## ANALISIS PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NEURAL NETWORK DALAM PENENTUAN REKOMENDASI LAYANAN BARU
Ilham Dwi Prasetyo Nugroho, Woro Isti Rahayu, Rd. Nuraini Siti Fathonah Program Studi Sarjana Terapan Teknik Informatika, Universitas Logistik Bisnis Internasional Jl. Sari Asih No.54, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia dwii74074@gmail.com

## ABSTRAK
Pelayanan  kesehatan  merupakan  faktor  penting  dalam  bernegara.  Keberhasilan  suatu  negara  dilihat  dari kualitas pelayanan kesehatan untuk mewujudkan masyarakat yang sehat. Kualitas mutu yang prima tentunya wajib ditingkatkan  karena  di  era  globalisasi,  kesehatan  akan  berdampak  di  dunia  kesehatan  khususnya  di  Indonesia. Layanan  kesehatan  terkecil  yaitu  puskesmas  yang  berfungsi  untuk  mengembangkan  serta  berperan  dalam membina dan memberikan pelayanan yang terpadu di wilayah kerja dan merupakan kerjaan pokok. Aspek yang harus  diperhatikan  dalam  pengembangan  kesehatan  adalah  kepuasan  pasien  atas  kinerja  serta  pelayanan puskesmas. Dikarenakan ketika pasien merasa puas dengan pelayanan serta kinerja dari staf puskesmas, nantinya akan mengundang keluarga, tetangga atau sodara dari pasien tersebut datang menuju puskesmas tersebut. Tujuan dari  penelitian  ini  ialah  memprediksi  layanan  baru  berdasarkan  indikasi  yang  ditetapkan  dengan  mengginakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Neural  Network  dan  kemudian  membandingan  hasil  akurasi  dari  kedua algoritma  tersebut.  Hasil  dari  1764  record  data  yang  diperoleh  dari  40%  record  data  keseluruhan,  K-Nearest Neighbor  mendapat  tingkat  akurasi  yang  terbaik  yaitu  99,95%,  sedangkan  untuk  tingkat  akurasi  dari  Neural Network yaitu 99,77%. Sehingga bisa dipastikan bahwasannya  metode yang  mendekati nilai  akurasi sempurna ialah K-Nearest Neighbor dalam penentuan rekomendasi layanan baru.
Kata kunci: Puskesmas, K-Nearest Neighbor, Nueral Network, Layanan kesehatan

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  pasal  28  Bagian  H  ayat  (1)  Undang- Undang Dasar Negara Republik Indonesia tahun 1945 telah terjadi perubahan yang menegaskan bahwa setiap orang berhak dalam mendapatkan pelayanan kesehatan.  Tidak  hanya  pasal  28  Bagian  H  ayat  (1) yang  berubah,  pasal  34  ayat  (3)  pun  mengatakan negara  bertanggung  jawab  penuh  atas  penyediaan fasilitas dari kesehatan maupun pelayanan yang layak. Tidak  hanya  UUD  1945  yang  menegaskan,  namun dalam Undang-Undang Nomer 36 Tahun 2009 dalam pasal  19  juga  menekankan  pemerintah  untuk bertanggung jawa terhadap ketersediaan segala bentuk pelayanan  kesehatan  yang  aman,  efisien  dan terjangkau[1].  Hal  terpenting  dalam  pembangunan serta  integral  dari  pembangunan  nasional  ialah pembangunan bidang kesehatan, sebab untuk meningkatkan  kesadaran,  kemauan  serta  kemampuan hidup  sehat  bagi  setiap  masyarakat  agar  terciptanya masyarakat  sehat  dengan  optimal.  Dalam  upaya membangun  kesehatan  yang  memiliki  peran  penting dalam  meningkatkan  mutu  serta  daya  saing  terhadap sumber  daya  manusia  Indonesia  merupakan  sebuah keberhasilan[2].
