s Komputer. D1 s/d D10 adalah SSD V-Gen yang sudah terdeteksi di tempat servis Junior’s Komputer.

## 4.2.3. Jarak Jumlah K SSD V-Gen 252GB
Tabel 7. Kerusakan SSD Kode D01 s/d D10 dengan S02
No SSD Status K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 K 11 K 12 K 13 K 14 1 D01 Rusak √ √ √ S02 √ √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 D02 Tidak √ √ S02 √ √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
… … … …
… … … … … … … … … … … … … 9 D09 Rusak √ √ √ √ √ S02 √ √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 D10 Tidak √ √ √ S02 √ √ √ √ √ Pembobotan 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0
Tabel  di  atas  merupakan  cara  untuk  mencari nilai  kemiripan SSD ,  setelah  mencari  nilai  bobot  di SSD baru kemudian nilai bobot tersebut akan dihitung dengan  rumus similarity yang  ada  di  C.  Perhitungan jarak akan devaluasi.
S02  adalah SSD  Samsung yang  belum terdeteksi di tempat servis Junior’s Komputer. D01 s/d D10 adalah SSD V-Gen yang sudah terdeteksi di tempat servis Junior’s Komputer.
4.2.4. Mengurutkan Jarak Dari Nilai Terbesar ke yang Terkecil
1) Samsung 970 Evo 500GB
Tabel 26. Mengurutkan Jarak Dari Nilai Terbesar Samsung 970 Evo 500GB D01 0,307 X 100% = 30,7% 6 D02 0 9 D03 0,409 X 100% = 40,9% 5 D04 0,428 X 100% = 42,8% 4 D05 0,235 X 100% = 23,5% 7 D06 0,88 X 100% = 88% 1 D07 0 8 D08 0,789 X 100% = 78,9% 2 D09 0,481 X 100% = 48,1% 3 D10 0 10

## 2) V-Gen 252GB
Tabel 27. Mengurutkan Jarak Dari Nilai Terbesar V-Gen 252 GB D01 0 0 D02 0,666 X 100% = 66,6% 2 D03 0,454 X 100% = 45,5% 4 D04 0,285 X 100% = 28,5% 6 D05 0 9 D06 0,4 X 100% = 40% 5 D07 1 X 100% = 100% 1 D08 0,210 X 100% =21% 7 D09 0 8 D10 0,642 X 100% = 64,2% 3
Tabel  di  atas  merupakan  tabel  yang  berisi nilai persen dari kemiripan kerusakan SSD Samsung dengan  data SSD yang  sudah  ada  di  tempat  servis. Sebagai  contoh Samsung  970 mengalami  gejala kerusakan sama dengan SSD V-Gen di tabel 2 adalah
30,7%.  Sedangkan  yang  dicari  adalah  nilai  persen paling besar yaitu SSD D06 adalah SSD EyotaI. Data SSD  Eyota rusak  maka  dapat  disimpulkan  bahwa SSD  Samsung  970 rusak.  Dan  data  yang  ada  pada SSD V-Gen 252Gb adalah kebalikanny

## 4.2.5. Memilih Tetangga Paling Banyak
1) Samsung 970 Evo 500GB Tabel 28. Memilih Tetangga Paling Banyak Data Testing Jarak Antar Data Status Urutan Jarak D01 0,307 X 100% = 30,7% Rusak 6 D02 0 Tidak 9 D03 0,409 X 100% = 40,9% Rusak 5 D04 0,428 X 100% = 42,8% Rusak 4 D05 0,235 X 100% = 23,5% Rusak 7 D06 0,88 X 100% = 88% Rusak 1 D07 0 Tidak 8 D08 0,789 X 100% = 78,9% Rusak 2 D09 0,481 X 100% = 48,1% Rusak 3 D10 0 Tidak 10
Pada tabel di atas warna biru  merupakan data training  dengan  status  rusak,  warna  hijau menandakan data training dengan status tidak rusak,
sedangkan  warna  kuning  menandakan  K.  Kalau warna  kuningnya  3  maka  K=3  sedangkan  warna kuningnya 1 maka K=1.

## 2) V-Gen 252GB
Tabel 29. Memilih Tetangga Paling Banyak Data Testing Jarak Antar Data Status Urutan Jarak D01 0 Rusak 0 D02 0,666 X 100% = 66,6% Tidak 2 D03 0,454 X 100% = 45,5% Rusak 4 D04 0,285 X 100% = 28,5% Rusak 6 D05 0 Rusak 9 D06 0,4 X 100% = 40% Rusak 5 D07 1 X 100% = 100% Tidak 1 D08 0,210 X 100% =21% Rusak 7 D09 0 Rusak 8 D10 0,642 X 100% = 64,2% Tidak 3
Pada tabel di atas warna biru  merupakan data training  dengan  status  rusak,  warna  hijau menandakan data training dengan status tidak rusak,
sedangkan  warna  kuning  menandakan  K.  Kalau warna  kuningnya  3  maka  K=3  sedangkan  warna kuningnya 1 maka K=1.

