## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 133~139 e-ISSN: 2548-6861

## Classification of COVID-19 Aid Recipients in Kasomalang District Using the K-Nearest Neighbor Method
Ismi Aprilianti Permatasari 1 *, Budi Arif Dermawan 2 *, Iqbal Maulana 3 *, Dwi Ely Kurniawan 4 **
* Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
* Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam
ismi.aprilianti17116@student.unsika.ac.id 1 , budi.arif@staff.unsika.ac.id 2 , iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id 3 , dwialikhs@polibatam.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-08-18 Revised 2024-06-26 Accepted 2024-07-02
The impact of the Coronavirus, also known as COVID-19, which emerged in 2019, has not only threatened public health but also affected the global economy, including Indonesia.  The  government  has  initiated  various  aid  programs  to  assist  the community during the COVID-19 pandemic. These aids are expected to alleviate the economic  burden  on  the  affected  population.  One  such  aid  program  is  the  Direct Cash Assistance (Bantuan Langsung Tunai/BLT) from the Village Fund, which has been  distributed  since  the  onset  of  COVID-19  in  Indonesia.  However,  the distribution  of  BLT  has  encountered  several  issues,  including  misidentification  of recipients and double or excessive distribution beyond the  established criteria. To address  these  issues,  data  mining  for  the  classification  of  aid  recipients  can  be employed. This study uses the K-Nearest Neighbor (KNN) method for data mining classification to classify residents' data with new patterns, ensuring aid distribution aligns  with  the  criteria  and  eliminating  double  recipients.  The  application  of  K- Nearest  Neighbor  to  the  population  data  in  Kasomalang  District  yields  optimal performance, with evaluation results showing an accuracy of 96%, precision of 0.98, recall of 0.96, and F1 score of 0.97 using the confusion matrix method.
Keyword: COVID-19 aid recipients,
Kasomalang District, K-Nearest Neighbor (KNN), Direct Cash Assistance (BLT).
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  merebak  sejak  akhir  tahun  2019 telah  membawa  dampak  signifikan  tidak  hanya  pada  aspek kesehatan  tetapi  juga  perekonomian  di  seluruh  dunia, termasuk Indonesia. Kebijakan pembatasan sosial, penutupan berbagai sektor usaha, serta penurunan daya beli masyarakat menjadi  tantangan  besar  bagi  pemerintah  dalam  menjaga stabilitas  ekonomi.  Direktur  Jenderal  Pajak  Kementerian Keuangan, menjelaskan beberapa dampak yang ditimbulkan oleh  pandemi  ini.  Dampak  pertama  adalah  penurunan konsumsi atau daya beli rumah tangga yang cukup signifikan, yaitu  sebesar  60%  yang  mendukung  perekonomian  [1]. Dampak  kedua  adalah  meningkatnya  ketidakpastian  jangka panjang,  melemahnya  investasi,  serta  penutupan  bisnis. Dampak  ketiga  adalah  melemahnya  ekonomi  global,  yang menyebabkan  turunnya  harga  komoditas  dan  terhentinya
ekspor  Indonesia  ke  beberapa  negara.  Selain  itu  juga berdampak  pada  melemahnya  bisnis  dan  perlambatan ekonomi  pada  kuartal  kedua  tahun  2020  cukup  kuat  untuk mempengaruhi  pendapatan  pajak  [1].  Di  Indonesia, pemerintah  telah  meluncurkan  berbagai  program  bantuan sosial guna meringankan beban masyarakat yang terdampak pandemi.  Salah  satu  program  tersebut  adalah  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  yang  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  yang  kehilangan  pekerjaan  dan  mengalami kesulitan ekonomi akibat pandemi.
