http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Kelayakan Warga Penerima BPNT dengan Algoritma k-Nearest Neighbor

## Classification of Eligibility for BPNT Recipients using the k-Nearest Neighbor Algorithm
1 Eka Rahayu*, 2 Novica Irawati, 3 Ricki Ananda
1,2 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran
3 Sistem Komputer, Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran Jalan Prof. H. M. Yamin No. 173 Kota Kisaran Timur, Asahan, Sumatera Utara, Indonesia *e-mail: eka893007@gmail.com
( received : 28 Juli 2023, revised : 6 Agustus 2023, accepted : 10 Agustus 2023)

## Abstrak
BPNT  (Bantuan  Pangan  Non Tunai)  merupakan  bantuan  sosial pangan  dalam  bentuk  non tunai dari pemerintah  yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya.  Dalam pelaksanaannya BPNT masih menemui sejumlah kendala salah satunya dalam hal penyaluran bantuan yang    belum  optimal  di  beberapa  daerah,  termasuk  di  Desa  Mekar  Sari,  Kec.Pulau  Rakyat,  Kab. Asahan.  Dalam  menjalankan  program  BPNT,  banyak  warga  yang  mengeluh  tidak  mendapatkan bantuan  ini  namun  ia  merasa  berhak  mendapatkan  bantuan  seperti  yang  lainnya.  Tujuan  penelitian adalah menerapkan algoritma k-Nearest Neighbor sehingga dapat membantu proses pengklasifikasian data  warga  yang  layak  maupun  tidak  layak  menerima  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT).  Metode yang digunakan menggunakan penerapan data mining teknik klasifikasi dengan algoritma algoritma k- Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil penerapan algoritma data mining algoritma k-Nearest Neighbor mendapatkan  hasil  sistem  yang  dibuat  dapat  memprediksi  dan  membantu  pemerintah  desa  untuk mengambil  keputusan  serta  menggambarkan  warga  yang  layak  dan  tidak  layak  mendapat  bantuan BPNT dengan menggunakan data warga miskin yang tercatat di Desa Mekar Sari Kec. Pulau Rakyat, Kab. Asahan dengan menggunakan sistem data mining algoritma k-Nearest Neighbor.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, k-Nearest Neighbor, BPNT.

## Abstract
BPNT (Non-Cash Food Assistance) is food social assistance in non-cash form from the government which  is  given  to  Beneficiary  Families  (KPM)  every  month.  In  its  implementation,  BPNT  is  still encountering a number of obstacles, one of which is in terms of distribution of aid which has not been optimal  in  several  areas,  including  in  Mekar  Sari  Village,  Kec.Pulau  Rakyat,  Kab.  Sharpen.  In carrying out the BPNT program, many residents complained that they did not receive this assistance, but they felt they had the right to receive assistance like the others. The aim of the research is to apply the k-Nearest Neighbor algorithm so that it can help the process of classifying data on citizens who are  eligible  or  not  eligible  to  receive  non-cash  food  assistance  (BPNT).  The  method  used  uses  the application of data mining classification techniques with the k-Nearest Neighbor algorithm. Based on the results of implementing the  k-Nearest Neighbor data mining algorithm, the results of the system created can predict and help the village government to make decisions and describe residents who are eligible  and  not  eligible  for  BPNT  assistance  using  data  on  poor  residents  recorded  in  Mekar  Sari Village,  Kec.  People's  Island,  Kab.  Asahan  by  using the  k-Nearest  Neighbor  algorithm  data  mining system.
Keywords: Data Mining, Classification, k-Nearest Neighbor, BPNT.

## 1 Pendahuluan
BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) merupakan bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya  [1]. Tujuan  adanya  program  ini  yaitu  mengurangi  beban  pengeluaran  KPM  dan  kendali  kepada  KPM dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  dan  mendorong  pencapaian  tujuan  pembangunan  berkelanjutan [2].  BPNT  menjadi  program  yang  lebih  efektif  dalam  mengatasi  permasalahan  ini,  diikarenakan banyak warga yang kurang mampu masih sulit untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari.
