## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1096-1103 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Prediction of Birth Rates in Different Age Groups of Mothers Using the K-Nearest Neighbor (K-NN) Method

## Prediksi Angka Kelahiran dalam Berbagai Kelompok Umur Ibu Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Vinka Syafana 1* , Shofa Shofiah Hilabi 2 , Elfina Novalia 3 , Baenil Huda 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia
E-Mail: 1 si20.vinkasyafana@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id,
3 elfinanovalia@ubpkarawang.ac.id, 4 baenil88@ubpkarawang.ac.id
Received May 7th 2024; Revised Jun 27th 2024; Accepted Jul 10th 2024 Corresponding Author: Vinka Syafana

## Abstract
This study aims to develop a prediction of birth rates in different age groups of mothers through the K-Nearest Neighbor (K-NN) method approach in an information system. The research focused on analysing birth  dynamics in the context of maternal age groups, which is critical information for health policy planning and social development. The K-NN method is used as the main analytical approach for forecasting birth rates, utilising patterns of similarity in maternal age group characteristics. The integration of the K-NN method in the information system enables more efficient data management and analysis to support family planning policies. The data used includes demographic, economic, and social variables that may affect birth rates. The results of birth rate prediction are expected to provide deep insights into dynamic changes in the birth structure, enabling a better understanding to direct health policies and more targeted intervention strategies. This research  presents  a  contribution to  the development of  information  systems  that  can  support  predictive  analyses  in  the context of births. The implications of the findings are relevant for health policy, demography and family planning, and can help design more effective and targeted intervention measures.
Keyword: Birth Rate, Information System, K-Nearest Neighbor, Maternal Age Group

## Abstrak
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  prediksi  angka  kelahiran  dalam  berbagai  kelompok  umur  ibu  melalui pendekatan metode K-Nearest Neighbors (K-NN) dalam suatu sistem informasi. Penelitian ini difokuskan pada analisis dinamika  kelahiran  dalam  konteks  kelompok  umur  ibu,  yang  merupakan  informasi  kritis  dalam  perencanaan  kebijakan kesehatan dan pengembangan sosial. Metode K-NN digunakan sebagai pendekatan analisis utama untuk meramalkan angka kelahiran, memanfaatkan pola kemiripan dalam karakteristik kelompok umur ibu. Integrasi metode  K-NN dalam sistem informasi  memungkinkan  pengelolaan  dan  analisis  data  yang  lebih  efisien  untuk  mendukung  kebijakan  perencanaan keluarga.  Data  yang  digunakan  mencakup  variabel  demografis,  ekonomi,  dan  sosial  yang  dapat  memengaruhi  tingkat kelahiran. Hasil prediksi angka kelahiran diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang perubahan dinamis dalam struktur kelahiran, memungkinkan pemahaman yang lebih baik untuk mengarahkan kebijakan kesehatan dan strategi intervensi  yang  lebih  terarah.  Penelitian  ini  menghadirkan  kontribusi  pada  pengembangan  sistem  informasi  yang  dapat mendukung analisis prediktif dalam konteks kelahiran. Implikasi temuan ini relevan untuk kebijakan kesehatan, demografi, dan  perencanaan  keluarga,  serta  dapat  membantu  merancang  langkah-langkah  intervensi  yang  lebih  efektif  dan  tepat sasaran.
Kata Kunci: Angka Kelahiran, Kelompok Umur Ibu, K-Nearest Neighbor, Sistem Informasi

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan kualitas sistem informasi menjadi krusial dalam era modern ini, terutama ketika berbicara tentang perencanaan kebijakan kesehatan dan pengembangan sosial. Salah satu aspek penting dalam konteks ini  adalah  prediksi  angka  kelahiran,  yang  menjadi  indikator  utama  dalam  perencanaan  keluarga  dan pembangunan masyarakat. Sebagai tanggapan terhadap kompleksitas dan dinamika perubahan sosial, teknologi
informasi  dan  metode  analisis  data  semakin  menjadi  peran  penting  dalam  menggali  wawasan  mendalam mengenai kelahiran dalam berbagai kelompok umur ibu [1].
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  metode  K-  Nearest  Neighbors  (K-NN)  dalam pengembangan sistem informasi untuk memprediksi angka kelahiran dalam kelompok umur ibu. Pendekatan ini diadopsi karena kemampuannya dalam mengidentifikasi pola dan karakteristik yang mungkin sulit terlihat dengan  metode  analisis  tradisional  [2].  K-NN  menawarkan  solusi  yang  efisien  untuk  memproses  data  yang kompleks, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam perencanaan keluarga dan kebijakan kesehatan [3].