Pemerintah  telah  menggagas  berbagai  program  bantuan untuk  membantu  masyarakat  selama  periode  pandemi  ini. Berbagai  bantuan  ini  diharapkan  dapat  mengurangi  beban yang  dirasakan  masyarakat  akibat  dampak  ekonomi  dari pandemi  Covid-19.  Bantuan  ini  juga  diharapkan  dapat memulihkan  dan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang mengalami  kontraksi  sebesar  5,32%  pada  triwulan  II  tahun
134
2020 [2]. Beberapa bantuan yang diberikan oleh pemerintah selama  pandemi  Covid-19  di  antaranya  adalah  pembagian sembako, Bantuan Langsung Tunai (BLT) [3] dan Dana Desa yang  mulai  didistribusikan  sejak  Covid-19  muncul  di Indonesia.  Dengan  banyaknya  macam  bantuan  yang  telah dikucurkan  pemerintah  selama  pandemi,  maka  harus  lebih diperhatikan lagi dalam hal penyalurannya. Sehingga bantuan dapat  tersalurkan  dengan  baik  dan  rakyat  mendapatkan bantuan  yang  sesuai  dengan  kondisi  dan  memenuhi  syarat dari bantuan yang diberikan.
Namun, dalam pelaksanaannya, penyaluran BLT menghadapi  berbagai  kendala  [4],  seperti  ketidaktepatan sasaran  penerima  bantuan  dan  penerimaan  ganda  yang menyebabkan ketidakpuasan di kalangan masyarakat. Kasus- kasus  di  Kecamatan  Kasomalang,  misalnya,  menunjukkan adanya  warga  mampu  secara  ekonomi  dan  bahkan  pegawai negeri sipil yang menerima bantuan, sementara banyak warga yang  benar-benar  membutuhkan  justru  tidak  mendapatkan bantuan  tersebut.  Kondisi  ini  menimbulkan  protes  dan ketidakpercayaan  terhadap  sistem  penyaluran  bantuan  yang ada [5].
Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  diperlukan  sebuah metode yang dapat mengklasifikasikan penduduk secara tepat sebagai  penerima  bantuan  Covid-19  [6].  Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  adalah  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) [7],  sebuah  teknik  dalam  data  mining  yang  efektif  dalam mengklasifikasikan  data  berdasarkan  kesamaan  fitur  [8]. Dengan  menerapkan  metode  K-NN,  diharapkan  penyaluran bantuan  dapat  lebih  tepat  sasaran,  sehingga  bantuan  dapat diterima  oleh  mereka  yang  benar-benar  membutuhkan  dan memenuhi syarat yang telah ditetapkan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  K- Nearest  Neighbor  dalam  mengklasifikasikan  penduduk penerima  bantuan  Covid-19  di  Kecamatan  Kasomalang. Dengan  analisis  data  yang  akurat,  diharapkan  penelitian  ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efektivitas dan keadilan penyaluran bantuan sosial [9] di masa pandemi, serta  memberikan  rekomendasi  bagi  pengembangan  sistem penyaluran bantuan yang lebih baik di masa depan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  salah  satu  fungsi  data  mining yaitu  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor.  Adapun  metodologi  penelitian  yang  akan digunakan  adalah  metodologi  CRISP-DM  (Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining)  [10].  CRISP-DM merupakan  salah  satu  metodologi  dalam  data  mining  yang memiliki serangkaian proses pencarian nilai, lebih dari suatu kumpulan  data  yang  berisi  pengetahuan  dan  belum  pernah diungkap  secara  manual.  Penggunaan  metodologi  CRISP- DM  pada  penelitian  ini  karena  CRISP-DM  menyediakan standar  proses  data  mining  sebagai  strategi  pemecahan masalah  secara  umum  dengan  6  (enam)  fase  atau  tahapan proses diantaranya: business understanding, data understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation,
deployment [11-15].  Penelitian  ini  memiliki  alur  penelitian sesuai  dengan  kerangka  kerja  dari  metode  CRISP-DM.  6 (enam) tahapan CRISP-DM akan dilakukan untuk proses data mining  klasifikasi  penduduk  penerima  bantuan  covid-19  di Kecamatan  Kasomalang.  Proses  tahapan  CRISP-DM diilustrasikan pada gambar berikut.