Menurut  hasil  observasi  penulis  di  Desa  Mekar  Sari,  Kec.  Pulau  Rakyat,  Kab.  Asahan  yang memiliki total warga yang tercatat sebanyak 3771 jiwa, ternyata sekitar 700 jiwa diantaranya adalah termasuk  warga  yang  kurang  mampu  atau  warga  miskin.  BPNT  di  Desa  Mekar  Sari,  Kec.Pulau Rakyat,  Kab.  Asahan  sendiri  saat  ini  merupakan  bantuan  yang  paling  banyak  disalurkan  didesa tersebut dibandingkan jenis bantuan lainnya yaitu diberikan  kepada lebih kurang 190 orang dengan memperhatikan  beberapa  kriteria  utama  seperti  warga  yang  miskin  atau rentan miskin  yang  datanya terdaftar  di  DTKS  (data  terpadu  kesejahteraan  sosial),  bukan  anggota  (ASN,  TNI/POLRI,  DPR  dan MPR),  terdampak covid-19 ,  serta  terdaftar  sebagai  keluarga  penenerima  manfaat  (KPM)  bansos sembako yang ditandai dengan kepemilikan Kartu Keluarga Sejahtera (KKS). BPNT di  Desa Mekar Sari,  Kec.Pulau  Rakyat,  Kab.  Asahan  sendiri  umumnya  diberikan  oleh  pemerintah  setiap  bulannya sebesar RP.200.000 namun baru dapat dicairkan dalam bentuk per 3 bulan sekali kerekening masing- masing penerima. Selanjutnya uang tersebut harus dibelanjakan untuk kebutuhan pokok sehari – hari (sembako)  misalnya  beras,  gula,  minyak  dan  lain-lain  ke  grosir  atau  toko  yang  terikat  dengan BUMDES (Badan Usaha Milik Desa) sejumlah Rp.600.000/3 bulan.
Dalam  pelaksanaannya  BPNT  masih  menemui  sejumlah  kendala  salah  satunya  dalam  hal penyaluran bantuan yang  belum optimal di beberapa daerah, termasuk di Desa Mekar Sari, Kec.Pulau Rakyat,  Kab.  Asahan.  Dalam  menjalankan  program  BPNT,  banyak  warga  yang  mengeluh  tidak mendapatkan  bantuan  ini  namun  ia  merasa  berhak  mendapatkan  bantuan  seperti  yang  lainnya. Sehingga  timbul  masalah  pembagian  bantuan  sosial  yang  kurang  merata  di  lingkungan  di    Desa Mekar  Sari,  Kec.  Pulau  Rakyat,  Kab.  Asahan.  Hal  ini  disebabkan  karena  kurang  optimalnya  dalam penentuan  penerima  BPNT  oleh  Kementerian  Sosial.  Sehingga  tidak  jarang  terjadi  kesalahpahaman dan  kecemburuan  sosial  antar  masyarakat  namun  yang  paling  buruk  resikonya  dalam  hal ketidaktepatan  dalam  penyaluran  bantuan  adalah  menyebabkan  seseorang  yang  benar-benar  kurang mampu terkadang tidak mendapat bantuan sehingga angka kemiskinan tetap tinggi dan tidak teratasi.
