Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx

## Implementasi Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M- KNN) Untuk Klasifikasi Buku
Fricles Ariwisanto Sianturi 1 , Agustina Simangunsong 2 , R. Mahdalena Simanjorang 3 , Petti Indrayati Sijabat 4
1,2,3,4 Manajemen Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia
1 sianturifricles@gmail.com * , 2 agustinasimangunsong93@gmail.com ,
3 relimamahdalenasimanjorang@yahoo.co.id , 4 petti.jabat@gmail.com
Email Penulis Korespondens: sianturifricles@gmail.com
Abstrak- Klasifikasi   buku   penting pada suatu perpustakaan  dengan tujuan  memudahkan para pengunjung dalam mencari  buku. Terkhususnya pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara yang dapat membantu para mahasiswa/I dalam mendapatkan buku pada perpustakaan. Dengan metode yang ada pada data mining yaitu text mining, maka dengan permasalahan yang muncul pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara penelitian ini mengimplementasikan algoritma untuk klasifikasi buku pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara dengan Algoritma  Modified  Nearest  Neighbour  (M-KNN).  Modifikasi  dari  metode  ini  bertujuan  untuk  mengatasi kelemahan  mengenai  jarak  data  dengan  weight  yang  memiliki  banyak  masalah  dalam  outlier  pada  metode KNN. Penelitian ini dilakukan pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara dengan menggunakan 10 jumlah dataset.  Pada  masing-masing  jumlah  dataset  akan  dibagi  secara  acak  menjadi  data  training  dan  data  uji. Pengujian sistem ini dilakukan dengan nilai k yaitu 3. Dan didapatkan akurasi rata-rata nilai akurasi maksimum yang dihasilkan sistem sebesar 50% pada saat jumlah dataset 10.
Kata Kunci: Data Mining, Classification, Text Mining, Modified Nearest Neighbor Algorithm
Abstract- Book classification is important in a library intending to make it easier for visitors to find books. Especially in the STMIK Pelita Nusantara library which can help students get books from the library. With the existing method in data mining, namely text mining, with the problems that arise in the STMIK Pelita Nusantara library, this study implements an algorithm for book classification in the STMIK Pelita Nusantara library with the Modified Nearest Neighbor (M-KNN) algorithm. The modification of this method aims to overcome the weakness regarding the distance of the data with the weight which has many problems in outliers in the KNN method. This research was conducted at STMIK Pelita Nusantara library using 10 total datasets. Each number of datasets will be randomly divided into training data and test data. Testing of this system is carried out with a k value of 3.And the average accuracy of the maximum accuracy value produced by the system is 50% when the number of datasets is 10
Keywords: Schools, Teachers, Homerooms, Decision Support Systems, SAW Methods.

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah koleksi buku dalam sebuah perpustakaan selalu mengalami penambahan buku-buku baru, seperti yang terjadi di STMIK Pelita Nusantara. Setiap tahun masing-masing program studi memiliki anggaran pengadaan buku. Klasifikasi buku secara manual akan menyulitkan petugas perpustakaan khususnya yang kurang berpengalaman[1].
Permasalahan  yang        diangkat        dalam  penelitian  ini  adalah  Keterbatasan  pengetahuan  petugas memungkinkan terjadinya kesalahan dalam mengklasifikasi buku serta membutuhkan waktu yang lama, karena petugas tersebut minimal harus membaca resensi dan daftar isinya.[2] Untuk itu perlu ada mekanisme yang cepat dan objektif untuk klasifikasi koleksi buku perpustakaan[3]- [4]. Sedangkan   tujuan   dari   penelitian   ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma M-KNN untuk  klasifikasi  buku  pada  perpustakaan  di  STMIK  Pelita  Nusantara.  Dari  beberapa  literature mendefinikasikan bahwa Klasifikasi adalah teknik memetakan ( mengklasifikasikan ) data ke dalam satu  atau  beberapa  kelas  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya.[5]  Ada  banyak  teknik  klasifikasi yang dapat digunakan, diantaranya adalah Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Artificial Neural
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx
Network.  Penggunaan  algoritma  yang  tepat  dapat  meningkatkan  keakuratan  keputusan  yang diambil. Metode klasifikasi yang akan digunakan  dalam penelitian ini adalah Modified k-Nearest Neighbour (MKNN)[6]. Dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) maka dikembangkan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Gagasan utama dari metode ini adalah mengklasifikasikan sampel uji sesuai dengan tag tetangga. Metode ini adalah semacam KNN tertimbang sehingga bobot yang ditentukan dengan menggunakan prosedur yang berbeda[7]. Prosedur menghitung fraksi dari tetangga berlabel sama dengan total sejumlah tetangga [8]. Karena tingkat akurasi metode Modified K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor (KNN). Seperti percobaan sebelumnya pada dataset Wine metode KNN meempunyai tingkat akurasi 83,79%  sedangkan  metode  MKNN  85,76%  dan  juga  pada  dataset  Isodata  metode  mempunyai tingkat  akurasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  82,90%  sedangkan  metode  Modified  K-Nearest Neighbor (MKNN) 83,32%[9].
Alasan  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  memudahkan  pegawai  perpustakaan  buku  pada STMIK  Pelita  Nusantara  dalam  mengklasifikasi  buku-buku  yang  ada  pada  perpustakaan  sesuai dengan kebututuhan yang pada masing-masing program studi yang ada dilingkungan STMIK Pelita Nusantara[10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  melakukukan  tahap  awal  yang  dilakukan  mempelajari  tentang  permasalahan- permasalahan yang muncul pada objek penelitian yaitu pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara tentang pengklasifikasian buku yang ada pada perpustakaan tersebut. Tahap berikutnya menerapkan algoritma  untuk pengklasifikasian buku pada perpustakaan. Dalam kajian praktis, algoritma  yang sesuai dengan permasalhan yang timbul adalah algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN), untuk lebih jelas dapat dilihat tahapan-tahapan penelitian pada gambar 1.
Setelah menerapkan algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN) selesai, selanjutnya menguji algoritma  yang  diterapkan  terhadap  data  yang  didapatkan  dari  perpustakaan  STMIK  Pelita Nusantara. Sampel diambil langsung dari perpustakaan STMIK Pelita Nusantara.