Keberhasilan  Suatu  bangsa  dapat  dilihat  dari kualitas  pelayanan  kesehatan  yang  menjadi  suatu kebutuhan  masyarakat.  Pelayanan  kesehatan  sangat penting dalam mewujudkan masyrakat yang sehat[3].Kualitas  mutu  serta  pelayanan  yang  prima harus  mengalami  peningkatan,  disebabkan  tantangan utama  dalam  era  globalisasi  kesehatan  ang  dihadapi puskesmas  ternyata  membawa  konsekuensi  yang
berdampak  bagi  dunia  kesehatan  di  Indonesia. pelayanan  kesehatan  terkecil  ialah  puskesmas  yang disetiap daerah ada.
Pengertian  puskesmas  menurut  Pedoman  Kerja Puskesmas  DEPKES-RI  ialah  satuan  organisasi dibidang  kesehatan  fungsional  yang  merupakan pengembangan  kesehatan  dari  masyarakat  dengan peran  membina  masyarakat,  memberikan  pelayanan menyeluruh  serta  terpadu  kepada  masyarakat  yang berada  di  wilayah  kerja  dalam  bentuk  kegiatan pokok[4].
Hal paling penting dalam kepuasan pasien  ialah kebutuhan  dari  pasien  terpenuhi.  Kepuasan  pasien merupakan asset yang paling berharga bagi pelayanan kesehatan,  dikarenakan  akan  menyebarkan  informasi terakait pelayanan kesehatan yaitu puskesmas kepada kerabat  terdekat  seperyi  sodara,keluarga,  maupun tetangga  untuk  merekomendasi  puskesmas  dengan pelayanan  seperti,  dokter,apotek,  dan  lain-ain  dalam membina,  Kerjasama  yang  baik  serta  saling menguntungkan  dengan  mengutamakan  kepuasan pelanggan[5].
Dalam upaya mengoptimalkan kepuasan terhadap pasien, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memprediksi  terhadap  penyakit  yang  terjadi  disuatu puskesmas.  Prediksi  tersebut  dapat  menggunakan metode  dari machine  learning dengan  model K- Nearest  Neighbor dan Nueral  Network. Dengan menggunakan  metode  dari machine  learning tesebut dapat memprediksi dibutuhkan sebuah pelayanan baru berdasarkan penyakit yang ditangani pada puseksmas,
sehingga akan meningkat pelayanan serta meningkatnya kepuasan yang dirasakan pasien.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  membuat sebuah perbandingan akurasi antara metode k-nearest neighbor dengan neural  network dalam  memprediksi rekomendasi  pelayanan  baru  berdasarkan  penyakit yang sering berkunjung pada puskesmas menggunakan tools jupyter notebook .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Neural Network
Neural  Network atau  biasa  disebut  jaringan syaraf  tiruan  ialah  jaringan  tiruan  yang  berbasis dengan  struktur  pada  syaraf  otak.  Otak  sendiri mempunyai  prinsip  belajar  dari  pengalaman.  Kinerja otak  belum  terungkap  secara  menyeluruh,  walaupun fungsnya  sebagai processor yang  sangat  luar  biasa telah diketahui[6][7].
𝑊𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑊𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐿𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∗ 𝑋1
Keterangan: Wbaru = bobot baru Wlama = bobot lama Learning  rate  = mengontrol  seberapa  besar  langkah dari satu titik Error = kesalahan dalam status X1 = data ke 1
2.2. K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest  Neighbor ialah  sebuah algoritma  yang  bekerja  untuk  melakukan  klasifikasi dengan  pembelajaran  terawasi  dimana  hasil query instance berdasarkan mayoritas kategorinya[8]. Menurut Asahar Johar dkk Algoritma K-Nearest Neighbors ialah  metode  yang  bertujuan  untuk klasifikasi suatu objek yang didasari data pembelajaran  dari  jarak  yang  paling  dekat  dengan objek tersebut[9].
Adapun rumus dari kedekatan jarak menggunakan persamaan 1 berikut ini:
d= √∑(𝑋₁ − 𝑌₁)² + (𝑋₂ − 𝑌₂)² + ⋯
Keterangan: d = Jarak Kedekatan ( Euclidean Distance) X = Data Training Y = Data Testing

## 2.3. Layanan Kesehatan Puskesmas
Pusat  Kesehatan  Masyarakat  atau  biasa  disebut puskesmas ialah salah satu dari bentuk layanan publik yang wajib disediakan dari pemerintah atau disediakan bersama yang melibatkan pemerintah dan masyarakat.
