Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4131

## ANALISA DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI MASYARAKAT KURANG MAMPU MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Nurdin 1* , Mela Rizki 2 , Maryana 3
1 Program Studi Magister Teknologi Informasi Universitas Malikussaleh; Jl. Batam, Kampus Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh.
2,3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Malikussaleh; Jl. Batam, Kampus Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh
Riwayat artikel:
Received: 11 Februari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Data Mining; K-Nearest Neighbor; Masyarakat Kurang Mampu; Confusion Matrix.
Corespondent Email: nurdin@unimal.ac.id
Abstrak. Kemiskinan  merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar  yang menjadi pusat   perhatian pemerintah di suatu negara. Salah satu aspek penting untuk  mendukung  Strategi  Penanggulangan  Kemiskinan  adalah  tersedianya data kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran. Salah satu problem utama yang sering  menghambat  suksesnya  program  pemerintah  tersebut  adalah ketersediaan  data  sasaran  masyarakat  miskin  yang  sesuai.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  yang  dapat  memprediksi  masyarakat kurang  mampu  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbo r  dengan menggunakan lima kriteria atau indicator utama yaitu jenis pekerjaan, jumlah tanggungan, umur, penghasilan dan kondisi Rumah. Prediksi ini menyediakan data  keluarga  miskin  yang  sesuai  untuk  menerima  berbagai  bantuan  dari pemerintah.  Data  yang  digunakan  untuk  prediksi  yaitu  data  sampel  dari Kecamatan  Pegasing.  Pada  penelitian  ini  algoritma K-NN dianalisa  yang dikembangkan  berbasis  web.  Prinsip  kerja K-Nearest  Neighbor adalah mencari jarak terdekat antara data yang dievaluasi dengan data latihnya. hasil evaluasi menggunakan confussion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk  216  data training dengan  93  data testing dengan  rasio  perbandingan 70:30 dan lima atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 86,02%, Recall 61,90%, Presisi 72,22%, dan F1-Score 66,04%.
Abstract. Poverty is one of the fundamental issues that is center of attention of the government in a country. One important aspect to support the poverty reduction  strategi  is  the  availability  of  accurate  and  targeted  poverty  data. One of the main problems that often hinders the success of these government programs is the availability of appropriate data on the targeting of the poor. This study aims to design an application than can predict the poor using the K-Nearest Neighbor Algorithm with the five main indicators being the type of work, number of dependents, age income and condition of the household head of the family. This prediction provides data on poor families that are suitable for  receiving  various  assistance  from  the  government.  The  data  used  for predictions are sample data from Pegasing District. In this study, the K-NN Algorithm was analyzed which was developed based on the web. The working principle of K-Nearest Neighbor is to find the shortest distance between the evaluated  data  and  training  data.  The  results  of  the  evaluation  using  the confusion matrix obtained the resulting accuracy for 216 training data with 93  testing  data  with  a  ratio  of  70:30  and  five  attributes  used  produced  an accuracy  of  86,02%,  Recall  61,90%,  Precision  72,22%,  and  F1-Score 66,04%..

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  kemiskinan  merupakan  hal  yang sering  dilihat  karena  menyangkut  berbagai macam  aspek,  seperti  hak  untuk  terpenuhinya pangan,  kesehatan,  pendidikan  dan  pekerjaan. Penduduk  yang  masih  berada  di  bawah  garis kemiskinan mencakup mereka yang berpendapatan  rendah,  tidak  berpendapatan tetap  atau  tidak  berpendapatan  sama  sekali. Jumlah penduduk miskin di suatu wilayah dapat mencerminkan  tingkat  kemiskinan  wilayah tersebut.  Besar  kecilnya  jumlah  penduduk miskin  sangat  di  pengaruhi  oleh  garis kemiskinan.  Karena  penduduk  miskin  adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perbulan  di  bawah  garis  kemiskinan.  Semakin tinggi  garis  kemiskinan,  semakin  banyak penduduk  yang  tergolong  sebagai  penduduk miskin [1].
