## Jurnal TRANSFORMATIKA
,
Vol.19, No.2, Januari  2022, pp. 114 - 123
P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 114 Penerapan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Aset Wakaf Produktif
Edi Sugiarto 1 , Amiq Fahmi 2 , Muslih 3 , Novi Hendriyanto 4
1 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: edi.sugiarto@dsn.dinus.ac.id
2 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: amiq.fahmi@dsn.dinus.ac.id
3 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: muslih@dsn.dinus.ac.id 4 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: nvhendriyanto@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 3 December 2021 Received in revised form 5 January 2022 Accepted 17 January 2022 Available online 23  January 2022

## Keywords:
Aset Wakaf; Wakaf Produktif;  K-Nearest Neighbors
* Correspondece:

## ABSTRACT
aset wakaf berupa tanah yang tersebar di Indonesia terbilang  cukup  besar,  sehingga  aset  wakaf  yang besar  ini  perlu  dikelola  dengan  baik  agar  tidak menimbulkan  banyak  permasalahan  yang  pada akhirnya  tanah  wakaf  tidak  sesuai  dengan tujuannya  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk kepentingan  umat.  Instrument  pengamanan  aset wakaf  telah  memenuhi,  namun  masih  banyak muncul  persoalan  mengenai  aset  wakaf  seperti menguapnya bondo wakaf, sengketa, alih fungsi,dan lain sebagainya. sehingga dalam hal ini menunjukan  bahwa  banyak  persoalan  terkait pengelolaan  aset  wakaf  yang  harus  dipecahkan.
potensi wakaf sangat besar, bahkan diperkirakan potensi  tanah  wakaf  di  indonesia  mencapai  lima kali  luas  singapura,  namun  saat  ini  belum dikelola  secara  profesional  dan  lebih  produktif. Penggunaan  tanah  wakaf  di  indonesia  masih identik  dengan  masjid  dan  makam,  padahal wakaf  dapat  juga  dikelola  menjadi  aset-aset ekonomi yang menghasilkan keuntungan sehingga  hasil  dari  wakaf  produktif  tersebut dapat  digunakan  untuk  kepentingan  umat.  K- Nearest
Neighbors merupakan algoritma klasifikasi  yang  didasarkan  pada  analogi  yaitu membandingkan  data  uji  dengan  data  latih  yang berada  dekat  dengan  dan  memiliki  kemiripan dengan data uji tersebut, dalam penelitian ini K- Nearest  Neighbors  digunakan  sebagai  metode untuk klasifikasi aset
wakaf guna mengidentifikasi  aset  wakaf  tersebut  berpotensi produktif  atau  tidak  produktif.  Penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  57  data  aset wakaf  yang  diperoleh  dengan  membagi  menjadi 45 data untuk training dan 12 untuk testing. Hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  membuktikan metode  K-Nearest  Neighbors  ini  memiliki akurasi  yang  baik  untuk  klasifikasi  aset  wakaf yaitu mencapai 93% pada data training dan 83% pada data testing.
.

