## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093

## Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN
Haidah Putri 1 , Ade Irma Purnamasari 1 , Arif Rinaldi Dikananda 2 , Odi Nurdiawan 3,* , Saeful Anwar 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia Email: 1 Haidahputrid@gmail.com, 2 irma2974@yahoo.com, 3 rinaldi23crb@gmail.com, 4,* odinurdiawan2020@gmail.com,
5 saefulanwar419@gmail.com Email Penulis Korespondensi: odinurdiawan2020@gmail.com Submitted: 20/12/2021 ; Accepted: 28/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Kartu Keluarga Sejahtera merupakan salah satu program pemerintah dalam percepatan penanggulangan kemiskinan yang berfungsi sebagai penanda masyarakat kurang mampu. Implementasi kebijakan KKS masih belum optimal karena faktor kurangnya sosialisasi dan  informasi dari aparat desa dan kecamatan kepada masyarakat mengenai program yang dikeluarkan pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penerima manfaat Kartu Keluarga Sejahtera, karena masih banyak keluarga yang tidak mempu lainnya yang belum berkesempatan menerima program bantuan ini. Metode yang digunakan adalah metode Naive Bayes dan metode K-NN. Hasil dari penelitian ini adalah klasifikasi penerima manfaat dari 6.491 penerima KKS dengan metode Algoritma K-NN menghasilkan nilai accuracy 66,46% dengan sebaran di 5 kelurahan antara lain pred Argasunya class precision 64,90% pred Harjamukti class precision 65,18% pred Kalijaga class precision 66,64% pred Kecapi class precision 68,44% pred Larangan class precision 68,34% sedangkan algoritma Naïve Bayes terklasifikasi dengan true di masing-masing kelurahan dengan sebaran true Argasunya 1.196 KKS class precision 100% , true Harjamukti 1.339 KKS class precision 100% , true Kalijaga 2.067 KKS class precision 100% , true Kecapi 1.137 KKS class precision 100% , true Larangan 744 KKS(1 KKS true Argasunya, 1 KKS true Harjamukti, 3 KKS true Kalijaga, 3 KKS true Kecapi) class precision 98.64%. nilai accurasy model algoritma Naïve Bayes sebesar 99,88%.
Kata Kunci: Data Mining; Naïve Bayes ; K-NN ; Klasifikasi; KKS
Abstract − The Prosperous Family Card is one of the government's programs in accelerating poverty which functions as a marker for the underprivileged. The implementation of the PSC policy is still not optimal due to factors, namely the lack of socialization and  information  from  village  and  sub-district  officials  to  the  community  regarding  programs  issued  by  the  government. This research to classify the beneficiaries of the Prosperous Family Card, because there are still many other disadvantaged families who have not had the opportunity to receive this assistance program. The method used in this research is the Naive Bayes method and the  K-NN  method.  The  results  of  this  study  are  the  classification  of  beneficiaries  from  6,491  KKS  recipients  with  the  K-NN Algorithm method yielding an accuracy value of 66.46% with a distribution in 5 villages, including pred Argasunya class precision 64.90% pred Harjamukti class precision 65.18% pred Kalijaga class precision 66.64% pred Kecapi class precision 68.44% pred Prohibition class precision 68.34% while the Naïve Bayes algorithm is classified with true in each kelurahan with true Argasunya distribution of 1,196 KKS class precision 100%, true Harjamukti 1,339 KKS class precision 100%, true Kalijaga 2,067 KKS class precision 100%, true  Kecapi 1,137 KKS  class precision  100%,  true  Prohibition  744 KKS(1 KKS true  Argasunya, 1  KKS  true Harjamukti, 3 KKS true Kalijaga, 3 KKS true Kecapi) class precision 98.64%. the accurasy value of the Naïve Bayes algorithm model is 99.88%.
Keywords : Data Mining; Naïve Bayes ; K-NN ; Classification; KKS

