Optimasi Nilai k Pada Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Pasien Covid-19 Yang Membutuhkan Ruangan ICU
Raka Aji Pangestu 1 , Taslim 2 , Yogi Yunefri 3 , Kursiasih 4 , Eka Sabna 5 Universitas Lancang Kuning, Jl. Yos Sudarso Km 8, Rumbai, Pekanbaru 123 STIKes Payung Negeri, Jl. Tamtama No.6, Labuh Baru Timur, Pekanbaru 4
Universitas Hang Tuah, Jl. Mustafa Sari No.5, Tangkerang Selatan, Pekanbaru 5 rakaajip1@gmail.com 1 , taslim@unilak.ac.id 2 , yogiyunefri@unilak.ac.id 3 , kursiahwarti@gmail.com 4 , es3jelita@yahoo.com 5
Abstrack - The Coronavirus disease pandemic has caused many victims to fall due to being infected with the SARS-CO virus, so medical action is needed in hospitals to treat and stop the circulation of the viral infection. Various kinds of medical actions are carried out including treatment in the ICU (Intensive Care Unit). This is because those infected with COVID-19 can lead to more severe infections, they can develop organ failure or have a risk of death. This study aims to classify patients affected by COVID- 19, especially those requiring treatment and care in the ICU. The results of this research can be utilized as a material for though for the hospital or other related parties to take policies in handling COVID-19 patients  requiring  treatment  in  the  ICU.  The  classification  will  be  carried  out  using  the  K-Nearest Neighbor algorithm and optimization on k value using k-fold cross validation 5-fold cross validation algorithm. The outcomes obtained are the value of k = 16, and the value of the performance accuracy test is 86.47%.
Keywords – Covid 19, Classification, K- Nearest Neighbor, Optimization, K- Fold Cross Validation.
I ntisari - Pandemi COVID-19 membuat banyaknya korban berjatuhan akibat terinfeksi virus SARS- CO, sehingga diperlukan tindakan medis di Rumah Sakit untuk mengobati dan menghentikan peredaran infeksi virus tersebut. Berbagai macam tindakan medis dilakukan khususnya melakukan perawatan di Intensive Care Unit (ICU). Hal ini dikarenakan pasien yang terinfeksi COVID-19 dapat mengakibatkan infeksi lebih parah, mereka akan terkena gagal organ hingga memiliki resiko kematian. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  pengklasifikasian  pada  pasien  yang  terkena  COVID-19  khususnya  yang membutuhkan  penanganan  dan  perawatan  pada  ruangan  ICU.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini diharapkan  bisa  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  bagi  pihak  rumah  sakit  ataupun  pihak  terkait lainnya untuk mengambil kebijakan dalam menangani pasien COVID-19 membutuhkan perawatan di ICU. Klasifikasi tersebut akan dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan dilakukan optimasi terhadap  nilai  K  dengan  menggunakan  algoritma  K-Fold  Cross  Validation  5-Fold  Cross  Validation. Hasil penelitian yang didapatkan adalah nilai k=16, dan nilai uji akurasi performance adalah sebesar 86,47%.
Kata Kunci – Covid 19, Klasifikasi, K- Nearest Neighbor, Optimasi, K- Fold Cross Validation.