Puskesmas  juga  merupakan  satuan  organisasi  yang fungsinya untuk pusat pengembangan masyarakat dan juga membina person dan juga memberikan pelayanan secara  menyeluruh  serta  terpadu  diwilayah  kerjanya dalam  bentuk kegiatan pokok[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian  ini  dilakukan  secara bertahap  dan  sistematis.  Adapun  tahap  penelitian  ini akan digambarkan sebagai berikut ini:
Gambar 1. Tahap penelitian

## 3.1. Studi Literatur
Langkah  awal  penelitian  ini  ialah  dengan melakukan  studi  literatur  yang  bertujuan  untuk menentukan  indikasi  masalah,  tujuan  serta  ruang lingkup  dari  penelitian  ini.  Studi  literatur  dilakukan berdasarkan jurnal baik nasional maupun internasional serta buku.

## 3.2. Pengumpulan Data
Langkah  berikutnya  yaitu  pengumpulan  data. Pengumpulan  Data  yang  diperoleh  dari  salah  satu puskesmas  yang  berada  di  Kota  Jakarta  Utara.  Data yang  dikumpulkan  adalah  data  rekam  medis  yang berupa data penyakityang berkunjung selama periode 2019-2022.

## 3.3. Pengolahan Data
Pada lagkah selanjutnya ialah data seleksi. Data seleksi merupakan prose penyeleksi data dari beberapa data  operasional  yang  ada  sebelum  memasuki  tahap mining data  muapun  informasi.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
Seleksi  Atribut,  variabel  yang  digunakan  pada proses  algoritma K-Nearest  Neighbour hanya menggunakan  5  atribut  yaitu  atribut  jenis  kelamin yaitu  laki-laki(L),  perempuan  (P),  total  kasus  dan pasien perhari yang akan dijadikan indikator prediksi dan  atau  klasifikasi,  serta  satu  atribut  dari  identitas nama penyakit tersebut. Sedangkan untuk atribut lain yang  mengandung  umum,  bpjs,  asuransi,  gratis, KEUR,  chechup  tidak  dimasukan  karena  sudah mencakup dari total keseluruhan pasien.
Tabel 1. Dataset daftar penyakit diagnosis_penyakit l p total Pasien perhari 1. (J06.9) Acute upper respiratory infection, unspecified 40998  44205  85203 97 2. (J00) Acute nasopharyngitis [common cold] 25847  28951  54798 62 3. (K30) Dyspepsia 17652  33032  50684 58 4. (Z00.0) General medical examination 24391  20412  44803 51 5. (R50.9) Fever, unspecified 21463  19799  41262 47 6. (I11.9) Hypertensive heart disease without (congestive) heart failure 11504  19697  31201 35 7. (Z36.9) Antenatal screening, unspecified 331  27359  27690 31 8. (A09) Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin 11078  11463  22541 26 9. (M79.1) Myalgia 7370  14139  21509 24 10. (I15.9) Secondary hypertension, unspecified 6203  11649  17852 20 11. (R51) Headache 5143  10691  15834 18 12. (L30.9) Dermatitis, unspecified 5935 7901  13836 16 13. (I10) WARNING!!!! DIAGNOSIS INI MASUK PROLANIS!!! Essential 4643 8933  13576 15 14. (E11.8) Non-insulin-dependent diabetes mellitus with unspecified complications 4253 7763  12016 14 15. (Z39.2) Routine postpartum follow-up 2463 8728  11191 13 16. (R11) NVausea and vomiting 4766 5432  10198 12 17. (B23.0) Acute HIV infection syndrome 5637 3070 8707 10 18. (K04.1) Necrosis of pulp 2886 5698 8584 10 19. (J02.9) Acute pharyngitis, unspecified 3821 4434 8255 9,

## 3.4. Pemodelan Metode
Pada penelitian ini, metode yang digunakan ialah algoritma k-nearest neighbor serta neural network. K- Nearest  Neighbor ialah  salah  satu  metode  yang digunakan sebagai klasifikasi objek yang berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut[11]. Adapun persamaan yang digunakan  untuk k-nearest  neighbor sendiri  ialah sebagai berikut:
d= √∑(𝑋₁ − 𝑌₁)² + (𝑋₂ − 𝑌₂)² + ⋯
Sedangkan neural  network adalah  metode deep learning yang  dapat  digunakan  untuk  permasalahan diskrit,  real  maupun  vector[12].  Adapun  persamaan dari neural network sendiri ialah sebagai berikut :
𝑊𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑊𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐿𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∗ 𝑋1

