## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS ( KNN ) DALAM KLASIFIKASI GOLONGAN SIM DI DAERAH KABUPATEN MANOKWARI
Ilham Luqman Hakim, Andi Saputra, Merlyn Florensia Sahetapi, Yansi Ratte, Anan Ansi Ahoren Teknik Informatika, Universitas Papua Jalan Gunung Salju Amban Manokwari, Indonesia ilham.luqman07@gmail.com

## ABSTRAK
SIM  merupakan  dokumen  resmi  yang  dikeluarkan  oleh  otoritas  pemerintahan  dalam  hal  ini  adalah Kepolisian  yang  diberikan  kepada  warga  negara  yang  telah  lulus  dalam  uji  keterampilan  dalam  menggunakan kendaraan. Dengan memiliki SIM warga negara telah secara legal dan sah untuk mengendarai kendaraan di jalan raya. Namun di Kabupaten Manokwari untuk kepengurusan SIM masih tergolong sulit sebab kurang efisien nya sistem  yang  digunakan.  Sehingga  untuk  meningkatkan  efisiensi  kepengurusan  SIM  salah  satu  cara  yang  dapat digunakan adalah klasifikasi data dengan metode K-Nearest Neighbors ( KNN ). Data pada penelitian ini diperoleh dari  SATPAS  Polresta  Manokwari  berupa  data  daftar  peserta  uji  SIM  di  kota  Manokwari.  Tujuan  utama  dari penelitian  ini  yaitu  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  pengelolaan  data  SIM  dengan  menggunakan  pola  dan hubungan  antar  data  berdasarkan  prinsip  kedekatan.  Hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  mendapat  nilai  akurasi tertinggi sebesar 68% dan nilai K = 46 dengan model KNN untuk klasifikasi nya adalah golongan SIM berdasarkan umur dan jenis permohonan. Dengan hasil yang telah diperoleh dapat memberi manfaat bahwa jika terdapat data baru  yang  masuk sistem akan  langsung  mengetahui  masuk ke dalam  jenis golongan SIM mana data yang  baru saja masuk tersebut.
Kata kunci: Klasifikasi, Surat Ijin Mengemudi (SIM), Metode K-Nearest Neighbors (KNN), Data Mining, Daerah Kabupaten Manokwari

## 1. PENDAHULUAN
Pada dasarnya negara wajib dalam melayani dan memenuhi  segala  kebutuhan  dasar  yang  diperlukan oleh  warga  negaranya  karena  telah  tercantum  dalam UUD  1945,  hal  ini  didasarkan  dalam  rangka  untuk meningkatkan  kesejahteraan  warga  negara  dan  juga sebagai  bentuk  pelayanan  negara  kepada  warganya. Pelayanan-pelayanan  yang  diberikan  oleh  negara kepada  warga  negaranya  di  laksanakan  oleh  aparatur pemerintahan  yang  mana  meliputi  banyak  sektor seperti pada sektor pendidikan, kesehatan, keamanan, perpajakan, dan masih banyak lagi.[1]
Salah  satu  aparatur  pemerintahan  yang  juga melayani  warga  negara  adalah  Kepolisian  Republik Indonesia,  di  dalam  pemerintahan  kepolisian  sangat lekat dengan pelayanan publik sebab tugas kepolisian adalah  penegakan  hukum,  mengayomi  masyarakat, menjaga ketertiban umum, serta melayani masyarakat salah satunya yaitu pembuatan Surat Ijin Mengemudi (SIM).  SIM  merupakan  dokumen  resmi  yang dikeluarkan  oleh  otoritas  pemerintahan  dalam  hal  ini adalah kepolisian yang diberikan kepada warga negara yang  telah  lulus  dalam  uji  keterampilan  dalam menggunakan kendaraan, dengan memiliki SIM warga negara  telah  secara  legal  dan  sah  untuk  mengendarai kendaraan di jalan raya. Di dalam peraturan Kepolisian Negara Republik Indonesia nomor 09 tahun 2012 pasal 52  ayat  2  tentang  surat  izin  mengemudi,  yang  mana menyebutkan  bahwa  yang  berhak  dan  berwenang dalam  melakukan  penerbitan  SIM  (Surat  Ijin Mengemudi)  kepada  masyarakat  adalah  Kepala Kepolisian  di  setiap  wilayah  masing-masing  dan didelegasikan  kepada  kepala  satuan  lalu  lintas.[1]
