## Research Article                                               Open Access (CC–BY-SA)

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Memprediksi Indeks Kemiskinan
Muhammad Faisal* 1 , Wiranti Sri Utami 2 , Sarah Parmica 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Cendekia Abditama, Tangerang
3 Program Studi Komputer Akutansi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja, Tangerang
e-mail: * 1 muhammad.faisal@raharja.info , 2 wirantisutami@uca.ac.id ,
3 sarah.parmica@raharja.info

## Abstrak
Kemisikinan  merupakan  masalah  yang  harus  dihadapi  oleh  Pemerintah,  kemiskinan juga dapat berpengaruh terhadap tindak keriminal. Oleh sebab  itu diperlukan perhatian khusus untuk  menekan  angka  kemiskinan,  Pemerintah  telah  melakukan  upaya  dalam  menekan  angka kemiskinan,  diantaranya  dengan  memberikan  berbagai  macam  bantuan  kepada  rakyat  miskin berdasarkan  data  yang  diperoleh.  Selain  itu  Pemerintah  juga  perlu  memperhatikan  indeks kemiskinan  pada  setiap  provinsi,  hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  informasi  indeks kemiskinan dalam waktu tertentu. Penelitian ini membahas tentang prediksi indeks kemiskinan menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam  memprediksi  indeks  kemiskinan disetiap Provinsi dengan menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).
Kata kunci —Data mining, Indeks, K-Nearest Neighbor (KNN)

## Abstract
Poverty  is  a  problem  that  must  be  faced  by  the  Government,  poverty  can  also  affect crime.  Therefore,  special  attention  is  needed  to  reduce  the  poverty  rate,  the  Government  has made  efforts  to  reduce  the  poverty  rate,  including  by  providing  various  kinds  of  assistance  to the poor based on the data obtained. In addition, the government also needs to pay attention to the poverty index in each province, this aims to find out information on the poverty index in a certain  time.  This  study  discusses  the  prediction  of  the  poverty  index  using  the  K-Nearest Neighbor (KNN) method in predicting  the poverty index in each  province  using data obtained from the Central Statistics Agency (BPS).
Keywords —Data Mining. Index. K-Nearest Neighbor
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                  12

## 1. PENDAHULUAN
Indeks kedalaman  kemiskinan biasa juga disebut dengan istilah Poverty Gap Index-P1 merupakan ukuran rata-rata kesenjangan pengeluaran masing-masing penduduk miskin terhadap garis  miksin.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  maka  semakin  jauh  rata-rata  pengeluaran  penduduk dari  garis  kemiskinan.  Indeks  kemiskinan  merupakan  suatu  masalah  ketimpangan  sosial  yang menjadi  perhatian  khusus  bagi  pemerintah,  salah  satu  cara  untuk  menanggulangai  masalah tersebut  adalah  memberikan  subsidi  bagi  rakyat  yang  terdampak  dalam  kategori  miskin  baik berupa kebutuhan makanan, pendidikan, kesehatan, dll. Maka dari itu diperlukan suatu metode penelitian yang dapat memprediksi perkembangan indeks kemiskinan disetiap Provinsi.
Provinsi  di  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia  (NKRI)  terdiri  dari  beberapa  pulau, tentunya terdapat ketimpangan social pada setiap Provinsi, hal tersebut dapat diamati dari data yang  didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Berdasarkan  data  yang  didapatkan  tersebut penulis  mencoba  melakukan  penelitian  untuk  memprediksi  indeks  kemiskinan  ditahun berikutnya dengan menggunakan data mining dan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Prediksi dalam  menentukan  indeks  kemiskinan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  upaya  memberikan bantuan  yang  tepat  sasaran,  Oleh  sebab  itu  hal  ini  akan  memberikan  informasi  kepada pemerintah  dalam  memberikan  bantuan  baik  berupa  bantuan  Pendidikan,  Sembako,  Bantuan Langsung Tunai (BLT), Bantuan Kesehatan, dll.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  dengan  menerapkan  data  mining  menggunakan  metode KNN  diharapkan  dapat  memprediksi  indeks  kemiskinan  dengan  tepat,  hal  tersebut  akan menjadikan  proses  pemberian  bantuan  terhadap  rakyat  miskin  akan  lebih  efektif  dan  efisien ditahun-tahun  berikutnya.  Selain  itu  penelitian  ini  menggunakan  pendekata  kuantitatif  untuk mengukur nilai rata-rata indeks kemiskinan dalam kurun waktu tertentu. Data mining memiliki banyak  algoritma  dalam  proses  memprediksi  suatu  kasus  atau  masalah  tertentu  salah  satunya adalah    K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Algorima  KNN  merupakan  algoritma  yang  digunakan dalam dunia Machine Learning untuk proses Klasifikasi.