## I. P ENDAHULUAN
Dunia diguncang dengan adanya wabah pneumonia baru yang pertama kali ditemukan di Kota  Wuhan,  China  tahun  2019.  Wabah  tersebut  menyebar  dengan  sangat  cepat  ke  negara- negara lainnya. Wabah tersebut dinamai Coronavirus Disease (COVID-19) yang diakibatkan oleh infeksi virus, yaitu Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS- CoV-2)
yang diinformasikan secara langsung oleh organisasi kesehatan dunia yaitu WHO pada bulan Februari tahun 2020 [1].
Seorang  yang  terinfeksi  virus  COVID-19  dapat  menunjukan  beberapa  gejala  baik  dari gejala yang tergolong ringan hingga gejala yang tergolong berat. Pada umumnya kebanyakan pasien  yang  terinfeksi  virus  COVID-19  mempunyai  gejala  demam,  batuk  dan  sesak  nafas. Namun  beberapa  pasien  juga  menunjukkan  gejala  yang  berat  seperti  diare,  kerusakan  pada ginjal dan hati, peradangan pada paru hingga gagal jantung. Gejala-gejala berat tersebut dapat terjadi  karena  faktor-faktor  tertentu  yang  dimiliki  pasien  terinfeksi  seperti  faktor  umur  dan faktor penyakit bawaan yang diderita. Hal tersebut tentunya sangat membutuhkan perawatan medis khususnya perawatan pada ruang ICU ( Intensive Care Unite ) [2]. Adanya SARS- RAS dari Italian Society of Hypertension yang telah melakukan riset pada pasien yang terinfeksi COVID-19 di Italia. Tingkat penerimaan intensif care unit (ICU) global selama  pandemi  COVID-19  bervariasi  disetiap  negara  dan  merupakan  salah  satu  tantangan utama untuk sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia. Tidak hanya itu riset tersebut juga melakukan  prediksi  perawatan  pasien  COVID-19  di  rumah  sakit  berdasarkan  jenis  kelamin pada perawatan di ruangan ICU. Dari seluruh jumlah populasi riset yang diteliti, terdapat 395 orang  yang  ada  pada  perawatan  ICU.  Pasien  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  ternyata  lebih banyak  yang  mendapatkan  perawatan  di  ruangan  ICU  tersebut,  hal  ini  disebabkan  beberapa pasien laki-laki tersebut memiliki penyakit bawaan yang diderita seperti diabetes, hipertensi, gagal ginjal dan jantung. Oleh karena itu perawatan diruangan ICU lebih didominasi oleh pasien berjenis kelamin laki-laki sebanyak 291 pasien dibandingkan pasien perempuan sebanyak 104 pasien [3].
Akibat  banyaknya  pasien  yang  terinfeksi  COVID-19  tentunya  berbanding  lurus  dengan data-data para pasien COVID-19 yang tercatat, oleh karena itu diperlukannya klasifikasi untuk pasien  COVID-19  yang  membutuhkan  perawatan  di  ruangan  ICU  agar  para  pasien  tersebut dapat  diselamatkan.  Namun  karena  belum  ditemukannya  kriteria  yang  malatarbelakangi klasifikasi  tersebut,  perlunya  dilakukan  riset  mengenai  kriteria-kriteria  yang  menjadi pendukung  pada  pasien  COVID-19  yang  lebih  membutuhkan  perawatan  di  ICU.  Pada Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  klasifikasi  terhadap  pasien  COVID-19  yang  butuh perawatan khusus di ruangan ICU. Hasil pengklasifikasian tersebut nantinya bisa digunakan untuk bahan pertimbangan bagi pihak rumah sakit khususnya dan pihak terkait lainnya dalam mengambil  keputusan  dan  kebijakan  untuk  para  pasien  yang  terinfeksi  COVID-19  yang membutuhkan  perawatan  di  ruangan  ICU.  Pada  penelitian  ini  digunakan  data  yaitu  data COVID-19  patient  pre-conditioon  dataset  yang  bersumber  dari  website  kaggle (www.kaggle.com).
Data  mining  merupakan  metode  dalam  pengumpulan  informasi  yang  belum  atau  tidak terlihat  dari  database  berukuran  besar.  Pengambilan  dari  data-data  dapat  membantu  untuk menganalisis  pola  dan  karakter  masa  depan  (prediksi),  serta  memungkinkan  untuk  menarik kesimpulan dan pengambilan keputusan. Analisis dari data tersebut dapat merupakan proses dalam menganalisis, membersihkan, dan membuat model data agar mendapat informasi dan kesimpulan yang dibutuhkan dan berguna [4].
Klasifikasi  merupakan  sebuah  proses  dalam  mendapatkan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  maupun  membedakan  konsep  ataupun  kelas  pada  data  yang  bertujuan  dalam memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  pada  labelnya  yang  tidak  atau  belum  diketahui.  Tujuan tersebut dapat dicapai jika pada proses klasifikasi dapat membuat sebuah model yang dapat memperlihatkan beda dari data ke dalam kelas-kelas berbeda berdasarkan fungsi ataupun aturan tertentu.  K-Nearest  Neighbor  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  [5].  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  salah  satu  dari  berbagai metode dalam proses klasifikasi suatu objek yang didasari pada informasi data yang mempunyai jarak sangat dengan dengan suatu objek tertentu. Algoritma KNN bertujuan untuk melakukan
pengklasifikasian objek menurut suatu atribut dan sampel data latih [6]. Namun pada algoritma KNN didapati suatu kekurangan pada pemilihan atau penentuan nilai dari k.
Nilai k dalam perhitungan KNN sangat penting untuk diketahui atau diwaspadai, hal ini karena nilai k merupakan besaran tetangga atau tetangga berdasarkan pengukuran jarak yang akan sangat mempengaruhi pengaturan. Banyak cara telah ditemukan untuk menaklukkan nilai k, salah satunya adalah cross validation dan heuristik. Nilai k tidak boleh kelipatan dari jumlah kelas, untuk menghindari suara dengan jumlah suara yang sama. Demikian juga, nilai k yang sangat  besar  mengurangi  efek  noies  pada  karakterisasi  dan  membuat  batas  kelas  kurang dipahami. Sementara itu, sedikit k layak untuk membuat hasil pesanan akan terpengaruh oleh noise.  Dari  berbagai  perhitungan  terkenal  untuk  menilai  eksekusi  pada  indeks  data pengelompokan,  K-Fold  Cross  Validation  digunakan.  K-Fold  Cross  Validation  merupakan kumpulan data yang diberikan dan dipartisi menjadi berbagai K bagian, pada setiap overlay digunakan untuk test set pada beberapa fokus [7].

