## KOMPARASI TINGKAT AKURASI INFORMATION GAIN DAN GAIN RATIO PADA METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Fajriyan Nur, Moh. Ahsan, Wahyudi Harianto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, Jl.S. Supriadi No.48 Malang, Indonesia fajriyan20@gmail.com, ahsan@unikama.ac.id, wahyou@unikama.ac.id

## ABSTRAK
Seleksi fitur merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengurangi dimensi antar atribut sehingga menghasilkan atribut yang relevan, metode ini dianggap dapat mengurangi anomali pada atribut dalam dataset. Metode K-Nearest  Neighbor diangap  metode  klasifikasi  dengan  akurasi  yang  rendah,  terlebih  lagi  apabila dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  lain.  Solusi  dari  permasalahan  kecilnya  nilai  klasifikasi  tersebut menggunakan seleksi fitur, teknik ini digunakan sebagai solusi untuk mengurangi kompleksitas dari atribut. Pada penelitian  ini  digunakan  teknik  seleksi  fitur  dengan information  gain dan  pengembangannya  yaitu gain  ratio . Teknik gain ratio dianggap lebih baik, hal itu terlihat pada nilai pembobotan gain ratio yang lebih baik dengan contoh perolehan hasil pada atribut “Ba” mendapatkan nilai 0,7204 pada gain ratio, sedangkan pada information gain hanya  mendapatkan  nilai  0,41235  sehingga  didapatkan  selisih 0,3081. Oleh karena  itu dapat disimpulkan bahwa gain  ratio mendapat  hasil  lebih  tinggi  dibanding  pendahulunya  yakni information  gain .    Berdasarkan pengujian menggunakan dataset glass terlihat K-Nearest Neighbor menggunakan information gain dan gain ratio memberikan hasil nilai akurasi yang lebih baik dengan perolehan nilai rata-rata 70,06% dibandingkan nilai akurasi ketika  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor konvensional  yang  hanya  mendapatkan  nilai  66,24%  selisih 8,75%, dengan perubahan metode pengujian yang dilakukan berupa variasi nilai k = 3, 5,7 dan splitdata .
Kata kunci : K Nearest Neighbor, Selesksi Fitur, Information Gain, Gain Ratio.

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  penelitian  tentang  data  mining menyatakan  bahwa K-Nearest  Neighbor dianggap memiliki akurasi yang tergolong rendah, terlebih lagi apabila dibandingkan secara langsung dengan metode klasifikasi  lainnya.  Farid  Naufal  pada  penelitiannya membandingkan  kinerja  antara  metode K-Nearest Neighbor dengan Support Vector Machine . Hasil dari penelitian ini didapati nilai rata-rata dari akurasi yang dihasilkan K-Nearest  Neighbor 0.754%  sedangkan nilai  rata  rata  yang  dihasilkan  oleh Support  Vector Machine sebesar 0.857% [1]. Menurut Syaliman rendahnya akurasi K-Nearest Neighbor karena  setiap  karakteristik  atribut  dalam metode  ini  dianggap  memiliki  pengaruh  yang  sama terhadap  penentuan  jarak  antar  tetangga.  Sementara beberapa  atribut  yang  kurang  relevan  menyebabkan kesalahan  dalam  pengenalan  pola  yang  digunakan sebagai penentuan kelas untuk data baru [2].
Solusi  dari  permasalahan  kedua  metode  dengan menggunakan  seleksi  fitur.  Andyana  menyatakan bahwa  teknik  ini  digunakan  sebagai  solusi  untuk memperkecil/  mengurangi  kompleksitas  atribut  yang akan dikelola pada  saat klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor [3],  sedangkan  Mutmainnah  mengatakan seleksi  fitur  dapat  membantu  mengenali  atribut  yang kurang  relevan  dan  jumlahnya  banyak  yang  dapat mempengaruhi hasil klasifikasi [4].
Chen  &  Hao  menyarankan  untuk  menggunakan seleksi  fitur information  gain karena  dinilai  lebih efektif  daripada  menggunakan K-Nearest  Neighbor konvensional [5], sedangkan pada penelitian Duneja & Puyalnithi    menggunakan gain  ratio karena  dinilai lebih  intuitif  dan  cenderung  lebih  mudah  untuk
dipahami [6]. Praveena Priyadarsini et al., mengatakan pada  penelitiannya  bahwa gain  ratio merupakan modifikasi perkembangan dari information gain yang mengurangi  biasnya  [7].  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan  antara kedua metode seleksi fitur antara information gain dan gain  ratio pada  metode K-Nearest  Neighbor dengan harapan  mengetahui  kecocokan  seleksi  fitur  pada klasifikasi K-Nearest  Neighbor dan  membandingkan seberapa jauh perbedaan rata-rata nilai akurasi antara seleksi  fitur information  gain dan  Perkembangannya gain ratio .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest  Neighbor adalah  salah  satu metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk pengenalan pola, pengklasifikasian, dan lain-lain. Hal ini  dikarenakan  beberapa  faktor  diantaranya  Metode K-Nearest  Neighbor dianggap  cukup  atraktif,  mudah diterapkan  dan  diaplikasikan  diberbagai platform aplikasi.
Metode K-Nearest  Neighbor juga  merupakan sebuah  metode supervised yang  berarti  pada  metode ini  membutuhkan  data  latih  untuk  melakukan klasifikasikan  objek  yang  jaraknya  paling  dekat. Prinsip kerja dari metode K-Nearest Neighbor adalah mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  di evaluasi  dengan k tetangga  ( neighbor )  dalam  data pelatihan [8].