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan adalah rendahnya kemampuan seseorang, sekelompok orang atau wilayah.  Secara umum  faktor-faktor penyebab kemiskinan secara kategoris dengan menitiberatkan kajian pada sumbernya terdiri dari dua bagian besar, yaitu  faktor  internal  dan  faktor  eksternal.[1]  Selama  ini,  pemerintah  Indonesia  telah  banyak  memiliki  program- program untuk pengentasan kemiskinan yang ada.[2] Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) merupakan salah satu program pemerintah dalam percepatan penanggulangan kemiskinan yang tercantum pada Peraturan Presiden (Perpres) nomor 166 Tahun 2014 tentang penanggulangan kemiskinan. Selain sebagai penanda masyarakat kurang mampu, KKS juga berfungsi  sebagai  kartu  identitas  untuk  mendapatkan  Program  Simpanan  Keluarga  Sejahtera  (PSKS).  Berdasarkan Basis  Data  Terpadu  (BDT)  yang  diolah  oleh  Tim  Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2KP), penerima bantuan KKS sebanyak 25% dari total jumlah penduduk yang ada dengan status sosial ekonomi terendah dengan  jumlah  kisaran  bantuan  yang  diberikan  sebesar  Rp.200.000/keluarga/perbulan.[3] karena  masih  banyak keluarga tidak mampu lainnya yang belum berkesempatan menerima program bantuan ini.[4]Mengingat banyaknya kriteria  dan  jumlah  masyarakat  yang  akan  menerima  KKS,  maka  akan  membuat  tim  seleksi  mengalami  kesulitan dalam melakukan penyeleksian.[5]
Kecamatan Harjamukti merupakan salah satu daerah yang masuk dalam program Kartu Keluarga Sejahtera. Namun dalam pelaksanaannya ditemukan permasalahan dalam penentuan rumah tangga penerima KKS diantaranya penilaian yang kurang objektif dan proses penyeleksiannya yang berjalan cukup lambat. Berdasarkan permasalahan ini, diperlukan pendataan ulang dan validasi data oleh aparat kelurahan. Dalam menentukan rumah tangga yang berhak menerima bantuan KKS, diperlukan suatu  metode yang terstruktur dan terkomputerisasi  agar penyeleksian bersifat objektif, Metode yang akan digunakan adalah metode Klasifikasi K- Neares Neighbor yaitu Proses klasifikasi terhadap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093
objek berdasarkan data pembelajaran yang objek terdekat.[6] dan metode Klasifikasi Naïve Bayes  yang merupakan salah satu teknik pengklasifikasian dalam data mining. Dimana akan dilakukan analisis untuk memperoleh informasi terhadap data lama tingkat kemiskinan. Diharapkan dari penelitian yang dilakukan terhadap sampel data penduduk miskin tersebut dapat diperoleh suatu informasi yang bisa membantu pihak kecamatan untuk merancang strategi dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat.[7]
Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) berfungsi sebagai penanda masyarakat kurang mampu dan juga sebagai kartu identitas  untuk  mendapatkan  Program  Simpan  Keluarga  Sejahtera.  Namun  terkadang  bantuan  KKS  kurang  tepat sasaran.  Hal  ini  disebabkan  karena  penilaian  calon  penerima  bantuan  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  bersifat subjektif serta proses penyeleksian berjalan cukup lambat. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk merancang sistem informasi pendukung keputusan berbasis web dengan menggunakan metode TOPSIS (Technique For Order Of Preference by Similarity To Ideal) pada proses penyeleksian calon penerima bantuan KKS. Hasil dari penelitian ini adalah  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  menghasilkan  urutan  calon  penerima  bantuan  KKS  sebagai  bahan pertimbangan dalam menentukan penerima bantuan KKS. Dengan adanya sistem informasi ini, pengolahan data dapat dilakukan secara cepat, tepat dan proses penilaian calon penerima bantuan KKS menjadi lebih objektif.[3]