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada penelitian ini akan dilakukan beberapa langkah dan tahap penelitian. Berikut gambar mengenai bagan proses penelitian.
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  informasi  yang  digunakan  adalah  Dataset  Pra-Kondisi  Pasien Coronavirus  (informasi  pasien  virus  Corona  dari  Pemerintah  Meksiko),  informasi  tersebut diambil  dari  situs  Kaggle  (www.kaggle.com)  yang  di  upload  pada  tahun  2020.  Data  ini mempunyai  566.603  baris  dan  23  bagian  kolom  yang  akan  ditarik  hanyalah  sebagian  dari beberapa kriteria data yang digunakan pada proses penelitian untuk menghindari error dalam pengolahan data. Selanjutnya, data akan dipartisi menjadi 2 bagian, khususnya data latih dan data pengujian. Dalam data latih sejumlah 70% dari seluruh data akan digunakan. Sementara pada data pengujian akan digunakan sejumlah 30% data dari seluruh data yang akan digunakan. Kriteria  data  yang  akan  digunakan  adalah  jenis  kelamin,  tipe_pasien,  pneumonia,  diabetes, PPOK,  asma,  inmsupr,  hipertensi,  penyakit_lain,  kardiovaskular,  kegemukan,  ginjal_kronis, tembakau, kontak_covid_lain, covid_res, dan ICU.

## B. Pengolahan Data Awal
Pada  penelitian  ini  diawali  dengan  tahapan  yang  sangat  penting  untuk  melakukan perancangan model klasifikasi yang biasa disebut dengan data preprocessing [7]. Pada tahap
awal ini akan diperoleh data yang telah bersih dan bebas dari noise. Adapun proses yang akan dilakukan berupa:
a) Data Validasi
Data  validasi  digunakan  untuk  pengenalan  adanya  noice  pada  suatu  data,  data  yang terfragmentasi dan data yang saling bertentangan [7].
b) Data Cleaning
Cleaning pada data akan digunakan untuk membersihkan data  kosong dan yang nilainya hilang untuk menghindari error.
c) Balance Data/ Data Balancing
Balance  data/  data  balancing  digunakan  untuk  menyeimbangkan  data  yang  sebelumnya tidak seimbang/ imbalance.
d) Normalisasi Data Dalam penelitian untuk melakukan normalisasi data menggunakan standarisasi min – max (normalisasi  min-max),  dengan  melakukan  perubahan  langsung  untuk  data  asli  dengan tujuan agar didapati nilai atribut yang seimbang ataupun berguna dalam menghasilkan data dalam rentang tertentu.