Salah  satu  permasalahan  yang  sering menyebabkan  program  pemerintah  terkait keluarga  miskin  kurang  efektif  dijalankan adalah  terkait  ketersediaan  data  yang  sesuai, data  keluarga  miskin  yang  tepat  sasaran. Ketersediaan  data  ini  sering  tidak  dapat  di verifikasi  dan  validasi  karena  luasnya  wilayah dengan  jumlah  keluarga  miskin  yang  sangat besar  dan  sering  berubah.  Status  keluarga miskin  yang  di  peroleh  sering  tidak  akurat datanya  baik  menyangkut  jumlah  maupun lokasi penyebarannya. Menurut [2] Sering kali di  suatu  wilayah  terjadi  kekurangan  jumlah keluarga  penerima  bantuan  sementara  di wilayah  lain  terjadi  over  penerima  bantuan. Adanya  data  yang  sesuai  dapat  membantu perencanaan program yang tepat sasaran.
Kemiskinan  yang  terjadi  pada  masyarkat Indonesia  merupakan  masalah  utama  yang menjadi  perhatian  di  berbagai  pemerintahan provinsi, kabupaten, kota, kecamatan dan desa. Berbagai  cara  penanggulangan  kemiskinan telah  dilakukan  oleh  pemerintah  salah  satunya adalah  pemberian  bantuan  untuk  masyarakat kurang  mampu.  Diharapkan  melalui  program pemberian  bantuan  untuk  masyarakat  kurang mampu  dapat  mengatasi  permasalahan  yang dialami setiap warga kurang mampu khususnya permasalahan ekonomi [3].
Data  mining  salah  satu  teknologi  yang menggabungkan  metode  analisis  tradisional dengan algoritma yang canggih untuk
memproses data dengan volume besar [4]. Data mining  merupakan  proses  semi  otomatis  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi. Banyak metode atau algortim data mining yang digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai macam  permasalahan,  diantaranya  penerapan metode  naïve  bayes  untuk  klasifikasi  Karya Ilmiah Mahasiswa [5], penerapan metode Naive Bayes  pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Dini COVID-19  [6],  penerapan  Algoritma  Apriori untuk Menganalisis Kategori Kompetisi Mahasiswa [7]. Pada penelitian ini menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk memprediksi masyarakat krang mampu. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan salah satu algoritma atau yang digunakan dalam pengklasifikasian.  Prinsip  kerja  K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K- Nearest  Neighbor  terdekatnya  dalam  data pelatihan [8]. Algoritma ini memiliki beberapa kelebihan  yaitu  bahwa  dia  tangguh  terhadap training  data  yang  noise,  lebih  efektif  dalam melakukan  training  data  yang  besar  dan  dapat menghasilkan  data  yang  lebih  akurat.  Metode ini dapat melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [9].
Penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk meilakuikan  peindataan  di  masyarakat  agar dapat  meimbantui  masyarakat  kuirang  mampui meindapatkan  bantuian  dari  peimeirintah  pada seitiap  Keicamatan.  Maka  dari  itui  peineliti tertarik  melakukan  penelitian  meimbuiat seibuiah sisteim yang bisa dapat meimbantui ataui meimpeirmuidah meingeitahuii masyarakat kuirang  mampui  di  Keicamatan  Peigasing dengan  meingguinakan  meitodei K-Neiareist Neiighbor uintuik meingeitahuii keiakuiratan hasil dari peirhituingan dalam meimpreidiksi masyarakat  kuirang  mampui  di  Keicamatan Peigasing.  Penelitian  in  bertujuan  untuk membuat  aplikasi  yang  dapat  memprediksi masyarakat  kurang  mampu  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbo r dengan menggunakan  lima  kriteria  atau  indicator utama yaitu jenis pekerjaan, jumlah tanggungan,  umur,  penghasilan  dan  kondisi Rumah.  Prediksi  ini  menyediakan  data
keluarga miskin yang sesuai untuk menerima berbagai bantuan dari pemerintah.