Dalam peraturan  Kapolri (Perkap) No 09 tahun 2012 dikatakan  bahwa  fungsi  dari  SIM  adalah  sebagai legitimasi kompetensi berkendaraan, identitas mengemudi,  kontrol  kompetensi,  dan  forensik Kepolisian.  Serta  Perkap  No  09  tahun  2012  tersebut juga  sudah  menjelaskan  bahwa  setiap  warga  negara yang  akan  berkendara  di  jalan  raya  wajib  memiliki SIM  sebagai  upaya  agar  pengendara  memiliki  etika berkendara  yang  baik  serta  sekaligus  mempermudah pihak  kepolisian  dalam  mengidentifikasi  jika  terjadi kecelakaan di jalan raya.[2]
Pada  era  teknologi  informasi  yang  terus berkembang  seperti  sekarang  keterlambatan  dan ketidakefisienan dalam urusan SIM dapat berdampak langsung  pada  banyak  permasalahan  lalu  lintas.  Tak terkecuali di Kabupaten Manokwari yang mana untuk mengurus dan mendapatkan SIM masih tergolong sulit karena  kurang  efisien  nya  sistem  yang  digunakan. Sehingga  untuk  meningkatkan  efisiensi  SIM  di Kabupaten  Manokwari  terdapat  beberapa  cara  yang bisa  dilakukan  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan  klasifikasi  data.  Klasifikasi  sendiri adalah proses yang mana data yang ada dikelompokkan  berdasarkan  atribut-atribut  tertentu. Untuk  mengklasifikasi  data  kita  dapat  menggunakan berbagai  metode  salah  satunya  adalah  metode K- Nearest  Neighbors ( KNN ).  Pada  penelitian  ini berfokus pada klasifikasi SIM yang ada di Kabupaten Manokwari  dengan  menggunakan  metode KNN . Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  meningkatkan akurasi  dan  efisiensi  pengelolaan  data  SIM  dengan menggunakan  pola  dan  hubungan  antar  data berdasarkan prinsip kedekatan. Sehingga dengan pola-
pola tersebutlah dapat diketahui jika terdapat data baru yang masuk sistem akan langsung mengetahui masuk ke dalam jenis golongan SIM apa data tersebut dengan demikian  hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat memberikan  perubahan  positif  terhadap  upaya Kabupaten Manokwari untuk meningkatkan pelayanan dan efisiensi pengelolaan data SIM.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. SIM
Surat Izin Mengemudi (SIM) merupakan sebuah tanda  bukti  legitimasi  dan  data  forensik  Kepolisian yang  dimiliki  oleh  seseorang  yang  telah  lulus  uji pengetahuan  dan  kemampuan  dalam  mengemudikan kendaraan  dengan  benar  dan  sesuai  dengan persyaratan yang berlaku [3]. SIM dapat digolongkan menjadi  beberapa  golongan  seperti  SIM  A  dan  A umum untuk mobil penumpang, BI untuk mobil  bus, BII untuk kendaraan alat berat, C untuk sepeda motor dan lainnya [4]. SIM diterbitkan oleh pihak Kepolisian Negara  Republik  Indonesia.  Dalam  penerbitan  SIM meliputi  permohonan  baru,  perpanjangan,  serta peningkatan  golongan.  Sehingga  pihak  penerbit  SIM yaitu  pihak  Kepolisian  haruslah  merespon  sebaik mungkin  masyarakat  yang  akan  mengurus  SIM  agar citra baik penyelenggara pelayanan publik tetap terjaga [5].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  proses  dalam menggali  data  untuk  menemukan  informasi  yang diinginkan menggunakan berbagai teknik dan metode yang  bervariasi  [6].  Selain  itu Data  Mining juga merupakan  proses  analisa  pada  suatu  data  yang berukuran  besar  dengan  tujuan  untuk  menemukan informasi  yang  berguna  [7].  Metode  yang  terdapat dalam Data  Mining tergantung  dari  fungsi  dan tugasnya  yang  dalam  di  kelompokkan  menjadi deskripsi,  prediksi  klasifikasi  dan  masih  banyak  lagi [8].