## Gambar 1. Proses CRISP-DM [12]
CRISP-DM  memberikan  kerangka  kerja  yang  berguna dalam  pengolahan  data  mining  sehingga  penggunanya  akan lebih  tahu  tentang  apa  saja  yang  perlu  dilakukan  dalam melakukan  penelitian  [12].  Proses  data  mining  berdasarkan CRISP-DM meliputi 6 (enam) tahapan sebagai berikut.

## 1) Business Understanding
Business understanding merupakan tahapan pertama yang dilakukan  pada  metodologi  CRISP-DM  [13].  Pada  tahap business  understanding  ini  akan  membahas  mengenai penentuan  tujuan  bisnis,  melakukan  penilaian  situasi  pada saat  penelitian  dilakukan  serta  menetapkan  tujuan  dari dilakukannya  penelitian  dan  mengubah  batasan  yang  ada menjadi  formula  dari  permasalahan  data  mining  yang ditemukan.  Tahapan  Business  understanding  ini  sering diabaikan sementara perannya penting saat melakukan proses data mining. Pada penelitian ini akan menentukan penduduk yang  berhak  menerima  bantuan  di  Kecamatan  Kasomalang khususnya  pada  program  BLT  (Bantuan  Langsung  Tunai) Dana Desa.

## 2) Data Understanding
Data understanding merupakan tahap yang berisi kegiatan persiapan,  mengevaluasi  persyaratan  data  yang  digunakan, pengumpulan  data  awal  dan  melakukan  identifikasi  data kualitas.  Pada  tahap  data  understanding,  data  yang  akan digunakan  pada  penelitian  akan  dideskripsikan  mengnai bagian mana yang merupakan atribut, kelas, dan tipe datanya. Mulai  dengan  pengumpulan  data  awal  dan  kegiatan  untuk mendapatkan  data  yang  terintegrasi,  melakukan  identifikasi masalah  kualitas  data,  serta  menemukan  wawasan  pertama pada  data  yang  digunakan  atau  mendeteksi  subset  yang menarik  untuk  membentuk  hipotesis  pada  informasi  yang belum diketahui sebelumnya. Pada tahap ini data yang dipakai yaitu  Data  Penduduk  Kecamatan  Kasomalang  Tahun  2020 dengan 16 atribut.
e-ISSN: 2548-6861
135

## 3) Data Preparation
Data  preparation merupakan  tahapan  yang  dilakukan setelah  data  dikumpulkan.  Kemudian  data  yang  telkah dikumpulkan  tersebu  perlu  dilakukan  identifikasi,  dipilih, dibersihkan,  yang kemudian akan dibangun kedalam bentuk atau format yang diinginkan seperti CSV dan Docs. Data yang dipakai  untuk  penelitian  ini  hanya  menggunakan  5  atribut yang digunakan sebagai dalam penelitian. Dimana kelas akan dibagi dalam dua bagian yaitu “berhak” dan “tidak berhak”. Kelas  “berhak”  merupakan  penduduk  yang  dikategorikan memiliki  status  PKH  “tidak”  atau  bukan  penerima  bantuan PKH  dan  berpendapatan  kurang  dari  Rp.4.000.000. Sedangkan penduduk yang masuk pada kategori tidak berhak sebagai  penerima  bantuan  merupakan  penduduk  yang memiliki  jenis  pekerjaan  PNS  (Pegawai  Negeri  Sipil), berpenghasilan  diatas  Rp.4.000.000  dan  penerima  bantuan PKH.

## 4) Modeling
Modeling merupakan  tahap  dimana  kita  mengaplikasikan algoritma yang kita gunakan untuk mencari, mengidentifikasi,  dan  menampilkan  pola  dari  data  yang diolah  pada  penelitian.  Penggunaan  algoritma  dapat  dipilih sesuai dengan tipe data dari dataset  yang digunakan, karena untuk  pengolahan  data  sesuai  5  (lima)  fungsi  data  mining, apakah  data  tersebut  akan  diestimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering, atau asosiatif dapat diketahui dari tipe data. Dalam tahap ini dilakukan penentuan nilai k, karena kelas yang akan digunakan yaitu dua (berhak dan tidak berhak), maka nilai k yang digunakan harus bernilai ganjil.

## 5) Evaluation
Evaluation merupakan  tahapan  yang  digunakan  untuk melakukan  pengukuran  evaluasi  pada  model  yang  telah dihasilkan  di  tahap  sebelumnya.  Pada  proses  data  mining yang  dilakukan,  dapat  diukur  model  mana  yang  paling  baik untuk  digunakan.  Dalam  penerapan  klasifikasi  data  mining, pengukuran  evaluasi  yang  banyak  digunakan  yaitu  metode akurasi, sensitivity, specitivity, G-Mean, F-Measure, dan lain- lain [16].