## 4.3. Solusi
Tabel 30. Solusi No Solusi untuk SSD yang didiagnosa rusak
1 SSD tidak bisa diperbaiki jadi harus beli baru bila rusak
2 SSD kalau sudah didiagnosa rusak, SSD bisa tetap jalan tetapi siapkan backup data 3 Carilah SSD yang write nya lumayan banyak. Biasanya SSD yang bermerek bagus write nya banyak. Contohnya Samsung, Seagate, Western Digital, Adata, SSD Corsair, dan lain- lain
Tabel di atas merupakan solusi untuk mengetahui SSD mengalami kerusakan atau tidak tanpa harus pergi ke  tempat  servis.  Contohnya  yaitu SSD masih  bisa dipakai  tetapi  setelah  dilakukan  tes  pada  aplikasi dengan  gejala  yang  sudah  dialami  maka  komputer menampilkan  peringatan  bahwa SSD tersebut  rusak, maka  solusinya  adalah  seperti  yang  tertera  di  tabel. Solusi  terakhir  yang  bisa  diberikan  adalah  membeli atau mengganti SSD lama ke yang terbaru.
4.4. Hasil KNN dari perhitungan
Hasil dari perhitungan KNN sebagai berikut.
a. Samsung 970 Evo 500Gb
Gambar 5. Hasil KNN Samsung 970 Evo