Penelitian ini akan fokus terharap prediksi indeks kemiskinan di setiap provinsi, dengan melakukan  pengamatan  terhadap  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  dan penerapan data mining menggunakan metode  K-Nearest Neighbor (KNN) pendekatan lainnya untuk medukung proses penelitian ini dengan menggunakan metode kuantitatif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan  data  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) data tersebut  merupakan  indeks  kemiskinan  pada  setiap  Provinsi  di  Indonesia.  Data  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 1, dibawah ini.
Table 1. Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1)
Prov insi Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) Menurut Provinsi dan Daerah (Persen) Perkotaan Perdesaan Perkotaan+Perdesaan 2020 2021 2020 2021 2020 2021 Se ms 1 Se ms 2 T h n Se ms 1 Se ms 2 T h n Se ms 1 Se ms 2 T h n Se ms 1 Se ms 2 T h n Se ms 1 Se ms 2 T h n Se ms 1 Se ms 2 T h n Aceh  1, 55 1, 61 - 1, 79 - - 3, 28 2, 46 - 3, 40 - - 2, 72 2, 85 - 2,
86 - -
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                13
SUM UT 1, 48 1, 54 - 1, 50 - - 1, 55 1, 67 - 1, 54 - - 0, 92 0, 99 - 1, 04 - - Riau 0, 97 1, 02 - 1, 01 - - 1, 25 1, 53 - 1, 09 - - 1, 14 1, 32 - 1, 06 - - Jamb i 1, 71 1, 77 - 2, 20 - - 0, 80 0, 89 - 0, 85 - - 1, 10 1, 18 - 1,
29 - - SUM SEL 2, 02 2, 38 - 2, 19 - - 2, 12 2, 19 - 2, 30 - - 2, 08 2, 26 - 2, 26 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … Papu a 0, 62 0, 82 - 0,
85 - - 8, 37 9, 34 - 7, 52 - - 6, 16 6, 90 - 5,
60 - - Menurut Provinsi dan Daerah (Source BPS)

## 2.1 Literatur Review
Untuk mendukung penelitian ini maka penulis melakukan studi literature review tentang penulisan  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penulisan  ini,  Berikut  ini  literature  review  yang berkaitan dengan penelitian ini:
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sekar,  dkk,  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Prediksi  Kelulusan  Siswa”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai kelulusan  siswa  yang  berpengaruh  terhadap  penilaian  akreditasi  terhadap  Sekolah  SMK Anak  Bangsa.  Oleh  sebab  itu  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan Siswa menggunakan penerapa K-NN [1].
2. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Naja,  dkk,  dengan  judul “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Memprediksi Penyakit Stroke”.
Penelitian  ini  membahas  mengenai  gangguan  fungsi  otak  terhadap  aliran  darah  ke  otak yang  mengakibatkan  timbulnya  penyakit  stroke.  Penyakit  ini  merupakan  penyakit mematikan  nomor  3  didunia,  oleh  sebab  itu  dilakukan  penelitian  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor dalam memprediksi penyakit stroke [2].
3. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Yusuf,  dkk,  dengan  judul “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi dan Menghitung Tingkat  Akurasi  Cuaca  di  Indonesia”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  negara Indonesia merupakan negara yang rawan terhadap terjadinya bencana. Terdapat berbagai macam  bencana  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  antara  lain  banjir,  longsor,  gempa,  dll. Oleh sebab itu dilakukan penelitian menggunakan metode KNN untuk memprediksi dan menghitung tingkat akurasi data dan cuaca di Indonesia [3].
4. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bagus,  dan  Fahrur,  dengan  judul  “Prediksi Penjualan Sepatu Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor”. Penelitian ini membahas tentang  obral  sepatu  murah  dalam  mengklasifikasi  potensi  pelanggan  baru,  maka dilakukan penelitian menggunakan metode KNN dalam memprediksi pelanggan baru [4].
5. Kemudian  penelitan  yang  dilakukan  Abdul  Ghani,  dkk,  dengan  judul  “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor”. Penelitian ini mambahas tentang proses penjualan yang sangat  penting  pada  sebuah  perusahaan  agar  perusahaan  tersebut  tetap  dapat  beroperasi. Berdasarkan  hal  tersebut  penelitian  ini  membuat  suatu  program  untuk  memprediksi penjualan berbasis web dengan menggunakan metode KNN [5].

## 2. 1.1  Data Mining
Data  mining  adalah  proses  penggalian  informasi  dan  pola  data  yang  sangat  besar  [6]. Data mining merupakan kumpulan data hasil dari proses ekstrak data, analisa data, dan statistika data. Data mining adalah rangkaian data yang dapat diolah dan diproses dengan cara menggali
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                  14
atau menambang suatu serangkaian data yang mengandung informasi untuk menghasilkan suatu pengetahuan yang diambil melalui proses manual.
2. 1.2  Prediksi
Prediksi  merupakan  proses  untuk  memperkecil  kesalahan,  sehingga  dapat meminimalisir  antara  kejadian  yang  sebenarnya  [7].  Prediksi  dapat  menentukan  kebutuhan dalam kurun waktu minggu, bulan, bahkan tahun hal ini berkaitan dengan dukungan jumlah data atau  prediksi  waktu  yang  dianalisisa  sehingga  dapat  diperhitungkan  dalam  memprediksi  data pada tahun mendatang.

## 2. 2 K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  salah  satu  dari  algoritma  klasifikasi  data mining,  algoritma  ini  digunakan  untuk  mencari  atau  mendapatkan  prediksi  dimasa  yang  akan datang  [8].  KNN  merupakan  algoritma  dari  data  mining  yang  paling  sederhana.  Tujuan  dari algoritma  ini  untuk  mencari  hasil  dari  klasifikasi  jarak  terdekat  pada  setiap  objek.  Dalam menentukan  jarak  tersebut  awal  mula  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  training  dan data testing, setelah mendapat data training dan data testing selanjutnya dihitung jarak dari tiap- tiap  data  testing  (Ecuilidence  Distance)  terhadap  data  training.  Rumus  dari  KNN  untuk menghitung  antar  jarak  data  testing  (Ecuilidence  Distance)  dapat  dilihat  pada  keterangan dibawah ini:
, ∑ | | 2. 3 Mean
Untuk membantu proses penelitian ini dalam mengolah data peneliti menggunakan nilai rata-rata  atau  Mean.  Mean  merupakan  nilai  rata-rata  yang  mewakili  himpunan  atau  kelompok dari  suatu  data.  Mean  didapatkan  dengan  menjumlahkan  seluruh  data  individu  yang  ada  atau yang  berada  didalam  suatu  kelompok.  Proses  atau  cara  mencari  nilai  Mean  dapat  dilihat  pada rumus dibawah ini.
= ∑ = 1
1 + 2 + ⋯ . +

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data indeks kemiskinan pada tahun 2020 yang diperoleh dari BPS. Data tersebut merupakan indeks kemiskinan di setiap Provinsi di Indonesia, total Provinsi sebanyak 38 Provinsi. Sebelum data yang akan di teliti masuk kedalam proses  penerapan  data  mining,  data  tersebut  terlebih  dahulu  dibersihkan,  gunanya  untuk memfilter data yang akan digunakan dalam proses penerapan data mining. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 2, dibawah ini.