## C. Metode yang Digunakan
Pada  riset  ini  metode  yang  digunakan  merupakan  metode  K-Nearest  Neighbor  yang bertujuan dalam klasifikasi pada data pasien COVID-19 yang membutuhkan perawatan pada ruangan ICU. Sementara itu untuk optimasi pada nilai k akan dilakukan dengan menggunakan k-fold cross validation, dimana metode tersebut merupakan metode umum dan cukup sering dipakai dalam memprediksi kompleksitas dari model.

## D. Pengujian Metode/Model
Uji  pada  metode/  model  pada  penelitian  ini  akan  diawali  dengan  mengoptimasi  nilai k dengan  menggunakan  k-fold  cross  validation,  setelah  memperoleh  nilai  selanjutnya  akan dipakai sebagai nilai k pada tahap algoritma K-NN. Dan tahap lanjut akan dilakukan proses uji klasifikasi untuk mendapatkan hasil akurasi.

## E. Hasil
Tahapan ini akan dilakukan proses evaluasi dan validasi, kedua proses tersebut merupakan hal yang sangat penting dalam permodelan. Tahap evaluasi adalah proses klasifikasi dengan dilakukan uji pada data evaluasi final dengan menggunakan data latih (training) yang diperoleh dari  model  yang  menghasilkan  nilai  akurat  tertinggi  pada  proses  uji  validasi,  tahap  ini  juga dilakukan klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) [8]. Sementara itu pada tahap validasi  bertujuan  untuk  melihat  kehandalan  model  yang  diperoleh  dalam  mengambil keputusan [9]. Untuk kedua proses tahapan tersebut akan dilihat dari hasil confussion matrix.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Awal
Data yang digunakan merupakan data COVID-19 pre-condition dataset dari pemerintahan Meksiko tahun 2020. Berikut disajikan tabel data awal yang digunakan.
T ABEL I D ATA A WAL No. Kriteria Keterangan Kriteria Keterangan Data 1 ID Nomor pengenal pasien “16169f” 2 Sex Jenis kelamin 1= Perempuan, 2= Laki-laki
No. Kriteria Keterangan Kriteria Keterangan Data 3 Patient_type Jenis perawatan pasien Outpatient (rawatan jalan) – 1, Inpatient (rawatan inap) – 2 4 Entry_date Tanggal pasien masuk rumah sakit “04-05-2020” 5 Date_sympto ms Tanggal pasien merasakan gejala pertama “02-05-2020” 6 Date_died Tanggal pasien meninggal “22-04-2020” 7 lntubed Pasien memiliki riwayat penggunaan alat bantu nafas Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 8 Pneumonia Pengidap paru-paru basah Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 9 Age Usia “25” 10 Pregnancy Hamil Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 11 Diabetes Kencing manis Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 12 Copd Paru obstruktif kronik Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 13 Asthma Asma Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 14 lnmsupr Kekurangan imun dalam tubuh Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 15 Hypertension Hipertensi Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 16 Other_disease Ada sakit lain Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 17 Cardiovascula r Sakit jantung dan pembuluh darah Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 18 Obesity Obesitas/ kegemukan Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 19 Renal_chronic Ginjal kronis Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 20 Tobacco Merokok Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 21 Contact_other _covid Kontak dengan pasien covid Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99 22 Covid_res Status covid Positif – 1, Negatif – 2, Menunggu – 3 23 Icu Masuk ICU Yes – 1, No – 2, Data missing (tidak terdata) – 97,98,99

