## Identifikasi Malware pada Android menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Nadya Chitayae 1 , Alva Hendi Muhammad 2
1 Teknik Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Kalimantan,
2 Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1 nchitayae@gmail.com , 2 alva@amikom.ac.id
Abstract— Not a few people abuse technology to commit crimes or what is called a cybercrime. One form of cybercrime is a malware or  malicious  software  attacks.  It  is  necessary  to  detect  malware attacks so that users can find out whether the data comes from the internet  or  whether  an  Android  application  is  safe  from  inserting malware  or  not.  Malware  is  quite  difficult  to  classify  and differentiate  directly;  therefore,  we  need  a  way  to  classify  good websites  and  malicious  websites.  This  study  uses  the  K-Nearest Neighbor  method  to  classify  android  application  malware.  This study uses Android Malware/Benign Permissions data in the form of CSV  files  obtained  from  Kaggle.com.  The  results  showed  that malware classification and not malware in the android application permit could be done well using the K-Nearest Neighbor algorithm, which produces an accuracy of 77%. Classification of malware and not  malware  is  better  done  by  combining  the  K-Nearest  Neighbor method  with  feature  selection,  which  increases  the  accuracy  value from 44% to 77%.

## Keyword— Android, Feature Selection, Malware, KNN
Intisari—  Tidak  sedikit  orang  yang  menyalahgunakan teknologi untuk melakukan kejahatan atau yang disebut dengan cybercrime.  Salah  satu  bentuk  kejahatan  dunia  maya  adalah serangan  malware  atau  perangkat  lunak  berbahaya.  Serangan malware  perlu  dideteksi  agar  pengguna  dapat  mengetahui  data pada suatu aplikasi Android tersebut aman dari sisipan malware atau  tidak.  Malware  cukup  sulit  untuk  diklasifikasikan  dan dibedakan  secara  langsung;  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu cara  untuk  mengklasifikasikan  website  baik  dan  website berbahaya.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  mengklasifikasikan  malware  aplikasi  android. Penelitian  ini  menggunakan  data  Android  Malware/Benign Permissions  berupa  file  CSV  yang  diperoleh  dari  Kaggle.com. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  malware  dan bukan  malware  pada  izin  aplikasi  android  dapat  dilakukan dengan  baik  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  yang menghasilkan  akurasi  sebesar  77%.  Klasifikasi  malware  dan bukan  malware  lebih  baik  dilakukan  dengan  menggabungkan metode  K-Nearest  Neighbor  dengan  Feature  Selection  sehingga meningkatkan nilai akurasi dari 44% menjadi 77%.

## Kata Kunci— Android, Feature Selection, Malware, KNN

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan teknologi semakin pesat dan sangat mempengaruhi  semua  aspek  kehidupan  seperti  pendidikan, pemerintahan,  kesehatan  dan  lainnya.  Pemanfaatan  teknologi informasi  adalah  solusi  yang  tepat  agar  segala  aktivitas  tetap berjalan dengan baik walaupun misalnya berada di lokasi yang berjauhan dengan tempat kerja.
Dalam  menggunakan  teknologi  informasi,  tidak  semua orang menggunakan landasan yang positif dan  motivasi yang positif.  Banyak  orang  menggunakan  suatu  teknologi  untuk melakukan tindak kejahatan bahkan melakukan tindakan ilegal untuk  memperoleh  keuntungan  yang  besar  bagi  diri  sendiri maupun  golongan  dengan  cara  yang  salah.  Tindak  kejahatan yang  dilakukan  menggunakan  teknologi  informasi  khususnya melalui  dunia  maya  ini  disebut  dengan cybercrime [1]. Kejahatan jenis ini tidak mengenal waktu dan dapat terjadi pada individu ataupun perusahaan dimanapun berada.
Salah  satu  bentuk  aksi  kejahatan cyber adalah  serangan malware atau Malicious  software . Malware adalah  aksi cybercrime menggunakan software yang dapat menyusup atau merusak  perangkat  target  atau  korban  [2].  Contoh malware yaitu Virus,  Trojan,  Spyware,  dan  Exploit ,  yang  dirancang menggunakan  kode-kode  yang  disisipkan  secara  tersembunyi oleh  penyerang,  sehingga  mereka  bisa  tetap  berada  di  dalam sistem  komputer  pada  periode  waktu  tertentu,  tanpa sepengetahuan  pemilik  sistem. Malware sangat  berbahaya karena dapat merugikan suatu individu atau perusahaan seperti pencurian  data  dan  informasi  pribadi,  membobol  keamanan program dan sistem operasi, menghapus data yang diinginkan, memata-matai perilaku online korban serta masih banyak lagi. Malware dapat  masuk  melalui e-mail, pesan  di instant massaging atau saat akses ke website berbahaya.