Table 2. Indeks Kedalaman Kemiskinan yang telah melalui proses pemberishan data
Provinsi Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) Menurut Provinsi dan Daerah (Persen) 2020 2020 2020 Sems 1 (Maret) Sems 2 (Sept) Sems 1 (Maret) Sems 2 (Sept) Sems 1 (Maret) Sems 2 (Sept)
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                15
Aceh 1,55 1,61 3,28 3,46 2,72 2,85 Sumatera Utara 1,48 1,54 1,55 1,67 1,51 1,6 Sumatera Barat 0,74 0,8 1,07 1,17 0,92 0,99 Riau 0,97 1,02 1,25 1,53 1,14 1,32 Jambi 1,71 1,77 0,8 0,89 1,1 1,18 Sumatera Selatan 2,02 2,38 2,12 2,19 2,08 2,26 Bengkulu 2,44 2,49 2,38 2,52 2,4 2,51 Lampung 1,22 1,3 2,2 2,48 1,9 2,11 Kep. Bangka Belitung 0,44 0,64 0,79 0,94 0,6 0,77 Kep. Riau 1,02 1,16 1,84 1,89 1,11 1,21 …… …… …… …… …… …… …… Papua 0,62 0,82 8,37 9,34 6,16 6,9
Selanjutnya  data  dilakukan  analisa  yaitu  dengan  menetapkan  skala  normalisasi.  Skala normalisasi didapatkan dari proses perhitungan nilai Mean atau nilai rata-rata. Langkah tersebut menetapkan nilai rata-rata indeks kemiskinan dari masing-masing provinsi. Nilai tersebut dapat dilihat pada Tabel 3, dibawah ini.
Table 3. Nilai skala normalisasi Rendah 1 s/d 3 Sedang 4 s/d 6 Tinggi 7 s/d 10
Skala  normalisasi  diatas  menggunakan  proses  perhitungan  Mean,  dimana  data  indeks kemiskinan  akan  dicari  nilai  rata-rata  dan  hasil  nilai  akhir  akan  didapat  skala  yang  telah ditetapkan  seperti  gambar  diatas.  Misalnya  Provinsi  Aceh  memiliki  nilai  rata-rata  3,443  Nilai tersebut dibulatkan menjadi 3 sesuai  dengan Skala normalisasi sehingga Provinsi Aceh masuk kedalam kategori Rendah. Adapun proses perhitungannya adalah :
Aceh = , ,
, , , , = 3,433 SUMUT = , , , , , , = 2,065 SUMBAR = %, %, ,% , %,& %,&& = 1,295 Riau = %,& ,% , , , , = 1,555 …………………………
Papua = %, %, , &, ,
,& = 6,763
Langkah  berikutnya  mengikuti  proses  perhitungan  seperti  langkah  diatas.  untuk  mencari nilai  rata-rata  pada  masing-masing  Provinsi.  Sehingga  hasil  akhir  dapat  dilihat  pada  Table  4, dibawah ini.
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                  16
Table 4. Nilai Rata-rata
Provinsi Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) Menurut Provinsi dan Daerah (Persen)
Rata -rata Ket Perkotaan Perdesaan Perkotaan +Perdesaan Semeste r 1 (Mar) Semeste r 2 (Sept) Semeste r 1 (Mar) Semeste r 2 (Sept) Semeste r 1 (Mar) Semeste r 2 (Sept) Aceh 1,55 1,61 3,28 3,46 2,72 2,85 3 Renda h Sumater a Utara 1,48 1,54 1,55 1,67 1,51 1,6 2 Renda h Sumater a Barat 0,74 0,8 1,07 1,17 0,92 0,99 1 Renda h Riau 0,97 1,02 1,25 1,53 1,14 1,32 2 Renda h Jambi 1,71 1,77 0,8 0,89 1,1 1,18 2 Renda h Sumater a Selatan 2,02 2,38 2,12 2,19 2,08 2,26 3 Renda h Bengkul u 2,44 2,49 2,38 2,52 2,4 2,51 3 Renda h Lampun g 1,22 1,3 2,2 2,48 1,9 2,11 2 Renda h Kep. Bangka Belitung 0,44 0,64 0,79 0,94 0,6 0,77 1 Renda h Kep. Riau 1,02 1,16 1,84 1,89 1,11 1,21 2 Renda h …… …… …… …… …… …… …… …. …… Papua 0,62 0,82 8,37 9,34 6,16 6,9 7 Tinggi
Setalah  mendapatkan  nilai  rata-rata  proses  selanjutnya  adalah  menentukan  klasifikasi menggunakan  algoritma  K-  Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  melakukan  normalisasi  data training  dan  data  uji.  Proses  untuk  mencari  nilai  normalisasi  data  training  terlebih  dahulu menentukan nilai maksimal dan nilai minimal dari table data indeks Provinsi kemiskinan. Nilai tersebut dapat dilihat pada Table 5, dibawah ini.
Table 5. Nilai Normalisasi Maksimal dan Minimal
Provinsi Perkotaan Perdesaan Perkotaan+Perdesaan 2020 2020 2020 Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept)
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                17
MAX 2,54 2,85 9,29 2,74 6,16 6,9 MIN 0,38 0,43 0 0 0,52 0,61
Setelah  mendapatkan  nilai  Maksimal  dan  Minimal  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  perhitungan  nilai  normalisasi  data  training.  Proses  tersebut  dapat  dilihat  pada perhitungan nilai dibawah ini.
Aceh (S1 / Perkotaan) = (1,55-0,38) : (2,54-0,38) = 0,542 Aceh (S2 / Perkotaan) = (1,61-0,43) : (2,85-0,43) = 0,488 Aceh (S1 / Perdesaan) = (3,28-0) : (9,29-0) = 0,353 Aceh (S2 / Perdesaan) = (3,46-0) : (9,74-0) = 0,355 Aceh (S1 / Kota & Desa) = (2,72-0,52) : (6,16-0,52) = 0,390 Aceh (S2 / Kota & Desa) = (2,85-0,61) : (6,9-0,61) = 0,356
Langkah  berikutnya  menentukan  masing-masing  nilai  normalisasi  data  training  pada setiap Provinsi. Nilai normalisasi data training dapat dilihat pada Table 6, dibawah ini.
Table 6. Nilai Normalisasi Data Training Normalisasi Data Training Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) A1 0,542 0,488 0,353 0,355 0,390 0,356 A2 0,509 0,459 0,167 0,171 0,176 0,157 A3 0,167 0,153 0,115 0,120 0,071 0,060 A4 0,273 0,244 0,135 0,157 0,110 0,113 A5 0,616 0,554 0,086 0,091 0,103 0,091 A6 0,759 0,806 0,228 0,225 0,277 0,262 A7 0,954 0,851 0,256 0,259 0,333 0,302 A8 0,389 0,360 0,237 0,255 0,245 0,238 A9 0,028 0,087 0,085 0,097 0,014 0,025 A10 0,296 0,302 0,198 0,194 0,105 0,095 A11 0,097 0,099 0 0 0,012 0,010 A12 0,296 0,310 0,160 0,167 0,108 0,107 … … … … … … … A34 0,111 0,161 0,901 0,959 1 1
Setelah mendapatkan nilai normalisasi data training dari masing-masing Provinsi proses selanjutnya menetapkan data uji, data tersebut diambil secara acak. Penulis telah menetapkan 3 (tiga) data yang akan di uji. Data tersebut dapat dilihat pada Table 7, dibawah ini.
Table 7. Data Uji
ISSN: 1978-1520
Provinsi Perkotaan (2020) Perdesaan (2020) Perkotaan+Perdesaan (2020) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Jawa Barat 1,02 1,18 1,49 1,63 1,13 1,28 Maluku 0,82 0,94 5,55 5,95 3,47 3,76 Papua 0,62 0,82 8,37 9,34 6,16 6,9
Setelah  menetapkan  data  uji  kemudian  mencari  nilai  maksimal  dan  minimal  dari  data yang akan diuji. Nilai data maksimal dan minimal dapat dilihat pada Table 8, dibawah ini.