Pemantauan lapangan di Kelurahan Yukum Jaya, Kecamatan Terbanggi Besar, Kabupaten Lampung Tengah terdapat  beberapa  masalah  yang  terjadi  mengenai  salah  sasaran  yang  disebabkan  kesalahan  data  jumlah  keluarga miskin,  jumlah  beras  yang  dibagikan  tidak  sesuai metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  survei  dengan  lokasi penelitian  di  Kelurahan  Yukum  Jaya  Kecamatan  Terbanggi  Besar  Kabupaten  Lampung  Tengah.  Penentuan  lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa , lokasi ini dipilih karena jumlah penerima manfaat bantuan di Kelurahan Yukum Jaya yang cukup tinggi pada Kabupaten Lampung Tengah. Waktu pengumpulan data dan pelaksanaan penelitian dilakukan pada bulan Juli 2019-Agustus 2019. Hasil dari penelitian Sistem distribusi dari program bantuan Rastra dan BPNT masuk dalam kategori distribusi semi langsung. Dari hasil efisiensi distribusi pada program Rastra sebesar 0,06 dan pada program BPNT sebesar 0,04 yang berarti bahwa pendistribusian kedua program bantuan pemerintah ini dinyatakan efisien. Nilai dengan menggunakan metode CSI diketahui bahwa program Rastra berada pada kriteria cukup tepat yaitu sebesar 54,36 persen, sedangkan pada program BPNT berada pada kriteria tepat yaitu sebesar 68,94 persen, hasil perhitungan tingkat kesesuaian antara kinerja dan harapan dengan metode IPA pada program Rastra atribut kurang sesuai (38 persen) adalah aribut tepat jumlah, sedangkan program BPNT atribut kurang sesuai (40 persen) adalah atribut kebersihan beras.[8]
Berdasarkan uraian tersebut dalam penelitian ini, metode algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor akan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  penerima  manfaat  bantuan  non  tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera  di Kecamatan Harjamukti serta pengaruhnya penggunaan machine learning dalam penentuan warga penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera di kecamatan Harjamukti dan hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai alternatif dalam pengambilan keputusan di tingkat kecamatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Landasan Teori
1. Data Mining
Data mining dapat di artikan sebagai data dalam jumlah besar yang di simpan dalam suatu database. Data mining memanfaatkan pengalaman atau bahkan kesalahan di masa lalu untuk meningkatkan kualitas dari model maupun hasil analisisnya, salah satunya dengan kemampuan yang dimiliki teknik data mining yaitu klasifikasi.[9]
2. Klasifikasi
Metode klasifikasi  adalah salah satu  metode yang paling sering  digunakan, di dalam metode klasifikasi  salah satu  teknik  yang  digunakan  adalah  Neural  Network  yang  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah yang rumit dan berkaitan dengan identifikasi input, prediksi, pengenalan pola dan sebagainya.[10]
3. Naive bayes
Naïve  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.[3]  Algoritma mengunakan Teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang  diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas.  Definisi  lain  mengatakan  Naïve  Bayes  merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.[11]
(1)
dimana : P(X|Y) = Posterior ∣ probability yaitu nilai probabilitas X berdasarkan kondisi Y P(Y|X) = probabilitas Y yang ditentukan X adalah benar P(X) = Peluang evidence penyakit X P(Y) = Probabilitas dari nilai Y