Salah  satu  serangan cyber paling  spektakuler  adalah serangan WannaCry pada tahun 2017, yang membuat lebih dari 200.000  komputer  yang  tersedia  di  150  negara  lumpuh sehingga  menimbulkan  kerugian  sebesar  US$  4-8  miliar  [3]. Menurut hasil riset Microsoft yang diungkapkan pada Security Endpoint  Threat  Report 2019,  Indonesia  memiliki  tingkat kasus malware tertinggi  yaitu  10,68%  pada  2019.  Indonesia juga terdaftar memiliki tingkat kasus ransomware tertinggi ke- 2 di seluruh wilayah Asia Pasifik yaitu 0,14%.
Banyaknya  aktivitas  penyebaran malware yang  terjadi melalui  jaringan  internet  baik  di  Indonesia  maupun  di  dunia menyebabkan banyak pengguna menjadi resah. Oleh karena itu perlu dilakukan pendeteksian terhadap serangan malware pada jaringan komputer agar pengguna bisa mengetahui apakah data yang berasal dari internet aman dari penyisipan malware atau tidak.  Malware  cukup  sulit  untuk  diklasifikasi  dan  dibedakan secara  langsung,  dikarenakan  oknum-oknum  yang  terlibat membuat website yang telah disisipkan oleh malware tersebut menjadi  seperti website yang  biasa  kita  gunakan  sehari-hari tanpa  ciri  yang  bisa  dilihat  secara  kasat  mata.  Dikarenakan kesulitan inilah sangat dibutuhkan cara atau metode yang dapat mengklasifikasikan website yang baik dan malicious website .
Pada  salah  satu  riset  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya, peneliti  melakukan  percobaan  dengan  metode  statistik menggunakan machine  learning untuk  mengklasifikasi malware dengan hasil riset sebesar 95-99% dari 20000 sampai 30000 URL. Akurasi yang didapatkan sudah cukup besar, tetapi terdapat  kelemahan  pada  penelitian  ini  yaitu  masih  terjadi ketidakstabilan dalam hasil persentasi [4].
Penelitian  lainnya  membahas  tentang  deteksi malware Android dengan menerapkan metode machine learning Naïve Bayes serta  mengkombinasikan Naïve  Bayes dengan Feature Correlation [5].  Namun  pada  penelitian  ini  masih  terdapat kekurangan  karena  tingkat  efisiensi  yang  didapatkan  masih belum memuaskan yaitu hanya mencapai 71,07%, baik dengan menggunakan Naïve  Bayes maupun  kombinasi Naïve  Bayes dengan Feature  Correlation .  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  mendapatkan  fitur  yang  lebih implisit sehingga dapat membuat perbedaan lebih jelas diantara berbagai kategori aplikasi.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor yang  bertujuan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  jenis malware dengan nilai  akurasi yang lebih besar dan seimbang dibanding  dengan  riset  sebelumnya.  Algoritma  K- Nearest Neighbor merupakan  algoritma data mining yang  relatif sederhana yang memiliki kelebihan tingkat akurasi yang tinggi dan  dapat  menangani  data  dalam  jumlah  besar  [6],  [7]. Sehingga dalam penelitian ini akan digunakan nilai K dengan akurasi  yang  paling  tinggi  dalam  melakukan  klasifikasi malware .

## II. T INJAUAN P USTAKA
Peneliti sebelumnya melakukan percobaan dengan metode statistik menggunakan machine learning , untuk mengklasifikasi malware dengan  hasil  riset  sebesar  95-99% dari  20000  sampai  30000  URL.  Penelitian  ini  menghasilkan nilai akurasi yang cukup besar, tetapi terdapat kelemahan pada penelitian  ini  yaitu  masih  terjadi  ketidakstabilan  dalam  hasil persentase [4].
