## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK MENGANALISIS INVESTASI BUDIDAYA LOBSTER AIR TAWAR BERBASIS WEB
Faris Candra Anggoro
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Fariscandra13@gmail.com

## ABSTRAK
Budidaya  lobster  air  tawar  merupakan  suatu  lahan  usaha  baru,  yang  sudah  mulai  menjamur.  Faktanya beberapa  rumah  makan  di  Malang  kesulitan  memenuhi  permintaan  para  konsumen  yang  menyediakan  menu lobster  air  tawar.Tidak  heran  banyak  orang  yang  berminat  dalam  mengembangkan  usaha  ini.  Namun  banyak orang yang takut untuk memulai usaha ini, karena kebanyakan orang beranggapan bahwa usaha lobster air tawar memerlukan  modal  yang  banyak  dan  takut  rugi.  Pada penelitian  ini  penulis  memprediksi  modal  investor  yang dimiliki dengan data latih yang berasal dari perusahaan lobster CV Fos Jaya sehingga investor tidak perlu takut modal besar dan rugi dalam memulai budidaya lobster air tawar.
Metode ini membandingkan data kriteria berupa modal, lahan, jumlah indukan, produksi, tetangga dengan data  latih  yang  didapat  dari  suatu  perusahaan  terkait  budidaya  lobster.  Kemudian  data  diolah  menggunakan metode  k-nearest  neighbor  dengan  membandingkan  414  data  yang  sudah  ada  berupa  data-data  yang  memiliki nilai untung dan nilai rugi.
Pengujian  fungsi  dilakukan  dengan  melakukan  test  fungsi  secara  keseluruhan  terhadap  browser  Google Chrome  62.0,  Internet  Explorer,  Mozilla  Firefox  56.0.2.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  100%  fungsi  dapat berjalan  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Pengujian  User  dilakukan  dengan  membagikan  kuisioner  kepada  10 responden,  hasilnya  70%  responden  menyatakan  bahwa  aplikasi  mudah  digunakan,  80%  aplikasi  dapat membantu untuk mendapatkan informasi tentang budidaya lobster air tawar.
Kata kunci :  Budidaya Lobster Air Tawar, investasi, K-Nearest Neighbour (KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Komoditas air tawar yang sejak beberapa waktu memiliki  daya  tarik  yang  sangat  kuat.  Lobster  air tawar  lebih  mudah  dibudidayakan,  tidak  seperti udang  galah  atau  jenis  udang  tawar  lainnya.  Harga jualnya  pun  selangit.  Karena  itu,  tidak  heran  jika semakin  banyak  orang  yang  berminat  untuk mengembangkan  komoditas  ini.  Lobster  memang dianggap  sebagai  komoditas  udang  konsumsi  yang mewah  dibandingkan  dengan  udang  konsumsi lainnya.  Selain  daging  yang  padat,  gurih,  empuk, lobster  air  tawar  juga  memiliki  kandungan  gizi  yang sangat tinggi, terutama protein. Karena itu, komoditas ini tetap banyak diburu konsumen.
Walaupun  pembudidaya  lobster  air  tawar  sudah mulai menjamur, peluang untuk membuka usaha baru masih  terbuka  lebar  karena  sampai  saat  ini  produksi lobster  belum  dapat  memasok  seluruh  permintaan yang  ada.  Dari  beberapa  restoran  rumah  makan wilayah  Malang  yang  menyediakan  menu  lobster  air tawar  mengaku  kesulitan  menanggapi  konsumen lobster  air  tawar  yang  sangat  tinggi  bahkan  pemilik restoran  sering  mengekspor  dari  kota-kota  lain. Keunggulan  Lobster air tawar  memang  mudah untuk dibudidayakan dan tidak gampang terserang penyakit. Pertumbuhannya pun relatif cepat dan memiliki daya telur  tinggi,  akan  tetapi  pembudidaya  harus mengetahui  tata  cara  dalam  perawatan  lobster  agar tidak mengalami gagal panen dalam
pembudidayaannya. Selama ini, kendala utama dalam pembudidayaan  lobster  air  tawar  adalah  tidak tersedianya  modal  yang  besar  dan  lahan  yang terbatas. Hal itu karena kebanyakan orang beranggapan  bahwa  usaha  lobster  air  tawar  harus dilakukan secara besar-besaran.
Untuk  menangani  masalah  modal  yang  dalam pembudidaya  lobster  air  tawar  dibuatlah  sistem analisis  investasi  menggunakan  metode  K-NN  (k- Nearest  Neighbor).  Algoritma  K-NN  diterapkan untuk  analisis  berdasarkan  kedekatan  jarak  data-data investasi modal dan produksi pada usaha pembudidaya lobster. Oleh karena itu, pada penelitian ini  digunakan  algoritma  K-NN  untuk  menganalisis investasi budidaya lobster air tawar untuk menghasilkan kesimpulan untung atau rugi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.2 Penelitian Terdahulu
