## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Penyedia Pemandu Wisata dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Android ............................................................... 01-16 Rizky Fitriyanto, Eva Handriyantini, Johan Ericka W.P.

## Rancangan Bangun Pelayanan Tambal Ban Online Menggunakan Algoritma
Djikstra ........................................................................................................... 17-34 Muhammad Henry Setiawan, Subari
Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web ........ 35-43 Fitri Dayanti, Sugeng Widodo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android .................................................... 44-57 Rachmania Indah Permata Sari, Diah Arifah Prastiningtyas, Subari Game Multiplayer “Mini Car Circuit” Berbasis Android ............................. 58-66

## Syaifuddin Yudha Saputra, Subari
Sistem Penunjang Keputusan Simulasi Penentuan Akreditasi Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus Korwil Dinas Pendidikan Kecamatan Pakisaji) ........................................................................ 67-71 Ahmad Syaifullah, Laila Isyriyah, Bagus Kristomoyo Kristanto Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang ...................
72-79
Yosua Kristanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Meivi Kartikasari
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang .................................... 80-85 Willyanto Sutikno, Jozua Ferjanus Palandi, Chaulina Alfianti Oktavia Aplikasi Presensi Mahasiswa Berbasis Wifi Direct Peer to Peer pada Perangkat
Android (Studi Kasus : STIKI Malang)..........................................................
86-89 Khoirun Nafisah, Koko Wahyu Prasetyo
Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Untuk Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun ........................................................... 90-96
Rhesal Mahadyanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Febry Eka Purwiantono

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI

## Pembina
Kepala Program Studi

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma

## Penerapan Algoritma Nearest Neighbor untuk Menentukan Rekomendasi Solusi
Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang
Yosua Kristanto 1 , Diah Arifah Prastiningtyas 2 , Meivi Kartikasari 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
3 Program Studi Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
1 yosuakristanto17@gmail.com, 2 diah@stiki.ac.id, 3 meivi.k@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Knowledgebase adalah sebuah sistem yang terdiri dari heuristik  sejumlah rule-rule / aturan-aturan yang tersusun secara sistemtis dan spesifik, juga relasi antara data dan aturan / rule dalam pengambilan kesimpulan. Dengan adanya knowledgebase pengetahuan yang dimiliki para pakar akan tetap terjaga dan dapat disalurkan kepada rekan kerja yang lain pada saat seorang pakar sudah tidak lagi bekerja atau berada pada instansi atau divisi  terkatit.  Untuk  mendukung  sistem  dalam  menentukan  rekomendasi  solusi  penanganan  terhadap  layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang digunakan algoritma Nearest Neighbor. Algoritma Nearest Neighbor merupakan teknik sederhana untuk mencari jarak terdekat dari tiap-tiap kasus (cases) yang ada didalam database, dan seberapa mirip ukuran kemiripan (similarity) setiap source case yang ada didalam database dengan target case. Dalam pengujian algoritma Nearest Neighbor untuk menentukan rekomendasi solusi penanganan, dilakukan sampling  terhadap  data  keluhan  yang  masuk  ke  KTI  STIKI  Malang.  Penulis  berharap  dengan  diterapkannya algoritma Nearest Neighbor ini dapat memperoleh tingkat akurasi yang cukup kuat.
Kata Kunci : Algoritma, Metode, Website, Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Internet  merupakan  salah  satu  teknologi informasi  yang  sangat  diminati  oleh  banyak kalangan. Berkat adanya internet berbagai hal dapat dilakukan  dengan  lebih  mudah,  seperti  kegiatan mencari  dan  menyebarkan  informasi.  Hal  ini  tentu memberikan dampak positif yang bersifat menguntungkan,  namun  dibalik  itu  juga  terdapat dampak negatif yang dapat merugikan pihak tertentu seperti  menyebarkan  komentar-komentar  negatif yang  bersifat  kritik  kepada  suatu  pihak  yang dilakukan  tidak  pada  tempatnya  sehingga  dapat memberikan  kesan  negatif  kepada  pihak  yang dikritik.
Kritik adalah suatu penilaian yang dikemukakan  dalam  tulisan  atau  lisan  mengenai suatu hal tertentu berdasarkan tolak ukur atau kaidah tertentu. Berdasarkan jenisnya kritik dibagi menjadi dua,  yaitu  kritik  yang  bersifat  membangun  (dapat berupa saran) dan kritik yang bersifat keluhan.
Pada  umumnya  keluhan  tercipta  sebagai akibat  dari  kejadian  yang  tidak  diinginkan  atau  hal yang  terjadi  tidak  sesuai  harapan.  Keluhan  dapat bersifat  membangun  apabila  disampaikan  kepada pihak dan tempat yang tepat. Namun dapat menjadi isu  negatif  dan  penebar  kebencian  apabila  tidak disampaikan  dengan  tepat  dan  dikonsumsi  oleh masyarakat yang tidak memiliki dasar pengetahuan akan  hal  terkait.  Pada  penelitian  yang  berjudul “Sistem Pakar Troubleshooting Jaringan  Komputer Menggunakan  Algoritma Backward  Chaining ” (Widianto,  Firlian,  2017)  yang  pernah  dilakukan sebelumnya mengemukakan kelemahan pada
metode  yang  digunakan  yaitu  tidak  adanya knowledge  base  system yang  mampu  menyimpan keluhan/masalah  beserta  solusi  penanganannya. Sedangkan  kekurangan  pada  metode Backward Chaining adalah  efisiensi.  Sistem Backward Chaining memudahkan pencarian depth first search, namun  sistem  tidak  efisien  dalam  hal  pencarian penyelesaiannya (Azizah, 2013).
Berdasarkan permasalahan yang telah dikemukakan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa tidak  adanya  sebuah knowledge  base  system yang dapat  menyimpan  permasalahan  dan  memberikan rekomendasi  solusi  penanganan  keluhan.  Menurut penelitian yang terdahulu metode yang efektif dalam hal menyimpan dan memberikan rekomendasi solusi penanganan  adalah Nearest  Neighbor (NN)  yang memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  85%.  NN merupakan  metode  yang  mampu  mencari  jarak terdekat  dari  tiap-tiap  kasus  ( cases )  yang  ada  di dalam database ,  dan  seberapa  mirip  ukuran kemiripan ( similarity ) setiap source case yang ada di dalam database dengan  target case (Kartikasari, 2015).