## B. Data Training
Pada  data  training  atau  data  latih  digunakan  70%  dari  total  data  yang  sudah  di preprocessing. Berikut disajikan tabel data trainig yang digunakan.
T ABEL II D ATA T RAINING No Kelamin Tipe rawat pasien Paru-paru basah Kencing manis PPOK Asma lnmsupr ... icu 1 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 2 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 3 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 4 1 0 1 0 0 0 0 ... 0 5 1 0 1 1 0 0 0 ... 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 22863 0 0 1 0 0 0 0 ... 0

## C. Data Testing
Untuk data testing adalah data 30% dari total data uang sudah di preprocessing. Berikut ini disajikan tabel data testing yang digunakan:
T ABEL III
D ATA T ESTING No Kelamin Tipe rawat pasien Paru-paru basah Kencing manis PPOK Asma lnmsupr ... icu 22864 0 0 1 1 0 0 0 ... 0 22865 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 22866 1 0 1 1 0 0 0 ... 1 22867 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 22868 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32663 0 0 0 0 0 0 0 ... 0

## D. Normalisasi Data
Normalisasi atau standarisasi data merupakan cara membuat skala pada nilai kriteria sesuatu data  sehingga  data  tersebut  dapat  di  tempatkan  di  dalam  rentang  skala  tertentu  [10].  Proses Normalisasi data menggunakan metode Min - Max pada rentang nilai antara nilai 0 dan nilai 1. Dan hasil yang diperoleh dari proses tersebut pada data latih dan data uji disajikan pada tabel 2 dan 3.

## E. Balance Data/ Data Balancing
Pada  tahapan  balance  data/  data  balancing  dibuat  sebuah  grafik  yang  menunjukan keseimbangan dari ICU itu sendiri, berikut disajikan gambar hasil tahapan balance data/ data balancing.

## Gambar 2. Distribusi Data Balancing
Dapat  dilihat  di  gambar  diatas  terdapat  data  berjumlah  32662  data  yang  sudah  melalui tahap preprocessing cleaning dan normalisasi data, dan memiliki 2 kelas untuk atribut ICU yaitu kelas 0 atau “No” ditunjukkan pada gambar berwarna pink dan kelas 1 atau “Yes” ditunjukkan pada gambar berwarna biru.

## F. Optimasi nilai k dan Proses K-Nearest Neighbor (KNN)
Pada  tahap  ini  pengoptimasian  pada  nilai k dicoba  memakai k-fold  validation  process . Seraya  menggunakan  jumlah  k  fold  ialah  5.  Berikut  disajikan  gambar  flowchart k-fold validation process .

## Gambar 3. Flowchart K-Fold Cross Validation
Pada proses KNN dilakukan dengan menggunakan Python pada Google Colab. Langkah awal yang dilakukan untuk melihat seberapa besar tingkat akurasi yang diperoleh dari 5-fold cross validation. Dari hasilnya tersebut dan mencoba dengan nilai k 1 sampai dengan 20, dan diperoleh hasil nilai akurasinya sebesar 0,86 atau sebesar 86% dengan nilai k yang digunakan adalah 16 (k=16). Berikut disajikan tabel hasil Confusion Matrix .
T ABEL IV C ONFUSION M ATRIX precision recall F1-score support 0.0 0.86 1.00 0.93 8474 1.0 0.00 0.00 0.00 1325 accuracy 0.86 9799 macro avg 0.43 0.50 0.46 9799 Weighted avg 0.75 0.86 0.80 9799