Disamping  penelitian  ini  ada  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti yang terkait dengan data mining diantaranya, penelitian  penerapan  data  mining  untuk menentukan  penerima  bantuan  pangan  non tunai menggunakan metode k-nearest neighbor  [10],  penelitian  sistem  pendukung keputusan penentuan penerimaan bantuan pkh menggunakan  metode  naïve  bayes[11],  dan penelitian penerapan metode Profile Matching  Analisis  pada  sistem  pendukung keputusan rekomendasi Program Studi [12].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian terkait atau penelitian terdahulu menjadi  salah  satu  acuan  penulis  dalam melakukan  penelitian  ini  untuk  mendapatkan gambaran  atau  perbandingan  yang  telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya,  sehingga akan  terlihat  perbedaan  dengan  penelitian  ini. Ada  beberapa  penelitian  yang  menjadi  studi literatur, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh  [2]  penelitian  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  pengujian  UAT    yang  dilakukan menggunakan  questioner  dengan  skala  likert mendapatkan  nilai  75%  yang  berada  dalam kategori, sangat bagus. Pengujian K-NN untuk mengklasifikasika.n  keluarga  miskin  pada  100 contoh  data  diproleh  nilai  akurasi  tertinggi dengan perbandingan 90:10 pada nilai
K=5,K=7 dan K=9 sebesar 90%. Berdasarkan hasil pengujian dapat diketahui  Algoritma  Naïvei  Bayeis  terhadap data  set  yang  telah  diambil  pada  objek penelitian  di  peroleh  tingkat  akurasi  sebesar 73%  atau  termasuk  dalam  kategori  Good. Sementara  nilai  precision  sebesar  92%  dan Recall  sebesar  86%.  Berdasarkan  hal  tersebut dapat dinyatakan bahwa sistem klasifikasi yang dibanguin  dapat  gunakan  sebagai  bahan masukan  bagi  pengambil  keputusan  [13]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh [14] hasil  penelitiannya  menunjukkan  algoritma K- Nearest  Neighbor  cukup  efektif  dan  efisien dalam  mengklasifikasikan  penerima  beasiswa Aceh Carong dengan hasil 82,00%.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [15] klasifikasi  penerima  dana  bantuan  desa
menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor, dengan  hasil  penelitiannya  dimana  hasil prediksi keluarga penerima manfaat yang layak sebagai  penerima  BPNT  pada  tahun  2021 sebanyak 511 penerima dengan tingkat Akurasi 75,79%,  Precision  76,17%,  Recall  89,24%,  F- measure  82,19%.  Penelitian lainnya  yang  oleh Putri  dkk  (2021)  tentang  penerima  manfaat bantuan  non  tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera Menggunakan Metode Naïve Bayes dan KNN, dengan hasil penelitiannya klasifikasi penerima manfaat  dari  6.491  penerima  KKS  dengan metode  Algoritma  K-NN  menghasilkan  nilai accuracy  66,46%  dan  nilai  accurasi  model algoritma Naïve Bayes sebesar 99,88% [16].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Firasari dkk  (2020)  kombinasi  K-NN  dan  Gradient Boosted  Trees  untuk  klasifikasi  penerima program bantuan sosial, dengan hasil penelitiannya  yang  diperoleh  adalah  akurasi Naive  Bayes  lebih  tinggi  dibandingkan  K-NN yaitu Naive Bayes 89,04% dan K-NN 87,67%. Angka  ini  diklasifikasikan  dalam  kategori klasifikasi baik. Dari hasil penelitiannya dapat disimpulkan  algoritma  Naive  Bayes  cocok diterapkan dalam perhitungan penerima bansos [17].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  analisa  data  mining untuk memprediksi masayarakat kurang mampu  menggunakan  metode  KNN  dengan tahapan penelitian sebagai berikut:
a. Pengumpulan data Pada  penelitian  ini  data  di  ambil  dari Kantor  Dinas  Sosial  Kabupaten  Aceh Tengah,  dengan  jenis  data  berupa  jenis pekerjaan,  jumlah  tanggungan,  umur, penghasilan  dan  kondisi  rumah.  Ada  juga studi  literatur  yaitu  merupakan  kajian terhadap  masalah  melalui  jurnal,  internet uintuik  melengkapi  data  yang  diperlukan dalam penelitian.
b. Perancangan sistem Perancangan  sistem  menggunakan  UML.