## Gambar 1. Tahapan Peneltiian
Selanjutnya,  penelitian  ini  melakuan  pengklasifikasian  buku  dengan  tahapan  sebagai  berikut: memasukkan  label  kelas  dari  data  berdasarkan  data  poin  pada  data  latih  yang  sudah  divalidasi dengan nilai k. Dengan kata lain, pertama dilakukan perhitungan validitas data pada semua data di data latih. Selanjutnya, dilakukan perhitungan untuk mencari Weight Voting pada semua  data uji menggunakan  validitas data. selanjutnya adalah  menjelaskan  metode M-KNN secara detail  mulai bagaimana menghitung validitas data sampai menentukan kelas akhir dari data sampel.
Gambar 2. Skema Kerja M-KNN
Studi Literatur
Data Mining, algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN)
Mendefenisikan Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN)
Implementasi Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN) dengan data uji
Pengujian Algoritma
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx
Rumus yang digunakan untuk menghitung validitas setiap data latih adalah :
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑥) = 1 𝐻 ∑ 𝑆 𝐻 𝑖=1 (𝑙𝑏𝑙(𝑥), 𝑙𝑏𝑙(𝑁𝑖(𝑥))) )       (1)
Dalam metode MKNN, pertama weight masing-masing tetangga dihitung dengan menggunakan 1 / (de + 0.5). Kemudian, validitas dari tiap data pada data training dikalikan dengan weight berdasarkan pada jarak Euclidean. Dalam metode MKNN, weight voting tiap tetangga seperti pada persamaan berikut:
𝑊(𝑖) = 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠(𝑖)𝑥 1 𝑑𝑒+0,5 (2)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  ini  membahas  dari  tahapan  algoritma  Modified  Nearest  Neighbourt  (M-KNN)  dalam klasifikasi buku:
3.1. Tahapan Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN)
1.   Menghitung jarak (KNN)
2.   Menghitung validitas
3.   Menghitung weighted voting
4.   Menentukan kelas kategori dan akurasi data.
Tabel 1. Ketentuan Bobot Sampel Keterangan Bobot SS Sama sekali tidak 0,25 KK Kadang-kadang 0,5 SR Sering 0.75 SL Selalu 1
Tabel 2. Data Set Kuisioner No Nama Buku Jlh Buku 1 Sistem Pendukung Keputusan 11 2 Kriptografi 5 3 Rekayasa Perangkat Lunak 6 4 Data Mining 12 5 Algoritma Dan Pemrograman 7 6 Pengolahan Citra 6 7 Sistem basis Data 4 8 Jaringan komputer 8 9 Sistem Pakar 9 10 Multimedia 11 Tabel 3. Data TestingPerhitungan Manual No  Nama Buku Jlh Buku Keterangan 1 Sistem Pendukung Keputusan 11 Betul 2 Kriptografi 5 Salah 8 Jaringan komputer 8 Betul 9 Sistem Pakar 9 Salah
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx
Tabel 4. Data Training Perhitungan Manual No  Nama Buku Jlh Buku Keterangan 3 Rekayasa Perangkat Lunak 6 Salah 4 Data Mining 12 Salah 5 Algoritma Dan Pemrograman 7 Betul 6 Pengolahan Citra 6 Betul 7 Sistem basis Data 4 Betul 10 Multimedia 11 Salah
1. Menghitung Jarak Euclidean
Data testing 1
𝑑 (1,3)=√∑ (𝑥3𝑖−𝑥1𝑖 𝑛 𝑖=1
= √(11 − 6) 2 + (20,25 − 27,25) 2