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Untuk mendapatkan output berupa rekomendasi  solusi  penanganan  menggunakan algoritma Nearest Neighbor diperlukan 4 tahapaan, di antaranya:
 Merancang metode NN.
 Melakukan filter keluhan pada knowledgebase.
 Mencari  nilai similarity setiap  kasus  baru dengan kasus lama.
 Menentukan nilai similarity tertinggi.
 Mengadaptasi rekomendasi solusi dari
knowledgebase .

## Merancang metode NN
Sebelum
melakukan perhitungan menggunakan  algoritma Nearest  Neighbor untuk menentukan  rekomendasi  solusi  harus  ditentukan standar  pembobotan  terlebih  dahulu.  Standar pembobotan ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Standar Pembobotan Keluhan Detail keluhan Kategori keluhan Fasilitas Untuk Bobot similarity 1 atau 0,3 1 atau 0,3 1 atau 0,5 1 atau 0,5 Bobot kritaria 3 7 5 9
Agar sistem mampu memberikan rekomendasi solusi penanganan yang tepat maka data kasus baru yang masuk harus melalui 3 tahap pengelolaan, yaitu tahap  mencari similarity ,  tahap  mencari similarity tertinggi, serta tahap mengambil rekomendasi solusi penanganan  dari database .  Penentuan  rekomendasi solusi  penanganan  akan  dicontohkan  dengan  kasus baru yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Keluhan Baru
Jenis keluhan Keluhan Detil keluhan Kategori keluhan Fasilitas untuk Penyebab  Solusi Wifi Wifi bermasalah Sinyal wifi rendah Normal Maha siswa/ umum ? ?
Melakukan Filter Keluhan pada Knowledgebase
Tahap  pertama  adalah  melakukan  filter terhadap keluhan “wifi”.
Tabel 3. Tabel Filter Keluhan “wifi” No Keterangan
1 Input data
Jenis keluhan
Wi-Fi Wifi bermasalah Wifi bermasalah Detil keluhan Jaringan wifi lambat Kategori keluhan Normal Fasilitas untuk Mahasiswa/umum Output data Penyebab Terjadi interferensi sinyal wireless Solusi Reboot ulang Access Point 2 Input data Jenis keluhan Wifi bermasalah Detil keluhan SSID hilang Kategori keluhan High Fasilitas untuk Staf/unit Output data Penyebab Access Point mati Solusi Reboot pada Access Point dan memastikan access
No
Keterangan point di area tersebut aktif 3
Input data Jenis keluhan Wifi bermasalah POE Detil keluhan POE bermasalah Kategori keluhan Normal Fasilitas untuk Staf/unit Output data Penyebab Listrik tidak stabil Solusi Mengganti perangkat yang baru
Langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan kasus baru dengan semua kasus lama pada hasil filter dan dicari bobot similarity nya dengan menggunakan rumus perhitungan berikut ini:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ∑ 𝑊 𝑖 . 𝑠𝑖𝑚(𝑓 𝑖 𝑇 , 𝑓 𝑖 𝑆 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1