Perancangan  ini  untuk  membantu  proses pengembangan aplikasi yang akan dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemograman.
c. Perhitungan  manual  metode  K-Nearest
Neighbor
Pada  tahap  ini  melakukan  perhitungan manual  dengan  mengunakan  metode  K-
Nearest Neighbor berdasarkan data parameter/variabel yang sudah ditentukan.
d. Implementasi sistem Implementasi Sistem adalah tahap penerapan sistem yang akan dilakukan jika sistem  disetujui  termasuk  program  yang telah  dibuat  pada  tahap  perancangan sistem agar siap untuk operasikan.
e. Pengujian sistem Pengujian sistem merupakan tahapan yang membahas  hasil  uji  coba  sistem  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu berupa  hasil  pengujian  aplikasi  perangkat lunak.

## 3.2. Skema Sistem
Skem sistem yang dirancang untuk analisa data  mining  untuk  memprediksi  masayarakat kurang  mampu  menggunakan  metode  KNN pada Gambar 1.
3.3. Metode K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam
pengklasifikasian.  Prinsip  kerja K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan K- Nearest  Neighbor terdekatnya  dalam  data pelatihan[18].
Adapun langkah-langkah penggunaan  metode  K-NN  ini  dijelaskan sebagai berikut:
1. Tentukan parameter K
2. Hitung  jarak  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan semua pelatihan
3. Urutkan jarak yang terbentuk (urutan dari nilai  yang  terkecil  hingga  nilai  yang terbesar).
4. Tentukan jarak terdekat sampai urutan K
5. Pasangkan kelas yang bersesuaian
6. Cari  jumlah  kelas  dari  tetangga  yang terdekat  dan  tetapkan  kelas  tersebut sebagai kelas data yang akan dievaluasi. Dalam penelitian ini Metode Pendekatan yang  digunakan  adalah  Metode  Euclidean Distance  dan  Manhattan  Distance.  Berikut adalah rumus (1) untuk mencari nilai akar dari kuadrat dua vector.
(1) Keterangan: 𝑑 : jarak Euclidean 𝑥 2 𝑖 : nilai pada data uji ke-i
𝑥 1 𝑖 : nilai pada data latih ke-i 𝑝 : banyaknya atribut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Variabel dan Dataset yang digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  Dinas  Sosial  Kabupaten  Aceh Tengah.  Variabel  atau  atribut  penelitian  yang digunakan sebagai dasar kebutuhan dari metode yang  digunakan.  Untuk  meineintuikan  nilai bobot,  peineiliti  meimasuikkan  nilai  sampeil peirhituingan,  bobot  yang  dimiliki  masing- masing  atribuit  ataui  kriteiria  akan  dijuimlahkan uintuik  meineintuikan  kateigori  data  teirseibuit “Mampui” ataui “Tidak Mampui”. Beirikuit bobot nilai seitiap kriteiria dapat pada Tabel 1.
Tabeil 1. Bobot Nilai Seitiap Kriteiria Kodei Nama Kriteiria Nilai Bobot X1 Peikeirjaan Tidak beikeirja 4 Buiruih, peitani 3 Peidagang, wiraswasta peinsiuinan, peigawai.
2
PNS, Polri, TNI 1 X4 Peinghasilan <500.000 4 500.000 - 1.000.000 3 1.000.000 - 2.500.000 2 >2.500.000 1 X5 Kondisi Ruimah Bambui / Tripleik 4 Kayui 3 Batako 2 Batui bata 1 Beiton 0

## 4.2. Penerapan Metode K-Nearest Neigbor
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data training  sejumlah  20  data,  data  training  ini diharapkan  mampu  menjadikan  sistem  yang akan dibangun memiliki hasil perhitungan tepat dan  akurat.  Tabel  2  berikut  merupakan  data training.