Periode  studi  ini  difokuskan  pada  tahun  2020,  mengakui  bahwa  dinamika  sosial  dan  ekonomi  pada periode  tersebut  dapat  memberikan  dampak  signifikan  pada  keputusan  untuk  memiliki  anak.  Penggunaan metode  K-NN  dalam  sistem  informasi  dapat  memberikan  keunggulan  analisis  prediktif  dalam  meramalkan angka kelahiran, mempertimbangkan variabel demografis, ekonomi, dan sosial yang beragam [4]. Kelompok umur ibu dianggap sebagai elemen kritis dalam analisis ini, mengingat perbedaan karakteristik dan tantangan yang  dihadapi  oleh  setiap  kelompok  umur  [5].  Dengan  merinci  analisis  pada  tingkat  kelompok  umur, diharapkan  hasil  prediksi  angka  kelahiran  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  kaya  dan  kontekstual tentang tren kelahiran dalam masyarakat.
Pentingnya integrasi metode K-NN dalam sistem informasi tidak hanya terletak pada efektivitas analisis data, tetapi juga pada kemampuannya untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang perubahan dinamis dalam struktur kelahiran [6]. Analisis prediktif ini bukan hanya memberikan gambaran statistik, tetapi juga mempertimbangkan faktor-faktor kontekstual yang dapat memengaruhi keputusan keluarga [7]. Penelitian ini  tidak  hanya  mengkaji  literatur  terkait  algoritma  K-Nearest  Neighbor,  tetapi  juga  meninjau  penelitian terdahulu yang membahas integrasi metode K-NN dalam sistem informasi untuk analisis data demografi dan perencanaan  keluarga,  hal  ini  dilakukan  untuk  memperkuat  landasan  teoretis  dan  memberikan  gambaran komprehensif  tentang  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  Beberapa  penelitian  terdahulu  telah menunjukkan efektivitas metode K-NN dalam memprediksi kelahiran [8, 9, 10].
Penelitian oleh Lit et al. (2020) menggunakan metode K-NN untuk memprediksi kelahiran prematur dengan  akurasi  mencapai  92%.  Penelitian  lain  oleh  Chen  et  al.  (2021)  menggunakan  metode  K-NN  untuk memprediksi tingkat kematian bayi dengan akurasi mencapai 88%, Rahman, M.S ., & Chi, T. H (2022) peneliti ini menggunakan metode K-NN untuk memprediksi tingkan kematian neonatus di Bangladesh dengan akurasi mencapai  86%,  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  50.000  kelahiran  neonatus  dan  menunjukan  bahwa metode K-NN dapat digunakan untuk mengindentifikasi faktor-faktor risiko kematian neonatus dengan tepat Singh & Kaur (2024) peneliti ini menganalisi data dari 300.000 kelahiran bayi di india untuk memprediksi tingkat kematian perinatal Algoritma K-NN digunakan untuk mengindentifikasi faktor-faktor risiko kematian perinatal,  seperti  usia  ibu,  riwayat  kehamilan  sebelumnya,  dan  komplikasi  kehamilan.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa metode K-NN dapat mencapai akurasi prediksi sebesar 80%.
Dengan menyelidiki dan merancang sistem informasi yang mampu memadukan metode  K-NN, studi ini  berupaya  memberikan  kontribusi  pada  literatur  penelitian  di  bidang  sistem  informasi,  demografi,  dan perencanaan  keluarga  [8].  Temuan  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pandangan  baru  dan relevan untuk mendukung perencanaan kebijakan yang lebih cerdas dan mendalam di bidang kesehatan dan pembangunan  sosial  [9].  Penggunaan  algoritma  K-NN  yang  dikombinasikan  dengan  teknik  analisis  data lainnya untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan terperinci tentang struktur kelahiran. Pertimbangan faktor-faktor  kontekstual  yang  mempengaruhi  keputusan  keluarga  dalam  perencanaaan  keluarga,  seperti kondisi ekonomi, sosial, dan budaya. Pengembangan sistem informasi yang terintegrasi dan mudah digunakan oleh pemangku kepentingan di bidang kesehatan dan pembangunan sosial.