Table 8. Nilai Maksimal dan Minimal Provinsi Perkotaan (2020) Perdesaan (2020) Perkotaan+Perdesaan (2020) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) MAX 1,02 1,18 8,37 9,34 6,16 6,9 MIN 0,62 0,82 1,49 1,63 1,13 1,28
Setelah  mendapatkan  nilai  maksimal  dan  minimal  proses  selanjutnya  melakukan perhitungan  normalisasi  nilai  uji.  Proses  tersebut  dapat  dilihat  pada  perhitungan  nilai  dibawah ini.
Jabar (S1 / Perkotaan) = (1,02–0,62) : (1,02–0,62) = 1 Jabar (S2 / Perkotaan) = (1,18–0,82) : (1,18–0,82) = 1 Jabar (S1 / Perdesaan) = (1,49–1,49) : (8,37–1,49) = 0
Jabar (S2 / Perdesaan) = (1,63–1,63) : (9,34–1,63) = 0
Jabar (S1 / Kota&Desa) = (1,13–1,13) : (6,16–1,13) = 0,062 Jabar (S2 / Kota&Desa) = (1,28–1,28) : (6,9–1,28) = 0,082
Maluku (S1 / Perkotaan) = (0,82–0,62) : (1,02–0,62) = 0,500 Maluku (S2 / Perkotaan) = (0,94–0,82) : (1,18–0,82) = 0,333 Maluku (S1 / Perdesaan) = (5,55–1,49) : (8,37–1,49) = 1 Maluku (S2 / Perdesaan) = (5,95–1,63) : (9,34–1,63) = 1 Maluku (S1 / Kota&Desa) = (3,47–1,13) : (6,16–1,13) = 0 Maluku (S2 / Kota&Desa) = (3,76–1,28) : (6,9–1,28) = 0
Papua (S1 / Perkotaan) = (0,62–0,62) : (1,02–0,62) = 0
Papua (S2 / Perkotaan) = (0,82–0,82) : (1,18–0,82) = 0 Papua (S1 / Perdesaan) = (8,37–1,49) : (8,37–1,49) = 1
Papua (S2 / Perdesaan) = (9,34–1,63) : (9,34–1,63) = 1 Papua (S1 / Kota&Desa) = (6,16–1,13) : (6,16–1,13) = 1
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                19
Papua (S2 / Kota&Desa) = (6,9–1,28) : (6,9–1,28) = 1
Selanjutnya dilakukan proses perhitungan normalisasi data uji pada masing-masing data yang telah ditentukan. Proses tersebut dapat dilihat pada table 9, dibawah ini.
Table 9. Nilai Normalisasi Data Uji Normalisasi Uji Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) Semester 1 (Maret) Semester 2 (Sept) JABAR 1 1 0 0 0,062 0,082 MALUKU 0,500 0,333 1 1 0 0 PAPUA 0 0 1 1 1 1
Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi  data  uji  proses  selanjutnya  adalah  melakukan proses  perhitungan  Eulidean  Distance  pada  masing-masing  Provinsi,  dimana  setiap  Provinsi dilambangkan dengan Variable, Variable tersebut berjumlah 34 Variable, sesuai dengan jumlah Provinsi  yang  di  teliti  berdasarkan  data  yang  di  peroleh  dari  BPS.  Proses  perhitungan  nilai Euclidean Distance sebagai berikut.