Berangkat  dari  permasalahan  di  atas    maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  proses  penelitian guna mendapatkan solusi untuk masalah diatas yaitu menentukan kelayakan warga penerima bantuan BPNT  yang  diharapkan  dapat  menurunkan  angka  kemiskinan  kedepannya  melalui  penerapan data mining dengan  teknik klasifikasi. Data Mining ialah disiplin ilmu yang tujuan utamanya adalah untuk menemukan,  menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  ada  [3]. Data mining merupakan  teknik  untuk  mendapatkan  manfaat  lebih  dari  datayang  sudah  ada. Data  mining bisa  diartikan  serangkaian  proses  mendapatkan  pengetahuan  atau  pola  dari  kumpulan  data.  Tujuan data  mining adalah  untuk  melakukan  klasifikasi,  klasterisasi,  menemukan  pola  asosiasi  hingga melakukan peramalan ( predicting ) [4]. Tujuan utama dari data mining untuk menemukan, menggali, atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita  miliki  meskipun  pengetahuan tersebut masih tersembunyi di dalam banyaknya data hingga menghasilkan sebuah pengetahuan yang baru  [5].  Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  pengolahan  data  menggunakan data mining untuk mengklasifikasi layak dan tidak layaknya seseorang menerima bantuan BPNT. Tujuan  penelitian  adalah  menerapkan  algoritma k-Nearest  Neighbor sehingga  dapat  membantu proses  pengklasifikasian  data  warga  yang  layak  maupun  tidak  layak  menerima  bantuan  pangan  non tunai (BPNT). Manfaat penelitian ini adalah membantu pemerintah desa dalam mengklasifikasi warga penerima bantuan pangan non tunai (BPNT) yang layak menerima bantuan tersebut.

## 2 Tinjauan Literatur
Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  digunakan  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang mendeskripsikan dan membedakan data ke dalam kelas-kelas yang bertujuan untuk menemukan pola yang lebih memiliki nilai dari data yang berukuran relatif besar hingga sangat besar. Dalam klasifikasi hanya  terdapat  satu  atribut  yang  bisa  menjadi  kemungkinan  yang  disebut  atribut  target,  sedangkan
atribut  lainnya  yang  terdapat  disebut  atribut  prediktor.  Tiap  kemungkinan  nilai  yang  dimiliki  oleh atribut  target  menunjukkan  class  yang  diprediksi  berdasarkan  nilai-nilai  dari  atribut  prediktor[6]. Algoritma  k-Nearest  Neighbor  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  obyek  baru berdasarkan (k) tetangga terdekatnya [7].
Berikut  ini  merupakan  penelitian-penelitian  terdahulu  menggunakan  algoritma k-NN yang berkaitan dengan penelitian ini adalah antara lain penelitian tentang penentuan nilai nominal pinjaman di koperasi, hasil penelitian mendapatkan prediksi bahwa nasabah diprediksi akan mendapatkan nilai nominal  pinjaman  [8].  Penelitian  tentang  menentukan  kredit  macet  barang  elektronik,  menghasilkan prediksi nasabah yang membayar dan nasabah yang macet [9].
Penelitian  tentang  klasfikasi  tingkat  kesejahteraaan  kelurahan,  menghasilkan  nilai  k=10  adalah yang  terbaik  dan  dijadikan  sebagai  prediksi  klasifikasi  kelurahan  kalideres  [10].  Penelitian  tentang klasifikasi  masyarakat  miskin  [11],    Penelitian  tentang  penerima  bantuan  sosial  program  keluarga harapan  [12] [13].  Penelitian  tersebut  merupakan  program  bantuan  pemerintahan  yang  bertujuan untuk prediksi siapa yang layak menerima bantuan. sehingga bantuan tersebut dapat tepat sasaran.
Penelitian  tentang  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa,  menghasilkan  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  77,35%  sehingga  dapat  menjadi  acuan  peningkatan  mutu  mahasiswa  [14], Penelitian tentang prediksi putus sekolah, algoitma k-NN dapat memprediksi siswa putus sekolah di masa  pandemi  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  87.42% [15].  Penelitian  tentang  klasifikasi  seleksi penerima beasiswa, menghasilkan akurasi 78,45% yang layak menerima beasiswa prestasi [16] [17],
Berdasarkan  hasil  penelitian-penelitian  tersebut,  algoritma  k-NN  dapat  diterapkan  dalam penelitian ini yaitu dalam klasifikasi warga penerima bantuan BPNT yang akan membantu pemerintah desa memprediksi dan mengambil keputusan serta menggambarkan warga yang layak dan tidak layak mendapat bantuan BPNT dengan menggunakan data warga miskin yang tercatat di Desa Mekar Sari.