## 2.2 Seleksi Fitur
Seleksi fitur adalah salah satu metode yang biasa digunakan  untuk  mempersempit  atau  mengurangi dimensi antar atribut sehingga menghasilkan beberapa
atribut yang dianggap relevan untuk dilakukan proses klasifikasi. Jumlah atribut yang terlalu banyak dan jika jumlah  atribut  itu  tidak  relefan  maka  akan mempengaruhi  dalam  pengenalan  pola  ketika  tahap processing dengan metode yang digunakan.

## 2.3 Information Gain
Information  gain merupakan  salah  satu  seleksi fitur yang populer, seleksi fitur ini biasanya digunakan untuk  meranking  atribut  mana  yang  dianggap  paling berpengaruh  terhadap  kelasnya. information  gain digunakan  untuk  membantu  menghasilkan  atribut yang  relevan  untuk  digunakan  terhadap  kelas  target, karena  setiap  atribut  memiliki  nilai  dan  dapat  dipilih sesuai dengan nilai yang terbaik.

## 2.4 Gain Ratio
Gain ratio merupakan  modifikasi perkembangan dari seleksi fitur information gain dengan mengurangi daya  biasnya.  Pada  seleksi  fitur gain  ratio memperbaiki  dengan  mengambil  informasi  intrinsik dari  atribut  [7]. Gain  ratio juga  dapat  memperbaiki data yang tidak stabil, oleh karena itu cenderung cocok pada  data  numerik  dua  kelas,  sederhana  sehingga komputasi lebih cepat [9].

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  kombinasi berbeda  dari  nilai  sebuah  prediksi  dan  nilai  yang sebenarnya.  Ada  empat  istilah  yang  merupakan representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada confusion matrix yaitu true positif , true negatif, false positif, dan false negatif .
Pengujian suatu hasil dari klasifikasi pada metode yang digunakan diperlukan suatu metode perhitungan untuk evaluasi kinerja. Tahap yang di perlukan untuk evaluasi kinerja yaitu dengan melakukan perhitungan nilai accuracy , precision , recall dan f1 score .