Adapun  yang  menjadi  perbedaan  penelitian  terdahulu  seperti  peneliti  yang  dilakukan  Lit  el  al, menggunakan  metode  K-NN  untuk  memprediksi  kelahiran  prematur,  peneliti  Rahman,  M.S.,  &  Chi,  T.,H menggunakan metode K-NN untuk memprediksi kematian bayi, Peneliti Singh & Kaur menggunakan metode K-NN  untuk  memprediksi  angka  kelahiran  bayi  secara  perenantal,  sedangkan  penelitian  ini  lebih  berpokus kepada Prediksi Angka Kelahiran dalam Berbagai Kelompok Umur Ibu menggunakan metode K-NN.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan temuan penelitian ini, pendekatan K-Nearest Neighbor (K-NN) akan dimasukkan ke dalam pengembangan sistem informasi yang akan meramalkan angka kelahiran pada kelompok umur ibu pada tahun 2020  [10].  Teknik  stratified  random  digunakan  untuk  mengambil  sampel.  dari  populasi  penelitian,  yang mencakup  kelompok  usia  ibu  dari  berbagai  lokasi  geografis.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menjamin  bahwa pemilihan sampel mewakili kelompok usia. Banyak sumber berbeda, seperti lembaga kesehatan dan data survei demografi,  akan  dikonsultasikan  untuk  mengumpulkan  data  terkait,  yang  mencakup  informasi  demografi, ekonomi, dan sosial. Penggunaan metode K-NN untuk membangun model prediktif sekaligus mengoptimalkan parameter,  seperti  jumlah  tetangga  (K),  melalui  proses  validasi  silang  akan  dapat  dilakukan  [11].  Untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola kelahiran di masyarakat, maka temuan prediksi tersebut  akan  dievaluasi  pada  tingkat  kelompok  umur  ibu  [12].  Untuk  memberikan  perspektif  yang  lebih
mendalam,  aspek  kontekstual  seperti  perubahan  lingkungan  sosial  dan  ekonomi  akan  dimasukkan.  Validasi model akan dilakukan dengan bantuan data independen, dan hasilnya akan divalidasi melalui partisipasi ahli demografi dan kebijakan untuk menjamin bahwa temuan tersebut relevan dan diinterpretasikan dengan benar [13].

## 2.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengumpulan yang terkait dengan suatu topik atau  domain  tertentu.  Data  tersebut  terdiri  dari  berbagai  atribut  atau  variabel  yang  memiliki  peran  penting dalam analisis. Atribut atau variabel utama yang digunakan adalah metode K-NN atribut ini memiliki peran signifikan dalam penelitian dan memberikan informasi yang relevan terkait dengan topik yang sedang diteliti, selain atribut utama juga digunakan variabel kelas, variabel kelas ini memiliki peran sebagai target atau output yang ingin di prediksi atau diklasifikasikan.
Untuk analisi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), beberapa parameter-paramer yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Jumlah  tetangga  terdekat,  parameter  ini  menentukan  jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan  digunakan dalam proses klasifikasi atau prediksi.
2. Metrik  jarak,  parameter  ini  menentukan  metode  pengukuran  jarak  antara  data  yang  akan  di klasifikasikan dengan tetangga terdekat .
3. Bobot  jarak,  parameter  ini  menentukan  bobot  yang  diberikan  pada  jarak  antara  data  yang  akan diklasifikasikan dengan tetangga terdekatnya
Dalam penelitian ini parameter-parameter K-NN yang digunakan adalah Precision, Recall, Accuracy nilai-nilai parameter ini dipilih berdasarkan pertimbangan kebutuhan penelitian.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data Prediksi Angka Kelahiran dalam Berbagai Kelompok  Umur  Ibu  dengan  Menggunakan  Metode  K-NN.  Selanjutnya  data  prediksi  angka  kelahiran tersebut  dilakukan  pra-proses  untuk  dapat  menghasilkan  data  yang  khusus  untuk  mtuk  menjadi  informasi yang baru dan bermanfaat [14]. Berikut merupakan penjelasan pengambilan data:
1. Tahap Pengambilan data: Data yang didapatkan dilakukan proses terlebih dahulu. Dengan adanya data selection ini proses dalam pengolahan data akan lebih baik dengan sesuai tujuan penelitian yang akan dicapainya. Dalam hal ini peneliti menggunakan data selama satu tahun di tahun 2020.
2. Tahap Pre-Processing: sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan, perlu dilakukannya  proses Cleaning. Data Cleaning mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data  memeriksa  data  yang inkosisten dan memperbaiki kesalahan dalam data.