## 3 Metode Penelitian
Adapun  tahapan  penyelesaian  permasalahan  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  terlihat  pada Gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan peneliti terdiri dari penelitian kepustakaan, penelitian lapangan, serta  observasi  dan  wawancara. Adapaun  data  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
2. Transformasi Data
Pada  transformasi  data  akan  dilakukan  proses  perubahan  data  menjadi  angka  sehingga  data tersebut dapat diterapkan menggunakan Agoritma k-Nearest Neighbor untuk klasifikasi kelayakan penerima bpnt 3. Analisis Data
Setelah melakukan transformasi data yang siap untuk di olah, akan dilakukan proses analisis data menggunakan Agoritma k-Nearest Neighbor untuk klasifikasi kelayakan penerima bpnt.
Pengumpulan Data Transformasi Data Analisis Data

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berikut  ini  merupakan  data  yang  dikumpulkan  untuk  diolah  dan  diterapkan  menggunakan algoritma k-NN pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Calon Penerima BPNT No Nama Jenis Kelamin Alamat/ Dusun Status di DTKS Kartu KKS Kategori 1 Gino L 6 Keluarga ASN Tidak ? 2 Selamet L 4 Meninggal Tidak ? 3 Ismaiyah P 6 Miskin Ya ?
Tabel  1  di  atas  merupakan  data  sampel  diperoleh  dari  desa  tetapi  belum  dapat  diolah  sesuai dengan  format  yang  dibutuhkan  dalam Agoritma  k-Nearest  Neighbor sehingga  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  transformasi  data  karena  menghitung  jarak Euclidean harus numeric jadi  harus dilakukan dengan mengganti data dengan angka tertentu dengan konsisten.
Setelah itu akan dilakukan transformasi data, pada tahap ini dilakukan dengan mentransformasi variabel-variabel  yang  ada  sesuai  kriteria  atau  atribut  yang  telah  ditentukan  oleh  pemerintah  untuk Desa  Mekar  Sari.  Dalam  data training maupun testing atribut  nik,  jenis  kelamin  dan  alamat    tidak diikut  sertakan  dalam  perhitungan  jarak  karena  tidak  berpengaruh  dalam  penentuan  klasifikasi kategori atau kelas. Kriteria atau atribut untuk prediksi kategorinya ialah Status di DTKS dan status kepemilikan Kartu Keluarga Sejahtera (KKS). Sementara kategori dalam prediksi ini ialah Layak (L) dan Tidak Layak (TL) dengan artian jika Layak maka warga tersebut berhak mendapat bantuan BPNT dan jika Tidak Layak maka dapat dipertimbangkan hal apa yang membuat warga miskin tersebut tidak Layak  mendapat  bantuan  BPNT  tersebut  dan  nantinya  akan  dievaluasi  penyebabnya  atau  akan dialokasikan  untuk  mendapat  bansos  yang  lain  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ia  miliki.  Berikut merupakan transformasi data terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Transformasi Data Atribut Tipe Keterangan Bobot Variabel Status di DTKS Polinominal Keluarga ASN 1 X1 Meninggal 2 Nik Tidak Padan/Ganda 3 Miskin 4 Kepemilikan Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) Tidak 1 X2 Binominal Ya 2 Kategori Label Layak L Y Tidak Layak TL
Berdasarkan  ketentuan  atribut-atribut  tersebut  maka  didapatkan  hasil  transformasi  data  seperti pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Transformasi Data Training No Nama X1 X2 Kategori 1 Ahmad Rivai 4 4 L 2 Andreansyah 4 4 L 3 Erik Sastra Wijaya Gea 4 4 L 4 Farida 3 3 L 5 Hormat Rosul Ritonga 4 4 L 6 Ika Lestari 4 4 L 7 Junaidi 4 4 L 8 M.Ridwan 2 1 TL 9 Ponasih 3 3 L
10 Rebin. S 1 2 TL 11 Sahroni 2 1 TL 12 Sair Muhammad 4 4 L 13 Siti Kholijah 3 3 L 14 Tugiyem 2 1 TL 15 Wiharjo 1 2 TL
Tabel  3    di  atas  merupakan  hasil  transformasi  data training dan  tabel  di  bawah  ini  merupakan hasil transformasi dari data testing calon penerima BPNT pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Transformasi Data Testing No Nama X1 X2 Kategori 1 Gino 1 1 ? 2 Selamet 2 1 ? 3 Ismaiyah 4 2 ?