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  penjabaran akan  hal  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Metodologi  penelitian  digunakan  sebagai  pedoman dalam  melakukan  tahapan-tahapan  dalam  melakukan penelitian, berikut beberapa tahapan penelitian.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder  merupakan  data  yang  dalam  penelitiannya diperoleh  secara  tidak  langsung  melainkan  diperoleh dari pihak ketiga/ diunggah oleh pihak lain. Data yang digunakan  adalah  data glass yang  berasal  dari  UCI machine learning repository . Data glass merupakan  data  yang  berasal  dari “ Central Research Establishment German ”. Pada data ini  mengidentifikasikan  kaca  dari  kandungan  bahan pembentuknya,  data  glass  berjumlah  sebanyak  214 dengan jumlah atribut sebanyak 9 atribut ( RI, Na, Mg, Al,  Si,  K,  Ca,  Ba,  Fe ),  1  atribut ( Type )  sebagai label dan 1 atribut sebagai id .

## 3.2. Pembagian Data
Data  yang  diperoleh  dari  teknik  pengumpulan data akan dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan  metode split  validation dengan  rasio perbandingan  90:10  dan  80:20.  Berikut  adalah penjelasan kedua pembagian:
a) Data training merupakan  data  yang  diperoleh 90%  dan  80%  dari  dataset  yang  diacak.  Data training nantinya  akan  digunakan  sebagai pengenalan  pola  dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor .
b) Data testing merupakan data yang diperoleh 10% dan 20% dari dataset yang diacak. Nantinya data testing akan  digunakan  sebagai  data  uji  dari metode K-Nearest Neighbor untuk mendapatkan nilai confusion matrix .
3.3. Implementasi  Seleksi  Fitur Information  Gain dan Gain Ratio
Implementasi  seleksi  fitur  merupakan  tahapan awal  sebagai pre-processing yang digunakan sebagai pembobotan pada tiap atribut. Pada dataset glass setiap atribut  akan  dipilih  sesuai  dengan  nilai gain yang didapat  dari  penghitungan entropy .  Setelah  nilai entropy setiap  kelas  didapatkan  kemudian  dilakukan penghitungan information  gain dan gain  ratio untuk mengetahui  atribut  mana  yang  paling  berpengaruh. Implementasi seleksi fitur dilakukan didalam aplikasi rapidminer .
3.4. Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Implementasi  metode  penelitian  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor yang  digunakan  untuk klasifikasi. Tahapannya dimulai dari split data training dan testing . Pada penelitian ini nilai k yang digunakan adalah  3,  5  dan  7.  Data training yang  klasifikasi dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor mengahasilkan  pola  yang  akan  diujikan  dengan  data testing  kemudian  didapatkan  nilai confusion  matrix . Implementasi  metode  dilakukan  didalam  aplikasi rapidminer .
3.5. Pengujian  Komparasi  Seleksi  Fitur  pada Metode K-Nearest Neighbor
Pengujian  komparasi  yang  dilakukan  dalam rangka  mendapat  hasil  dari  klasifikasi  nantinya  akan dianalisis  dengan  mengukur  nilai  akurasi  yang didapatkan dari klasifikasi dengan  metode K-Nearest Neighbor ,  kemudian  pada  percobaan  kedua  dataset akan melewati seleksi fitur information gain dan gain ratio yang nantinya akan dipakai sebagai komparasi.
Pengujian  juga  dilakukan  dengan  skenario merubah  nilai k pada  metode K-Nearest  Neighbor untuk  melihat  seberapa  jauh  perbedaan  nilai  akurasi dengan pilihan nilai k =3, 5 dan 7.
Analisis  perbandingan  dilakukan  berdasarkan dari nilai accuracy , recall , precision dan f1 score yang didapat dari nilai confusion matrix . Berikut persamaan yang digunakan untuk menentukan hasil. 3.5.1 Accuracy
Nilai accuracy merupakan  sebuah  rasio keakuratan prediksi dengan nilai benar (positif dan negatif) dalam sebuah keseluruhan dataset. Penentuan  nilai accuracy dapat  dilakukan seperti pada persamaan (1) berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% (1)