Tabe i l 2. Data Training Nama keipala keiluiarga
X1 X2 X3 X4 X5 Labeil xxxxxxxx 3 4  44  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 3  49  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 2  55  2 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 3  40  3 2  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 4  41  3 2  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 4  39  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 2 4  46  2 0  Mampui
xxxxxxxx 3 3  37  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 5  43  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 3  40  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 3 1  33  3 3  Kuirang mampui xxxxxxxx 2 3  29  2 2  Mampui ……………..  ..  .. .. .. ..  ………… xxxxxxxx 3 4  50  3 3  Kuirang mampui
Berikut  ini  data  testing  yang  akan  digunakan pada  langkah  perhitungan  dengan  metode  K- NN.  Sebagai  sampel  mengambil  1  data  untuk melakukan perhitungan pada Tabel 3.
Tabe i l 3. Data Testing Nama keipala keiluiarga
X1 X2 X3 X4 X5 Labeil
xxxxxxxx
3 3 59 3 3  Kuirang mampui
Beirdasarkan  data  pada  Tabeil  2  dan  Tabel  3 dilakuikan peirhituingan deingan langkah-langkah beirikuit:
a. Meineintuikan parameiteir K. Dalam  peinyeileisaian  ini  diambil  beibeirapa nilai  K  uintuik  meineintuikan  parameiteir  K yang akan diguinakan dalam peineilitian ini adalah K=3.
b. Meinghituing kuiadrat jarak Eiuiclideian. Kuiadrat  jarak  eiuiclideian  masing-masing  objeik teirhadap  data  sampeil  yang  dibeirikan.  Berikut ini  proseis  peirhituingan  20  data  training  pada data teisting 1 adalah seibagai beirikuit.
d 1 = √(3 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (59 − 44) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √0 2 + 1 2 + 15 2 + 0 2 + 0 2 = 15.03329638 d2 = √(3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (59 − 49) + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √0 2 + 0 2 + 10 2 + 0 2 +   0 2 = 10 d3 = √(3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (59 − 55) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 3) 2 = √0 2 + 1 2 + 4 2 + 1 2 +   0 2 = 4.242640687 d4 = √(3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (59 − 40) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 = √0 2 + 0 2 + 19 2 + 0 2 +   1 2 = 19.02629759
d5
= √(3 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (59 − 41) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 = √0 2 + 1 2 + 18 2 + 0 2 +   1 2 = 18.05547009 …………………………………………………………………… d20  = √(3 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (59 − 50) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √0 2 + 1 2 + 9 2 + 0 2 +   0 2 = 9.848857802 Hasil  perhitungan  jarak    d1  sampai  d20  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Peirhituingan Jarak Eiuiclideian Distance i No Jarak E i u i clide i an Labe i l 1
15.03329638
Ku i rang
Mampu i 2
10
Ku i rang
Mampu i 3
4.242640687 Ku i rang
Mampu i 4
19.02629759 Ku i rang
Mampu i
5 18.05547009 Ku i rang Mampu i 6
20.02498439
Ku i rang
Mampu i
7 13.45362405 Mampu i
8 22
Ku i rang
Mampu i 9
16.40121947
Ku i rang
Mampu i 10
40
Ku i rang
Mampu i 11
26.07680962
Ku i rang Mampu i 12 30.0499584 Mampu i …  …………… ……… 20 9.848857802 Ku i rang
Mampu i
c.   Meinguiruitkan objeik-objeik dari jarak teirkeicil. uintuik  meinguiruitkan  nya  kita  hanya  peirlui meimbuiat uiruitan dari data yang meimpuinyai jarak teirkeicil kei yang teirbeisar.
Tabeil 5. Hasil Peinguiruitan Jarak Eiuiclideian
d.   Meinguimpuilkan kateigori Y (Klasifikasi K-
NN), pada tahap ini kita hanya meingambil data seisuiai deingan juimlah k yang teintuikan dilangkah  1,  pada  langkah  1,  k  yang diteintuikan adalah K =3, maka kita meimilih 3 angka data teirbaik saja seipeirti pada Tabeil 6.
