Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pembuatan Sistem Penentuan Topik Artikel Berbasis Web

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor dalam pembuatan sistem penentuan topik artikel. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode berbasis NN yang paling tua dan populer di dalam melakukan pengkategorian teks. Dalam penentuan prediksi label kelas pada data uji ditentukan dengan nilai k yang menyatakan jumlah tetangga terdekat. Dari k tetangga terdekat yang terpilih dilakukan voting dengan memilih kelas yang jumlahnya paling banyak sebagai label kelas hasil prediksi pada data uji. Klasifikasi dianggap sebagai metode terbaik dalam preses ketika data latih yang berjarak paling dekat dengan objek. Cara kerja dari KNN perlu adanya penetuan inputan berupa data latih, data uji dan nilai k.