Perkembangan penduduk di indonesia dari tahun ke tahun semakin meningkat. Keadaan ini berpengaruh terhadap pertumbuhan penduduk yang semakin cepat. Sehingga program yang di gunakan untuk mengurangi populasi yaitu program KB (Keluarga Berencana). KB merupakan salah satu program layanan kontrasepsi, berbagai pilihan kontrasepsi yang di sediakan oleh pemerintah terutama bagi perempuan diantaranya, pil, suntik, iud, implan, krim, jelly dan busa. Untuk menentukan alat kontrasepsi tersebut masih menggunakan cara manual, agar mendapatkan hasil yang sempurna dan tanpa proses manual maka di buat sebuah aplikasi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN). Prinsip kerja KNN adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan di evaluasi dengan nilai yang terdekat. K-Nearest Neighbour yaitu suatu metode pengklasifikasian yang disupervisi, dimana hasil dari query akan diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori. Algoritma ini bertujuan untuk mengklasifikasi objek baru berdasakan atribut dan training sample. Diberikan suatu titik query, selanjutnya akan ditemukan sejumlah K objek atau (titik training) yang paling dekat dengan titik query. Nilai prediksi dari query instance akan ditentukan berdasarkan klasifikasi ketetanggaan. Maka dengan Sistem Pendukung Keputusan pemilihan alat kontrasepsi ini diharapkan agar dapat memberikan alat kontrasepsi terhadap pasien dengan tepat. Kata Kunci: KB,K-Nearest Neighbour

The development of the population in Indonesia from year to year increase. This situation affects the population growth accelerated. So the program that is used to reduce the population planning program (Family Planning). KB is one of the programs of contraceptive services, contraceptive methods were provided by the government, especially for women include, pills, injections, IUD, implants, cream, jelly and foam. To determine the contraceptive still use manual, in order to get a perfect result and without a manual process then made ??an application using the K-Nearest Neighbor (KNN). The working principle of KNN is looking for the shortest distance between the data that will be evaluated with the closest value. K-Nearest Neighbour is a supervised classification method, in which the results of the query will be classified based on the majority of categories. This algorithm aims to classify new objects Based on the attributes and training samples. Given a query point, then K will be found a number of objects or (training points) closest to the query point. Value prediction of the query instance will be determined based on the classification of neighborhood. So with the election of Decision Support Systems contraceptives is expected to provide contraceptives to patients appropriately. Keywords: KB, K-Nearest Neighbour

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal