Cara Menggunakan Algoritma k-NN di RapidMiner Studio

Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Halo sobat data! 👋

Di artikel ini, kita akan membahas secara praktis bagaimana cara menerapkan algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) menggunakan RapidMiner Studio. Panduan ini ditujukan untuk pemula, terutama kamu yang sedang belajar data mining untuk tugas kuliah, skripsi, atau proyek mandiri.

Artikel ini ditulis berdasarkan pengalaman pribadi menggunakan RapidMiner, sehingga langkah-langkahnya sudah terbukti berhasil dan mudah diikuti—tanpa perlu latar belakang pemrograman.

🔍 Apa Itu Algoritma k-NN?

Algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) adalah metode klasifikasi berbasis jarak. K-NN bekerja dengan cara menghitung jarak antar data, lalu mengklasifikasikan data baru berdasarkan mayoritas kelas dari data tetangganya (nearest neighbors).
Simpel tapi powerful—itulah alasan kenapa k-NN sering dipilih untuk klasifikasi dasar.

⚙️ Mengapa Menggunakan RapidMiner?

RapidMiner Studio memungkinkan kamu membangun alur kerja analitik tanpa menulis kode. Antarmukanya berbasis drag-and-drop, sangat cocok untuk mahasiswa, dosen, peneliti, dan siapa pun yang ingin mendalami data science secara visual.

🧪 Langkah-Langkah Menerapkan k-NN di RapidMiner

1. Persiapan Dataset dan Tools

Download RapidMiner Studio versi terbaru dari rapidminer.com.
Siapkan dataset dalam format .csv atau .xls. Pastikan data kamu sudah bersih dan memiliki kolom label (target klasifikasi).

2. Impor Dataset ke RapidMiner

Setelah semuanya sudah siap, Bukalah aplikasi RapidMiner
Klik menu File -> New Process -> Pilih Blank
Selanjutnya pada kota dialog Repository pilih Add Data, -> My Computer, cari lokasi file Data latih teman-teman.

Langkah setelahnya teman-teman sudah menemukan file datanya, klik Next, kemudian setelah sampai pada kotak dialog berjudul Format Your Columns dan pada masing-masing atribut pilih logo setelan.

Pilih Change Type. Kriterianya sebagai berikut ;
• Polynominal = untuk atribut yang memiliki lebih dari 2 kategori
• Binominal = untuk atribut yang memiliki 2 kategori saja
• Real = untuk tipe data yang memiliki nilai koma, atau decimal
• Integer = untuk file bernilai integer atau bilangan buat tanpa koma.

Kemudian pada atribut kelasnya atur Change Role dan isi valuenya sebagai label , selanjutnya klik Next sampai dengan finish

3. Tambahkan Operator

Tambahkan operator berikut: k-NN, Split Data, Apply Model, dan Performance.
Operator bisa dicari lewat kolom pencarian di tab Operators, lalu drag ke canvas kerja.

Setelah finish pada halaman Repository akan muncul data teman-teman yang sudah Terimpor oleh sistem. Kemudian Drag atau seret ke halaman kerja RapidMiner

Selanjtnya pada kotak dialog Operators , pilih menu-menu seperti Random Tree, Split Data, Apply Model, dan Permormance. Cara mencarinya tulisan di kotak pencarian pada kotak dialog tersebut.

Setelah menemukan semua Opertors tersebut, jangan lupa Drag atau seret ke halaman kerja satu persatu.

4. Konfigurasi Split Data

Klik dua kali operator Split Data.
Ubah Sampling Type → relative.
Klik Edit Enumeration, masukkan:

0.9 → data latih (90%)
0.1 → data uji (10%)

Selanjutnya pada operator Split Data klik 2x, kemudian atur Sampling Type pada kota Parameters , ini bertujuan untuk memisah atau membagi menjadi data latih dan data uji guna untuk mengetahui permorma dari model yang dibentuk oleh k-NN

Setelah itu atur porposisi atau kapasitas antara data latih dan data uji. Klik pada menu edit Enumeration. kemudian akan muncul kotak dialog sepeti dibaawah ini

Add Entry kemudain Ok. Maksud dari 0.9 adalah data latih diambil 90% dan 0.1 adalah Data Uji diambil 10% dari perbandiingan Seluruh Dataset.

5. Jalankan Model

Sambungkan semua operator sesuai alur kerja.
Klik tombol Play.
Lihat hasil metrik performa dari model k-NN: akurasi, precision, recall, dan lainnya.

Langkah Terakhir adalah sambungan semua operators seperti gambar dibawah ini.

Setelah semua sudah tersambung, klik tombol Play atau Start seperti arah panah yang ada Digambar atas itu. Kemudian jika proses sudah selesai akan mencul seperti

🧾 Hasil dan Evaluasi

RapidMiner akan menunjukkan performa model dalam format visual dan numerik. k-NN sendiri cenderung akurat jika data bersih dan jumlah k (tetangga) ditentukan dengan bijak.

Penjelasan arah panah dengan nomor

1. Hasil total yang sudah dilakukan proses Split data
2. Hasil dari nilai Performa menggunakan Algoritma k-NN
3. Total Dataset asli
4. Beberapa Kriteria Evaluasi untuk mengukur performa Suatu Algoritma

💬 Penutup

Sekarang kamu sudah tahu cara menggunakan algoritma k-NN di RapidMiner!
Langkah-langkahnya sederhana, tapi sangat mendalam secara konsep. Terus eksplorasi berbagai parameter seperti nilai k, jenis metrik jarak (Euclidean, Manhattan, dll), dan jumlah data.

“Semakin sering kamu praktik, semakin dalam pemahamanmu. Jangan takut bereksperimen!”

❓ FAQ – Pertanyaan Seputar k-NN dan RapidMiner

1. Apa itu algoritma k-NN?
k-NN (k-Nearest Neighbors) adalah algoritma klasifikasi yang mengelompokkan data berdasarkan tetangga terdekat berdasarkan jarak.

2. Berapa nilai k yang ideal?
Tidak ada nilai absolut, tapi umumnya nilai ganjil (seperti 3, 5, 7) digunakan untuk menghindari hasil seri. Lakukan uji coba beberapa nilai k dan evaluasi performanya.

3. Mengapa hasil akurasi saya rendah?
Kemungkinan karena:

Nilai k tidak sesuai
Dataset tidak seimbang
Outlier atau noise belum dibersihkan

4. Apakah RapidMiner cocok untuk tugas akhir atau skripsi?
Ya, RapidMiner sangat ideal untuk mahasiswa karena antarmukanya visual dan hasilnya bisa langsung ditampilkan dalam bentuk laporan.

5. Apakah RapidMiner gratis?
RapidMiner menyediakan versi gratis yang cukup untuk pembelajaran dan proyek data mining skala kecil.

Pengalaman Edukasi