Tabeil 6. Jarak Teirdeikat dan Nilai K
Peirhituingan jarak Dataset Jarak Klasifikasi K 3 4.242640687 Kuirang Mampui 1 14 6.08276253 Kuirang Mampui 2 18 6.08276253 Kuirang Mampui 3
Pada  tahap  ini  me i nge i lompokkan  hasil class data  u i ji  de i ngan  K=3  be i rdasarkan  hasil class yang  didapat.  De i ngan  me i nggu i nakan  216  data training  dan  93  data  te i sting  pada  tahu i n  2021 sampai  2022  se i hingga  dipe i role i h  hasil  pada Tabel 7.
Tabe i l 7.  Hasil Pe i ngu i jian Nilai K=3
No Nama Keipala Keiluiarga Actuial Preidiksi 1 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 2 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 3 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 4 xxxxxxxx Mampui Mampui 5 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui No Jarak E i u i clide i an Labe i l
3 4.242640687 Ku i rang Mampu i 14 6.08276253 Ku i rang Mampu i 18 6.08276253 Ku i rang Mampu i 19 9.219544457 Ku i rang Mampu i 20 9.848857802 Ku i rang Mampu i 2 10 Ku i rang Mampu i 7 13.45362405 Mampu i 1 15.03329638 Ku i rang Mampu i 9 16.40121947 Ku i rang Mampu i 17 17 Ku i rang Mampu i 5 18.05547009 Ku i rang Mampu i 4 19.02629759 Ku i rang Mampu i
6 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 7 xxxxxxxx Mampui Mampui 8 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 9 xxxxxxxx Mampui Mampui 10 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 11 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 12 xxxxxxxx Mampui Mampui 13 xxxxxxxx Kuirang Mampui Mampui 14 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 15 xxxxxxxx Kuirang Mampui Mampui 16 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 17 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 18 xxxxxxxx Mampui Kuirang Mampui 19 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 20 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 21 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 22 xxxxxxxx Kuirang Mampui Mampui 23 xxxxxxxx Mampui Mampui 24 xxxxxxxx Kuirang Mampui Mampui 25 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui .. ……….. ……… …….. 93 xxxxxxxx Kuirang Mampui Kuirang Mampui 4.3. Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Pada  tahap confuission  matrix ini  kita meilakuikan  peinguijian  uintuik  meimpeirkirakan obyeik yang beinar dan salah.
Tabeil 8. Confuission matrix
Precission = (TP) / (TP + FP)
= (13) / (13 + 5) × 100
= 72,22 % Recall = (TP)/(TP+FN) = (13)/(13 + 8) × 100 = 61,90 % Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)
= (13 +67)/(13+5+8+67)×100
= 86,02%
F-1 Scorei = (2 × 0,61 × 0,72) / (0,61 + 0,72)
= (0,8784) / (1,33)
= 0,6604 × 100%
= 66,04%
Beirikuit  ini  grafik  data  peirforma  K-NN  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Peirforma K-NN

## 4.4. Hasil Implementasi Sistem
Berdalsalrkaln  peralncalngaln  sistem  analisa data  mining  untuk  memprediksi  masayarakat kurang  mampu  menggunakan  metode  KNN sebalgali berikut:
1. Hallalmaln dataset Pada halaman dataseit ini meinampilkan tabeil hasil  dari  dataseit  yang  diimport  kei  dalam sisteim.  Berikut  merupalkaln  talmpilaln  hallalmaln datasetl yalng ditalmpilkaln paldal Galmbalr 3.
Aktu i al/ Se i be i narnya
Pre i diksi
Positif Ne i gatif Positif 13 8 Ne i gatif 5 67
Gambar 3. Halaman Menu Dataset
2. Hallalmaln menu klasifikasi
Pada menu klasifikasi ini meinampilkan hasil klasifikasi  algoritma  K-Neiareis  Neiighbor  yang suidah  dipreidiksi  deingan  algoritma  K-Neiareist Neiighor  dan  juiga  meinampilkan  akuirasi algoritma K-Neiareist Neiighbor. Berikut merupalkaln talmpilaln hallalmaln menu klasifikasi yalng ditalmpilkaln paldal Galmbalr 4.
