Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pengelompokan Status Ekonomi Warga - Riski Fadilla Karunia Dewi; Obert; Roman Gusmana (STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati, 2018)
Pengelompokan data berdasarkan keputusan yang telah ditetapkan sangat penting karena akan sangat berpengaruh terhadap hasil akhir dari pengelompokan yang di lakukan. Contoh kasus salah satunya adalah Semakin meningkatnya jumlah masyarakat di dalam suatu wilayah akan disertai dengan perubahan jumlah penduduk maupun status ekonominya. Semakin banyaknya data yang akan di kelompokkan maka akan membutuhkan waktu yang lebih banyak, untuk mempermudah dan mempercepat proses tersebut maka diperlukan suatu metode yang mampu mengolah data banyak dengan hasil yang akurat salah satu caranya adalah dengan data mining. Data mining merupakan mengelompokkan data yang terdiri dari berbagai macam metode pengelompokkan dengan harapan dapat mempermudah proses pengolahan data hingga pengelompokkan data. Salah satu metode dari data mining yaitu K-Nearest Neighbor atau biasa di sebut algoritma KNN. Pada penelitian ini penulis membuat aplikasi pengelompokan status ekonomi warga dengan mengimplementasikan metode KNN di dalamnya. Aplikasi yang di buat ini dapat melakukan input data, panggil data dan perbandingan data hingga memperoleh hasil berupa keterangan status ekonomi warga.