Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Rekomendasi Smartphone (PETIR, 2023)
Sejak tahun 2019, pandemi virus COVID-19 membuat hampir semua aktivitas dilakukan di rumah. Pandemi COVID-19 membuat orang-orang yang tinggal di rumah bosan dan membutuhkan hiburan. Salah satu hiburan yang bisa dinikmati di rumah adalah smartphone. Smartphone memiliki banyak jenis dan model dari berbagai merek yang membingungkan orang dalam memilih yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu memberikan rekomendasi smartphone berdasarkan kebutuhan masyarakat. Program rekomendasi smartphone akan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai K = 3 untuk menentukan kelas smartphone yang terbagi menjadi 3 kelas flagship dengan menggunakan 4 parameter. Data tersebut kemudian akan diklasifikasikan dengan menghitung jarak Euclidean antara data uji dan data latih. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengukur tingkat akurasi pada klasifikasi kelas smartphone. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa program dapat memberikan rekomendasi smartphone dengan akurasi 83%. Data perlu diperbarui setiap beberapa tahun karena akan ada perubahan spesifikasi untuk setiap kelas dalam waktu tertentu.