Tabel 4 di atas merupakan data yang akan di uji dan dikategorikan layak atau tidak layak dengan menerapkan Agoritma k-Nearest Neighbor .
Analisis  data  hasil  penerapan  algoritma  k-NN  ini  dimulai  dengan  menentukan  nilai  k  lalu menghitung setiap jarak data uji kemudian hasil setiap jarak akan diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar dan akan disesuaikan dengan mayoritas kategori berdasarkan nilai k yang sudah ditentukan. Proses penerapannya adalah berikut:
1. Menentukan parameter k.
Di sini penulis menggunakan nilai k=7
2. Menghitung jarak antara data training dengan data testing berdasarkan tabel transformasi data. Secara  umum,  formula Euclidean  distance pada 1-dimensional  space adalah  sebagai  mana persamaan (1) berikut [18].
𝑑𝑖𝑠 (𝑥 1 𝑥 2 ) = √∑ (𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 𝑛 𝑖=0 2
(1)
Formula di atas dapat digunakan jika jumlah independent variable hanya ada satu variabel Keterangan : x 1 : Sampel data x 2 : Data uji n : Banyak data i : 1,2,3,…n
𝑑1 = √(4 − 1) 2 +     (2 − 1) 2 𝑑2 = √(4 − 1) 2 +     (2 − 1) 2 √(3) 2 +     (1) 2 √(3) 2 +     (1) 2 𝑑1 = 3,16227 𝑑2 = 3,16227 𝑑3 = √(4 − 1) 2 +     (2 − 1) 2 𝑑4 = √(3 − 1) 2 +     (1 − 1) 2 √(3) 2 +     (1) 2 √(2) 2 +     (0) 2 𝑑3 = 3,16227
𝑑4 = 2
𝑑5 = √(4 − 1) 2 +     (2 − 1) 2
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 107-113                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
√(3) 2 +     (1) 2 𝑑5 = 3,16227
Begitu seterusnya dengan cara yang sama yaitu setiap data uji atau testing satu dengan seluruh data latih atau training yang ada sehingga diperoleh keseluruhan jarak.
3. Mengurutkan jarak yang terbentuk dari yang terkecil ke terbesar.
4. Menentukan jarak terdekat dari k=7 dan pencantuman label sesuai data training.
Hasil keseluruhan jarak dan hasil perhitungan tersebut di urutkan pada Tabel 5 kemudian diberikan label kategori sebagai berikut.
Tabel 5. Penentuan Jarak Terdekat dan Label NO NAMA Euclidean Kategori 1 M.Ridwan 0 TL 2 Sahroni 0 TL 3 Tugiyem 0 TL 4 Rebin. S 1 TL 5 Wiharjo 1 TL 6 Farida 2 L 7 Siti Kholijah 2 L 8 Ponasih 2,23606 L 9 Sair Muhammad 3 L 10 Ahmad Rivai 3,16227 L 11 Andreansyah 3,16227 L 12 Erik Sastra Wijaya Gea 3,16227 L 13 Hormat Rosul Ritonga 3,16227 L 14 Ika Lestari 3,16227 L 15 Junaidi 3,16227 L