3. Tahap  Pengolahan  data: setelah  dilakukan  cleaning  data, maka  kemudian  akan  Proses  untuk pengolahan  data  berdasarkan  algoritma  yang  sesuai  yaitu  dengan  menggunakan data  mining . Algoritma yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbors.
4. Tahap Pengujian data: setelah data di olah menggunakan K- Nearest Neighbors (K-NN), Kemudian data  diuji  menggunakan  Rapidminer  sebagai  tools  untuk  memperoleh  hasil  yang  selaras  dengan perhitungan secara manual.
5. Tahap Hasil: Setelah dilakukannya pengujian dengan menggunakan RapidMiner sebagai tools, maka akan memperoleh hasil. Dengan hasil ini merupakan akhir dari proses penelitian ini.

## 2.2. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  umumnya  diterapkan  dalam  tugas  klasifikasi  data.  Teknik  ini berfokus pada pengelompokan objek berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak terdekat atau nilai selisih  kecil  dengan  objek  yang  sedang  diklasifikasikan.  K-NN  merupakan  suatu  pendekatan  yang mengandalkan algoritma supervised, di mana hasil klasifikasi instance baru ditentukan oleh mayoritas kategori pada K-NN [15].
Tujuan utama dari algoritma K-NN adalah mengklasifikasikan objek baru dengan mempertimbangkan atribut dan sampel pelatihan yang telah ada [16]. Prinsip dasar dari algoritma ini melibatkan pencarian nilai K dari data pelatihan untuk menentukan tetangga terdekat berdasarkan ukuran jarak. Selanjutnya, mayoritas nilai K dari tetangga terdekat akan menjadi dasar untuk menentukan kategori dari sampel yang akan diklasifikasikan berikutnya [17].
Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) seringkali digunakan untuk tugas klasifikasi dalam teknik data mining.  Meskipun  demikian,  algoritma  ini  juga  dapat  diterapkan  untuk  estimasi  dalam  prediksi  data, menunjukkan fleksibilitasnya dalam berbagai konteks analisis data [18].
Adapun langkah-langkah dalam metode K-Nearest      Neighbor adalah sebagai berikut: 1. Menentukan nilai K
2. Menghitung jarak Euclidean
Rumus Euclidean:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (1)
Keterangan: d(x,y)
: jarak antara data x ke data y
𝑥𝑖 : nilai 𝑥𝑖 pada data training 𝑦𝑖 : nilai 𝑦𝑖 pada data testing N : variable data I : dimensi data
3. Mengurutkan  berdasarkan  nilai Euclideandistance
4. Menentukan k record klasifikasi yang paling terdekat
5. Target output merupakan kelas yang mayoritas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diuraikan dalam penelitian ini berkaitan dengan angka kelahiran dalam berbagai kelompok umur ibu selama tahun 2020. Tabel 1 adalah kumpulan data sepanjang tahun 2020 yang dapat diakses dalam platform Badan Pusat Statistik.
Tabel 1. Dataset Awal No Kabupaten Umur 15-19 Umur 20-24 Umur 25-29 Umur 30-34 Umur 35-39 Umur 40-44 Umur 45-49 1 Lampung Barat 49,21 134,4 138,34 102,28 58,25 15,43 3,93 2 Tanggamus 21,91 102,61 136,45 115,61 73,81 21,78 0,94 3 Lampung Selatan 29,56 109,38 140,8 108,05 57,43 19,26 0,59 4 Lampung Timur 47,99 107,51 118,37 94,19 66,72 18,34 2,31 5 Lampung Tengah 30,8 101,1 126,8 104 61 16,6 2,8 6 Lampung Utara 27,14 107,79 135,31 103,69 71 20,62 2,46 7 Way Kanan 34,2 118,8 128,55 101,76 