Menurut  Leidiyana  pada  penelitiannya  yang berjudul  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan  Bermotor”,  evaluasi  resiko  kredit merupakan  masalah  yang  menarik  dalam  analisa keuangan.  Penelitian  mengenai  analisis  kelayakan pemberian  kredit  untuk  konsumen  khususnya  kredit kepemilikan  barang  dengan  metode  klasifikasi  data mining  telah  banyak  dilakukan.  Penulis  membahas mengenai  penerapan  algoritma  k-nearest  neighbor
untuk penentuan resiko kredit kepemilikan kendaraan bermotor.  K-nearest  neighbor  (kNN)  termasuk kelompok instance-based learning. Algoritma ini juga merupakan  salah  satu  teknik  lazy  learning.  kNN dilakukan  dengan  mencari  kelompok  k  objek  dalam data training  yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing. Algoritma klasifikasi data  mining  untuk  mengukur  akurasi  algoritma klasifikasi,  metode  yang  dapat  digunakan  antara  lain cross  validation,  confusion  matrix,  dan  kurva  ROC (Receiver Operating Characteristic). Untuk mengembangkan  aplikasi  (development)  berdasarkan model  yang  dibuat,  digunakan  Rapid  Miner. Penerapan  algoritma  kNN  pada  data  konsumen  yang mendapat  pembiayaan  kredit  motor.  Agar  didapat data  yang  berkualitas,  dilakukan  preprosesing sebelum  diterapkan  ke  dalam  algoritma.  Kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama dilakukan untuk menentukan  termasuk  kelas  mana  kasus  baru tersebut.  Untuk  mengukur  kinerja  algoritma  tersebut digunakan  metode  Cross  Validation,  Confusion Matrix dan Kurva ROC.[1]
Menurut Kustiyahningsih dkk dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Jurusan  pada  Siswa SMA  Menggunakan  Metode  KNN  dan  Smart”,  saat ini masih banyak siswa SMA yang bingung dan ragu untuk  menentukan  jurusan  apa  yang  sesuai  dengan kemampuan mereka masing-masing. Padahal penentuan  jurusan  adalah  masalah  yang  sangat penting karena berpengaruh pada pemilihan perguruan  tinggi.  Biasanya  untuk  mengatasi  masalah tersebut  siswa  hanya  berkonsultasi  secara  langsung kepada  guru  wali  kelas,  BP  atau  dengan  orangtua masing-masing  yang  dilakukan  secara  manual sehingga  memakan  waktu  yang  cukup  lama.  Selain itu  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  secara manual oleh wali kelas atau guru BP dianggap kurang akurat  karena  bersifat  subyektif.Pada  penelitian  ini dibuat  suatu  aplikasi  sistem  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  jurusan  pada  siswa  SMA. Penjurusan  yang  ada  pada  siswa  SMA  terbagi menjadi  3  jurusan  yaitu  IPA,  IPS,  dan  BAHASA. Dalam  menentukan  jurusan  pada  siswa  SMA dibutuhkan  nilai  ratarata  raport  siswa  kelas  X semester 1 dan 2, hasil tes psikologi, minat siswa, dan saran  orang  tua.Prinsip  kerja  metodeK-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K  tetangga (neighbor)  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Teknik ini termasuk dalam kelompok klasifikasi nonparametric.  Di  sini  kita  tidak  memperhatikan distribusi  dari  data  yang  ingin  kita  kelompokkan. Teknik ini sangat sederhana dan mudah diimplementasikan.  Mirip  dengan  teknik  klastering, kita  mengelompokkan  suatu  data  baru  berdasarkan jarak  data  baru  itu  ke  beberapa  data/tetangga (neighbor)  terdekat.SMART  (Simple  Multi  Attribute Rating  Technique)  merupakan  metode  pengambilan keputusan  yang  multiatribut.  Teknik  pembuatan
keputusan multiatribut ini digunakan untuk membantu stakeholder dalam memilih antara beberapa  alternatif.  Setiap  alternatif  terdiri  dari sekumpulan  atribut  dan  setiap  atribut  mempunyai nilai-nilai,  nilai  ini  dirata-rata  dengan  skala  tertentu. Setiap atribut mempunyai bobot yang menggambarkan  seberapa  penting  ia  dibandingkan dengan  atribut  lain.Penentuan  bobot  untuk  masing- masing  kriteria  sangatlah  berpengaruh  pada  hasil yang  akan  diperoleh  dalam  perhitungan  dengan menggunakan  metode  KNN  dan  SMART.  Dengan menggunakan metode KNN dan SMART dalam kelas yang  sama  dan  jumlah  siswa  yang  sama  diperoleh hasil  penjurusan  bagi  siswa  untuk  jurusan  IPA sebanyak  15  siswa,  IPS  sebanyak  15  siswa,  dan Bahasa sebanyak 2 siswa.[2].