## Merancangn Metode NN
Mencari  Nilai  Similarity  Setiap  Kasus  Baru dengan Kasus Lama
Hasil perhitungan nilai similarity antara kasus baru  dengan  kasus  lama  yang  pertama  ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Similarity Kasus Baru Dengan Kasus Lama 1 Kasus Lama Kasus Baru Bobot  Similarity  Bobot x Similarity Wifi bermasalah Wifi bermasalah 3 1 3 Jaringan wifi lambat Sinyal wifi rendah 7 0.3 2.1 Normal Normal 5 1 5 Mahasiswa /umum Mahasiswa /umum 9 1 9
Similarity (1,1) = (3 + 2.1 + 5 + 9) 3 + 7 + 5 + 9 = 19.1 24
= 0.795833
Hasil perhitungan nilai similarity antara kasus baru  dengan  kasus  lama  yang  kedua  ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5 . Tabel similarity kasus baru dengan kasus lama 2. Kasus Lama Kasus Baru Bobot Similarity Bobot x Similarity Wifi bermasalah Wifi bermasalah 3 1 3 SSID hilang Sinyal wifi rendah 7 0.3 2.1 High Normal 5 0.5 2.5 Staf/unit Mahasiswa /umum 9 0.5 4.5
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (2,1) = (3 + 2.1 + 2.5 + 4.5) 3 + 7 + 5 + 9
= 12.1
24
= 0.504166
Hasil perhitungan nilai similarity antara kasus baru  dengan  kasus  lama  yang  ketiga  ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Similarity Kasus Baru Dengan Kasus
Lama 3 Kasus Lama Kasus Baru Bobot Similarity Bobot x Similarity POE Wifi bermasalah 3 0.3 0.9 POE bermasalah Sinyal wifi rendah 7 0.3 2.1 Normal Normal 5 1 5 Staf /unit Mahasiswa /umum 9 0.5 4.5
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (3,1) = (0.9 + 2.1 + 5 + 4.5)
3 + 7 + 5 + 9
= 12.5
24
= 0.520833
Setelah dicari nilai similarity antar kasus, maka langkah  berikutnya  adalah  mencari  jarak  terdekat antar  kasus.  Berdasarkan  detil  perhitungan  nilai similarity antara kasus baru dengan 3 contoh kasus lama pada database kasus, maka nilai similarity dari masing-masing kasus dapat ditunjukkan dalam tabel 7.
Tabel 7. Tabel nilai similarity Kasus Nilai similarity Kasus lama 1 dengan kasus baru 1 0.795833 Kasus lama 2 dengan kasus baru 1 0.504166 Kasus lama 3 dengan kasus baru 1 0.520833 Nilai similarity tertinggi 0.795833
Menentukan Nilai Similarity Tertinggi Jarak terdekat antara kasus lama dengan kasus baru ditandai dengan nilai similarity tertinggi. Solusi yang  akan  diberikan  oleh  sistem  pada  kasus  baru berdasarkan  pada  nilai similarity tertinggi  antara kasus  baru  dengan  kasus  lama  nomor  1.  tabel  7 menunjukkan bahwa kasus baru memiliki similarity tertinggi (0.795833) dengan kasus lama nomor 1.
Mengadaptasi Rekomendasi Solusi dari database Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  mengambil rekomendasi  solusi  dari database .  Solusi  yang tampak pada tabel 8 sebuah kasus dianggap mutlak mirip  jika  nilai similarity nya  adalah  mendekati  1 dan  dianggap  tidak  mirip  sama  sekali  apabila  nilai similarity -nya adalah 0. Jika terdapat 2 (dua) kasus atau  lebih  yang  memiliki  nilai similarity sama  dan tertinggi,  maka  solusi  yang  diadaptasi  adalah  dari kasus yang terbaru pada database .
Tabel 8. Tabel Rekomendasi Solusi
Jenis keluhan Keluhan Detil keluhan Kategori keluhan Fasilitas untuk Penyebab  Solusi Wi-Fi Wifi berasalah Jaringan wifi lambat Normal  Mahasiswa /umum Terjadi interferensi sinyal wireless Reboot ulang Access
Point