## = √74 =  8,6023253
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  jarak euclidean yang  sama  untuk  semua  variabel interval scaled , dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Jarak Euclidean Data Testing 1 Sum euclidean Euclidean d (1,3) 74 8,6023253 d (1,4) 56,5625 7,5208045 d (1,5) 111,0625 10,538619 d (1,6) 46,5625 6,823672 d (1,7) 117,0625 10,819543 d (1,10) 7,5625 2,75
Setelah nilai euclidean didapatkan,  maka dilakukan proses normalisasi untuk memperoleh   jarak dengan   range   [0,1]   sesuai   dengan  persamaan    yang ditunjukkan sebagai berikut.
𝑑 ′ (1,3) = (𝑑 (1,3) − 𝑚𝑖𝑛 𝑒𝑢𝑐 ) (𝑚𝑎𝑥 𝑒𝑢𝑐 − 𝑚𝑖𝑛 𝑒𝑢𝑐 ) = (8,6023253 − 2,75)
(10,819543 − 2,75)
= 0,7252 Tabel 6. Hasil Normalisasi Jarak Euclidean Data Testing 1 Euclidean Normalisasi d (1,3) 8,6023253 0,7252 d (1,4) 7,5208045 0,5912 d (1,5) 10,538619 0,9651 d (1,6) 6,823672 0,5048 d (1,7) 10,819543 1
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx
d (1,10) 2,75 0
Perhitungan untuk parameter variabel kategori menggunakan persamaan dengan p=1 dan d(i,j) = 0 jika sama dan 1 jika beda. Perhitungan variabel kategori ditunjukkan pada tabel 3.6 berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Variabel Kategori Data Testing 1 d (1,3) 0 d (1,4) 0 d (1,5) 0 d (1,6) 1 d (1,7) 1 d (1,10) 0
Setelah  perhitungan jarak  masing-masing  variabel  telah  dihasilkan,  akan digunakan perhitungan jarak  rata-rata  dengan  menjumlahkan  kedua  hasil  perhitungan  dan  membaginya  sesuai  dengan jumlah jenis variabel seperti berikut.
𝑑 (1,3) = 𝑑 𝑣𝑎𝑟.𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖(1,3)+𝑑′𝑒(1,3) 2 = 0 + 0,7252
2
= 0,3626
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  jarak  rata-rata  yang  sama  untuk  semua data training,  dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 8. berikut.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Variabel kategori Euclidean Total Jarak d (1,3) 0 0,7252 0,3626 d (1,4) 0 0,5912 0,2956 d (1,5) 0 0,9651 0,4825 d (1,6) 0 0,5048 0,2524 d (1,7) 1 1 0,5000 d (1,10) 1 0 0