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093

## 4. K Neirest Neightor
Metode K-Nearest Neighbor adalah metode melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Metode ini bertujuan untuk mengklasifikasi- kan objek baru berdasarkan  atribut  dan  training  sample.  Nilai  prediksi  dari  query  akan  ditentukan  berdasarkan  klasifikasi tetanggaan Dari pengertian sebelumnya Metode K-NN dapat diartikan suatu metode yang dapat mengklasifikasi berdasarkan data paling dekat berdasarkan tetangga atau data sebelumnya yang dimiliki sebagai sample untuk menemukan hasil akhir.[12]
5. Rapid Miner
RapidMiner  merupakan  software/perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data.  Dengan  menggunakan  prinsip  dan algoritma data mining, RapidMiner mengekstrak pola-pola dari data set yang besar dengan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database.[13]

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu proses yang bertujuan untuk menggali dan menganalisis data yang sangat besar menjadi informasi yang berguna untuk pengetahuan.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  penerima  manfaat  bantuan  non  tunai  kartu keluarga sejahtera menggunakan metode algoritma Naïve Bayes dan KNN
Gambar 1. Alur Penelitian KDD
Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  proses  KDD  terdiri  dari  tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Data selection
Pemilihan data yang relevan dan dapat dilakukan analisis dari data operasional. Data disatukan ke dalam sebuah tabel.
2. Preprocessing Data
Preprocessing  data  merupakan  Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  untuk  pembersihan  data  atau  data cleaning.
3. Transformasi Data
Proses tranformasi data kedalam bentuk format tertentu sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining.
4. Data mining
Proses mencari pola atau informasi menarik dengan menggunakan teknik, metode atau algoritma tertentu. Dalam penelitian ini dilakukan proses menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor
5. Tahapan Evaluasi dan Interpretasi
Menyimpulkan  pola-pola  dari  hasil  data  mining.  Menampilkan  pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses klasifikasi, proses ini memaparkan hasil sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami.

## 2.3 Teknik Penyajian Data
Distribusi Variabel adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang  ditetapkan oleh seorang peneliti dengan tujuan untuk dipelajari sehingga didapatkan informasi mengenai hal tersebut dan ditariklah sebuah kesimpulan
Tabel 2. Variabel X dan Y Variabel Definisi Indikator Fokus Pertanyaan (X) Penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera Penerima manfaat merupakan data keluarga sejahtera yang mendapatkan bantuan 1. Melihat hasil penerima manfaat bantuan non tunai Mengevaluasi  dalam menentukan penerima manfaat bantuan non tunai.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093
Variabel Definisi Indikator Fokus Pertanyaan 2. Menjelaskan dengan lisan sendiri. Berdasarkan proses Pembelajaran Klasifikasi data penerima manfaat(Y) Melakukan klasifikasi terhadap data penerima manfaat bantuan non tunai. 1. Laporan Klasifikasi data 2. Akurasi jumlah penerima manfaat bantuan non tunai
1. Output yang dihasilkan sesuai dengan data yang diolah.? 2. Penerapan Metode Algoritma Naïve Bayes dalam Menentukan Klasifikasi bantuan non tunai?

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Pada tahapan ini data yang digunakan akan diseleksi dengan cara melihat , kesesuaian data dengan topik atau judul penelitian  yang  akan  di  teliti,  dalam  hal  ini  data yang  diperoleh  dari    kecamatan  Harjamukti  sudah  sesuai  dengan format data mining yang terdiri dari atribut NIK_Dinsos, Nama_Dinsos, Tgl_LHR_Dinsos, Pekerjaan, Penghasilan KK, Jumlah Tanggungan, Pendidikan, Kondisi Bangunan, Jenis Kelamin, RT, RW, Kelurahan.

## 3.2 Preprocessing Data
Tahapan  preprocessing  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  operator  normalize  pada  tool  rapidminer.  operator Normalize akan melakukan Transformasi z (juga dikenal  sebagai  Standarisasi) yang menghasilkan nilai  rata-rata 0 dan  deviasi  standar  1  untuk  setiap  atribut.  Dengan  kata  lain,  semua  atribut  berada  pada  skala  yang  sama  setelah normalisasi  dan  dapat  dibandingkan  satu  sama  lain.  Adapun  operator  normalize  seperti  tampak  pada  gambar  3.1 Operator Normalize
Gambar 2. Operator Normalize