## 2.3. K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN adalah  sebuah  algoritma  sederhana  pada Data Mining yang  biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data berdasarkan atribut dan training sample .  Pengklasifikasian  Metode KNN didasarkan pada objek data yang jaraknya paling mendekati objek tersebut. KNN merupakan  model  yang  bersifat nonparametric  yang  mana  tidak  mengasumsikan distribusi.  Kelebihan  dari  metode KNN adalah  garis keputusan  yang  dihasilkan  metode  ini  sangatlah fleksibel  dan  nonlinear  [7].  Selain  itu  metode KNN juga  adalah  algoritma  yang  sangat  baik  untuk  data yang  besar,  tahan  terhadap  noise,  serta  memiliki performa  yang  baik  pula. KNN masuk  dalam supervised  learning  yang  mana  di  biasa  digunakan untuk pengklasifikasian objek  yang baru berdasarkan objek  yang  paling  dekat.  Hasil  dari query instance yang baru ini akan ter klasifikasi dengan cara mencari data  mana  yang  paling  banyak  di  kategori KNN [8].
Menurut  Widua  Gata  [9]  algoritma KNN merupakan algoritma  sederhana  yang  bekerja  berdasarkan  jarak terpendek dari data uji ke data latih untuk mengetahui kelas dari data setelah mencari data dari kelompok K tertentu. Setelah itu di ambil kelas yang paling banyak untuk menjadi kelas prediksi dari data yang akan di uji.

## 2.4. Jupyter Notebook
Jupyter  Notebook  adalah  sebuah  aplikasi berbasis web yang  berfungsi  untuk  membuat  dan memvisualisasikan  sebuah  kode,  persamaan,  narasi text ,  dll.    Jupyter  Notebook  dapat  menulis  kode Python, Equation, Visualisasi, serta dapat juga sebagai markdown editor [10].  Secara  sederhana  Jupyter Notebook  dapat  di  artikan  sebuah  aplikasi  yang berfungsi  untuk  membuat  serta  mengirim  dokumen dengan  cara  yang  sederhana,  efisien,  dan  berpusat pada dokumen [11]. Bahasa pemrograman yang dapat berjalan di Jupyter Notebook adalah Julia, Python, dan R. aplikasi Jupyter Notebook merupakan aplikasi yang interaktif  yang  mana  aplikasi  ini  memungkinkan pengguna  untuk  dapat  mengeksekusi  kode  sel-sel dengan cepat. Kode sel sendiri merupakan bagian dari Jupyter  Notebook  yang  berisi  program-program  dari bahasa  yang  dapat  berjalan  pada  Jupyter  Notebook. Sedangkan  untuk  mengeksekusi  kode-kode  tersebut adalah  tugas  dari  kernel  yang  mana  merupakan  inti komputasi  pada  Jupyter  Notebook.  Untuk  hasil eksekusi nya akan ditampilkan di bawah sel kode yang sesuai. Hasil output ini dapat berupa teks, grafik, tabel, atau  bisa  juga  visualisasi  lainnya.  Format  yang disimpan  pada  Jupyter  Notebook  adalah  format file .ipynb yang mana file ini dapat dibuka dan dibagikan secara langsung dengan mencakup semua elemen dari Jupyter Notebook itu sendiri seperti kode, teks, dan output .

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan metode pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif sendiri  merupakan  pendekatan  yang  menggunakan data-data numerik untuk mengumpulkan dan menganalisis  data-datanya.  Data  pada  penelitian  ini diperoleh  dari  SATPAS  Polresta  Manokwari  berupa data daftar peserta uji SIM di kota Manokwari.
Penelitian  ini  menggunakan  metode KNN untuk melakukan  klasifikasi  nya.  Metode KNN sendiri merupakan metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan cara menentukan nilai prediksi data baru berdasarkan klasifikasi nya dari K yang terdekat dalam ruang fitur. Fitur tersebut diukur menggunakan Euclidean. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah  1.155  data  dengan  3  buah  atribut  yang terdiri  dari  Golongan  SIM,  Umur,  dan  jenis permohonan. Untuk  mempermudah proses klasifikasi dengan  metode KNN penelitian  ini  menggunakan aplikasi Jupyter Notebook.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan metode KNN untuk mengklasifikasikan golongan SIM berdasarkan  jenis  permohonan  dan  umur.  Data  yang digunakan didapat dari SATPAS POLRES MANOKWARI pada tahun 2023 dengan jumlah data yaitu 1155 data yang terdiri dari 10 atribut yaitu Nama, Jenis  Kelamin,  Tempat  Lahir,  Pekerjaan,  Alamat, Kota, Provinsi, Jenis Permohonan dan Golongan SIM. Namun, pada penelitian ini hanya akan menggunakan 3 atribut yaitu Golongan SIM, Jenis Permohonan dan satu atribut tambahan yaitu Umur.