## 6) Deployment
Deployment merupakan  tahapan  akhir  pada  metodologi CRISP-DM. Ketika model telah selesai dievaluasi dan dipilih algoritma yang digunakan di tahap sebelumnya, model akan dipilih  algoritma  yang  menghasilkan  pengukuran  terbaik, dilanjutkan pada tahap deployment yang merupakan tahapan otomatisasi  model  atau  pengembangan  dengan  membangun aplikasi, dan terintegrasi dengan sistem informasi manajemen atau operasional yang ada pada saat ini.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil yang didapatkan pada penelitian ini adalah klasifikasi data  penduduk  Kecamatan  Kasomalang  tahun  2020  yang
didapat  dari  kantor  kecamatan  kasomalang.  Data  penduduk tersebut  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  sehingga  diperoleh  hasil  prediksi  klasifikasi  data dalam  2  kategori  yaitu  berhak  dan  tidak  berhak  untuk mendapatkan  bantuan  covid-19  dalam  program  Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa. Adapun Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python versi  3.9  dengan  JupyterLab  versi  2.1.5.  Berikut  hasil penelitian yang sesuai dengan metode CRISP_DM.

## 1) Business Understanding
Tahapan  ini  meliputi  studi  literatur  mengenai  teori-teori yang relevan dengan data mining, CRISP-DM, algoritma K- Nearest Neighbor, dan juga Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana  Desa.  Permasalahan  yang  dianalisis  peneliti  pada penelitian  ini  yaitu  terkait  klasifikasi  data  penduduk  yang berhak dan tidak berhak dalam penerimaan BLT Dana Desa di  Kecamatan  Kasomalang.  Tahap  Business  Understanding ini  meliputi  penentuan  tujuan  bisnis  dan  penentuan  tujuan data mining. Tujuan bisnis yang ditentukan dalam penelitian ini yaitu untuk mengetahui penduduk yang berhak menerima bantuan  BLT  (Bantuan  Langsung  Tunai)  Dana  Desa  di Kecamatan  Kasomalang  sehingga  tidak  terjadi  kesalahan dalam  penyaluran  bantuan  tersebut.  Sedangkan  tujuan  data mining  yang  ditentukan  pada  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui pola-pola informasi dan pengetahuan  yang baru dari  data  yang  akan  digunakan  yaitu  dataset  penduduk Kecamatan Kasomalang tahun 2020, sehingga menghasilkan pola  klasifikasi  untuk  menentukan  penduduk  yang  berhak mendapatkan bantuan BLT Dana Desa.

## 2) Data Understanding
Tahap Data Understanding ini meliputi proses pengumpulan  data,  deskripsi  data  dan  pelabelan.  Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode  non-participant  observation.  Proses  yang  dilakukan menggunakan  metode  ini  yaitu,  peneliti  mengajukan permintaan  data  kepada  instansi  terkait  yaitu  kantor Kecamatan Kasomalang.
136
Data sampel  yang berhasil dikumpulkan berjumlah  1.666 record.  Data  tersebut  terdiri  dari  16  (enam  belas)  atribut diantaranya Nomor, Nama, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Ibu Kandung, Periode, Alamat, Nama Provinsi, Nama Kabupaten, Nama  Kecamatan,  Nama  Kelurahan,  Jenis  Pekerjaan,  Besar Penghasilan,  Jumlah  Tanggungan,  Status  Kepemilikan Rumah, dan Status PKH (Program Keluarga Harapan). Data tersebut  selanjutnya  disimpan  dalam  bentuk  CSV.  Data penduduk dapat dilihat pada gambar 2.
Dari  data  penduduk  yang  telah  dikumpulkan,  selanjutnya dilakukan  proses  deskripsi  data.  Data  penduduk  kecamatan kasomalang  tahun  2020  ini  memiliki  16  atribut  dengan penjelasan seperti yang terdapat dalam tabel 1 berikut.
T ABEL I D ESKRIPSI D ATA P ENDUDUK Nama Atribut Penjelasan Atribut Tipe Data Nomor Merupakan nomor pengurutan data Numerik Nama Merupakan nama lengkap dari penduduk Nominal Tempat Lahir Merupakan tempat penduduk tersebut dilahirkan Nominal Tanggal Lahir Merupakan tanggal kelahiran dari penduduk Nominal Ibu Kandung Merupakan nama ibu kandung dari penduduk Nominal Alamat Merupakan alamat tempat tinggal penduduk Nominal Nama Provinsi Merupakan nama provinsi dimana penduduk tinggal Nominal Nama Kabupaten Merupakan nama kabupaten dimana penduduk tinggal Nominal Nama Kecamatan Merupakan nama kecamatan dimana penduduk tinggal Nominal Nama Kelurahan Merupakan nama kelurahan dimana penduduk tinggal Nominal Jenis Pekerjaan Merupakan pekerjaan atau profesi yang dimiliki oleh penduduk Nominal Besar Penghasilan Merupakan penghasilan yang didapatkan oleh penduduk tiap bulannya Numerik Jumlah Tanggungan Merupakan jumlah tanggungan dari penduduk dalam kartu keluarga Numerik Status Kepemilikan Rumah Merupakan status kepemilikin rumah dari penduduk Nominal Status PKH Merupakan Status Program Keluarga Harapan dari penduduk Nominal
Proses deskripsi data dilakukan agar dapat mempermudah proses  penyaringan  data  pada  tahap  selanjutnya.  Proses  ini dapat  mengetahui  mana  atribut  yang  berpengaruh  pada pengolahan data yang akan dilakukan.