## 3.5.2 Recall
Nilai recall merupakan  rasio  prediksi  dengan nilai benar positif dibandingkan dengan seluruh data yang benar positif. Penentuan nilai recall dapat  dilakukan  seperti  pada  persamaan  (2) berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
3.5.3 Precision Nilai precision merupakan  rasio  prediksi dengan nilai benar positif dibandingkan dengan seluruh hasil yang diprediksi positif. Penentuan nilai precision dapat  dilakukan  seperti  pada persamaan (3) berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
3.5.4 F1 score Nilai F1  score merupakan  perbandingan  rata- rata  antara  nilai precision dan recall yang dibobotkan.  Penentuan  nilai F1  score dapat dilakukan seperti pada persamaan (4) berikut.
𝐹1 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  3  hal  yang  ditekankan  dalam pembahasan penelitian ini yakni hasil dari metode K- Nearest Neighbor konvensional dan metode K-Nearest Neighbor dengan menggunakan seleksi fitur information gain dan gain ratio .

## 3.1. Seleksi Fitur Information Gain
Pada  proses  ini  dilakukan  sebuah  pembobotan pada  dataset glass dengan  menggunakan  bantuan aplikasi rapidminer , pembobotan disini menggunakan information  gain dengan  skema  penyusunan  pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Skema seleksi fitur information gain
Hasil dari
perhitungan menggunakan
RapidMiner dengan operator “ Weight By Information Gain ”  menggunakan parameter sort  direction “ Descending ”  sesuai  dengan  skema  Gambar  1 didapatkan  hasil  bahwa  atribut  Mg  memiliki  bobot tertinggi  dengan  nilai  0.5627,  hal  itu  menunjukan
bahwa  atribut  Mg  merupakan  atribut  yang  palling berpengaruh pada dataset glass . Sedangkan atribut Fe dengan  bobot  0.0990  menjadi  nilai  terkecil  pada dataset glass sehingga dapat dianggap sebagai atribut dengan  pengaruh  terkecil.  Berikut  hasil  dari pembobotan  dari  dataset  glass  dengan  menggunakan Information Gain .
Tabel 1. Hasil pembobotan information gain No Attribute Information Gain 1 Mg 0.5627820064312257 2 Ba 0.4123500379467499 3 Al 0.3856994912509743 4 Na 0.3346396618715928 5 K 0.3224777255429660 6 RI 0.1820007402678387 7 Ca 0.1641575566001214 8 Si 0.1089260536339016 9 Fe 0.0990833389051539
Setelah  didapatkan  nilai information  gain kemudian  tahapan  selanjutnya  adalah  pemilihan atribut dengan menggunakan sebagai berikut log 2 9 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡) = 3.169
Dataset glass memiliki 9 atribut kemudian akan dipilih 3 atribut teratas yang dianggap sebagai atribut paling  berpengaruh  berdasarkan  nilai  pembobotan tertinggi untuk dilakukan proses klasifikasi.
Tabel 2. Atribut terpilih pada information gain
No Attribute Information Gain 1 Mg 0.5627820064312257 2 Ba 0.4123500379467499 3 Al 0.3856994912509743

## 3.2. Seleksi Fitur Gain Ratio
Pada  proses  ini  dilakukan  pembobotan  pada dataset glass dengan menggunakan aplikasi rapidminer ,  pembobotan  disini  menggunakan gain ratio . Proses pembobotan dilakukan dengan menggunakan operator “ Weight By Information  Gain Ratio ” dengan parameter sort direction “ Descending ” seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema seleksi fitur gain ratio
Hasil dari pembobotan didapatkan bahwa atribut “Ba” merupakan atribut yang paling berpengaruh pada dataset glass dikarenakan  mendapat  bobot  paling tinggi  dengan  nilai  0.7204  sedangkan  atribut  “Ca”
mendapatkan  bobot  paling  rendah  dengan  nilai “0.3580”  oleh  karena  itu  bisa  dikatakan  merupakan atribut  dengan  pengaruh  terkecil  dari  dataset glass . Berikut  hasil  dari  pembobotan  dari  dataset glass dengan menggunakan gain ratio .
Tabel 3. Hasil pembobotan gain ratio No Attribute Gain Ratio 1 Ba 0.720427217670637 2 Mg 0.652700258459587 3 Al 0.554992092458355 4 K 0.520069023959777 5 RI 0.506651715660458 6 Na 0.506651715660458 7 Si 0.506651715660458 8 Fe 0.445998813468101 9 Ca 0.358018005695456
Setelah  didapatkan  hasil  dari  pembobotan  pada tabel 2  menggunakan gain  ratio kemudian dilakukan pemilihan  atribut  sesuai  dengan  persamaan  sebagai berikut.
log 2 9 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡) = 3.169
Hasil  dari  perhitungan  diatas  berjumlah  3.169 kemudian dibulatkan menjadi 3 yang berarti akan ada 3  atribut  teratas  yang  dipilih  sebagai  atribut  yang dianggap  paling  berpengaruh  berdasarkan  hasil  nilai gain  ratio pada tabel 2.   Berikut atribut yang terpilih pada tabel 4.
Tabel 4. Atribut terpilih pada gain ratio No Attribute Gain Ratio 1 Ba 0.720427217670637 2 Mg 0.652700258459587 3 Al 0.554992092458355