Gambar 4. Halaman Menu Klasifikasi
3. Hallalmaln menu evaluasi Pada  meinui  eivaluiasi  ini  meinampilkan  hasil peirforma  algoritma K-Neiareist  Neiighbor dari analisa  preidiksi  masyarakat  kuirang  mampui yang  suidah  dilakuikan  klasifikasi  pada  tabeil confuision matrix . Berikut merupalkaln talmpilaln hallalmaln menu evaluasi yalng ditalmpilkaln paldal Galmbalr 5.
Gambar 5. Halaman Menu Evaluasi
4. Hallalmaln menu sebaran data
Pada  meinui  sebaran  data  ini  teirdapat kuimpuilan data beirdasarkan data yang ada pada sisteim  ini.  Berikut  merupalkaln  talmpilaln hallalmaln  menu  sebran  data  yalng  ditalmpilkaln paldal Galmbalr 6.
Gambar 6. Halaman Menu Sebaran Data
5. KESIMPULAN
a. Variabeil yang diguinakan pada peineilitian ini  adalah  data  Keipala  Keiluiarga  yaitui:
Juimlah  peikeirjaan,  Juimlah  tangguingan, Uimuir, Peinghasilan dan Kondisi ruimah. b. Peineilitian ini meingguinakan data training dan data teisting deingan rasio peirbandingan  70:30  dari  dataseit  yang beirjuimlah  309  data  yaitui  data  training seibanyak  216  data,  dan  data  teisting seibanyak 93 data. c. Hasil peineilitian ini meinghasilkan seibuiah ouitpuit preidiksi meitodei K-Neiareist
Neiighbor deingan  meingguinakan  2 class , yaitui: Mampui dan Tidak Mampui.
d. Beisarnya  nilai  akuirasi  yang  dipeiroleih meinuinjuikkan Algoritma K-Neiareist Neiighbor deingan meingguinakan
peindeikatan Eiuiclideian Distancei dan K =3
didapatkan tingkat keiakuirasian algoritma seibeisar 86,02%. e. Beirdasarkan peineilitian preidiksi Masyarakat Kuirang Mampui di Keicamatan Peigasing, meingguinakan algoritma  K-Neiareist  Neiighbor  yang meinghasilkan  nilai  peirforma  algoritma yang cuikuip baik yaitui: accuiracy seibeisar 86,02%, preicission seibeisar  72,22%, reicall seibeisar  61,90%  dan F1-Scorei seibeisar 66,04%

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Asril, “Prediction of Students Study Period using  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,  “ International Journal of Emerging Trends in Engineering  Research ,  vol. 8.  No. 6,  pp. 2585–2593,
2020.https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/60
862020
[2] F. Kurnia, J. Kurniawan, I. S. Fahmi, I, and S.  Monalisa,  “Klasifikasi  Keluarga  Miskin Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Berbasis Euclidean Distance” Vol. 12, 2019.
[3] S.  Yani,  F.  S.  Jumeilah,  and  M.  Kadafi, “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Menentukan  Kelayakan  Keluarga  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Studi  Kasus : Kelurahan  Karya  Jaya),” J.  Inf.  Technol. Ampera , vol. 1, no. 2, pp. 75–87, 2020, doi: 10.51519/journalita.volume1.isssue2.year20 20.page75-87.
[4]          Nurdin,  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan Barang  Dengan  Menggunakan  Metode Apriori Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe,” Jurnal Techsi. , vol. 6, no. 1, pp. 133–155, 2015.
[5] N.  Nurdin,  M.  Suhendri,  Y.  Afrilia,  and  R. Rizal,  “Klasifikasi  Karya  Ilmiah  (Tugas Akhir)  Mahasiswa  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC),” Sistemasi , vol.  10,  no.  2,  p.  268,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1193.