## 3.5. Pengujian Metode
Pengujian metode digunakan untuk mencari hasil akurasi  yang  didapat.  Untuk  pengujian  metode, menggunakan tools jupyter notebook . Yang menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan memasukkan library yang  tersedia  pada  bahasa pemrograman python.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Dalam  pengolahan  data  mining  meggunakan bahasa  pemrograman python, proses  diawali  dengan memasukkan library yang  digunakan  yaitu numpy, pandas,  matplotlib.  pyplot, dan seaborn.  Library pandas berfungsi  untuk  mengubah  sebuah  data berformat  csv  menjadi dataframe (  baris  dan  kolom) sehingga  memudahkan  pengolahan  data[13]. Library selanjutnya  yaitu numpy yang  fungsinya  untuk
perirsesan  array. Library  matplotlib memiliki  fungsi untuk  membuat  plots,  histograms,  soectra,  barchart, scatterplos  yang  memudahkan  untuk  dilakukan[14]. Adapun query yang  dimasukan  kedalam jupyter notebook ialah sebagai berikut: #Import package yang akan digunakan
import numpy as np import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
Setelah melakukan impor library di tools jupyter notebook, data dimasukkan dengan format .csv dengan query sebagai berikut :
df = pd.read_csv('data-penyakit2.csv')
Data  yang  sudah  dimasukkan  akan  dilakukan pembagian data yaitu data training serta data testing . Untuk membagi data menjadi data training serta data testing , diperlukan package dari sklearn. model_selection dan import train_test_split, penelitian ini menggunakan dua pembagian data yaitu 60% data training yang  didapatkan  2645  data.  Sedangkan  data testing yaitu  40%  didapatkan  data  sebanyak  1764. Pembagian  data  dalam  metode  knn  memiliki  syarat diantaranya  adalah  data training harus  lebih  besar  di banding  data testing, dan  tidak  boleh  memiliki  nilai yang sama[15].
Setelah melakukan pembagian data menjadi data training dan data testing, langkah selanjutnya  yaitu dengan  menormalisasikan  data  sehingga  memiliki range nilai  dari  0  sampai  dengan  1.  Untuk query yang  digunakan  untuk  di jupyter  notebook sebagai berikut:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() x_data_train = sc.fit_transform(x_data_train) x_data_test = sc.fit_transform(x_data_test)
Dalam  memprediksi  menggunakan k-nearest neighbour yang pertama memanggil package sklearn.neighbors dan  import KNeighborsClassifier. Prediksi yang dilakukan menggunakan dua level status berupa “0’ dan “1”. Level “0” diartikan dengan tidak dibutuhkan,  sedangkan  level  “1”  diartikan  dengan dibutuhkan.  Prediksi  dilakukan  dengan  mengunakan data  baru  berupa  data testing yang  menjadi  acuan. Penelitian  ini  menggunakan  data  testing  40%  atau 1764  record  data  dari  4408  record  data.  berikut merupakan  hasil  prediksi  dengan  melihat range 100 data teratas:
Gambar 2. Hasil prediksi K-Nearest Neighbor
Prediksi  diatas  diambil  dari  data testing yang diambil dengan range (100). Untuk melihat confusion matriks  dari  data testing untuk  prediksi  K1  sebagai berikut:
Gambar 3. Konfusi matriks
Hasil  dari  konfusi  matriks  yang  ditampilkan memiliki nilai presisi ( precision) 1.00 , recall 0,75, dan score untu f1-score adalah 0,86. Hasil klasifikasi bisa dilihat di tools jupyter notebook sebagai berikut :
Gambar 4. Hasil report dari data testing
Akurasi  yang  didapat  dari  metode k-nearest neighbor adalah  0.9994  atau  99.94% dapat  dilihat dengan memanggil code sebagai berikut:
Gambar 5. akurasi data
4.2. Analisis Dengan Algoritma Neural Nerwork Dalam  menggunakan  algoritma neural  network dalam  menggunakan tools  jupyter  notebook, sama dengan algoritma k-nearest neighbor yaitu memasukkan libray yang  dibutuhkan. Library yang dibutuhkan  adalah pandas,  numpy. Namun,  ada  satu library tambahan  yaitu library Keras.  Keras  sendiri ialah  sebuah package yang  memiliki  fungsi  sebagai wrapper Tensorflow , sehingga pengguna dipermudah dalam penggunaannya[16].