## Perancangan Algoritma
Untuk  memberikan  solusi  atas  keluhan menggunakan  algoritma Nearest  Neighbor .  Alasan digunakannya  algoritma Nearest  Neighbor adalah karena  algoritma  ini  dapat  mengukur  kedekatan antara  keluhan  yang  masuk  dengan  kasus-kasus sebelumnya yang ada pada knowledge base .
Untuk  gambaran  sistem  keluhan  yang  akan dibangun  ditunjukkan  pada  bagan use  case dalam gambar 1.

## Gambar 1. Use Case Sistem Helpdesk
Untuk  dapat  mengubah  status  keluhan  dan mendapatkan  rekomendasi  solusi  penanganan, pengguna  harus login ke  dalam  sistem  terlebih dahulu.  UML  proses  mengubah  status  dan mendapatkan solusi penanganan ditunjukkan dalam gambar 2.
Gambar 2. Use Case Proses Mengubah Status dan Mendapatkan Rekomendasi Solusi
Proses penanganan keluhan dengan data kasus yang  telah  ada  pada database dijelaskan  didalam Gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram Proses Penanganan Kasus Serupa
Proses penanganan keluhan dengan data kasus yang belum ada dalam database ditunjukkan dalam gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Proses Penanganan Kasus
Baru
Agar knowledge base dapat selalu berkembang dengan  data  penanganan  kasus  yang  terbaru  dan penanganan  kasus  yang  belum  ada,  maka  perlu dilakukan penambahan ilmu atau update pengetahuan  pada  basis  data.  Untuk  proses penambahan  ilmu  pada knowledge  base  system dijelaskan pada bagan flowchart dalam gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Menambahkan Knowledgebase 3. IMPLEMENTASI
DAN

## PEMBAHASAN

## Halaman Login
Pada  saat  aplikasi  pertama  dibuka,  pengguna akan  diarahkan  menuju  ke  halaman login untuk memasukkan username dan password secara benar. Tampilan halaman login ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6 . Halaman Login

## Halaman Dashboard
Setelah pengguna memasukkan username dan password nya  dengan  benar,  maka  pengguna  akan diarahkan  menuju  ke  halaman dashboard atau beranda. Pada halaman dashboard akan ditampilkan daftar  keluhan  yang  pernah  dilaporkan  oleh pengguna.  Tampilan  tatap  muka  halaman  beranda ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Dashboard

## Halaman Detil Keluhan
Halaman  detil  keluhan  dapat  diakses  dengan klik  tombol  amplop  di  sisi  kanan  keluhan.  Pada halaman  detil  keluhan  akan  ditampilkan  keluhan yang  telah  dimasukkan  secara  detil,  serta  terdapat fitur reply pada  bagian  bawah  detil  keluhan. Tampilan  menu  detil  keluhan  ditunjukkan  pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Detil Keluhan
Halaman Insert Keluhan Pengguna  yang  telah login ke  dalam  aplikasi dapat  mengirimkan  keluhannya  dengan  menekan tombol  “Tambah  keluhan”  pada  halaman  beranda. Pengguna  diharuskan  mengisi  jenis  keluhan, keluhan,  serta  detil  keluhan  dan  keterangan  yang bersifat  opsional.  Tampilan insert jenis  keluhan ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Insert Jenis Keluhan
Setelah pengguna  memasukkan jenis keluhan, maka  pengguna  akan  diarahkan  menuju  halaman insert keluhan seperti yang ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Insert Keluhan Langkah berikutnya setelah pengguna memasukkan  keluhannya  adalah  pengguna  wajib untuk  mengisikan  apa  yang  menjadi  detil keluhannya  melalui  sebuah form detil  keluhan seperti yang ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Insert Detil Keluhan
Langkah  terakhir  untuk  memasukkan  keluhan pengguna  adalah  dengan  mengisi form kategori keluhan,  pada form ini  pengguna  diharuskan  untuk memilih  salah  satu  dari  beberapa  pilihan  kategori keluhan  serta  fasilitas  milik.  Pada form ini  juga terdapat teks area yang mengijinkan pengguna untuk memberikan informasi tambahan atas keluhan yang dilaporkan. Form input kategori keluhan ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Halaman Insert Kategori Keluhan
Apabila  pengguna  tidak  menemukan  perihal yang ingin dilaporkan pada saat insert keluhan dan detil  keluhan,  maka  pengguna  dapat  memilih  opsi lainnya  kemudian  menuliskan  apa  yang  menjadi keluhannya.  Namun  apabila  pengguna  tidak menemukan  apa  yang  ingin  dilaporkan  pada form pertama ( form input jenis keluhan) maka pengguna juga  diberikan  opsi  lainnya  yang  akan  diarahkan
menuju halaman insert keluhan lainnya seperti yang ditunjukkan pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman Insert Keluhan Lainnya