## 2. Menghitung Validitas
Menghitung nilai  validitas  data  training  dengan  persamaan.  Contoh  perhitungan  validitas  data training  untuk  data  training  pertama (x=1) adalah sebagai berikut.
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑥 = 1) = 1 𝑘 ∑ 𝑠 𝑘 𝑖=1 (𝑙𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙(𝑥), (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙(𝑁-𝑖(𝑥)))) = 1 3 ∑ 𝑠 𝑘 𝑖=1 (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙(𝑥 = 1), (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙(𝑁𝑖(𝑥 = 2))))
= 1 3 (1 + 0 + 0)
= 1
3 = 0,333333
Perhitungan    yang   sama   dilakukan   untuk   semua   data   training.  Hasil perhitungan validitas ini seperti yang ditunjukkan pada tabel 9.
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx
Tabel 9. Perhitungan Manual Validitas Data Training No k =1 k=2 k=3 Sum S(a,b)  Validitas 3 1 0 0 1 0,333333 4 0 0 0 0 0 5 1 1 0 2 0,666667 6 1 0 1 2 0,666667 7 0 1 1 2 0,666667 10 0 0 0 0 0
Setelah  hasil  perhitungan  validitas  selesai,  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan weighted voting sesuai   dengan   persamaan.   Sebagai   contoh dilakukan perhitungan weight voting untuk data testing 1 sebagai berikut.
𝑤 1,3 = 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠(1)𝑥 1 𝑑 (1,3) + 0,5 = 0,333333𝑥 1 0,3626 + 0,5 = 0,3864
Selanjutnya  melakukan  perhitungan weighted voting yang  sama  untuk  semua  data  training. Setelah  didapatkan  nilai weighted voting dari  semua  data  training maka  dilakukan  pencarian nilai weighted voting terbesar  sesuai  dengan  nilai  k yang telah ditentukan, yaitu k=3 dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Weight Voting Data Testing 1 Weight Voting Kategori d (1,6) 0,8859 Betul d (1,5) 0,8375 Betul d (1,7) 0,6666 Salah d (1,3) 0,3864 Betul d (1,4) 0 Betul d (1,10) 0 Betul
Pada  tabel  10.  didapat  3  nilai  weighted  voting  sebesar  yaitu  d(1,6)  sebesar  0,8859  dengan  kelas Impulsif,  d(1,5)  sebesar  0,8375  dengan  kelas  Impulsif,  dan  d(1,7)  sebesar  0,6666  dengan  nilai Hiperactif.  Dari  ketiga  nilai wighted voting tersebut,  setiap  kelas  kategori  dijumlahkan  dan  hasil nilai terbesar akan dipilih menjadi keputusan. Dari data testing 1, maka kelas kategori ADHD yang ditentukan adalah “Impulsif” karena nilainya sebesar 1,7234 lebih besar dari jumlah weighted voting “Hiperactif” dengan jumlah sebesar 0,6666.
Perhitungan yang sama dilakukan untuk data testing selanjutnya yaitu data 2, 8, dan 9. Dari 4 data testing yang digunakan, dilakukan akurasi sebesar 50% dengan 2 nilai prediksi benar dan 2 prediksi salah yaitu pada data testing 2 dan 9. Hasil perhitungan dari 4 data testing ditunjukkan dalam tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Akurasi 4 Data Testing
Nilai k Data testing Hasil Data Sebenarnya
Prediksi Sistem 3 1 Betul Betul 2 Salah Betul 8 Betul Betul 9 Salah Betul Akurasi 50%
Submitted: 08/05/2020 ; Accepted: 30/05/2020 ; Published: 14/06/2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 1, Nomor 2, Juni 2020, Page 45-51 ISSN xxxx-xxxx (media online) Available Online at https://ejurnal.sisfokomtek.org/index.php/jumin DOI xxxxx/xxxxx.xxxx

## 4 . KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  dengan  adanya  pengclasifikasian  buku  pada perpustakaan  di  STMIK  Pelita  Nusantara  dapat  membantu  para  pengunjung  untuk  mencari  buku sesuai dengan kebutuhan para pengunjung, hasil pengklasifikasian yang didapat dengan alagoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN) idapatkan akurasi rata-rata nilai akurasi maksimum yang dihasilkan sistem sebesar 50% pada saat jumlah dataset 10.

## REFERENCES
[1]  A. Firman, H. F. Wowor, X. Najoan, J. Teknik, E. Fakultas, and T. Unsrat, “Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web,” E-Journal Tek. Elektro Dan Komput., 2016.
[2]  M. S. Fricles Ariwisanto Sianturi, “KOMBINASI METODESIMPLEADDITIVEWEIGHTING  (SAW)DENGANALGORITMA  NEAREST
NEIGHBOR UNTUK REKRUITMEN KARYAWAN,” Mantik Penusa, vol. 3, no. 2, pp. 1– 9, 2019, doi: .1037//0033-2909.I26.1.78.
[3]  R.  M.  Anggraeni,  “Perbandingan  Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth  untuk Perekomendasi  Pada  Transaksi  Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas  Dian Nuswantoro,” Tek. Inform., 2014.
[4]  Sunjana,  “Aplikasi  Mining  Data  Mahasiswa  dengan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree,” Seminar Nasional Aplikasi Tknologi Informasi. 2010.
[5]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform., 2017.
[6]  Suyanto, “Data mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data,” SpringerReference, 2017.
[7]  P.  Meilina,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Metode  Klasifikasi,”  J.  Teknol.  Univ. Muhammadiyah Jakarta, 2015.
[8]  S.  Yang,  H.  Jian,  Z.  Ding,  Z.  Hongyuan,  and  C.  L.  Giles,  “IKNN:  Informative  K-nearest neighbor pattern classification,” 2007, doi: 10.1007/978-3-540-74976-9_25.
[9]  G. Guo, H. Wang, D. Bell, Y. Bi, and K. Greer, “KNN model-based approach in classification,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics), 2003, doi: 10.1007/978-3-540-39964-3_62.
[10]  B. Kurniawan, S. Effendi, and O. S. Sitompul, “Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining,” J. Dunia Teknol. Inf., 2012.