Setelah  mengimport library yang  dibutuhkan, langkah selanjutnya dengan memasukkan data dengan format  .csv  sesuai  dengan  metode  sebelumnya  yaitu knn.  Data  yang  sudah  diinputkan  kemudian  tentukan variabel  x  dan  variabel  y  yang  akan  diterapkan  pada metode  ini.  Jika  sudah  menentukan  variabel  x  dan variabel y, selanjutnya data akan di bagi menjadi data training dan  data testing. Data  yang  digunakan sebanyak 4408 record data yang kemudian dibagi 60% untuk data training dan 40% untuk data testing. Setelah  pembagian  data  menjadi  data training serta  data testing ,  selanjutnya  pembuatan  model dengan  Sequential.  Sequential  sendiri  merupakan model  dari  Keras  yang  fungsinya  untuk  dibuatnya model  polos  suatu  layer[17].  Setelah  pembuatan model,  selanjutnya  mencari  akurasi  dari  data  testing. Akurasi  data  dari  metode neural  network untuk  data ini sebesar 99,77%, seperti yang terlihat di bawah ini:
Gambar 6. Tingkat akurasi neural network
Setelah melihat akurasi dari data tesebut, langkah selanjutnya  melakukan  prediksi  dengan  menentukan range 10  data  dengan  menggunakan  data testing variabel  x.  untuk  hasil  prediksi  tertera  pada  gambar berikut ini:
Gambar 7. Hasil prediksi neural network
Setelah melakukan prediksi, langkah selanjutnya melihat laporan dari klasifikasi  yang telah  dilakukan. Langkah  tersebut  diambil  untuk  mengetahui  berapa hasil  dari  presisi  ( precision),  recall,  fi-score. Hasil yang  diperoleh  dari  klasifikasinya precision  0,50 untuk recall 0,50 dan untuk f1-scorenya 0,50. Seperti yang tertera di gambar berikut ini:
Gambar 8. Hasil report nueral network

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  hasil  yang  didapatkan  ada perbedaan  akurasi  data  dari  kedua  metode  tersebut. Dimana  akurasi  yang  tertinggi  berada  di  metode K- Nearest  Neighbour dengan  nilai  99,95%  sedangkan untuk metode dari Neural Network sendiri mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  99,77%.  Adapun kekurangan dari penelitian ini ialah masih terbatasnya penggunaan  metode  sehingga  hanya  menggunakan dua metode saja. Untuk pengembangan penelitian bisa membandingkan dengan metode lainnya.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian  selanjutnya  dalam  penentuan  rekomendasi layanan  baruu  ialah  perancangan  sistem  dan  juga penambahan  metode  lainnya  unntuk  mengetahui tingkat akurasi data penyakit yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Oktamianti  and  A.  Pebrina,  “Kajian Kebutuhan Pengembangan Rumah Sakit Pemerintah Daerah Kelas B di Provinsi Sulawesi Utara,” J. Adm. Rumah Sakit Indones. , vol. 5, no. 2, pp. 59–71, 2019, doi: 10.7454/arsi.v5i2.3198.
[2]  I. S. Ensha,  “Pengaruh Implementasi  Kebijakan Akreditasi  Puskesmas  terhadap  Manajemen Pelayanan Kesehatan Masyarakat dalam Mewujudkan Produktivitas Kerja,” J. Publik  J. Ilm. Bid. Ilmu Adm. Negara , vol. 12, no. 01, pp. 12–23, 2018, [Online]. Available: https://journal.uniga.ac.id/index.php/JPB/article/ view/283.