## 3.1. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor + Information Gain + Gain Ratio
Klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan kombinasi  “ split  data ”  (90:10)  dan  (80:20)  menggunakan  metode sampling type “ shuffled  sampling ”.  Setelah dilakukan split kemudian proses dengan menggunakan tambahan seleksi fiur harus digunakan operator “ select atribut ” untuk melakukan filter atribut mana saja yang telah terpilih sesuai dengan hasil dari pembobotan seleksi fitur sebelumnya. Berikut skema klasifikasi pada Gambar 3.
Gambar 3. Skema klasifikasi
Berikut hasil  setelah dilakukan proses klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan nilai k= 3, 5, 7 menggunakan aplikasi rapidminer . Hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada grafik yang ada pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Hasil klasifikasi
Dataset glass dengan split  data (90:10)  terlihat nilai accuracy , recall , precision dan f1  score mengalami  peningkatan  ketika  menggunakan  seleksi fitur.  Nilai accuracy dari  klasifikasi K-Nearest Neighbor mendapatkan  rata-rata  sebesar  73,01% dengan menggunakan information gain dan gain ratio , sedangkan K-Nearest  Neighbor tanpa  seleksi  fitur mendapatkan  nilai  rata-rata  sebesar  63,49%  dengan perbedaan selisih rata-rata sebesar 9,52% pada dataset glass .  Hasil  menjukkan  perbedaan  pada  split  data 80:20  dengan  hasil accuracy yang  menurun  sebesar 0,78% ketika menggunakan seleksi fitur.
Pada  dataset glass menujukkan  bahwa  atribut yang paling berpengaruh pada seleksi fitur information gain adalah  Mg  (0.56278),  Ba  (0.41235)  dan  Al (0.38569)  sedangkan  pada  seleksi  fitur Gain  Ratio mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan  urutan pemobotan  yang  berbeda  yakni  Ba  (0.72042),  Mg (0.65270) dan Al (0.55499), oleh karenanya pada tabel 5.2 hasil information gain dan gain ratio terlihat sama antara keduanya. Perbedaan antara kedua seleksi fitur terjadi pada atribut ke 4 dimana pada information gain atribut Na (0.33463) terpilih nomor 4 sedangkan pada gain  ratio atribut  yang  terpilih  nomor  4  adalah  K (0.52006).
Hasil accuracy , recall , precision dan f1  score pada  dataset glass sangat  berpengaruh  dengan perubahan  nilai k , dapat dilihat dari 6 kali percobaan perubahan  skema  pengujian  diketahui  nilai k =3 merupakan  nilai k dengan  hasil  paling  tinggi  dengan perolehan  nilai  80,95%  pada splitdata 90:10 sedangkan  pada splitdata 80:20  mendapatkan  nilai 72,09%,  hasil  tersebut  lebih  tinggi  dari  hasil  dengan nilai k yang lainnya. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan dataset glass terlihat bahwa K-Nearest Neighbor menggunakan information
gain dan gain  ratio dapat  memberikan  sebuah  hasil nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  perolehan  nilai rata-rata  70,06%  dibandingkan  nilai  akurasi  ketika hanya  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor konvensional  yang hanya mendapatkan nilai 66,24%, dengan  perubahan  metode  pengujian  yang  dilakukan berupa variasi nilai k dan splitdata .