61,84 17,2 2,53 8 Tulangbawang 37,4 108,62 121,87 107,39 59,22 15,68 2,65 9 Pesawaran 21,59 102,38 133,45 115,36 65,31 19,61 1,03 10 Pringsewu 19,6 90,7 146,2 113,6 67,9 17,6 1,7 11 Mesuji 50,29 112 142,91 103,56 58,26 14,75 0,86 12 Tulang Bawang Barat 33,2 122,2 123,5 96,1 55,7 16,3 2 13 Pesisir Barat 38,6 120,3 151,2 114,8 69,8 19,2 1,3 14 Kota Bandar Lampung 9,75 69,55 149,02 121,29 69,8 17,35 1,38 15 Kota Metro 10,6 78,7 138,2 109,6 63,6 18,4 1,3 16 Lampung 34,5 108,3 135,7 99,3 59,5 15,9 3,3

## 3.1. Dataset Algoritma K-NN
Data pengelompokkan angka kelahiran dalam berbagai umur ibu ini diolah dan juga dikelompokkan dengan  menggunakan  algoritma  data  mining  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  memprediksi  menentukan data  tersebut  masuk  kedalam  kategori  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Selanjutnya  proses  dilanjutkan  dengan pembagian data menjadi dua segmen. Peneliti memakai 16 data yang terdapat dalam file dataset selama tahun 2020. Dari 16 data tersebut akan dibagi menggunakan aturan 80/20 atau prinsip Pareto yaitu 13 data training dan 3 data testing yang akan dijadikan sebagai proses perhitungan manual, ditunjukkan pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Data Training No Kabupaten Umur 15-19 Umur 20-24 Umur 25-29 Umur 30-34 Umur 35-39 Umur 40-44 Umur 45-49 Kategori 1 Lampung Barat 49,21 134,4 138,34 102,28 58,25 15,43 3,93 Tinggi 2 Tanggamus 21,91 102,61 136,45 115,61 73,81 21,78 0,94 Sedang 3 Lampung Selatan 29,56 109,38 140,8 108,05 57,43 19,26 0,59 Rendah 4 Lampung Timur 47,99 107,51 118,37 94,19 66,72 18,34 2,31 Rendah 5 Lampung Tengah 30,8 101,1 126,8 104 61 16,6 2,8 Rendah
No Kabupaten Umur 15-19 Umur 20-24 Umur 25-29 Umur 30-34 Umur 35-39 Umur 40-44 Umur 45-49 Kategori 6 Lampung Utara 27,14 107,79 135,31 103,69 71 20,62 2,46 Sedang 7 Way Kanan 34,2 118,8 128,55 101,76 61,84 17,2 2,53 Rendah 8 Tulangbawang 37,4 108,62 121,87 107,39 59,22 15,68 2,65 Rendah 9 Pesawaran 21,59 102,38 133,45 115,36 65,31 19,61 1,03 Rendah 10 Pringsewu 19,6 90,7 146,2 113,6 67,9 17,6 1,7 Rendah 11 Mesuji 50,29 112 142,91 103,56 58,26 14,75 0,86 Sedang 12 Tulang Bawang Barat 33,2 122,2 123,5 96,1 55,7 16,3 2 Rendah 13 Pesisir Barat 38,6 120,3 151,2 114,8 69,8 19,2 1,3 Tinggi Tabel 3. Data Testing No Kabupaten Umur 15-19 Umur 20-24 Umur 25-29 Umur 30-34 Umur 35-39 Umur 40-44 Umur 45-49 Kategori 1 Kota Bandar Lampung 9,75 69,55 149,02 121,29 69,8 17,35 1,38 ? 2 Kota Metro 10,6 78,7 138,2 109,6 63,6 18,4 1,3 ? 3 Lampung 34,5 108,3 135,7 99,3 59,5 15,9 3,3 ?

## 3.2. Perhitungan K-NN
Langkah-langkah proses penghitungan metode K-NN yang menggunakan data latih dan uji dari tabel di atas adalah sebagai berikut.
1. K=3 adalah nilai K yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Gunakan penghitungan jarak Euclidean untuk menentukan pemisahan antara kumpulan data pelatihan dan pengujian. Perhitungannya adalah sebagai berikut:
√(49,21 − 9,75) 2 + (134,4 − 69,55) 2 + (138,34 − 149,02) 2 + (102,28 − 121,29) 2 + (58,25 − 69,8) 2 + (15,43 − 17,35) 2 + (3,93 − 1,38) 2 = 79,88521766
Tabel 4 merupakan tabel hasil dari perhitungan jarak dengan menggunakan euclidean distance.