## 3) Data Preparation
Tahap preparation atau  pengolahan  data  ini  merupakan tahap dimana data yang sudah diperoleh dilakukan persiapan dan pembersihan data. Pada tahap ini dilakukan proses seleksi data  dengan  melakukan  pemilihan  atribut  yang  akan digunakan.  Dari  16  (enam  belas)  atribut  yang  terdapat  pada data  penduduk  Kecamatan  Kasomalang,  hanya  5  (lima) atribut  yang  akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam
penelitian  ini  yaitu  Jenis  Pekerjaan,  Besar  Penghasilan, Jumlah Tanggungan, Status Kepemilikan Rumah dan Status PKH  (Program  Keluarga  Harapan).  Kelima  atribut  tersebut mendukung  dan  berperan  dalam  penelitian  ini,  sedangkan atribut  lainnya  tidak  berpengaruh  untuk  pengolahan  data. Berikut  5  (lima)  atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Dataset Yang Akan Digunakan
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  memiliki  tipe data  yang  bervariasi.  Jenis  Pekerjaan,  Status  Kepemilikan Rumah  dan  Status  PKH  memiliki  tipe  data  nominal, sedangkan  Besar  Penghasilan  dan  Jumlah  Tanggungan memiliki  tipe  data  numerik.  Sebelum  masuk  pada  tahap pemodelan, jenis tipe data nominal yang akan digunakan akan dikonversi kedalam format angka terlebih dahulu, maka untuk atribut  Jenis  Pekerjaan,  Status  Kepemilikan  Rumah  dan Status PKH akan diubah kedalam format angka. Untuk Status kepemilikan rumah dan  Status PKH  akan diubah dari “Ya” menjadi  “1”,  dan  “Tidak”  menjadi  “0”.  Sedangkan  untuk konversi jenis pekerjaan dapat dilihat pada tabel 2.
T ABEL II K ONVERSI J ENIS P EKERJAAN K EDALAM F ORMAT A NGKA
Jenis Pekerjaan Sebelum di Konversi Jenis Pekerjaan Setelah di Konversi Pedagang 1 Petani 2 Buruh 3 Wirausaha 4 PNS 5 Karyawan Swasta 6 Ibu Rumah Tangga 7
Konversi  tipe  data  yang  dilakukan  pada  atribut  Jenis Pekerjaan,  Status  Kepemilikan  Rumah  dan  Status  PKH bertujuan  agar  tidak  terjadinya memory  error pada  saat melakukan pengolahan data menggunakan bahasa pemrograman  python.  Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan penyesuaian data terlebih dahulu. Atribut yang memiliki tipe data  nominal  (Jenis  Pekerjaan,  Status  Kepemilikan  Rumah, dan Status PKH) dikonversi  kedalam  format angka. Berikut merupakan  tampilan  dataset  yang  akan  digunakan  setelah dikonversi dalam format angka.
Gambar 4. Dataset yang akan digunakan setelah dikonversi ke format angka
e-ISSN: 2548-6861
Classification of COVID-19 Aid Recipients in Kasomalang District Using the K-Nearest Neighbor Method
137