[3]  M.  D.  Setiawan,  F.  Fauziah,  M.  Edriani,  F.  P. Gurning,  D.  Administrasi,  and  F.  Kesehatan, “Analisis  Mutu  Pelayanan  Kesehatan  Program Jaminan  Kesehatan  Nasional  (  A :  Systematic Review  ),” J.  Pendidik.  Tambusai ,  vol.  6,  pp. 12869–12873, 2022.
[4]  A.  Mustofa,  S.  Roekminiati,  and  D.  S.  Lestari, “Inovasi  Layanan  Pasien  Program  Jaminan Kesehatan Nasional Pada Puskesmas di Surabaya,” J.  Ilm.  Manaj.  Publik  dan  Kebijak. Sos. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  278,  2019,  doi:
10.25139/jmnegara.v3i1.1521.
[5]  A. Ibrahim and Rachmat, “Analisis Perbandingan Metode  Neural  Network  Dan  K  -Nearest Neighbor  Dalam  Pemanfaatan  Kembali  Jasa Rawat Inap Pada Rumah Sakit Umum,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol.  10,  no.  1,  pp.  85–93,  2021,  doi:
10.36774/jusiti.v10i1.823. [6]  A. H. Wijaya, “Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Beban Listrik Dengan Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J. CoreIT , vol. 5, no. 2, pp. 61–70, 2019. [7]  Kustono  and  Y.  I.  Hatmojo,  “Kinerja  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Peramalan  Beban  Listrik  Harian  Di  Jawa Tengah-DIY,” J.  Penelit.  SAINTEK ,  vol.  11,  p. 37, 2006.
[8]  K.  Teknomo,  “Whats  is  K  Nearest  Neighbors Algorithm?,” people.revoledu.com , 2007. https://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/ What-is-K-Nearest-Neighbor-Algorithm.html (accessed Feb. 03, 2023).
[9]  A.  Johar,  D.  Yanosma,  and  K.  Anggriani, “IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(SAW) DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN  ANGGOTA  PASKIBRAKA (Studi  Kasus :  Dinas  Pemuda  dan  Olahraga Provinsi  Bengkulu),” Pseudocode,  J.  Nomor, Vol. I I I Kasus, Stud. Pemuda, Dinas Bengkulu, Provinsi , vol. III, no. 0065, pp. 98–112, 2021.
[10]  C. S. Nopiani, “Pelayanan Kesehatan Masyarakat Di  Puskesmas  Simpang  Tiga  Kecamatan Banyuke  Hulu  Kabupaten  Landak,” J.  Ilmu Manaj. dan Akunt. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[11]  W.  Yustanti,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbour untuk  Memprediksi  Harga  Jual  Tanah,” J.  Mat. Stat.  dan  komputasi ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  57–68, 2012.
[12]  Y. D. Pristanti and F. Windana, “Pengembangan Metode  Neural  Networks  untuk  Menentukan Karakter Seseorang,” J. STT STIKMA Int. , vol. 6, no. 1, pp. 9–27, 2015.
[13]  A. Wahyu  and  A.  Ruslam,  “Analisis Keberlanjutan  Pengguna  Jala  Menggunakan Factor Analysis.”
[14]  Defrianto and F. David, “Visualisasi Data Dalam Bentuk 3 Dimensi Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman  Python,” Senimar  Nas.  Iptek Menuju  Ind.  Masa  Depan ,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.21063/PIMIMD5.2019.1.
[15]  S.  Sulastri,  K.  Hadiono,  and  M.  T.  Anwar, “Analisis  Perbandingan  Klasifikasi  Prediksi Penyakit Hepatitis Dengan Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes Dan Neural Network,” Dinamik ,  vol.  24,  no.  2, pp. 82–91, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v24i2.7867.
[16]  A.  A.  Achyar,  “Identifikasi  Ras  Wajah  dengan
Menggunakan  Metode  Deep  Learning  Model
Keras,” 2022.
[17]  F.  Devina,  C.  Citra,  and  E.  Tanuwijaya,
“Klasifikasi Bahasa Isyarat Amerika
menggunakan  Convolutional  Neural  Network
American  Sign  Language  Classification  using Convolutional  Neural  Network,” J.  Sist.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  139–144,  2022, doi: 10.26418/justin.v10i1.47184.