## Halaman Ubah Variabel
Setelah  keluhan  diterima  oleh  staf,  staf  yang bersangkutan  dapat  mengganti  isi  dari  variabel “kategori”  dan  “fasilitas  milik”  yang  memiliki pengaruh  terhadap  perhitungan  algoritma Nearest Neighbor untuk mencari nilai similarity . Selain itu, ada  juga  variabel  yang  juga  dapat  diganti  oleh  staf dan  pengguna  yaitu  variabel  “status”  yang  berisi “open”  apabila  keluhan  belum  ditangani,  “hold” apabila  keluhan  sedang  dalam  pengerjaan,  serta “close” apabila keluhan telah dikerjakan. Tampilan form ganti “kategori” ditunjukkan pada gambar 14.
Gambar 14. Halaman Ubah Kategori
Tampilan  halaman  ubah  fasilitas  ditunjukkan pada gambar 15.
Gambar 15. Halaman Ubah Fasilitas
Tampilan  halaman  ubah  status  ditunjukkan pada Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Ubah Status
Halaman Get Solution Pada halaman detil keluhan milik staf, terdapat sebuah  tombol  yang  akan  mengarah  ke form get solution yang  menampilkan  “penyebab”  dan rekomendasi “solusi” penanganan yang diambil dari basis  data  pengetahuan  melalui  perhitungan algoritma Nearest Neighbor . Pada form tersebut juga terdapat  pertanyaan  apakah  jawaban  yang  didapat sudah  sesuai  atau  belum. Form get  solution ditunjukkan pada gambar 17.
Gambar 17. Form Get Solution
Pada form get  solution akan  disediakan  dua pilihan  yaitu  “sudah”,  yang  berarti  rekomendasi solusi  penanganan  sudah  tepat,  dan  “belum”  yang berarti rekomendasi solusi penanganan belum tepat. Apabila staf memilih “sudah” maka staf akan dibawa kembali  menuju  halaman  detil  keluhan,  dengan kolom  “penyebab”  dan  “solusi”  yang  telah  terisi dengan  jawaban  yang  telah  diambil  dari  database oleh sistem menggunakan metode Nearest Neighbor .
Namun  apabila  staf  memilih  “belum”,  maka staf  akan  disajikan  pertanyaan  berikutnya  dengan dua  tombol  pilihan  yaitu  “tambah knowledgebase ” untuk  menambahkan  pengetahuan  pada  basis  data pengetahuan  apabila  kasus  tersebut  adalah  kasus baru. Atau “ edit knowledge ”  untuk  mengubah atau memodifikasi  basis  data  pengetahuan  apabila “penyebab” serta rekomendasi “solusi” penanganan dirasa kurang sesuai dan perlu dilakukan perubahan. Form modifikasi basis data pengetahuan ditunjukkan pada gambar 18.
Gambar 18. Form Modifikasi Basis Data Pengetahuan Apabila staf memilih “tambahkan
knowledgebase ”  maka  staf  akan  diarahkan  menuju halaman form tambah knowledge . Form tambah knowledge ditunjukkan pada gambar 19.
Gambar 19. Form Menambah Basis Data Pengetahuan
Sedangkan  apabila  staf  memilih  “ edit knowledge ” maka staf akan diarahkan menuju form ubah knowledge . Form ubah knowledge ditunjukkan pada gambar 20.
Gambar 20. Form Ubah Basis Data Pengetahuan

## Halaman Algoritma
Pada  halaman  ini  akan  ditampilkan  langkah- langkah,  mulai  dari  rancangan  sistem Nearest Neighbor , langkah pertama sampai dengan langkah terakhir  secara  rinci  sebagai  bukti  digunakannya metode Nearest  Neighbor .  Tampilan  halaman algoritma ditunjukkan pada gambar 21.
Gambar 21. Halaman algoritma Nearest Neighbor