A1  (JABAR)  =  (0,542-1)^2+(0,488-1)^2+(0,353-0)^2+(0,355-0)^2+(0,390-0,062)^2+(0,356- 0,082)^2 = 0,952
A1 (Maluku) = (0,542-0,500)^2+(0,488-0,333)^2+(0,353-1)^2+(0,355-1)^2+(0,390-
0)^2+(0,356-0)^2 = 0,370 A1  (Papua)  =  (0,542-0)^2+(0,488-0)^2+(0,353-1)^2+(0,355-1)^2+(0,390-1)^2+(0,356-1)^2  =
1,467
A2  (JABAR)  =  (0,509-1)^2+(0,459-1)^2+(0,167-0)^2+(0,171-0)^2+(0,176-0,062)^2+(0,157-
0,082)^2 = 0,781 A2 (Maluku) = (0,509-0,500)^2+(0,459-0,333)^2+(0,167-1)^2+(0,171-1)^2+(0,176-
0)^2+(0,157-0)^2 = 0,715 A2  (Papua)  =  (0,509-0)^2+(0,459-0)^2+(0,167-1)^2+(0,171-1)^2+(0,176-1)^2+(0,157-1)^2  =
1,800
A3  (JABAR)  =  (0,167-1)^2+(0,153-1)^2+(0,115-0)^2+(0,120-0)^2+(0,071-0,062)^2+(0,060-
0,082)^2 = 1,200 A3 (Maluku) = (0,167-0,500)^2+(0,153-0,333)^2+(0,115-1)^2+(0,120-1)^2+(0,071-
0)^2+(0,060-0)^2 = 0,929 A3  (Papua)  =  (0,167-0)^2+(0,153-0)^2+(0,115-1)^2+(0,120-1)^2+(0,071-1)^2+(0,060-1)^2  =
1,831
A4  (JABAR)  =  (0,273-1)^2+(0,244-1)^2+(0,135-0)^2+(0,157-0)^2+(0,110-0,062)^2+(0,113-
0,082)^2 = 1,071 A4 (Maluku) = (0,273-0,500)^2+(0,244-0,333)^2+(0,135-1)^2+(0,157-1)^2+(0,110-
0)^2+(0,113-0)^2 = 0,815 A4  (Papua)  =  (0,273-0)^2+(0,244-0)^2+(0,135-1)^2+(0,157-1)^2+(0,110-1)^2+(0,113-1)^2  = 1,781
A5  (JABAR)  =  (0,616-1)^2+(0,554-1)^2+(0,086-0)^2+(0,091-0)^2+(0,103-0,062)^2+(0,091- 0,082)^2 = 0,604
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                  20
A5 (Maluku) = (0,616-0,500)^2+(0,554-0,333)^2+(0,086-1)^2+(0,091-1)^2+(0,103-
0)^2+(0,091-0)^2 = 0,889 A5  (Papua)  =  (0,616-0)^2+(0,554-0)^2+(0,086-1)^2+(0,091-1)^2+(0,103-1)^2+(0,091-1)^2  = 1,995
………………………………………….. ………………………………………….. A34  (JABAR)  =  (0,111-1)^2+(0,161-1)^2+(0,901-0)^2+(0,959-0)^2+(1-0,062)^2+(1-0,082)^2 = 2,225
A34  (Maluku)  =  (0,111-0,500)^2+(0,161-0,333)^2+(0,901-1)^2+(0,959-1)^2+(1-0)^2+(1-0)^2
= 1,017 A34 (Papua) = (0,111-0)^2+(0,161-0)^2+(0,901-1)^2+(0,959-1)^2+(1-1)^2+(1-1)^2 = 0,223
Hasil  dari  proses  perhitungan  nilai  Euclidean  Distance  dapat  dilihat  pada  table  10, dibawah ini.
Tabel 10. Euclidean Distance Normalisasi Uji Jawa Barat Maluku Papua A1 0,952 0,370 1,467 A2 0,781 0,715 1,800 A3 1,200 0,929 1,831 A4 1,071 0,815 1,781 A5 0,604 0,889 1,995 A6 0,526 0,776 1,868 A7 0,528 0,845 1,915 A8 0,981 0,567 1,603 A9 1,342 1,063 1,893 A10 1,030 0,762 1,758 A11 1,278 1,127 1,994 A12 1,014 0,788 1,782 A13 0,778 0,646 1,743 A14 0,633 0,668 1,786 A15 0,968 0,551 1,603 A16 1,124 0,851 1,792 A17 1,358 1,098 1,929 A18 0,557 0,946 1,972 A19 1,381 0,246 1,024 A20 1,196 0,900 1,802 A21 1,137 0,957 1,889 A22 1,233 1,014 1,901 A23 1,277 0,881 1,748 A24 1,310 0,977 1,827 A25 1,171 0,836 1,752 A26 0,841 0,466 1,563 A27 1,255 0,740 1,607 A28 0,871 0,547 1,621
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                21
A29 1,619 0,626 1,160 A30 0,577 0,728 1,846 A31 1,541 0,335 0,936 A32 1,363 0,998 1,801 A33 2,095 0,901 0,436 A34 2,225 1,017 0,223
Setelah  mendapatkan  nilai  Euclidean  Distance  selanjutnya  menentukan  nilai Normalisasi K, nilai tersebut dapat dilihat pada table 11, dibawah ini.