Tabel 1. Data SIM sebelum di transformasi
Tanggal Lahir Jenis Permohonan Golongan SIM 08/04/1982 PERPANJANGAN C 09/04/1982 PERPANJANGAN A 09/07/1996 BARU C 10/05/1979 PERPANJANGAN BI Umum 20/04/1967 PERPANJANGAN C 03/04/2000 PERPANJANGAN C 11/04/2001 PERPANJANGAN C 27/04/1987 BARU C 06/08/1976 BARU C 03/12/2004 BARU C 04/04/1990 PERPANJANGAN C 05/04/1996 PERPANJANGAN C 05/04/1996 PERPANJANGAN A 18/01/1980 BARU A 26/04/2000 PERPANJANGAN A 26/04/2000 PERPANJANGAN C 09/06/1968 BARU A 20/04/1979 PERPANJANGAN C 24/01/1985 BARU A 22/10/2002 BARU C 25/08/1987 BARU C 10/08/1966 BARU C 07/08/1996 PERPANJANGAN A 07/08/1996 PERPANJANGAN C 11/11/1996 BARU C 14/02/1997 BARU C 06/04/1996 BARU A 30/06/1963 PERPANJANGAN C 19/06/2000 BARU C 18/01/1980 BARU C 26/03/1970 BARU C 05/04/1971 PERPANJANGAN BI 22/04/2002 BARU C 05/04/1971 PERPANJANGAN C 14/10/1999 BARU C 26/09/2001 BARU C 08/02/2002 BARU C 30/11/2000 BARU A 30/11/2000 BARU C 07/06/2001 BARU C 27/02/2001 BARU C 07/02/2002 BARU C 13/09/2002 BARU C 28/12/2000 BARU C 01/09/1995 BARU C 01/09/1995 BARU A 03/09/2001 BARU C
Tanggal Lahir Jenis Permohonan Golongan SIM 05/07/2001 BARU C 03/10/2002 BARU C 14/05/1981 BARU A
Pada  Tabel  1  merupakan  data  SIM  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini.  Namun  karena  data yang digunakan 1155, maka hanya 50 data teratas yang di  tampilkan  pada  Tabel  1.  Karena  hanya menggunakan  3  atribut,  maka  atribut  lain  dihapus sehingga  hanya  terdapat  atribut  Tanggal  lahir,  Jenis Permohonan dan Golongan SIM.

## 4.1. Transformasi Data
Data pada Tabel 1 akan di ubah agar dapat lebih mudah untuk digunakan pada metode KNN . Data pada atribut  Jenis  Permohonan  dan  Golongan  SIM  akan diubah  menjadi  data  numerik.  Sedangkan  data  pada atribut Tanggal Lahir akan diubah menjadi Umur.
Tabel 2. Data SIM setelah di transformasi
Umur Jenis Permohonan Golongan SIM 41 2 5 41 2 1 27 1 5 44 2 3 56 2 1 23 2 5 22 2 5 36 1 5 47 1 5 19 1 5 33 2 5 27 2 5 27 2 1 43 1 1 23 2 1 23 2 5 55 1 1 44 2 5 38 1 1 21 1 5 36 1 5 57 1 5 27 2 1 27 2 5 27 1 5 26 1 5 27 1 1 60 2 5 23 1 5 43 1 5 53 1 5 52 2 3 21 1 5 52 2 5 24 1 5 22 1 5 21 1 5 23 1 1 23 1 5 22 1 5
Umur Jenis Permohonan Golongan SIM 22 1 5 21 1 5 21 1 5 23 1 5 28 1 5 28 1 1 22 1 5 22 1 5 21 1 5 42 1 1
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  data  telah diubah. Atribut Tanggal Lahir diubah menjadi Umur. Isi  data  pada  atribut  umur  didapat  dengan  cara menghitung  selisih  tahun  lahir  dengan  tahun  peserta SIM  yaitu  tahun  2023.  Kemudian  atribut  Jenis Permohonan  yang  berisi  data  berisi  data  Baru, Perpanjangan,  Hilang,  Peningkatan  Golongan  dan Penurunan golongan diubah menjadi 1, 2, 3, 4 dan 5. Pada atribut Golongan SIM juga yang awalnya berisi data SIM A, A Umum, BI-BI Umum, BII-BII Umum dan C diubah menjadi 1, 2, 3, 4, 5.