## Menu Pengaturan Pengguna
Pada  halaman  admin  terdapat  sebuah  menu pengaturan  pengguna,  yaitu  sebuah  menu  yang memiliki  fungsi  memodifikasi  data  pengguna  yang hanya  dapat  diakses  oleh user yang  memiliki  hak akses  administrator.  Tampilan  menu  pengaturan pengguna ditunjukkan pada gambar 22.
Gambar 22. Halaman Menu Pengaturan Pengguna

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan analisa, perancangan, implementasi,  dan  pengujian  algoritma Nearest Neighbor untuk  menentukan  rekomendasi  solusi penanganan maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang  telah  dibuat  kurang  tepat  untuk  menentukan rekomendasi  solusi  terhadap  layanan  Kantor Teknologi  Informasi  STIKI  Malang  berdasarkan kasus  sebelumnya  pada  basis  data  pengetahuan. Pada  saat  tahap  evaluasi  penerapan  algoritma  ini, penulis mengambil kuisioner kepada sejumlah pakar untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  yang  didapat. Tingkat  kepuasan  yang  dihasilkan  adalah  46%,  hal ini  disebabkan  karena  pada  saat  memberikan kuisioner  belum  diadakan  pelatihan  atau  arahan penggunaan sistem.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, membutuhkan beberapa syarat yang dapat dijadikan acuan  pengembangan.  Beberapa  saran  yang  dapat dijadikan  acuan  untuk  pengembangan  aplikasi  atau sistem lebih lanjut adalah sebagai berikut:
 Penambahan  fitur  notifikasi  melalui  email meningkatkan  respon  staf  dalam  menanggapi keluhan yang masuk.
 Disarankan  perlu  dilakukan  riset  lebih  lanjut dengan  menggunakan  algoritma  lain  untuk mengetahui  apakah  hasil  akurasi  lebih  baik daripada algoritma Nearest Neighbor.
5. REFERENSI [1] Burhanudin. (2006). “Analisis Atas Kepuasaffdan Penyesalan Pada Niat Melakukan  Pembelian  Ulang  dan  Niat
Melakukan Komplain”.
[2] Dewobroto,  W.  (2005).  “Simulasi  Numerik Berbasis  Komputer  Sebagai  Solusi  Pencegah Bahaya  Akibat Kegagalan Bangunan”. Vol. 2 No. 2 Oktober 2006: 108-125.
[3] Dharwiyati,  S.  (2003).  “Pengantar  Unified Modeling
Language (UML)”. Ilmukomputer.com.
[4] Feldman,  R.,  &  Sanger,  J.  (2007).  “The  Text Mining  Handbook  Advanced  Approaches  in Analyzing  Unstructured  Data”.  New  York: Cambridge University Press.
[5] Ganesan,  K.  (2006).  “Text  Mining,  Analytics & More”.
[6] Han, J., & Kamber, M. (2006).  “Data Mining Concepts and Techniques”.
[7] Kartikasari, M. (2015). “Penerapan Case Base Reasoning pada Sistem Pendukung Keputusan Penanganan  Komplain  Penyewa  Mall”. Universitas Brawijaya.
[8] Marlinda. (2004). Sistem Basis Data Yogyakart. ANDI.
[9] Putri.  (2012).  Sistem  Pendukung  Keputusan Cerdas Dalam Penentuan Penerima Beasiswa”. Politeknik Negeri Bali.
[10] Ritayani.  (2016).  “Pengantar  Algoritma  dan Pemrograman”.  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Almuslim.
[11] Tarmuji, Ali. 2008. “Tinjauan Umum Tentang Helpdesk  Dan  Framework  Terkait”.  Fakultas Teknik Industri Universitas Ahmad Dahlan.
[12] Triswan  Y.  (2009).  “Pengenalan  PHP”. IlmuKomputer.com.
[13] Turban, E., Aronson, J.E. & Liang, T.P. 2005. “Decision  Support  System  and  Intelligent System”. New Jersey: Pearson Education. Inc.
[14] Utami. (2014). “Pengertian Sistem Informasi”. Universitas Widyatama.
[15] Zohar,  Y.  E.  (2002).  “Introduction  to  Text Mining:  Automated  Learning  Group  National
Center  For  Supercomputing  Application”. Illinois: University of Illioni.