Tabel 4. Hasil Perhitungan No D1 D2 D3 1 79,88521766 68,49222146 30,25928618 2 38,30137204 29,23328411 26,50250743 3 48,77519964 36,7317179 12,2906916 4 67,73790003 53,56755828 23,83500157 5 48,07490406 32,91458643 13,0315003 6 47,70464443 34,98733914 15,13564997 7 62,35794576 48,22456428 13,23905586 8 57,77246836 43,74248164 16,30272063 9 38,99967308 27,23460483 22,74585017 10 24,80339493 18,00805375 30,37301434 11 62,74855457 52,77199541 18,49214698 12 69,33994808 53,55987304 19,2424011 13 58,8063466 52,43739124 27,60959978
3. Setelah  menghitung  jarak  antara  data  latih (training) dan  data  uji (testing), data  hasil  perhitungan tersebut akan diurutkan untuk menemukan nilai terkecil, seperti yang ditunjukkan pada tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Urutan Nilai Hasil Perhitungan No No D1 D1 No D2 D2 No D3 D3 1 13 79,88521766 13 68,49222146 12 30,25928618 2 2 38,30137204 3 29,23328411 10 26,50250743 3 6 48,77519964 6 36,7317179 1 12,29069160 5 5 48,07490406 4 32,91458643 2 13,03150030 6 4 47,70464443 5 34,98733914 4 15,13564997 7 9 62,35794576 8 48,22456428 3 13,23905586 8 7 57,77246836 7 43,74248164 5 16,30272063 9 3 38,99967308 2 27,23460483 8 22,74585017 10 1 24,80339493 1 18,00805375 13 30,37301434 11 10 62,74855457 10 52,77199541 6 18,49214698
No No D1 D1 No D2 D2 No D3 D3 12 12 69,33994808 11 53,55987304 7 19,24240110 13 8 58,80634660 9 52,43739124 11 27,60959978
4. Langkah berikutnya adalah menentukan nilai K=3 dari hasil tabel di atas untuk mengidentifikasi jarak yang paling terdekat sesuai dengan data uji (testing) yang ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Urutan terkecil nilai K
No Data D1 Kategori Data D2 Kategori Data D3 Kategori 1 A10 24,803395 Rendah B10 18,008054 Rendah C3 12,290692 Rendah 2 A2 38,301372 Sedang B9 27,234605 Rendah C5 13,031500 Rendah 3 A9 38,999673 Rendah B2 29,233284 Sedang C7 13,239056 Rendah
5. Selanjutnya  yaitu  data  akan  diurutkan  berdasarkan  mayoritas  yang  ada  diatas  dengan  menetapkan kategori berdasarkan hasil prediksi perhitungan secara manual yang telah didapat. Berikut ini adalah tabel 7 yang merupakan target output dari proses yang dilakukan.
Tabel 7. Hasil prediksi data No Kabupaten Umur 15-19 Umur 20-24 Umur 25-29 Umur 30-34 Umur 35-39 Umur 40-44 Umur 45-49 Kategori 1 Kota Bandar Lampung 9,75 69,55 149,02 121,29 69,8 17,35 1,38 Rendah 2 Kota Metro 10,6 78,7 138,2 109,6 63,6 18,4 1,3 Rendah 3 Lampung 34,5 108,3 135,7 99,3 59,5 15,9 3,3 Rendah

## 3.3. Pengujian
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  platform  pemrosesan  data  RapidMiner.  Berdasarkan  penjelasan sebelumnya mengenai langkah-langkah penggunaannya dan output yang dihasilkan, langkah berikutnya adalah menjelaskan validasi data yang dilakukan menggunakan RapidMiner. RapidMiner adalah platform sains data open-source yang digunakan untuk analisis data mining, text mining, dan prediksi [19]. Dengan RapidMiner, pengguna  dapat  menerapkan  teknik  deskriptif  dan  prediktif  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam terhadap data yang dimiliki [20]. RapidMiner berfungsi sebagai alat penting dalam menavigasi dan membentuk ulang data, memfasilitasi peneliti dalam pemodelan prediktif, pengelompokan data, dan visualisasi data  [21].  Dengan  fitur-fiturnya  yang  ramah  pengguna  dan  mudah  beradaptasi,  RapidMiner  mendukung penelitian ini dalam mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data yang kompleks, mempercepat proses analisis, dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan melalui basis informasi yang lebih kuat [22]. Tabel 8 berikut ini menunjukkan hasil pengujian menggunakan sistem RapidMiner.