## 4.2. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Data  yang  telah  di transformasi akan  dibagi menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan 80:20. Data pada atribut Golongan SIM akan menjadi variabel dependen dan  data  pada  atribut  Umur  dan Jenis permohonan akan menjadi variabel independen . Kemudian data akan diklasifikasikan menjadi 5 kelas yaitu SIM A sebagai kelas 1, A Umum sebagai kelas 2,  BI-BI  Umum  sebagai  kelas  3,  BII-BII  Umum sebagai kelas 4, dan C sebagai kelas 5.

## 4.3. Penentuan nilai K
Nilai  K ditentukan dengan  menggunakan teknik k-fold cross-validation untuk  mencari  nilai  K  paling optimal  agar  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi. Teknik digunakan untuk  menilai kinerja suatu  model dengan memperkirakan tingkat keakuratan suatu nilai K [1].
Gambar 1. Grafik nilai k mulai 2 – 10
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  pengujian  nilai  K mulai 2 – 10 dan nilai akurasi pada setiap nilai k. grafik menunjukkan  nilai  akurasi  masih  dapat  terus meningkat sesuai dengan banyaknya nilai K.
Gambar 2. Grafik nilai k mulai 2 – 30
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  pengujian  kedua nilai K mulai 2 – 30 nilai akurasi nya sempat menurun namun kembali meningkat pada nilai K=27.
Gambar 3. Grafik nilai k mulai 2 – 50
Pada  Gambar  3  dilakukan  pengujian  nilai  K mulai 2 – 50. Dari grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai  K  dengan  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  nilai K=46 dengan  nilai akurasi  sebesar 68%. Nilai  K  nya sudah  cukup  optimal  untuk  digunakan  pada  metode KNN
4.4. Matrix Euclidean dan Akurasi Model Setelah didapat nilai K yang optimal, selanjutnya dilakukan  prediksi  label  data  uji  untuk  menghitung matrix Euclidean .
Gambar 4. Hasil prediksi label data uji
Dari  Gambar,  dapat  diketahui  hanya  terdapat  3 label dari 5 label atau kelas yang dibuat. Label paling dominan  yaitu  4  dan  5.  Dari  hasil  uji  tersebut  akan
dicari matrix Euclidean dan mengukur tingkat akurasi model KNN nya.
Gambar 5 Hasil matrix Euclidean dan nilai akurasi model KNN
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui  matrix Euclidean dari 5 kelas label. Namun untuk label 2 dan 3 bernilai 0 karena berdasarkan hasil prediksi label uji hanya dapat memprediksi 3 label saja yaitu 1, 4 dan 5. Dari  model  KNN  yang  telah  dibuat  memiliki  nilai akurasi sebesar 68%.

## 4.5. Uji Coba Model KNN
Uji coba ini dilakukan untuk menguji model KNN yang telah dibuat.