[6]      Nurdin, E. Susanti, H. Al-Kautsar Aidilof, and D.  Priyanto,  “Comparison  of  Naive  Bayes and  Dempster  Shafer  Methods  in  Expert System  for  Early  Diagnosis  of  COVID-19,” Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 22, no. 1, pp. 217–230, 2022.
[7]       N. Nurdin, C. C. Pradita, and F. Fadlisyah, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisis Kategori Kompetisi Mahasiswa Menggunakan Algoritma
Apriori,” Sisfo: Jurnal Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 28–45, 2023
[8] A.  Khairi,  A.  F.  Ghozali,  and  A.  D.  N. Hidayah, “Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Masyarakat Pra-Sejahtera  Desa  Sapikerep  Kecamatan Sukapura,” TRILOGI  J.  Ilmu  Teknol. Kesehatan, dan Hum. , vol. 2, no. 3, pp. 319– 323, 2021, doi: 10.33650/trilogi.v2i3.2878.
[9]          R.  K.  Dinata,  H.  Akbar,  and  N.  Hasdyna, “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan Euclidean  Distance  dan Manhattan Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus, ” ILKOM Jurnal  Ilmiah ,  vol. 12 ,  no.  2,  pp.  104–111, 2020,
https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.539.10 4-111.
[10]  N. Nurdin, Z. Aulia, Risawandi, and L. Rosnita, “Application  of  the  K-Nearest  Neighbor Method  to  Determine  Recipients  of  Non- Cash  Food  Assistance,” Jurnal  Ilmu Komputer , vol. 16, no.2, pp. 115–126, 2023.
[11]  M. Qamal, I. Sahputra, N. Nurdin, M. Maryana, and  M.  Mukarramah,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Bantuan PKH  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” TECHSI - J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 21, 2023, doi: 10.29103/techsi.v14i1.6960.
[12]      R.  D.  Rasyada,  N.  Nurdin,  and  F.  Fajriana, “Application  of  the  Profile  Matching Analysis  Method  in  Decision  Support
Systems for Study Program Recommendations,” Sistemasi , vol. 13, no. 1, pp. 83-95, 2024, doi:10.32520/stmsi.v13i1.3161
[13] D.  Prasad,  S.  Kumar  Goyal,  A.  Sharma,  A. Bindal,  and  V.  Singh  Kushwah,  “System model  for  prediction  analytics  using  /    (K- nearest  neighbors  algorithm. Journal  of Computational and Theoretical Nanosceince , vol.  16,  no.10,  pp.  4425–4430,  2019. https://doi.org/10.1166/jctn.2019.8536
[14]   A.  Razi,  “Klasifikasi  Peineirima  Beiasiswa Aceih  Carong  (Aceih  Pintar)  Di  Uiniveirsitas Malikuissaleih  Meingguinakan  Algoritma  Knn (K-Neiareist  Neiighbors),” Juirnal  Tika ,  vo.  7, no.1, pp. 79–84, 2022. https://doi.org/10.51179/tika.v7i1.1116
[15 R. L. Hasanah, M. Hasan, W. E. Pangesti, F. F. Wati, and W. Gata, “Klasifikasi Penerima Dana  Bantuan  Desa  Menggunakan  Metode Knn  (K-  Nearest  Neighbor)” Jurnal  Techno Nusa Mandiri , vol. 16 , no. 1, pp. 1–6, 2019, https://doi.org/10.33480/techno.v16i1.25
[16] 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  KNN,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  331–337, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.
[17] E.  Firasari,  U.  Khultsum,  M.  N.  Winnarto, and  R.  Risnandar,  “Kombinasi  K-NN  dan Gradient  Boosted  Trees  untuk  Klasifikasi Penerima  Program  Bantuan  Sosial,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, p. 1231, 2020, doi: 10.25126/jtiik.0813087.
[18] A.  Khairi,  A.  F.  Ghozali,  and  A.  D.  N. Hidayah, “Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Masyarakat Pra-Sejahtera  Desa  Sapikerep  Kecamatan Sukapura,” TRILOGI  J.  Ilmu  Teknol. Kesehatan, dan Hum. , vol. 2, no. 3