Tabel 8. Matrix evaluasi Parameter Nilai Precision 66.67% Recall 75.00% Accuracy 45.00% Tabel 9. Confusion Matrix True Tinggi True Sedang True Rendah Pred. Tinggi 0 1 0 Pred. Sedang 1 0 2 Pred. Rendah 1 2 6
Tabel  9  di  menunjukkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh  menggunakan  sistem  RapidMiner,  yang kemudian diinterpretasikan ke dalam kategori berikut:
1. Pred.
a. Untuk prediksi kategori tinggi, dari 1 data uji, hasilnya  menunjukkan 0 data kategori tinggi, 1 data kategori sedang, 0 data kategori rendah.
b. Untuk prediksi kategori sedang, dari 3 data uji, hasilnya menunjukkan 1 data kategori tinggi, 0 data kategori sedang, 2 data kategori rendah.
c. Untuk  kategori  rendah,  dari  9  data  uji,  hasilnya  menunjukkan  1  data  kategori  tinggi,  2  data kategori sedang, 6 data kategori rendah.
2. True
a. Untuk prediksi True tinggi, dari total 2 data, terdapat 0 data yang tinggi, 1 data yang sedang, 1 data rendah.
b. Untuk prediksi True sedang, dari total 3 data, terdapat 1 data yang tinggi, 0 data yang sedang, 2 data yang rendah.
c. Untuk prediksi True rendah, dari total 8 data, terdapat 0 data yang tinggi, 2 data yang sedang, 6 data yang rendah.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  tujuan  utamanya  adalah  untuk  meramalkan  angka  kelahiran  berdasarkan kelompok  umur  ibu  menggunakan  model  K-NN.  Namun,  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  ini memiliki  akurasi  yang  rendah,  yaitu  sebesar  45.00%.  Hal  ini  mengindikasikan  adanya  keterbatasan  dalam kemampuan model ini untuk memprediksi angka kelahiran secara tepat. Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi rendahnya akurasi dari model ini. Pertama, variasi karakteristik populasi dapat mempengaruhi hasil prediksi. Setiap kelompok umur ibu mungkin memiliki pola yang berbeda dalam hal angka kelahiran, dan model  ini  mungkin  tidak  mampu  menangkap  perbedaan  ini  dengan  baik.  Kedua,  distribusi  data  juga  dapat mempengaruhi  akurasi  model.  Jika  data  tidak  terdistribusi  dengan  baik  atau  terdapat  ketimpangan  dalam jumlah sampel untuk setiap kelompok umur ibu, maka model ini mungkin tidak dapat menghasilkan prediksi yang akurat.
Selain  itu,  jumlah  dan  jenis  fitur  yang  digunakan  dalam  model  juga  dapat  berkontribusi  terhadap rendahnya akurasi. Jika fitur-fitur yang relevan tidak termasuk dalam model atau jika terlalu sedikit fitur yang digunakan,  maka  model  ini mungkin  tidak dapat  menangkap  kompleksitas  yang  ada  dalam  data.  Meskipun demikian,  mesin  pembelajaran  K-NN  yang  diterapkan  dalam  RapidMiner  masih  dapat  digunakan  untuk prediksi  angka kelahiran  berdasarkan  usia  ibu.  Namun,  hasil  analisis  menunjukkan bahwa  masih  ada  ruang signifikan untuk perbaikan. Penelitian di masa mendatang dapat mempertimbangkan penggunaan metode lain atau meningkatkan kualitas data untuk mencapai akurasi prediksi yang lebih tinggi.

## REFERENSI
[1] D. K. Indahsari and Y. I. Kurniawan, “Aplikasi Prediksi Usia  Kelahiran Dengan Metode  K-Nearest Neighbor,” J. Kebidanan , vol. 11, no. 01, p. 1, 2019, doi: 10.35872/jurkeb.v11i01.335.
[2] Triana,  E.  Utami,  and  A.  Dwi  Hartanto,  “INFOKES :  Jurnal  Ilmiah  Rekam  Medis  dan  Informatika Kesehatan IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA APLIKASI DETEKSI RESIKO TINGGI PADA KEHAMILAN,” vol. 13, no. 2, pp. 64–71, 2023.
[3] R. Hidayat and T. Astuti, “Diagnosis Preeklamsia pada Ibu Hamil Berdasarkan Algoritme K- Nearest Neighbour,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. STMIK , vol. 14, no. 2, pp. 106–116, 2020.
[4] N. Khoiruzzaman, R. D. Ramadhani, and A. Junaidi, “Hasil Klasifikasi Algoritma Backpropagation dan K-Nearest Neighbor pada Cardiovascular Disease,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 1, no. 1, pp. 17–27, 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i1.141.