## 4) Modeling
Tahap modeling ini  merupakan  tahap  penerapan  atau pembuatan model klasfikasi data mining. Metode klasifikasi yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  yaitu K-Nearest Neighbor .  Pada  tahapan modeling ini,  dilakukan  train/test split yang merupakan salah satu metode dalam klasifikasi K- Nearest  Neighbor dengan  melakukan  pembagian  dataset menjadi 2 (dua) bagian yaitu train set (data training) dan test set  (data  testing).  Data  testing  merupakan  data  yang  akan digunakan  untuk  menguji  sebuah  model  yang  sebelumnya telah  mengetahui  pola  dan  karakteristik  dari  sebuah  data. Sedangkan  data  training  adalah  data  yang  akan  digunakan untuk  melatih  model  dalam  mempelajari  pola  atau karakteristik  sebuah  data.  Pembagian  data  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  memiliki  perbandingan  8:2  dengan  data training  yang  berjumlah  1332  data  dan  data  testing  yang berjumlah  334  data  dari  total  1666  data.  Data  testing  yang digunakan  sebesar  20%  dari  keseluruhan  data.  Setelah  data dibagi  menjadi  data  testing  dan  data  training,  metode klasifikasi K-Nearest Neighbor diterapkan pada data training.
Gambar 5. Prediksi Data Testing dan Probabilitas
Klasifikasi dengan kategori genap, yaitu berhak dan tidak berhak. Maka nilai k yang digunakan pada penelitian ini harus ganjil  agar  hasilnya  dapat  dilihat.  Nilai  k  yang  digunakan yaitu  k=5.  Setelah  memasukkan  data  training  pada  fungsi klasifikasi untuk K-Nearest Neighbor , selanjutnya dilakukan proses prediksi yang menghasilkan array dan probabilitas dari prediksi  data  testing.  Gambar  5  merupakan  tampilan  array yang  menunjukkan  prediksi  pada  data  testing.  Setelah mengetahui prediksi dan probabilitas dari prediksi pada data testing, selanjutnya dilakukan import package untuk melihat keakuratan  data  hasil  prediksi  dengan  data  aktualnya.  Pada tahap ini package yang digunakan yaitu classification_report dan confusion_matrix.

## 5) Evaluation
Tahap  evaluasi  merupakan  tahap  pengukuran  performa terhadap model yang telah diterapkan. Nilai yang akan diukur dalam penelitian ini yaitu nilai akurasi, presisi, recall, dan f1- score menggunakan  teknik confusion  matrix .  Berikut merupakan  hasil  dari  pengukuran  performa  yang  telah dilakukan pada tahap modeling .
Gambar 6. Confusion Matrix
Gambar 3.6 menunjukkan jumlah nilai True Positives (TP) = 221, True Negatives (TN) = 102, False Positives (FP) = 3 dan False Negatives (FN) = 8. Maka,
Akurasi = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 = (221+102) 221+3+102+8 = 0.96 atau 96%
Precision =
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 221
222+3 = 0.98
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 221
221+8 = 0.96
F-1 score = 2 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 2 ×0.96 ×0.98 0.96+0.98 = 0.97

## 6) Deployment
Tahapan ini merupakan tahap pelaporan atau penyampaian hasil  berupa  representasi  dalam  bentuk  yang  mudah
138
dipahami. Dataset yang digunakan pada penelitian ini dibagi dalam 2 label, yaitu label berhak dan tidak berhak. Dari hasil yang  diperoleh  data  yang  masuk  pada  kategori  berhak berjumlah 1167 data dan data yang yang masuk pada kategori tidak  berhak  berjumlah  499  data.  Penduduk  yang dikategorikan berhak menerima bantuan merupakan penduduk  yang  memiliki  status  PKH  “tidak”  atau  bukan penerima  bantuan  PKH  dan  berpendapatan  kurang  dari Rp.4.000.000.  Sedangkan  penduduk  yang  masuk  pada kategori  tidak  berhak  sebagai  penerima  bantuan  merupakan penduduk  yang  memiliki  jenis  pekerjaan  PNS  (Pegawai Negeri  Sipil),  berpenghasilan  diatas  Rp.4.000.000  dan penerima  bantuan  PKH.  Jika  divisualisasikan  menggunakan diagram  batang,  maka  perbandingan  jumlah  datanya  akan tampak seperti berikut.
Gambar 7. Diagram Perbandingan Jumlah Dataset Kategori Berhak dan Tidak Berhak
Untuk  hasil  evaluasi  performansi  pengujian  dari menggunakan confusion matrix yang disajikan dalam Tabel 3 sebagai berikut.
T ABEL III
P ERBANDINGAN NILAI A KURASI , P RECISION , R ECALL DAN F-1 S CORE
Akurasi dengan Confusion Matrix Precision Recall F-1 Score 0.96 0.98 0.96 0.97