## G. Klasifikasi
Pada  Uji  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Phyton  pada  Google  Colab. Untuk  tahap  pengklasifikasian  pada  data  uji  dilakukan  pengujian  dengan  data  latih  agar memperoleh hasilnya klasifikasi pada pasien COVID-19 yang membutuhkan perawatan pada ruangan ICU dengan nilai k=16. Berikut disajikan grafik dan tabel dari uji klasifikasi.
Gambar 4. Grafik Hasil Uji Klasifikasi Accuracy Score
T ABEL V H ASIL U JI K LASIFIKASI A CCURACY S CORE K Value  Accuracy Score 1 0,812022 2 0,849679 3 0,843964 4 0,863864 5 0,852230 6 0,864068 7 0,863558 8 0,864578 9 0,864578 10 0,864578 11 0,864578 12 0,864680 13 0,864680 14 0,864680 15 0,864680 16 0,864680 17 0,864680 18 0,864680 19 0,864680 20 0,864680

## IV. K ESIMPULAN
Pada riset ini digunakan dataset prakondisi pasien COVID-19 (data virus COVID-19 dari Pemerintahan Mexico tahun 2020) berasal dari situs Kaggle (www.kaggle.com). Untuk data training adalah 70% dari total data, sedangkan untuk data testing adalah 30% dari total data dengan kelas “Yes” dan “No” untuk perawatan di ICU. Optimasi nilai k menggunakan 5-fold cross validation dan uji performance dengan confusion matrik menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0,86 atau nilai sebesar 86,47% dengan nilai k-16.

## R EFERENSI
[1] A. Susilo et al. , “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2] M. Ciotti, M. Ciccozzi, A. Terrinoni, W. C. Jiang, C. Bin Wang, and S. Bernardini, “The COVID-19 pandemic,” Crit. Rev. Clin. Lab. Sci. , vol. 57, no. 6, pp. 365–388, 2020, doi: 10.1080/10408363.2020.1783198.
[3] G. Iaccarino et al. , “Gender differences in predictors of intensive care units admission among COVID-19 patients: The results of the SARS-RAS study of the italian society of hypertension,” PLoS One , vol. 15, no. 10 October, pp. 1–12, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0237297.
[4] P. Kamath, P. Patil, S. S, Sushma, and S. S, “Crop yield forecasting using data mining,” Glob. Transitions Proc. , vol. 2, no. 2, pp. 402–407, 2021, doi: 10.1016/j.gltp.2021.08.008.
[5] Y. Panjaitan, M. I. Zul, and I. Surya, “Sistem Pemilah Topik Diskusi pada Forum Diskusi Mahasiswa PCR Berbasis Web Menggunakan Algoritma KNN,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, p. 160, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i3.27465.
[6] T. H. Simanjuntak, W. F. Mahmudy, and Sutrisno Sutrisno, “Implementasi Modified K-Nearest Neighbor Dengan Otomatisasi Nilai K Pada Pengklasifikasian Penyakit Tanaman Kedelai,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, No.2, no. 2, pp. 75–79, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/15/21
[7] J. Khatib Sulaiman, M. Taslim, D. Toresa, “Optimasi Nilai k Pada Algoritma k Nearest Neighbor Untuk Prediksi Akademik,” Indones. J. Comput. Sci. Attrib. , vol. 4, no. 2, pp. 2021–379, 2021.
[8] I. H. Herman, D. Widiyanto, and I. Ernawati, “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Mengidentifikasi Citra Batik Pewarna Alami dan Pewarna Sintetis Berdasarkan Warna,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 504–515, 2020.
[9] S. Eker, E. Rovenskaya, S. Langan, and M. Obersteiner, “Model validation: A bibliometric analysis of the literature,” Environ. Model. Softw. , vol. 117, no. December 2018, pp. 43–54, 2019, doi: 10.1016/j.envsoft.2019.03.009.
[10]  S. Wulandari, “Clustering Kecamatan Di Kota Bandung Berdasarkan Indikator Jumlah Penduduk Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” Semin. Nas. Ris. dan Teknol. (SEMNAS RISTEK) , pp. 128–132, 2020.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung terlaksananya  penelitian  ini,  terutama  kepada  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang Kuning baik itu tim peneliti, pimpinan dan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning. Dan terima kasih disampaikan kepada Tim Jurnal Informatika Polbeng yang telah meluangkan waktu untuk membuat template ini.