## 50Gb
Keterangan : X = class data SSD rusak Y = class data SSD tidak rusak Simbol bintang = data yang rusak Symbol segitiga = data set yang Simbol persegi = data testing Simbol lingkaran = jumlah nilai K3
Gambar 5 adalah hasil deteksi SSD Samsung 970 Evo  500Gb dengan  menggunakan  algoritma  KNN. Bisa disimpulkan bahwa SSD Samsung 970 evo 500Gb dengan jarak tetangga terdekatnya dalam menggunkan nilai K3 adalah SSD tersebut rusak. Karena nilai k pada algoritma  KNN  mendefinisikan  berapa  banyak tetangga  yang  akan  diperiksa  untuk  menentukan klasifikasi titik kueri tertentu.
b. V-gen 252 Gb
Gambar 6. Hasil KNN V-gen 252Gb
Keterangan : X = class data SSD rusak Y = class data SSD tidak rusak Simbol bintang = data yang rusak Symbol segitiga = data set yang Simbol persegi = data testing Simbol lingkaran = jumlah nilai K3
Gambar 6 adalah hasil deteksi SSD V-gen 252Gb dengan  menggunakan  algoritma  KNN.  Bisa  di simpulkan  bahwa SSD V-gen  252Gb dengan  jarak tetangga  terdekatnya  dalam  menggunkan  nilai  K3 adalah SSD tersebut  rusak.  Karena  nilai  k  pada algoritma  KNN  mendefinisikan  berapa  banyak tetangga  yang  akan  diperiksa  untuk  menentukan klasifikasi titik kueri tertentu.
4.5. Implementasi  KNN  dengan  menggunakan php
Gambar 7. Tampilan Depan
Gambar 8. Tampilan Depan
Pada gambar 7 dan 8 adalah tampilan pertanyaan gejala saat mau mendeteksi sebuah SSD pada tipe
Samsung  960  Evo  500Gb.  Pada  menu  tersebut berisi kolom nama SSD dan gejala apa saja yang dialami. Kemudian baru bisa di cek.
Gambar 9. Tampilan Hasil
Pada  gambar  9  adalah  tampilan  hasil  dari pertanyaan gejala yang dialami pada gambar 7 dan 8. Hasil akhir dari aplikasi yaitu SSD Samsung 970 Evo 500GB mengalami kerusakan dengan gejala Eror Bad Block, Tidak bisa read dan write, Health SSD menurun 30%, dan alur listrik yang tidak stabil.
Gambar 10. Tampilan Depan
Gambar 11. Tampilan Depan
Pada  gambar  10  dan  11  adalah  pertanyaan  saat mau  masuk  mendeteksi  sebuah SSD pada tipe  V-gen 252Gb.  Pada  menu  tersebut  berisi  kolom  nama SSD dan gejala apa saja yang dialami. Kemudian baru bisa di cek.
Gambar 12. Tampilan Hasil
Pada  gambar  12  adalah  tampilan  hasil  dari pertanyaan gejala yang berada pada gambar 10 dan 11. Hasil akhir dari aplikasi yaitu SSD V-Gen 252GB tidak rusak  hanya  saja  mengalami  gejala  indicator SSD menyala tapi tidak terbaca di windows.
4.6. Pengujian akurasi
algoritma KNN menggunakan Rapid Miner
Gambar 13. Desain Pengujian Akurasi
Gambar 13 adalah desain pengujian akurasi dari algoritma  KNN  di  rapid  miner.  Pengujian  data SSD yang di tempat servis dengan menggunakan algoritma KNN menggunakan cross validasi .
Gambar 14. Hasil Pengujian Akurasi
Pada  gambar  14  dan  15  menunjukkan  hasil pengujian  akurasi  algoritma  KNN  dalam  mendeteksi kerusakan SSD sebesar 84%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi algoritma K-NEAREST NEIGHBOR dapat  digunakan  baik  dan  cocok  dalam proses mengklasifikasi kerusakan SSD . Yang sebelumya  menentukan  rusak  tidak  rusaknya SSD dengan  cara  manual  yang  sangat  lama  seperti pengujian  komputer  atau  laptop  selama  berkali  kali menggunakan software harddisk sentinel . Menyalakan laptop  apakah  ada  eror  saat  menjalankan  aplikasi  - aplikasi berat dan saat mendeteksi dengan cara manual itu  memakan  waktu  lama  bisa  berhari-hari.  Sekarang dengan  adanya  algoritma K-NEAREST  NEIGHBOR untuk  mempercepat  mendeteksi  kerusakan SSD dan sudah  di  lakukan  20x  pengujian  hasil  test  tesebut sangat  mirip  dengan  dengan  teknisi  yang  melakukan mendeteksi secara manual. Seperti saat pengujian SSD Samsung  960  Evo  500GB  dengan  gejala eror  bad block , tidak  bisa read dan write, health ssd  menurun, alur  listrik  tidak  stabil.  Hasil  dari  manual  sama menggunakan  aplikasi  sama  ialah  rusak.  Maka disimpulkan bahwa algoritma K-NEAREST NEIGHBOR sangat  bisa  mendeteksi  kerusakan SSD . Hasil dari pengujian algoritma K-NEAREST NEIGHBOR untuk mengetahui kerusakan SSD dengan menggunakan RAPID MINER sebesar 84% dan sudah diterapkan di aplikasi berbasis web dengan php.
Untuk  meningkatkan  dan  menyempurnakan penelitian yang telah dilakukan. Peneliti  memberikan saran  yaitu  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat dikembangkan  dengan  cara  menggabungkan  ataupun membandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  yang lainya  agar  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  telah bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Erwansyah,  K.  (2019).  Implementasi  Data Mining  Untuk  Menganalisa  Hubungan  Data Penjualan  Produk  Bahan  Kimia  Terhadap
Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP ( Frequent Pattern ) Growth Pada PT . Grand Multi  Chemicals. Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD (J-SISKO TECH) , 2 (2), 30–40.
[2]  Ghozali, I. (2011). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. (Edisi Keti). Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[3]  Hermawati,  F.  A.  (2013). Data  Mining . Yogyakarta : Andi.
[4]  Nur  Khormarudin,  A.  (2016).  Teknik  Data Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal Ilmu Komputer , 1–12. https://ilmukomputer.org/category/datamining/
[5]  Pranoto,  W.  (2020). Penerapan  Metode  Live Forensics Untuk Akuisisi Pada Solid State Drive (SSD) NVMe Fungsi TRIM .
[6]  R. Nola and S. M Nurtanzis Sutoyo. (2016). Case Based  Reasoning  Untuk  Mendeteksi  Kerusakan Harddisk. Jurnal Sustainable , 5 (01), 15–21.
[7]  Rahmat Dian Nugraha, A., Auliasari, K., & Agus Pranoto, Y. (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. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2656
[8]  Ramdhan,  R.A,  Y.Prayudi,  dan  B,  S.  (2017). Implementasi  dan  Analisis  Forensika  Digital pada Fitur TRIM Solid State Drive. Teknomatika , 9 (2).
[9]  Syukri Mustafa, M., & Wayan Simpen, I. (2019). Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Untuk  Memprediksi  Pasien  Terkena Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa Kabupaten Bulukumba. Februari , 2019 (1), 1–10.
[10]  Thaniket,  R.,  Kusrini,  &  Luthf,  E.  T.  (2019). Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. JURNAL FATEKSA: Jurnal Teknologi Dan Rekayasa , 13 (2), 69–83.