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini  didapatkan kesimpulan  bahwa  ketika  menggunakan  seleksi  fitur information  gain dan gain  ratio terbukti  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  dibanding  dengan menggunakan K-Nearest  Neighbor konvensional. Berdasarkan  dari  pengujian  menggunakan  dataset glass dengan  berbagai  macam  kondisi  nilai k yang berbeda,  sehingga  dapat  disimpulkan  penggunaan seleksi  fitur gain  ratio dianggap  lebih  optimal dibanding dengan information gain dikarenakan dalam pembobotan  seleksi  fitur gain  ratio dianggap  lebih baik dengan contoh perolehan hasil pembobotan pada atribut “Ba” mendapatkan nilai 0,7204 pada gain ratio, sedangkan pada information gain hanya mendapatkan nilai 0,41235 sehingga didapatkan selisih 0,3081. Oleh karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa gain  ratio mendapat  hasil  lebih  tinggi  dibanding  pendahulunya yakni information  gain .  Namun  hasil  akurasi klasifikasi  dari  kedua  seleksi  fitur  cenderung  sama dikarenakan pembobotan dari ketiga dataset mendapatkan  urutan  yang  sama  dengan  nilai  bobot yang berbeda.
Saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya  yakni  dengan  melakukan  perbandingan seleksi  fitur dengan  menggunakan  metode klasifikasi lain  sehingga  dapat  disimpulkan  apakah  metode
klasifiksi lain menghasilkan nilai yang lebih baik, dan melakukan  penambahan  operasi  normalisasi  dataset sebelum dilakukan pembobotan dengan menggunakan seleksi fitur yang digunakan untuk mendapatkan nilai hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Farid  Naufal,  “Perbandingan,  Analisis  Svm, Algoritma Untuk, dan CNN,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[2]  K.  U.  Syaliman,  “Peningkatan  Akurasi  Pada Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Menggunakan Local  Mean Based Dan Distance
Weight  K-Nearest  Neighbor,” Preeklamsia Berat ,  pp.  44–85,  2018,  [Online].  Available: repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/30230 /4/Chapter II.pdf.
[3]  I.  made  B.  Adnyana,  “Penerapan  Feature Selection untuk Prediksi Lama Studi Mahasiswa,” J.  Sist.  Dan  Inform. ,  vol.  13,  pp. 72–76, 2019.
[4]  U.  Mutmainnah, Pengaruh  Seleksi  Fitur Information  Gain  pada  K-Nearest  Neighbor untuk Klasifikasi
Tingkat Kelancaran Pembayaran  Kredit  Kendaraan ,  vol.  3,  no.  9. 2019.
[5]  Y. Chen and Y. Hao, “A feature weighted support vector machine and K-nearest neighbor
algorithm  for  stock  market  indices  prediction,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  80,  pp.  340–355,  2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.02.044.
[6]  A.  Duneja  and  T.  Puyalnithi,  “Enhancing Classification Accuracy of K-Nearest
Neighbours  Algorithm  Using  Gain  Ratio,” Int.
Res.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  4,  no.  9,  pp.  1385–
1388, 2017, [Online]. Available:
https://irjet.net/archives/V4/i9/IRJET- V4I9260.pdf.
[7]  Praveena Priyadarsini, V. M.L., and S. S., “Gain Ratio  Based  Feature  Selection  Method  for Privacy Preservation,” ICTACT J. Soft Comput. , vol.  01,  no.  04,  pp.  201–205,  2011,  doi: 10.21917/ijsc.2011.0031.
[8]  R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto,  and  A.  P. Wibawa,  “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  427,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[9]  K.  Kurniabudi,  A.  Harris,  and  A.  E.  Mintaria, “Komparasi Information Gain, Gain Ratio, CFs- Bestfirst  dan  CFs-PSO  Search  Terhadap Performa  Deteksi  Anomali,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  332,  2021,  doi:
10.30865/mib.v5i1.2258.