Deteksi malware  Android dengan  menerapkan machine learning juga  pernah  dilakukan  sebelumnya  yaitu  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes serta  mengkombinasikan Naïve  Bayes dengan Feature  Correlation [5].  Namun  pada penelitian  ini  masih  terdapat  kekurangan  karena  tingkat efisiensi  yang  didapatkan  masih  belum  memuaskan,  baik dengan  menggunakan Naïve  Bayes maupun  kombinasi Naïve Bayes dengan Feature  Correlation .  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan penelitian lebih lanjut menggunakan algorima yang berbeda untuk mendapatkan fitur yang lebih implisit.
Riset lainnya menggunakan metode batch yang memeriksa website satu persatu dan terperinci untuk setiap sample website . Dalam  riset  ini  pengklasifikasiannya  menghasilkan  nilai persentase  sebesar  99%  dan  jauh  lebih  seimbang  di  banding penelitian  yang  dibahas  sebelumnya  [8].  Namun  dengan besarnya hasil persentase dan keseimbangan riset ini memakan waktu  pemeriksan  yang  cukup  lama,  sehingga  perlu  adanya rekomendasi  algoritma  lainnya  yang  memiliki  waktu pemeriksaan yang lebih singkat.
Klasifikasi  data  yang  menerapkan  metode K-Nearest Neighbor telah  banyak  digunakan  sebelumnya,  seperti menyajikan  pendekatan  baru  untuk  klasifikasi  bahan  baku biomassa.  Model  yang  dihasilkan  dengan  algoritma  ini  dapat secara  efektif  membantu  dalam  bermacam  sumber  daya biomassa  [9].  Namun  pada  penelitian  ini  tidak  dijelaskan bagaimana  komposisi  data  training  dan  data  testing  yang menjadi  percobaan,  sehingga  belum  dapat  diketahui  berapa komposisi dan testing dan data training yang tepat. Selain itu penelitian  tentang  klasifikasi  penyakit  demam  anak  juga memanfaatkan algoritma K- Nearest Neighbor [10]. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi 83%, yang memiliki komposisi 80% data training serta 20% data testing. Tetapi tidak diketahui mengapa  digunakan  komposisi  data  latih  dan  data  uji  80:20. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut  untuk mengetahui  komposisi  data  yang  paling  tepat  dalam  proses klasifikasi,  supaya  dapat  memperoleh  akurasi  yang  lebih maksimal.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Terdapat beberapa tahapan dan metode untuk menyelesaikan  penelitian  klasifikasi malware ini.  Detail metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Mengumpulkan Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan data Malware / Benign  Permissions  Android berupa file csv yang didapatkan dari Kaggle.com [11]. Data ini memiliki 398 data website dengan 331 parameter Izin Aplikasi Android . Pada setiap izin aplikasi android terdapat vector biner 1=  digunakan,  0=  tidak  digunakan.  Selain  itu sample malware /jinak  dibagi  berdasarkan  “Type”  1= malware dan 0= non-malware . Komposisi dataset dapat dilihat pada Gambar 2  yang  terdiri  dari  50% malware dan  50%  bukan malware / jinak.
Gambar 2. Komposisi Type Malware dan Bukan Malware
Dataset ini  tidak  perlu  dilakukan preprocessing data karena tipe data sudah sesuai dan dapat langsung diproses. Selain itu, missing value tidak ditemukan pada dataset ini sehingga dapat langsung  diproses.  Namun  dataset  ini  belum  dilakukan normalisasi  data  sehingga  perlu  dianalisis  fitur  yang  berelasi dan  saling  berpengaruh  yang  akan  dilakukan  pada  proses feature  selection.  Tabel  1  merupakan sample  data yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Sample Data com.android.la uncher.
permission. INSTALL_ SHORTCUT com.android.la uncher. permission.
READ_SETTI
NGS com.android.la uncher. permission.
UNINSTALL_
SHORTCUT com.android. launcher. permission.
WRITE_SET
TINGS type 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1

## B. Feature Selection
Feature  selection merupakan  suatu  proses  untuk menghapus feature atau komponen yang berlebihan dan tidak relavan  dari dataset .  Suatu  penelitian  [12]  menyimpulkan bahwa  penggunaan feature  selection dapat  meningkatkan performa  algoritma  klasifikasi,  terutama  pada  aspek  akurasi dan waktu komputasi. Pada penelitian ini menggunakan feature selection teknik Heatmap Correlation yang akan menampilkan korelasi  masing-masing  fitur  terhadap  variabel  target.  Pada dataset ini,  terdapat  331  feature,  tetapi  tidak  semua fitur/komponen  relevan  dengan variabel  target.  Ada beberapa fitur  yang  hanya  memiliki  1  variabel  sehingga  tidak  dapat dijadikan  acuan  untuk  menentukan malware atau  bukan malware .  Pada  Gambar  1  merupakan  info dataset awal  yang memiliki  331  fitur  sehingga  membutuhkan  memori  yang banyak serta waktu yang cukup lama.