## 2.3 Penelitian  terkait  pola  hidup  lobster  air tawar
Pemilihan  benih  lobster  yang  unggul  sangat berpengaruh dalam proses pengembangbiakan budidaya  losbter.  Salah  satunya,  seperti  yang  di lakukan  oleh  Muhammad  Rizwan,  tahun  2011  yang meneliti  pemilihan  benih  indukan  lobster  dengan melalui  proses  uji  kelayakan  untuk  untuk  di  jadikan proses  pembenihan.  Penelitian  yang  dilakukan Muhammad  Rizwan  berawal  timbulnya  kendala akibat  kurangnya  hasil  yang  maksimal  pada  proses pemijahan,  sehingga  hanya  mendapatkan  bayi-bayi lobster  yang  sedikit  dan  kurang  maksimal.  Oleh karena  itu  Muhammad  Rizwan  mengembangkan proses uji kelayakan dalam pemilihan indukan lobster dengan  melihat  analisa  yang  telah  memenuhi kelayakan  benih.  Dari  hasil  penelitian  Muhammad Rizwan  menunjukkan  bahwa  proses  pemilihan  induk lobster  yang  memenuhi  kelayakan  dapat  melakukan perkembangan yang baik sehingga petani lobster bisa mendapatkan hasil yang maksimal [3].
Pengembangan pertumbuhan lobster menggunakan sistem Resikurlasi telah lama diterapkan  dalam  budidaya  losbter.  Salah  satunya, seperti yang di lakukan oleh T. Budiardi dkk di tahun 2008  yang  meneliti  pertumbuhan  dan  kelangsungan hidup  lobster  dengan  sistem  Resirkulasi  untuk menentukan  kepadatan  yang  berbeda  pada  lobster capit  merah.  Penelitian  yang  dilakukan  T.  Budiardi dkk  berawal  timbulnya  kendala  akibat  padat penebaran tinggi yaitu kompetisi dalam mendapatkan pakan  serta  ruang,  sehingga  memunculkan  sifat kanibalisme  dan  menurunnya  kualitas  air  akibat  sisa pakan  dan  buangan  metabolit.  Oleh  karena  itu  T. Budiardi  dkk  mengembangkan  sistem  Rekurlasi untuk  pengelolaan  kualitas  air  dengan  dilakukannya penyifonan  setiap  hari  dan  penambahan  air  setiap seminggu  sekali.  Dari  hasil  penelitian  T.  Budiardi dkk  menunjukkan  bahwa  pengelolaan  kualitas  air yang  dilakukan  dengan  terjadwal  memberikan dampak  yang  baik  dalam  pertumbuhan  lobster sehingga  kepadatan  penebaran  memberikan  hasil yang maksimum[4].
Pengamatan  kualitas  air  pada  pertumbuhan  dan kelangsungan  hidup  dalam  budidaya  losbter  masih dalam proses pengembangan  . Salah satunya,  seperti yang di lakukan oleh Sipriana S. Tumembouw, tahun 2011    yang  meneliti  kualitas  air  untuk  mempercepat pertumbuhan  dan  memelihara  kelangsungan  hidup lobster.  Penelitian  yang  dilakukan  Sipriana  S. Tumembouw  berawal  timbulnya  kendala  akibat pertimbangan  kualitas  air  yang  buruk  dengan menggunakan  air  seadanya  tanpa  memenuhi  standart hidup  lobster,  sehingga  memunculkan  lobster  yang mati  dengan  sendirinya  tanpa  diketahui  sebab.  Oleh karena itu Sipriana S. Tumembouw  mengembangkan standart  kualitas  air    untuk  mengelola  air  yang  baik dengan  melakukan  pengukuran  suhu  ,  PH,  oksigen terlarut  (DO),  Karbondioksida  (CO2),  kekeruhan, amoniak,  nitrit  dalam  kolam  pemijahan.    Dari  hasil penelitian  Sipriana  S.  Tumembouw  menunjukkan bahwa mengelola air dengan memenuhi standart yang telah ditentukan membuat kualitas air yang bagus dan mendekati  sumber  air  sehingga  pertumbuhan  lobster menjadi lebih cepat dan sehat[5].

