Penerapan Metode K Nearest Neigbor Sebagai Aplikasi Rekomendasi Pemilihan Laptop Berbasis Web = Implementation of the K-Nearest Neighbors Method as A Web-Based Laptop Selection Recommendation Application

Aplikasi pemilihan laptop yang memberikan rekomendasi yang sesuai dengan spesifikasi yang di inginkan pembeli dibangun dalam skripsi ini. Metode K-Nearest Neighbor (KKN) yang digunakan sebagai dasar algoritma dalam membangun aplikasi tersebut. Metode KNN digunakan untuk mengklasifikasi data spesifikasi laptop untuk menghasilkan rekomendasi laptop yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini menggunakan model pengembangan perangkat lunak Waterfall yang terdiri dari lima tahapan, yaitu Communication, Planning, Modelling, Construction, dan Deployment. Data spesifikasi laptop diperoleh dari berbagai toko dan website terpercaya seperti Asus, Lenovo, dan Hewlett Packard (HP). Data tersebut terdiri dari klasifikasi jenis laptop (pelajar, kantor, dan bisnis), sistem operasi (Windows dan Linux), processor (Intel dan AMD), Graphics Card (NVIDIA, AMD, dan Intel HD), display (ukuran layar laptop), memory (Random Access Memory), storage (HDD dan SSD), dan harga.Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi rekomendasi pemilihan laptop yang dikembangkan menggunakan metode KNN dapat memberikan rekomendasi laptop yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini dapat ditunjukkan dari hasil pengujian menggunakan Confussion Matrix aplikasi yang dimiliki, memiliki tingkat akurasi sebesar 100%