5. Cari dan simpulkan hasil yang dominan kedekatannya dengan k.
Sesuai  dengan  hasil  tabel  di  atas  maka  data  warga  satu  atas  nama  Gino  dikategorikan  sebagai warga  yang Tidak  Layak mendapat  bantuan  BPNT  karena  kriteria  yang  dimiliki  berdekatan dengan  5  jarak Euclidean Tidak  Layak  dan  hanya  2  jarak Euclidean Layak  mendapat  bantuan BPNT.  Berikut  ini  hasil  data  testing  klasifikasi  penerima  BPNT  menggunakan  algortima  k-NN pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi No Nama X1 X2 Kategori 1 Gino 1 1 TL 2 Selamet 2 1 TL 3 Ismaiyah 4 2 L

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penerapan algoritma data mining algoritma k-Nearest Neighbor mendapatkan hasil  sistem  yang  dibuat  berhasil  dapat  memprediksi  dan  membantu  pemerintah  desa  untuk mengambil  keputusan  serta  menggambarkan  warga  yang  layak  dan  tidak  layak  mendapat  bantuan BPNT dengan menggunakan data warga miskin yang tercatat di Desa Mekar Sari Kec. Pulau Rakyat, Kab.  Asahan  dengan  menggunakan  sistem data  mining  algoritma  k-Nearest  Neighbor. Saran penelitian  selanjutnya  agar  menerapkan  metode  klasifikasi  lainnya  untuk  melihat  apakah  hasil klasifikasi berbeda guna mendapatkan hasil yang lebih baik.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 107-113                                                                                                            e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] G. P. Kawani, “Implementasi Naive Bayes,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
[2] S.  Ghousi,  P.  Ali,  I.  S.  Achmadi,  and  M.  Si,  “Pangan  Non  Tunai  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” pp. 1–8, 2018.
[3] H. Noor, A. Dharmawati, and T. Wahyu, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Kasus Penderita Hiv / Aids (Studi Kasus Kabupaten Banjar),” vol. 12, no. 2, pp. 72–76, 2021.
[4] H. K. Muka, “2. Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Pkh Menggunakan Random Forest,” 2021.
[5] M. Y. Helmy, Kushartantya, and N. Bahtiar, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelayakan  Permintaan  Pinjaman  Nasabah  Di  Lembaga  Keuangan,” J.  Informatics  Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 33–42, 2018.
[6] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[7] 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.
[8] M.  M.  K.  Neighbor et  al. ,  “Penentuan  Nilai  Nominal  Pinjaman  Di  Koperasi  (  Studi Kasus : Koperasi Primer Koppabri ) Surat Pernyataan,” 2018.
[9] S.  Lestari,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Menentukan Kredit Macet Barang Elektronik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, pp. 1063–1067, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.
[10] V.  Arinal  and  E.  Sentosa,  “Klasifikasi  Tingkat  Kesejahteraan  RW  006  Kelurahan  Kalideres Jakarta Barat dengan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, no. 4, pp. 5621–5638, 2022.
[11] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk.  J.  Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[12] A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  208–217,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[13] N.  Alfiah,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Respati , vol. 16, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[14] H. Saputra and F. Trisnawati, “Penggunaan Metode Fuzzy K – Nearest Neighbor Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[15] I.  Darmayanti,  P.  Subarkah,  L.  R.  Anunggilarso,  and  J.  Suhaman,  “Prediksi  Potensi  Siswa Putus Sekolah Akibat Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor,” vol. 10, no. 2, pp. 230–238, 2021.
[16] M.  Kholil,  Kusrini,  and  Henderi,  “Penerapan  Metode  K  Nearest  Neighbord  Dalam  Proses Seleksi Penerima Beasiswa,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. 2018 , pp. 13–18, 2018.
[17] A.  Pratama,  F.  Ali,  I.  Ade,  and  R.  Rinaldi,  “Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” J.  DATA  Sci. Inform.  (  JDSI  ) ,  vol.  1,  no.  1, pp. 11–15, 2021.
[18] W. Suci and F. M. Basysyar, “Klasifikasi Data Bantuan Sosial pada Desa Sindangpano dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Account. Inf. Syst. (AIMS , vol. 5, no. 2, pp. 167–174, 2022.