## 3.3 Transformasi data
Ada  pun  pada  tahap  ini  data  akan  diubah  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk  proses  data  mining.  Karena  dalam penelitian ini akan dilakukan uji coba secara teoritis dan mengunakan software data mining yaitu RapidMiner, maka data yang telah melalui proses sebelumnya akan di transformasi agar dapat sesuai dengan algoritma yang dipakai yaitu algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst  Neighbor. Pada tahapan ini atribut yang di pakai akan diberi label  mengikuti kondisi data - data pada atribut tersebut. Dibawah ini adalah data set terdiri dari 6 record yang sudah melalui proses.
Tabel 3. Tabel Dataset Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera di Kecamatan Harjamukti
NO NO_KK
NIK_DINSOS NAMA_DINSOS TGL_LHR_ DINSOS PEKERJAAN PENGHASILAN KK 1 3274031804070160 3274032004550005 SALEH 20/04/1955 TIDAK BEKERJA RENDAH 2 3274012505070105 3274010108720003 AGUS MULYADI 01/08/1972 BURUH CUKUP 3 3274031704070012 3274030505720017 MAHMUD 05/05/1972 KULI BANGUNAN RENDAH 4 3274031704070016 3274031012720009 SUTAMA PRAWIRA ATMAJA 10/12/1972 BURUH CUKUP 5 3274032704070018 3274031506510050 SUKENDRA 15/06/1951 TIDAK BEKERJA RENDAH 6491 3274030609070028 3274030405570006 HERMAN HARDIYANTO 04/05/1957 TIDAK BEKERJA RENDAH 6492 3274031212140005 3274051406500001 DEDDY JUNAEDY 14/06/1950 TIDAK BEKERJA RENDAH
Tabel Lanjutan 3. Tabel Dataset Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera di Kecamatan
Harjamukti JUMLAH TANGGUNGAN PENDIDIKAN KONDISI BANGUNAN RUMAH JENIS KELAMIN ALAMAT NO_R T NO_R W KELURAH
AN 1 TIDAK
SEKOLAH SEMI PERMANEN LAKI-LAKI ARGAPURA 1 1 ARGASUN YA 2 SMP SEMI PERMANEN LAKI-LAKI ARGAPURA 1 1 ARGASUN YA 1 SD PAPAN LAKI-LAKI ARGAPURA 1 1 ARGASUN YA >2 SMP SEMI PERMANEN LAKI-LAKI ARGAPURA 1 1 ARGASUN YA 1 TIDAK SEKOLAH PAPAN LAKI-LAKI ARGAPURA 1 1 ARGASUN YA

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093
JUMLAH TANGGUNGAN PENDIDIKAN KONDISI BANGUNAN RUMAH JENIS KELAMIN ALAMAT NO_R T NO_R W KELURAH AN 0 TIDAK SEKOLAH PAPAN LAKI-LAKI JL. GN MURIA III NO.47 8 19 LARANGA N 0 SD SEMI PERMANEN LAKI-LAKI JL GN.MURIA II NO.27 8 19 LARANGA N

## 3.4 Data Mining
Tahapan data mining pada penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor. Data tersebut akan  distandarisasi  mengikuti  proses  tahapan  data  mining  agar  data  tersebut  layak  dan  dapat  diolah  menggunakan rapidminer  dengan  metode  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearst  Neighbor.  Pengujian  dengan  aplikasi  yang  telah ditentukan. Hasil dari analisis diuji lagi dengan menggunakan software RapidMiner Studio.
Gambar 3. Model Proses Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K_Nearst Neighbor

## 3.5 Tahapan Evaluasi dan Interpretasi
Berdasarkan  tujuan  dari  penelitian  untuk  dapat  menggunakan  machine  learning  dalam  melakukan  klasifikasi  data penerima  manfaat  bantuan  non  tunai  kartu  keluarga  sejahtera  di  kecamatan  Harjamukti  bahwa  dari  6.491  record berdasarkan  hasil  dari  performanceVector  Algoritma Naïve  Bayes seperti  pada  gambar  4.9  bahwa  data  penerima manfaat  bantuan  non  tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera  terklasifikasikan  berada  di  Kecamatan  Harjamukti,  dengan sebaran di 5 kelurahan antara lain :  true Argasunya 1.196 KKS class precision 100% , true Harjamukti 1.339 KKS class precision 100% , true Kalijaga 2.067 KKS class precision 100% , true Kecapi 1.137 KKS class precision 100% , true Larangan 744 KKS(1 KKS true Argasunya, 1 KKS true Harjamukti, 3 KKS true Kalijaga, 3 KKS true Kecapi) class precision 98.64%. nilai accurasi model algoritma Naïve Bayes sebesar 99,88%.
Gambar 4. PerformanceVector Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan tujuan dari penelitian untuk dapat menggunakan machine learning dalam melakukan klasifikasi data penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera di kecamatan Harjamukti bahwa dari 6.491 record

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093
berdasarkan  hasil  dari  performanceVector  Algoritma K-Nearst  Neighbor seperti  pada  gambar  4.11  bahwa  data penerima  manfaat  bantuan  non  tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera  terklasifikasikan  berada  di  Kecamatan  Harjamukti, dengan sebaran di 5 kelurahan antara lain : pred Argasunya class precision 64.90% dengan sebaran (true Argasunya 760 KKS, true Harjamukti 117 KKS, true Kalijaga 145 KKS, true Kecapi  90 KKS, true Larangan 59 KKS, pred. Harjamukti class  precision  65.18%  dengan  sebaran  (  true  Argasunya  128  KKS,  true  Harjamukti  893  KKS,  true Kalijaga 188, true Kecapi 89 KKS, true Larangan 72 KKS, pred. Kalijaga class precision 66.64% dengan sebaran (true Argasunya 202 KKS, true Harjamukti 218 KKS, true Kalijaga 1.546 KKS, true Kecapi 212 KKS, true Larangan 142 KKS, pred. Kecapi class precision 68.44% dengan sebaran (true Argsunya 71 KKS, true Harjamukti 64 KKS, true Kalijaga 128 KKS, true Kecapi 707 KKS, true Larangan 63 KKS, pred. Larangan class precision 68.34% dengan sebaran (true Argsunya 36 KKS, true Harjamukti 48 KKS, true Kalijaga 63 KKS, true Kecapi 42 KKS, true Larangan 408 KKS). nilai accurasi model algoritma K-Nearst Neighbor sebesar 66.46%.
Gambar 5. PerformanceVector Algoritma K-Nearst Neighbor
Berdasarkan tujuan penelitian ini untuk dapat mengetahui performance metode algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasi  data penerima manfaat  bantuan non tunai kartu  keluarga sejahtera di  kecamatan Harjamukti. hasil Klasifikasi  Penerima  Manfaat  Bantuan  Non  Tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Dan  K-Nearst  Neighbor  dengan performance  dari  metode  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 99.89% dan performance metode algoritma K-Nearst Neighbor 66.46%.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  hasil  kesimpulan  yang  didaptkan  dalam  penelitian  ini  pengaruh  penggunaan  machine  learning  dalam penentuan warga penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera di kecamatan Harjamukti dari 6.491 penerima KKS dengan metode algoritma Naïve Bayes terklasifikasi dengan true di masing-masing kelurahan dengan sebaran  true Argasunya 1.196 KKS class precision 100% , true Harjamukti 1.339 KKS class precision  100% , true Kalijaga 2.067 KKS class precision 100% , true Kecapi 1.137 KKS class precision 100% , true Larangan 744 KKS(1 KKS true Argasunya, 1 KKS true Harjamukti, 3 KKS true Kalijaga, 3 KKS true Kecapi) class precision 98.64%. nilai accurasi  model  algoritma Naïve  Bayes sebesar  99,88%.  Dan  hasil  sebaran  dengan  metode  algoritma K-Nearst Neighbor pred Argasunya class precision 64.90% dengan sebaran (true Argasunya 760 KKS, true Harjamukti 117 KKS, true Kalijaga 145 KKS, true Kecapi 90 KKS, true Larangan 59 KKS, pred. Harjamukti class precision 65.18% dengan sebaran ( true Argasunya 128 KKS, true Harjamukti 893 KKS, true Kalijaga 188, true Kecapi 89 KKS, true Larangan 72 KKS, pred. Kalijaga class precision 66.64% dengan sebaran (true Argasunya 202 KKS, true Harjamukti 218 KKS, true Kalijaga 1.546 KKS, true Kecapi 212 KKS, true Larangan 142 KKS, pred. Kecapi class  precision 68.44% dengan sebaran (true Argsunya 71 KKS, true Harjamukti 64 KKS, true Kalijaga 128 KKS, true Kecapi 707 KKS, true Larangan 63 KKS, pred. Larangan class precision 68.34% dengan sebaran (true Argsunya 36 KKS, true Harjamukti 48 KKS, true Kalijaga 63 KKS, true Kecapi 42 KKS, true Larangan 408 KKS). Berdasarkan hasil dari performance penerapan metode algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor dalam mengklasifikasi data penerima manfaat  bantuan non tunai kartu  keluarga sejahtera di  kecamatan Harjamukti  menghasilkan nilai  accuracy sebesar 99.89%  dan  performance  metode  algoritma K-Nearst  Neighbor 66.46%.  peneliti  menyimpulkan  bahwa  pengaruh penerapan kedua algoritma tersebut sebaran penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera berdasarkan performance terbaik dengan accuracy 99.89% adalah menggunakan algoritma Naïve Bayes.