Gambar 3. Info Dataset

## C. Klasifikasi menggunakan KNN
K- Nearest Neighbor merupakan metode untuk melakukan klasifikasi  dari  suatu  objek  berdasarkan data  learning /  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dengat  dengan  objek tersebut  [13],  [14].  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan beberapa  nilai  k  untuk  mencari  nilai  k  terbaik  yang  memiliki tingkat  akurasi  paling  tinggi.  Untuk  menghitung  jarak  tiap tetangga  terhadap  himpunan,  akan  digunakan Euclidean Distance ,  seperti  formula  (1),  kemudian  hasilnya  diurutkan berdasarkan  jarak,  mulai  dari  jarak  terkecil  sampai  yang terbesar.
d i = √∑ (𝑞 1 − 𝑝 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana, d i adalah Euclidean Distance , q adalah training data, dan p adalah testing data. Flowchart dari algortima K- Nearest Neighbor adalah seperti Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Algoritma K- Nearest Neighbor
Tahapan  metode  K- Nearest  Neighbor adalah  sebagai berikut[15].
1. Input dataset dan membagi data menjadi data training dan data testing
2. Menentukan parameter k
199, 50% 199, 50% Malware Jinak
3. Pada data  testing ,  hitung  jarak Euclidean dan  urutkan hasilnya dari yang terkecil sampai terbesar
4. Berdasarkan nilai k yang digunakan, pilih objek dengan jarak terdekat
5. Memprediksi  klasifikasi  pada  data  uji  berdasarkan mayoritas objek dengan jarak terdekat
6. Menampilkan prediksi klasifikasi pada data uji.

## D. Pengujian performa algoritma dan kesimpulan
Untuk  menguji  performa  algortima  dalam  melakukan klasifikasi malware dan bukan malware , dilakukan dengan cara melihat nilai  akurasi, yang dihitung  menggunakan rumus (2); nilai  precision,  yang  dihitung  menggunakan  rumus  (3);  nilai recall , yang dihitung menggunakan rumus (4); dan F1 Score , yang dihitung menggunakan rumus (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+FP+FN+TN (2) Precision = TP TP+FP (3) Recall = TP TP+FN (4)
F1 Score = 2  × Precision ×Recall Precision+Recall (5)
Catatan: TP = True positive ; TN = True Negative ; FP = False Positive ; FN = False Negative .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Feature Selection
Sebelum  melakukan  analisis  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor , dataset perlu  di  proses  terlebih  dahulu supaya menjadi data yang ideal dan menghasilkan akurasi yang maksimal.  Pada  dataset  ini  terdapat  banyak  fitur  tetapi  tidak semuanya memiliki korelasi yang baik terhadap variabel akhir. Dataset ini  belum  dilakukan  normalisasi feature sehingga hanya feature yang berpengaruh saja yang akan diikutsertakan pada analisis.
Dataset ini  sebelumnya  memiliki  331 feature ,  tetapi  ada beberapa  fitur  yang  hanya  memiliki  1  variabel  saja  sehingga tidak berpengaruh terhadap target analisis. Setelah feature yang hanya  memiliki  1  variabel  dihapus,  maka  terdapat  93 feature yang  akan  diproses  menggunakan feature  selection dengan Teknik Heatmap Correlation . Feature  selection dengan  Teknik heatmap  correlation menampilkan  relasi  fitur  terhadap  variabel  output.  Korelasi yang bernilai positif artinya akan meningkatkan nilai variabel target,  sedangkan  korelasi  yang  bernilai  negatif  artinya  akan menurunkan  nilai  variabel  target.  Hasil  dari heatmap correlation dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Feature Selection Teknik Heatmap Correlation
Proses feature selection ini menghasilkan 63 feature yang bernilai positif, yang berarti berpengaruh pada variabel target yaitu termasuk tipe malware atau jinak. Nilai korelasi masing- masing fitur dapat  dilihat pada  Gambar 6, dimana feature ini akan diikutkan pada analisis selanjutnya.