Gambar 6. Uji coba model KNN dengan suatu data baru
Dari hasil uji coba tersebut, dapat diketahui suatu golongan  SIM  pada  data  baru  dapat  diklasifikasikan berdasarkan  jenis  permohonan  dan  umur.  Misalnya jika umur 18 tahun dan jenis permohonan baru, maka akan diklasifikasikan dalam golongan SIM C.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian ini dihasilkan model KNN untuk klasifikasi golongan SIM berdasarkan umur dan jenis permohonan. Dari model yang telah dibuat, golongan sim diklasifikasikan menjadi 5 kategori yaitu sim A, A Umum,  BI-BI  Umum,  BII-BII  Umum  dan  C.  Hasil klasifikasi yang telah dilakukan mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 68% dengan nilai K = 46. Dari hasil tersebut  dapat  diketahui  bahwa  ketika  terdapat  data baru yang masuk, maka akan diketahui golongan SIM nya berdasarkan jenis permohonan dan umur. Namun hasil  klasifikasi  tersebut  hanya  dapat  memprediksi  3 kategori dari 5 kategori klasifikasi  yang telah dibuat. Hal  ini  dikarenakan  kurangnya  keberagaman  isi  data
yang  digunakan.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu  bisa  dengan  menggunakan  jumlah  data  yang lebih banyak dan beragam sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi dari model klasifikasi yang dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  Maryati,  T.  Arbain,  dan  M.  R.  Syafari,
“KUALITAS  PELAYANAN  PEMBUATAN SURAT  IZIN  MENGEMUDI  (SIM  C)  DI KANTOR SATUAN LALU LINTAS KEPOLISIAN  RESORT  HULU  SUNGAI UTARA,” JPP: Jurnal Administrasi  Publik dan Pembangunan ,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  1–13,  2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ppjp.ulm.ac.id/journals/index.php/jpp [2]  B.  Supervisor  dan  H.  M.  Sujianto  Si, “PELAYANAN PROFESIONAL PADA PEMBUATAN  SURAT  IZIN  MENGEMUDI KENDARAAN  RODA  DUA  (SIM  C)  DI SATLANTAS POLRESTA Pekanbaru.”
[3]  R.  Dimas  Sulistiyo  dan  M.  R.  Shihab, “Transformasi  Digital  dalam  Pelayanan  Surat Izin  Mengemudi  (SIM):  Studi  Kasus  Korlantas Polri,” Technomedia  Journal ,  vol.  8,  no.  2SP, hlm. 189–204,
Jul 2023, doi:
10.33050/tmj.v8i2sp.2064.
[4]  D.  Suryani1,  A.  Yulianti,  dan  M.  Zulhelmi, “Aplikasi Legalitas Surat Izin Mengemudi (SIM) Berbasis  Mobile  (Studi  Kasus :  Polisi  Resort Rengat),” Journal  Research  and  Development , vol. 2, no. 2, hlm. 34, 2018.
[5]  D.  Damayanti,  “ANALISIS  PELAYANAN PENINGKATAN  KUALITAS  PENERBITAN SURAT  IJIN  MENGEMUDI  (STUDI  KASUS DI  KANTOR  SATUAN  LALU  LINTAS POLRES KENDAL),” 2016.
[6]  Y.  Mardi,  “Jurnal  Edik  Informatika DATA MINING :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4.5,” 2013.
[7]  Y. Mardi, “ DATA MINING Rekam Medis Untuk Menentukan  Penyakit  Terbanyak  Menggunakan Decision  Tree  C4.5,”  Jurnal  Sains  dan Informatika, vol. 4, no. 1, hlm. 40–53, Apr 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3077.
[8]  M. M. Baharuddin, H. Azis, dan T. Hasanuddin, “ANALISIS  PERFORMA  METODE  K- NEAREST NEIGHBOR UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KACA,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 11, no. 3, hlm. 269–274, Des 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[9]  A.  Nikmatul  Kasanah  dan  U.  Pujianto, “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2  Penerapan Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance Class  dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita Online  Menggunakan  Algoritma  KNN,”  masa berlaku mulai, vol. 1, no. 3, hlm. 196–201, 2017.
[10]  S. R. Pratama dan A. H. Mirza, “PENERAPAN DATA  MINING UNTUK  MEMPREDIKSI TINGKAT INFLASI MENGGUNAKAN
METODE  REGRESI  LINIER  BERGANDA PADA  BPS  KOTA  PALEMBANG,”  Bina Darma Conference on Computer Science, 2021.
[11]  C. Debora Mait, J. Armando Watuseke, P. David Gibrael  Saerang,  S.  Reynaldo  Joshua,  dan  U. Sam  Ratulangi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Fuzzy  Logic  Tahani  Untuk Penentuan  Golongan  Obat  Sesuai  Dengan,”
Jurnal Media Infotama, vol. 18, no. 2, hlm. 344, 2022.
[12]  A.  Hutapea  dan  M.  Tanzil  Furqon,  “Penerapan Algoritme  Modified  K-Nearest  Neighbour  Pada
Pengklasifikasian
Penyakit Kejiwaan
Skizofrenia,”  2018.  [Daring].  Tersedia  pada: http://j-ptiik.ub.ac.id