## REFERENCES
[1] G. M. V. K. Helvine Gultom, Paulus Kindangen, “Jurnal Pembanguan Ekonomi dan Keuangan Daerah Vol.20 No.04. Mei 2020,” J. Pembang. Ekon. dan Keuang. Drh. , vol. 20, no. 4, pp. 39–53, 2020.
[2] D.  V.  Ferezagia,  “Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia,” J.  Sos.  Hum.  Terap. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 331 − 337 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1093
10.7454/jsht.v1i1.6.
[3] T.  Alawiyah,  T.  Supriatin,  H.  Sutisna,  A.  B.  Hikmah,  and  B.  K.  Simpony,  “Implementasi  Metode  Topsis  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Penerima KKS Pada Desa Tawang,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 152–162, 2020, doi: 10.31294/ijse.v6i2.8960.
[4] A. Prajoko, R. W. Sembiring, and S. S, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Klasifikasi Penerima Kartu Keluarga Sejahtera (KKS),” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 171, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.281.
[5] M.  A.  Suhendra,  D.  Ispriyanti,  and  S.  Sudarno,  “Ketepatan  Klasifikasi  Pemberian  Kartu  Keluarga  Sejahtera  Di  Kota Semarang Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner Dan Metode Chaid,” J. Gaussian , vol. 9, no. 1, pp. 64–74, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i1.27524.
[6] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Ultim. , vol. 7, no. 2, pp. 98–104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.
[7] 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.
[8] S. Agribisnis, T. Hias, and B. Adenium, “Jurnal Ilmu Ilmu Agribisnis : Journal of Agribusiness Science , 9 ( 2 ), Mei 2021 Jurnal Ilmu Ilmu Agribisnis : Journal of Agribusiness Science , 9 ( 2 ), Mei 2021 teknik snowball sampling yaitu pemilihan sampel dengan terlebih dahulu menetapkan satu info,” vol. 9, no. 2, pp. 191–197, 2021.
[9] 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),” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.33480/techno.v16i1.25.
[10]  N. Hadianto, H. B. Novitasari, and A. Rahmawati, “Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.
[11]  Wiyanto, “Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Perusahaan Otobus XYZ Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[12]  Z.  Arifin,  “Penerapan  Metode  Knn  (K-Nearest  Neighbor)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Kip  (Kartu Indonesia Pintar) Di Desa Pandean Berbasis Web Dan Mysql,” NJCA (Nusantara J. Comput. Its Appl. , vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.36564/njca.v4i1.101.
[13]  B. Rahmat C.T.I. et al. , “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017 , no. April, pp. 58–60, 2017.