## B. Pembahasan
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  penduduk  penerima bantuan covid-19 BLT Dana Desa di Kecamatan Kasomalang menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor.  Data  penduduk diolah  menggunakan  tahapan  CRISP-DM  yang  meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Jumlah data  yang  telah  melewati  tahap  pre-processing  berjumlah 1666  data  dengan  data  testing  berjumlah  334  data  dan  data training  berjumlah  1332  data.  Teknik  pengujian  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  confusion  matrix yang menghasilkan nilai akurasi mencapai 96% dengan nilai precision 0.98, recall 0.96, dan f-1 score 0.97.
Dari  hasil  performansi  tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa sebesar  96%  penduduk  diprediksi  berhak  dan  tidak  berhak untuk  mendapatkan  bantuan  dari  seluruh  penduduk  di Kecamatan  Kasomalang  berdasarkan  nilai  akurasi  yang didapat.  Nilai  precision  menyatakan  bahwa  98%  penduduk yang benar berhak menerima bantuan dari seluruh penduduk yang  diprediksi  berhak  menerima  bantuan.  Nilai recall sebesar  96%  menyatakan  bahwa  96%  penduduk  yang diprediksi berhak menerima bantuan dibandingkan keseluruhan penduduk yang benar berhak mendapat bantuan. Nilai f-1 score 97% menyatakan perbandingan rata-rata dari nilai presisi dan nilai recall yang telah dibobotkan. Dari hasil penelitian  yang  dilakukan,  diperoleh  2  (dua)  kategori  data yaitu berhak dan tidak berhak. Data yang masuk pada kategori berhak  berjumlah  1167  data,  sedangkan  data  yang  yang masuk  pada  kategori  tidak  berhak  berjumlah  499  data. Dengan Penelitian ini dapat membantu pihak pemerintahan di Kecamatan  Kasomalang  dalam  pembagian  bantuan  yang sedang dijalankan pada masa pandemi ini.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengklasifikasikan  penduduk penerima  bantuan  Covid-19  di  Kecamatan  Kasomalang menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  Hasil klasifikasi  menghasilkan  dua  kategori,  yaitu  "berhak"  dan "tidak berhak". Sebanyak 1.167 data masuk ke dalam kategori "berhak", sementara 499 data masuk ke dalam kategori "tidak berhak".  Proses  pengolahan  data  dimulai  dengan  seleksi atribut  yang  digunakan,  yaitu  Jenis  Pekerjaan,  Besar Penghasilan,  Jumlah  Tanggungan,  Status  Kepemilikan Rumah,  dan  Status  PKH  (Program  Keluarga  Harapan). Dataset yang digunakan terdiri dari 1.666 record yang dibagi menjadi  data  testing  sebanyak  334  data  dan  data  training sebanyak  1.332  data.  Nilai  k  yang  digunakan  pada pengolahan  klasifikasi  ini  adalah  k=5  dengan  porsi  data testing sebesar 20%.
Penerapan  metode  K-Nearest  Neighbor  menghasilkan performa  yang  optimal  dengan  nilai  akurasi  sebesar  96%, precision  sebesar  0.98,  recall  sebesar  0.96,  dan  F-1  score sebesar 0.97 berdasarkan pengujian menggunakan confusion matrix. Algoritma K-Nearest Neighbor terbukti efektif dalam mengklasifikasikan penduduk penerima bantuan Covid-19 di Kecamatan Kasomalang. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, metode  ini  dapat  membantu  pemerintah  Kecamatan Kasomalang  dalam  menyalurkan  bantuan  dengan  lebih  baik dan  tepat  sasaran,  memastikan  bantuan  mencapai  mereka yang benar-benar membutuhkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] DJP,  “Direktorat  Jenderal  Pajak  Tanggap  COVID-19,”  Direktorat Jenderal  Pajak.  Accessed:  Jun.  26,  2024.  [Online].  Available: http://www.pajak.go.id/id/covid19
[2] B. P. S. Indonesia, “Ekonomi Indonesia Triwulan II 2020 Turun 5,32 Persen.”  Accessed:  Jun.  26,  2024.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2020/08/05/1737/ekonomi- indonesia-triwulan-ii-2020-turun-5-32-persen.html