Tabel 11. Normalisasi Nilai K Normalisasi Uji Jawa Barat Maluku Papua A1 Rendah A2 A3 A4 A5 Rendah A6 Rendah A7 Rendah A8 A9 A10 A11
A12
A13 A14 A15 A16 A17 A18 Rendah A19 Tinggi Tinggi A20 A21 A22 A23 A24 A25 A26 Rendah A27 A28 Rendah A29 Rendah A30 Rendah A31 Tinggi Tinggi A32 A33 Tinggi A34 Tinggi
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                  22
Tabel 12. Tabel Prediksi Data Uji Keterangan Asli Keterangan Prediksi Rendah Tinggi JABAR Rendah Rendah 5 0 MALUKU Tinggi Rendah 3 2 PAPUA Tinggi Tinggi 1 4

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  diatas  pemodelan  dengan  penerapan  data  mining menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari Badan Pusat Statistik (BPS). Maka dapat dilihat kategori dengan Provinsi Jawa Barat memiliki nilai  K=5  dengan  kategori  rendah,  sedangkan  Maluku  memiliki  nilai  K=3  dengan  kategori rendah dan K=2 dengan kategori tinggi, dan  Papu  memiliki nilai K=1 dengan kategori rendah dan K=4 dengan kategori tinggi.

## 5. SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dibahas  ini  penulis  menyarankan  agar  diadakan penelitian lebih lanjut guna membantu program pemerintah dalam menekan angka kemiskinan dimasing-masing  Provinsi.  Terdapat  banyak  sekali  metode  yang  dapat  menyelesaikan  masalah ini salah satu contoh adalah dengan menggunakan Metode Decision Support System (DSS)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sekar,  R,R.,  Sundari,  R,  A.,  Dedi,  S.  2019. Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk Prediksi Kelulusan Siswa . Prosiding Seminar  Nasional Riset Information Science (Senaris), Hal. 670-676.
[2] Naja, M, M., Harliana, Sukerti, S., Herdian, R,M. 2022. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor(KNN) Untuk Memprediksi Penyakit Stroke . Jurnal Ilmiah Intech, No. 1, Vol. 4, 130-140.
[3] Yusuf,  M,  R.,  Valensyah,  M,  A.,  Gunawan,  W.  2021. Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Dalam  Memprediksi  dan  Menghitung  Tingkat  Akurasi  Data  Cuaca  di Indonesia . Jurnal Teknik dan Sains, No. 2, Vol. 2, 11-16.
[4] Hardiyanto,  B.,  Rozi,  F.  2020. Prediksi  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor. Jurnal JOEICT, No. 02, Vol. 04, 13-18.
[5] Ghani, A, M., Auliasari, K., Santi, F, W. 2020. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web  Pada  PT.  Wika  Industry  Energy. Jurnal  JATI, No. 2, Vol. 4, 1-6.
[6] M.  Arhami  and  M.  Nasir.,  2020, Data  Mining  Algoritma  dan  Implementasi .  Penerbit Andi.
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                23
[7] Erfan Hasmin Hasmin, Nurul Aini.,2020, Data Mining For Inventory Forecasting Using Double  Exponential  Smoothing  Method .  IEEE  Access,  Conference  Paper.  International Conference on Cybernetics and Intelligent System (ICORIS).
[8] MA.  Lusiandro,  SM  Nasution,  C.  Setianingsih.,  2020, Implementation  of  the  Advanced Traffic  Management  System  using  k-Nearest  Neighbor  Algorithm ,  IEEE  Access, Conference  Paper.  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI). .