[5] M. Y. Pusadan, A. Ghifari, and Y. Anshori, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Status Proses Persalinan pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Technomedia J. , vol. 8, no. 1 Juni, pp. 137–153, 2023, doi: 10.33050/tmj.v8i1.1980.
[6] H. A. Damar Rani and S. Zuhri, “Sistem Prediksi Kondisi Kelahiran Bayi menggunakan Klasifikasi Naïve  Bayes,” Joined  J.  (Journal  Informatics  Educ. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  48,  2020,  doi: 10.31331/joined.v3i2.1432.
[7] Salsabila, S. Martha, and W. Andani, “Komparasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Euclidean Distance Dan Manhattan Distance Untuk Klasifikasi Stunting Balita,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter. , vol. 13, no. 2, pp. 285–292, 2024.
[8] I. Pembelajaran et al. , “JURNAL INFORMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI P ROGRAM S TUDI I NFORMATIKA – F AKULTAS T EKNIK - U NIVERSITAS J ANABADRA,” vol. 8, no. 1, 2023.
[9] H. I. Purwanto and S. Wibisono, “AHP-CBR Untuk Deteksi Dini Stunting Pada Balita Menggunakan Algoritma  Similaritas  K-NN,” INFORMATICS  Educ.  Prof.    J.  Informatics ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  64–73, 2023, [Online]. Available: https://ejournal-binainsani.ac.id/index.php/ITBI/article/view/2121
[10] S. Kasus et al. , “Penerapan Data Mining Metode K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Pertama,” SMARTICS J. , vol. 9, no. 1, pp. 14–19, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8088
[11] T. Widyanti, S. S. Hilabi, A. Hananto, Tukino, and E. Novalia, “Implementasi K-Means dan K-Nearest Neighborspada  Kategori  Siswa  Berprestasi,” J. Inf. dan  Teknol. , vol.  5,  no. 1, pp.  75–82,  2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.255.
[12] Juliana  Widyastuti  Wahyuningsih,  “1035325  Studi  Deskriptif  Sikap  dan  Pengetahuan  Ibu  Terhadap Perawatan Tali Pusat Pada Bayi Baru Lahir,” J. Kebidanan  J. Med. Sci. Ilmu Kesehat. Akad. Kebidanan
Budi Mulia Palembang , vol. 9, no. 2, pp. 86–89, 2019, doi: 10.35325/kebidanan.v9i2.177.
[13] M. N. R. Fitriani, B. Priyatna, B. Huda, A. L. Hananto, and T. Tukino, “Implementasi Metode K-Means Untuk Memprediksi Status Kredit Macet,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, p. 554, 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5953.
[14] A. M. M. Anwar, P. Harsani, and A. Maesya, “Penentuan Daerah Prioritas Pelayanan Akta Kelahiran Dengan Metode K-Nn Dan K-Means,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol. 17, no. 1, pp. 319–328, 2020, doi: 10.33751/komputasi.v17i1.1884.
[15] U. Nijunnihayah and S. S. Hilabi, “Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Sales  of  Medical  Devices  in  Medical  Devices  Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan pada Media Alkes,” vol. 4, no. April, pp. 695–701, 2024.
[16] D. W. Farkhina Dwi Utari, Amril Mutoi Siregar, “Implementasi Algoritme K-Nearest Neighboar ( K- NN ) untuk Prediksi Hasil Produksi,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 21– 25, 2020.
[17] R. Rahmadini, Enjel Erika LorencisLubis, Aji Priansyah, Yolanda R.W.N, and Tuti Meutia, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan  Pangan  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor,” J.  Mhs.  Akunt.  Samudra ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  223–235,  2023,  doi: 10.33059/jmas.v4i4.7074.
[18] S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[19] D. Damayanti, “Perbandingan Akurasi Software Rapidminer dan Weka Menggunakan Algoritma K- Nearest  Neighbor  (K-NN),” J.  Syntax  Admiration ,  vol.  2,  no.  6,  pp.  994–1006,  2021,  doi: 10.46799/jsa.v2i6.247.
[20] S.  Marzukhi,  N.  Awang,  S.  N.  Alsagoff,  and  H.  Mohamed,  “RapidMiner  and  Machine  Learning Techniques  for  Classifying  Aircraft  Data,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1997,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1997/1/012012.
[21] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode K-NN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[22] H. Putri, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, O. Nurdiawan, and S. Anwar, “Penerima Manfaat Bantuan Non  Tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera  Menggunakan  Metode  NAÏVE  BAYES  dan  K-NN,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 331–337, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.