Gambar 6. Nilai Korelasi Masing-Masing Feature

## B. Klasifikasi menggunakan KNN
1. Klasifikasi dengan menggunakan feature selection
Penelitian  ini  akan  melakukan  proses  klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor , dengan komposisi data training dan data testing sebesar 70:30;  80:20;  dan  90:10.  Pada  penelitian  ini  akan membandingkan hasil klasifikasi dengan feature selection dan  tanpa  menggunakan feature  selection .  Percobaan terhadap  pembagian  data  beserta  akurasinya  yang menggunakan nilai k=22 dapat dilihat pada tabel 2.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 android.permission.READ_PHO… android.permission.ACCESS_N… android.permission.RECEIVE_S… android.permission.CALL_PHO… android.permission.ACCESS_FI… android.permission.READ_LOGS android.permission.DISABLE_K… android.permission.RECEIVE_… com.android.launcher.permissi… android.permission.CHANGE_C… android.permission.GET_PACK… android.permission.CHANGE_… android.permission.ACCESS_D… android.permission.DELETE_CA… android.permission.SET_ORIEN… android.permission.WRITE_SE…
Tabel 2. Eksperimen Pembagian dataset dan akurasi (k=22) Eksperimen Data training Data testing Akurasi Set 1 70% 30% 72% Set 2 80% 20% 76% Set 3 90% 10% 75% Eksperimen set 1, set 2, dan set 3 menggunakan k=22 karena pada penelitian yang dilakukan pada beberapa nilai k  menyimpulkan  bahwa  k=22  memiliki  nilai  akurasi paling  tinggi.  Berdasarkan  percobaan  itu  pula  dapat diketahui  bahwa  pembagian  data  yang  tepat  adalah menggunakan komposisi 80% data training dan 20% data testing  karena  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih maksimal.  Hasil  percobaan set 1, set 2,  dan set 3  dapat dilihat pada Gambar 7, Gambar 8, dan Gambar 9.
Gambar 7. Pengujian Nilai k terhadap Set 1 Gambar 8. Pengujian Nilai k terhadap Set 2
Gambar 9. Pengujian Nilai k terhadap Set 3
Nilai  akurasi, precision,  recall,  dan  f1-score yang didapatkan menggunakan nilai k=22 dan komposisi 80% data training serta 20% data testing , dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Performa Algoritma KNN dengan Feature Selection Performa (k=22) Nilai Akurasi 76% Precision 75% Recall 87% F1-Score 80%
2. Klasifikasi tanpa menggunakan feature selection Penelitian selanjutnya akan membandingkan hasil performa algoritma  tanpa  menggunakan feature  selection .  Nilai  k  yang digunakan  adalah  k=22  dengan  komposisi  80% data  training dan 20% data testing . Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10,  tanpa feature  selection ,  akurasi  yang  dihasilkan  sangat rendah yaitu hanya mencapai 44%. Hal ini dikarenakan dimensi data yang semakin besar dan tidak ideal. Sehingga berdasarkan percobaan ini dapat disimpulkan bahwa feature selection dapat meningkatkan nilai akurasi.
Gambar 10. Performa Algoritma KNN tanpa Feature Selection .

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa klasifikasi malware dan bukan malware pada  izin  aplikasi android ,  dapat  dilakukan dengan baik menggunakan metode K- Nearest Neighbor , yang menghasilkan  akurasi  77%.  Klasifikasi malware dan  bukan malware lebih  baik  dilakukan  dengan  mengkombinasikan metode  K- Nearest  Neighbor dengan feature  selection ,  yang terbukti  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dari  44%  menjadi 77%. Untuk penelitian lebih lanjut, dapat melakukan klasifikasi jenis malware selain  aplikasi android ,  contohnya  seperti malware pada website dan sistem operasi.

## R EFERENSI
[1] M. R. Habibi and I. Liviani, “Kejahatan Teknologi Informasi (Cyber Crime)  dan  Penanggulangannya  dalam  Sistem  Hukum  Indonesia,”
Al-Qanun J. Pemikir. dan Pembaharuan Huk. Islam , vol. 23, no. 2, pp. 400–426, 2020, [Online]. Available: http://jurnalfsh.uinsby.ac.id/index.php/qanun/article/view/1132 [2]
M. Hazri, “Analisis Malware PlasmaRAT dengan Metode Reverse Engineering,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.30872/jurti.v4i2.4131.