## 2.4 Metode KNN (K-Nearst Neighbour)
Konsep  K-Nearest  Neighbor  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  nilai  k  pada ruang  fitur.  Metode  ini  memerlukan  ukuran  jarak untuk menentukan kedekatan suatu objek. Objek pada data  uji  akan  diklasifikasikan  dengan  tetangga terdekat.  Metode  ini  mencari  tetangga  terdekat  dan memilih  mayoritas  kelas  yang  terdapat  pada  cluster. K-Nearest  Neighbor  dapat  memberikan  keputusan untuk  mengklasifikasikan  data  dari  data  latih  dan mendapatkan  hasil  yang baik  jika  menggunakan data dalam jumlah besar.
Langkah-langkah  pada  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan data yaitu:
1. Mendefinisikan nilaiK
2. Melakukan perhitungan nilai jarak antara data latih dengan data uji
3. Mengelompokkan data berdasarkan perhitungan jarak
4. Mengelompokkan data berdasarkan nilai tetangga terdekat
5. Memilih nilai yang sering muncul dari tetangga terdekat sebagai prediksi data selanjutnya
Euclidean  Distance  digunakan  untuk  mencari jarak antara titik data dengan tetangga terdekat degan menggunakan rumus:

## (1)
Dimana n merupakan jumlah data latih, P merupakan masukkan data ke-1 dari data uji, dan Q merupakan masukkan data ke-1 dati data latih[6].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Adapun  blok  diagram  dari  sistem  ini  seperti  pada Gambar 1 :
Gambar 1. Blok diagram sistem
Blog  diagram  diatas  menunjukkan  bahwa  data masukan  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan. Inputan  berupa  nilai  dari  variabel  input  dan  output yang  sudah  ditentukan  yang  menjadi  bahan  acuan sebagai  perhitungan  selanjutnya.  Data  masukakan tersebut  akan  dimodelkan  dalam  sebuah  persamaan matematika  sehingga  dapat  dilakukkan  proses perhitungan.  Proses  perhitungan  dilakukan  sesuai dengan  metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor)  dengan bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL. Keluaran dari sistem ini berupa jumlah data tetangga terdekat  yang  mendekati  modal  user  yang  akan dijadikan  pacuan  untung  atau  rugi  berdasarkan  data latih yang di dapat dari CV Fos Jaya.

## 3.2 Kriteria,  Data  kemitraan  dan  Metode  pada Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  perancangan  data  dijelaskan  data-data yang  terdapat  dalam  sistem  sesuai  dengan  fungsinya sebagai  data input ataupun  data output .  Berikut  ini adalah data kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1.   Data kriteria No Kriteria Variabel 1. Modal Input 2. Lahan Input 3. Jumlah Indukan Input 4. Produksi Input 5 Tetangga Input
Sumber : CV Fos Jaya
Adapun  data  kemitraan  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 2.   Data Kemitraan No Kriteria Variabel 1. ID Output 2. Nama Output 3. Modal Outputt 4. Lahan Outputt 5. Jumlah Indukan Outputt 6. Produksi Outputt 7. Keterangan Output Sumber : CV Fos Jaya

## 3.3 Data Flow Diagram Level 0
0 Investasi Budidaya Lobster air tawar Admin User data kemitraan Data SPK data SPK Info lobster data kemitraan Info lobster
Gambar 2. DFD level 0
DFD Level 0 tersebut menggambarkan bahwa ada 2 pelaku yang terdapat di dalam sistem yaitu admin dan User. Admin menjadi pihak yang mengelola basis data pengetahuan yang ada, dan User mengakses sistem yang telah dikelola oleh admin.

## 3.4 Data Diagram Level 1
Tb_login 1.1 Login Admin 1.2 Data kemitraan 1.3 Perhitungan investasi Tb_data_kemitraan User username, password Data SPK Hasil perhitungan SPK Data login data kemitraan Login berhasil Data SPK data kemitraan data kemitraan data kemitraan Gambar 3. DFD level
Diagram level 1 di atas menggambarkan bahwa sistem pendukung keputusan ini terdapat 3 proses yaitu proses 1 login, proses 2 olah data kemitraan, proses 3 perhitungan investasi. Setiap proses diperjelas dengan diagram rincian.