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Berhak Tidak Berhak
139
[3] F. Y. D. Marta and R. Nurlitasari, “Implementasi Penyaluran Bantuan Langsung Tunai Dana Desa di Era Pandemi Covid-19 di Kabupaten Sigi 2020,” Jurnal Terapan Pemerintahan Minangkabau, vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2021, doi: 10.33701/jtpm.v1i1.1870.
[4] W. Rahmansyah, R. A. Qadri, R. R. A. Sakti, and S. Ikhsan, “Pemetaan Permasalahan Penyaluran Bantuan Sosial Untuk Penanganan  Covid- 19 Di Indonesia,” Jurnal Pajak dan Keuangan Negara (PKN), vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Sep. 2020, doi: 10.31092/jpkn.v2i1.995.
[5] C. E. F. Maun, “Efektivitas Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Bagi Masyarakat  Miskin  Terkena  Dampak  Covid-19  Di  Desa  Talaitad Kecamatan  Suluun  Tareran  Kabupaten  Minahasa  Selatan,” POLITICO:  Jurnal  Ilmu  Politik,  vol.  9,  no.  2,  Art.  no.  2,  Jul.  2020,
Accessed: Jun. 26, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/politico/article/view/30702
[6] N.  Widiawati,  B.  N.  Sari,  and  T.  N.  Padilah,  “Clustering  Data Penduduk  Miskin  Dampak  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids,” Journal of Applied Informatics and Computing, vol. 6, no. 1, Art. no. 1, May 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3266.
[7] A.  Mustofa,  O.  Okfalisa,  E.  P.  Cynthia,  Y.  Yelfi,  and  S.  K.  Gusti, “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan  Metode Weighted  K-Nearest  Neighbour,”  Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi (JNKTI), vol. 5, no. 3, Art. no. 3, Jun. 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4399.
[8] N.  Nafisah,  R.  I.  Adam,  and  C.  Carudin,  “Klasifikasi  K-NN  dalam Identifikasi  Penyakit  COVID-19  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur GLCM,” Journal of Applied Informatics and Computing, vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3258.
[9] D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, “Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information  System,”  International  Journal  of  Earth  Sciences  and Engineering (IJEE), vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017
[10] C. J. Costa and J. T. Aparicio, “A Methodology to Boost Data Science in the Context of COVID-19,” in Advances in Parallel & Distributed Processing, and Applications, H. R. Arabnia, L. Deligiannidis, M. R. Grimaila, D. D. Hodson, K. Joe, M. Sekijima, and F. G. Tinetti, Eds., Cham:  Springer  International  Publishing,  2021,  pp.  65–75.  doi: 10.1007/978-3-030-69984-0_7
[11] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  Systematic  Literature Review on Applying CRISP-DM Process Model,” Procedia Computer Science, vol. 181, pp. 526–534, Jan. 2021, doi:
10.1016/j.procs.2021.01.199.
[12] N.  Hotz,  “What  is  CRISP  DM?,”  Data  Science  Process  Alliance. Accessed:
Jun. 26, 2024. [Online]. Available: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/
[13] F. Binsar and T. Mauritsius, “Mining of Social Media on Covid-19 Big Data  Infodemic  in  Indonesia,”  J.  Comput.  Sci,  vol.  16,  no.  11,  pp. 1598–1609, 2020.
[14] W. Y. Ayele, “Adapting CRISP-DM for idea mining: a data mining process  for  generating  ideas  using  a  textual  dataset,”  International Journal of Advanced Computer Sciences and Applications, vol. 11, no. 6, pp. 20–32, 2020.
[15] J. S. Saltz, “CRISP-DM for data science: strengths, weaknesses and potential next steps,” in 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2021, pp. 2337–2344. Accessed: Jun. 26, 2024. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9671634/
[16] N. Wang, R. Liang, X. Zhao, and Y. Gao, “Cost-sensitive hypergraph learning  with  f-measure  optimization,”  IEEE  Transactions  on Cybernetics, vol. 53, no. 5, pp. 2767–2778, 2021.