[3] M. Akbanov, V. G. Vassilakis, and M. D. Logothetis, “Ransomware detection  and  mitigation  using  software-defined  networking:  The
0,51 0,590,60 0,740,75 0,750,76 0,75 0 0,2 0,4 0,6 0,8 0 5 10 15 20 25 30 0,65 0,730,730,73 0,74 0,74 0,72 0,74 0,64 0,66 0,68 0,7 0,72 0,74 0,76 0 5 10 15 20 25 30 0,70 0,680,680,680,68 0,70 0,75 0,75 0,67 0,68 0,69 0,70 0,71 0,72 0,73 0,74 0,75 0,76 0 5 10 15 20 25 30
case  of  WannaCry,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  76,  pp.  111–121, 2019, doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.03.012.
[4] J. Ma, L. K. Saul, S. Savage, and G. M. Voelker, “Beyond blacklists: Learning to detect malicious web sites from suspicious URLs,” Proc. ACM SIGKDD Int. Conf. Knowl. Discov. Data Min. , pp. 1245–1253, 2009, doi: 10.1145/1557019.1557153.
[5] J.  Pang  and  J.  Bian,  “Android  malware  detection  based  on  naive bayes,” Proc.  IEEE  Int.  Conf.  Softw.  Eng.  Serv.  Sci.  ICSESS ,  vol. 2019-Octob, pp. 483–486, 2019, doi: 10.1109/ICSESS47205.2019.9040796.
[6] R. Arian, A. Hariri, A. Mehridehnavi, A. Fassihi, and F. Ghasemi, “Protein  kinase  inhibitors’  classification  using  K-Nearest  neighbor algorithm,” Comput.  Biol.  Chem. ,  vol.  86,  no.  August  2019,  p. 107269, 2020, doi: 10.1016/j.compbiolchem.2020.107269.
[7] N.  Hidayati  and  A.  Hermawan,  “K-Nearest  Neighbor  (K-NN) algorithm with Euclidean and Manhattan in classification of student graduation,” J. Eng. Appl. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 86–91, 2021, doi: 10.21831/jeatech.v2i2.42777.
[8] J. Ma, L. K. Saul, S. Savage, and G. M. Voelker, “Learning to detect malicious URLs,” ACM  Trans.  Intell.  Syst.  Technol. ,  vol.  2,  no.  3, 2011, doi: 10.1145/1961189.1961202.
[9] O.  O.  Olatunji,  S.  Akinlabi,  N.  Madushele,  and  P.  A.  Adedeji, “Property-based  biomass  feedstock  grading  using  k-Nearest Neighbour technique,” Energy , vol. 190, 2020, doi: 10.1016/j.energy.2019.116346.
[10] R. K. Putra and S. Mulyati, “Classification of childhood diseases with fever using fuzzy K-nearest neighbor method,” 2018 Int. Semin. Res. Inf.  Technol.  Intell.  Syst.  ISRITI  2018 ,  pp.  332–337,  2018,  doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864475.
[11] C. Urcuqui and N. Andres, “Dataset malware/beningn permissions
Android,” vol. IEEE Datap,
2016, doi: https://dx.doi.org/10.21227/H26P4M.
[12] Y. Priantama and T. A. Yoga Siswa, “Optimasi Correlation-Based
Feature  Selection  Untuk  Perbaikan  Akurasi  Random  Forest Classifier  Dalam  Prediksi  Performa  Akademik  Mahasiswa,” JIKO (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  251,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i2.651.
[13] H. Said, N. Matondang, and H. N. Irnanda, “Penerapan Algoritma K- Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat Dikonsumsi Application of K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Consumable Water Quality,” Techno.COM , vol. 21, no. 2, pp. 256– 267, 2022, [Online]. Available: www.kaggle.com [14] S. Adi, Y. Pristyanto, and A. Sunyoto, “The best features selection method and relevance variable for web phishing classification,” 2019 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2019 , pp. 578–583, 2019, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938566.
[15] Y. Pristyanto, S. Adi, and A. Sunyoto, “The effect of feature selection on classification algorithms in credit approval,” 2019 Int. Conf. Inf. Commun.  Technol.  ICOIACT  2019 ,  pp.  451–456,  2019,  doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938523.