## 3.5 Flowchart Sistem
Sistem  dimulai  dengan  menginputkan  nilai  dari variabel  input  dan  variabel  output  yang  telah ditentukan  oleh  sistem.  Nilai  tersebut  diinputkan berdasarkan  investasi  dari  masing-masing  user  dan nilai k untuk menentukan jarak tetangga . Kemudian sistem  akan  melakukan  proses  perhitungan  itu sendiri dilakukan dengan dengan Metode K-Nearest Neighbor. Metode ini mencari tetangga terdekat dan memilih mayoritas kelas yang terdapat pada cluster. K-Nearest  Neighbor  dapat  memberikan  keputusan untuk  mengklasifikasikan  data  dari  data  latih  dan mendapatkan hasil yang baik jika menggunakan data dalam  jumlah  besar.  Maka  hasil  yang  didapat  akan optimal.
Data inputan akan di kurangi dengan data latih untuk mencari square distance
data akan di urutkan berdasarkan data yang mempunyai jarak
euclid terkecil Data akan mengelompokkan berdasarkan mayoritas pada nilai K Inputkan investasi dan tentukan nilai tetangga START END Memilih nilai yang sering muncul Hasil didapat dengan data yang muncul paling banyak

## Gambar 4. Flowchart sistem

## 3.6 Flowchart Metode KNN
Hitung jarak test data ke training data Urut data berdasarkan data yang mempunyai jarak euclid terkecil Tentukan kelompok test data berdasarkan label mayoritas pada K Inputkan investasi dan tentukan nilai tetangga START END Memilih nilai yang sering muncul

## Gambar 5. Flowchart metode KNN
Metode  ini  memerlukan  ukuran  jarak  untuk menentukan kedekatan suatu objek. Objek pada data uji  akan  diklasifikasikan  dengan  tetangga  terdekat. Metode  ini  mencari  tetangga  terdekat  dan  memilih mayoritas  kelas  yang  terdapat  pada  cluster.  K- Nearest  Neighbor  dapat  memberikan  keputusan untuk  mengklasifikasikan  data  dari  data  latih  dan mendapatkan hasil yang baik jika menggunakan data dalam jumlah besar.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Home
Gambar 6. Halaman home
Halaman home ini merupakan tampilan awal ketika aplikasi  ini  dijalankan.  Di  halaman  home  ini  terdapat beberapa menu, yakni menu home, menu data kemitraan, menu  info  budidaya  dan  menu  admin  .Halaman  home tersebut seperti ditunjukkan pada Gambar 6.

## 4.2 Halaman Home

## Gambar 7. Halaman Prakiraan investasi
Halaman  prakiraan  investasi  ini  terdapat  proses hitung  yang  dapat  digunakan  calon  investor  untuk memprediksi  investasi  yang  akan  di  gunakan  untuk memulai  budidaya  lobster  air  tawar.  Halaman  home tersebut seperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## 4.3 Halaman Perhitungan

## Gambar 8. Halaman Perhitungan
Halaman  perhitungan  merupakan  halaman  proses hitung setelah user menginputkan nilai kriteria ( investasi ) yang  dimiliki.  Halaman  data  perhitungan  seperti ditunjukkan pada Gambar 8.

## 4.4 Halaman Hasil
Halaman  hasil  ini  merupakan  halaman  hasil berdasarkan  perhitungan  kriteria  yang  sudah  dihitung dengan data kemitraan. Halaman hasil seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman  hasil

## 4.5 Pengujian Fungsional Menu Website
Pada tahap pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan 3 browser yaitu Internet Explorer (IE), Google  Chrome  62.0  (GC)  dan  Mozilla  Firefox 56.0.2  (MF).  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  fungsional  aplikasi  berbasis  web.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Aplikasi Hak Akses Fungsi GC MF IE User Halaman Home √ √ √ Halaman Perhitungan √ √ √ Halaman Info perusahaan √ √ √ Halaman Info Budidaya √ √ √ Halaman Efisiensi Pemilihan √ √ √ Halaman Mengenal Lobster Air Tawar √ √ √ Halaman Pembenihan √ √ √ Halaman Pembesaran √ √ √ Halaman Pemanenan dan Pengemasan √ √ √
Halaman
Data Kemitraan Tahunan √ √ √
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  3  browser tersebut, semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan.

## 4.6 Pengujian Fungsional Menu Website
Tabel 4. Pengujian menu website Pertanyaan Persentase SS S TS Apakah aplikasi analisis investasi budidaya lobster air tawar ini mudah digunakan? 70%  30%  0% Apakah tampilan dan struktur menu dari aplikasi analisis investasi budidaya lobster air tawar ini mudah dipahami?
50%  50%  0%
Apakah aplikasi analisis investasi budidaya lobster air tawar ini dapat membantu anda mendapatkan informasi tentang budidaya lobster? 70%  30%  0% Apakah aplikasi analisis investasi budidaya lobster air tawar ini memiliki fungsi yang jelas? 60%  40%  0% Apakah semua fitur dari aplikasi analisis investasi budidaya lobster air tawar ini sudah terlihat menarik? 70%  30%  0% Total 64%  36%  0%
Pada tahap pengujian kepuasan pengguna, pengujian dilakukan  secara  objektif  dimana  aplikasi  di  uji  secara langsung,  yaitu  dengan  membuat  kuisioner  yang  di tunjukkan  kepada  pengguna  system  analisis  investasi budidaya lobster air tawar. Kuisioner di bagikan kepada 10 pengguna.  Hasil  pengujian  kepuasan  pengguna  di tunjukkan pada Tabel 4
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil hasil  bahwa  dari  10  pengguna  yang  telah  diberi kuisioner memberikan nilai  kepuasan  dengan prosentase  sebanyak  0%  menyatakan  tidak  setuju, 36%  menyatakan  bahwa  pengguna  setuju  dan  64% menyatakan  bahwa  pengguna  sangat  setuju  sistem analisis  investasi  budidaya  lobster  air  tawar  dapat membantu  calon  investor  untuk  mendapatkan  info sekilas budidaya lobster air tawar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan  pengujian yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan mampu mengimplementasikan metode
k-nearest
neighbour dengan  baik  untuk  menganalisis investasi pada budidaya lobster air tawar di CV Fos Jaya.
2. Hasil  perhitungan  metode  KNN  berdasarkan 414  data  kemitraaan  baik  melalui  simulasi program berjalan dengan baik.
3. Pada  pengujian  kepuasan  dengan  prosentase sebanyak 0%  menyatakan  tidak  setuju,  36% menyatakan  bahwa  pengguna  setuju  dan  64% menyatakan  bahwa  pengguna  sangat  setuju sistem  analisis  investasi  lobster  air  tawar  dapat membantu  user  dalam  info  budidaya  lobster  air tawar.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya antara lain:
1. Dikembangkan  dalam  penelitian  selanjutnya menggunakan metode Fuzzy agar dapat memungkinkan  user  mudah  dalam  memahami  dan memulai usaha lobster air tawar.
2. Dikembangkan  pada  perangkat mobile atau Android agar lebih mudah digunakan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Leidiyana,  H.  (2013).  Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Penentuan  Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bemotor. PIKSEL  (Penelitian  Ilmu  Komputer  Sistem Embedded dan Logic).
[2] Kustiyahningsih,  Y.,  &  Syafa’ah,  N.  (2015). Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jurusan Pada Siswa SMA Menggunakan Metode KNN dan SMART. Jurnal Sistem Informasi Indonesia,.
[3] Rizwan,  M.  (2017).  Pembenihan  Lobster  Air Tawar  Red  Claw  (Cherax  quadricarinatus). Mahasiswa Perikanan dan Ilmu Kelautan,.
[4] Budiardi,  T.,  Irawan,  D.  Y.,  &  Wahjuningrum, D. (2008). Pertumbuhan dan kelangsungan hidup lobster  capit  merah  Cherax  quadricarinatus dipelihara  pada  sistem  resirkulasi  dengan kepadatan yang berbeda.
[5] Maniagasi,  R.,  Tumembouw,  S.  S.,  &  Mudeng, Y.  (2013).  Analisis  kualitas  fisika  kimia  air  di areal  budidaya  ikan  Danau  Tondano  Provinsi Sulawesi Utara. e-Journal BUDIDAYA PERAIRAN, 1(2)
[6] Karegowda,  A.  A.  G.,  Jayaram,  M.  A.,  & Manjunath,  A.  S.  (2012).  Cascading  k-means clustering  and  k-nearest  neighbor  classifier  for categorization  of  diabetic  patients.  International Journal of Engineering and Advanced Technology, 1(3), 147-151.