## INTRODUCTION
Aset wakaf berupa tanah yang tersebar di Indonesia terbilang cukup besar. Berdasarkan data dari Direktorat Pemberdayaan Wakaf Kementerian Agama RI pada Maret 2016 yang dirilis dalam  situs  Badan  Wakaf  Indonesia,  luas  total  aset  wakaf  di  Indonesia  mencapai 4.359.443.170,00 m2 yang tersebar di 435.768 lokasi. Dari jumlah tersebut diketahui yang telah bersertifikat wakaf sebanyak 287.160 (65,9%) dan yang belum sebanyak 148.447 (34,1%). Aset wakaf  yang  besar  ini  tentunya  perlu  dikelola  dengan  baik  sehingga  pemanfaatan  aset  tersebut sesuai dengan tujuan dan dapat digunakan untuk kepentingan umat [1].
Instrument  pengamanan  aset  wakaf  telah  memenuhi,  namun  masih  banyak  muncul persoalan  mengenai  aset  wakaf  seperti  menguapnya  bondo  wakaf,  sengketa,  alih  fungsi,  dll, sehingga membuktikan bahwa masih banyak persoalan yang harus segera dipecahkan [2]. Selain itu pasang surut  tanah wakaf ditengah kemelut agraria [2] seperti konflik sengketa tanah masjid Raudlatul Islam di Medan Barat Kota Medan dan tanah masjid Al-Ikhlas di Jalan Timor Medan, Sumatera  Utara.  Contoh  lain  skandal  penyalah  gunaan  bondo  wakaf  seluas  119.127  ha  pada Masjid Agung Semarang yang tidak jelas keberadaanya[1]. Hal ini membuktikan bahwa masih banyak  masalah  yang  harus  segera  dipecahkan.  dari  keseluruhan  luas  tanah  wakaf  tentunya tidak  semua  berada  pada  lokasi  yang  strategis  secara  ekonomis,  hal  ini  dapat  dilihat  dalam beberapa  aspek  seperti,  a).  Letaknya  yang  jauh  dari  pusat  perekonomian  b).  Tanahnya  yang gersang  atau tidak  susbur, dan  c).  Kemampuan  pengelolaan  tanah yang minim. Disamping  itu kendala  lain  yang  terjadi  pada  masyarakat  seperti  persepsi  bahwa  aset  wakaf  semata  hanya diperuntukkan  untuk  ibadah  dan  tidak  memiliki  kaitan  dengan  soal  pengembangan  ekonomi serta  tidak  boleh  dikembangkan  secara  ekonomis  [3]  serta  pro  kontra  pengalihan  tanah  wakaf untuk  tujuan  produktif  maupun  pemanfaatanya.  Padahal  wakaf  adalah  salah  satu  instrumen perekonomian  di  dalam  Islam  dan  pengelolaan  wakaf  haruslah  berputar,  produktif  dan  dapat bermanfaat bagi umat [3].
Di  Indonesia  potensi  wakaf  sangat  besar  bahkan  diperkirakan  potensi  tanah  wakaf  di indonesia  mencapa  lima  kali luas singapura,  namun saat ini  belum  dikelola  secara  profesional dan lebih produktif [9]. Penggunaan tanah wakaf di indonesia masih identik dengan masjid dan makam,  padahal  wakaf  dapat  juga  dikelola  menjadi  aset-aset  ekonomi  yang  menghasilkan keuntungan  sehingga  hasil  dari  wakaf  produktif  tersebut  dapat  digunakan  untuk  kepentingan umat.  Di  kota  semarang  pengelolaan  wakaf  produktif  telah  dilakukan  dengan  menggunakan sistem e-wakaf yang dikelola oleh kementrian agama kota semarang [1]. Dengan sistem tersebut kementrian  kota  semarang  dapat  menghimpun  data  aset  wakaf  serta  dapat  mengetahui  letak- letak  dan  posisi  aset  wakaf  dengan  menggunakan  sistem  informasi  geografis  pada  sistem  e- wakaf  tersebut.  Namun  berkaitan  dengan  wakaf  produktif  masih  sulit  diidentifikasi  karena sistem tersebut hanya sebatas mengumpulkan data serta memantau letak lokasi titik aset wakaf, sehingga  aset-aset  wakaf  di  kota  semarang  belum  dapat  sepenuhnya  teridentifikasi  sehingga pengelolaan wakaf produktif belum optimal.
Nearest Neighbors merupakan algoritma klasifikasi yang didasarkan pada analogi yaitu membandingkan  data  uji  dengan  data  latih  yang  berada  dekat  dengan  dan memiliki  kemiripan dengan  data  uji  tersebut  [5][8].  Dalam  metode  ini  data  training  diproyeksikan  ke  ruang berdimensi  banyak,  dimana  masing-masing  dimensi  mempresentasikan  fitur  data.  Sebuah  titik pada  ruang  tersebut  ditandai  dengan  kelas  c,  jika  kelas  c  merupakan  klasifikasi  yang  paling banyak  ditemui  pada  k  buat  tetangga  terdekat  titik  tersebut.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga dihitung  berdasarkan  jarak  euclidean.  Metode  Nearest  Neighbors  telah  diujikan  oleh  dewi  [5] dan  dibandingkan  dengan  beberapa  algoritma  klasifikasi  untuk  mendeteksi  pola  pakaian,  dan hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  metode  nearest  neighbors  memiliki  akurasi  yang  terbaik pada klasifikasi data training dan juga memiliki akurasi yang baik pada klasifikasi data testing. Sehingga  dalam  penelitian  ini  metode  nearest  neighbour  ini  dipilih  untuk  digunakan  sebagai algoritma klasifikasi dalam menentukan aset wakaf produktif.
TRANSFORMATIKA , Vol.19, No.2, Januari  2022, pp. 114 – 123
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menguji  tingkat  akurasi  metode  K-Neareset Neighbors dalam melakukan klasifikasi aset wakaf produktif maupun tidak produktif sehingga aset wakaf produktif maupun yang tidak produktif dapat teridentifikasi.

## RESEARCH METHODS

## Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  dengan  pengelolaan  Aset  Wakaf  telah  dilakukan  oleh  Amiq  Fahmi dan  Edi  Sugiarto[1].  Tujuannya  adalah  melakukan  perbaikan  pengelolaan  harta  benda  aset wakaf  dengan  menggunakan  sistem  informasi  geografis.  Metode  yang  dilakukan  dalam pengembangan  sistenya  adalah  menggunakan  metode  waterfall  dengan  lima  tahapan  yaitu  : identifikasi  kebutuhan,  desain  sistem,  implementasi, operasional,  dan  pemeliharaan.  Hasil dari penelitian tersebut berupa sistem informasi geografis yang mampu digunakan untuk melakukan pendataan  aset  wakaf,  mengontrol  objek  wakaf,  dan  menampilkan  dalam  bentuk  peta  digital. sistem  yang  dibangun  diterapkan  secara  terpusat  dan  dapat  diakses  oleh  KUA  Kecamatan, penyelenggara  syariah,  nadzir,  dan  masyarakat  secara  online.  Dalam  penelitian  tersebut masih berfokus dalam pengembangan aplikasi GIS untuk memetakan aset wakaf. Yang berbeda dalam penelitian ini adalah bahwa dalam penelitian ini fokus utamanya adalah identifikasi aset wakaf produktif  dan tidak produktif.

## Wakaf dan Harta Wakaf
Wakaf  adalah  salah  satu  bentuk  ibadah ghairu  mahdhah yang  bertujuan  untuk melanggengkan  harta  benda  dari  aspek  manfaat  yang  diperuntukan  bagi    kepentingan  dan kemaslahatan umat [ 1] . Dalam UU No. 41 Tahun 2004 tentang Wakaf dijelaskan bahwa Wakaf merupakan  perbuatan  hukum  wakif  untuk  memisahkan  dan/atau  menyerahkan  sebagian  harta benda miliknya untuk dimanfaatkan selamanya atau untuk jangka waktu tertentu sesuai dengan kepentingannya  guna  keperluan  ibadah  dan/atau  kesejahteraan  umum  menurut  syariah  [10]. Sedangkan harta benda wakaf merupakan harta benda yang memiliki daya tahan lama dan/atau manfaat jangka panjang serta mempunyai nilai ekonomi menurut syariah yang diwakafkan oleh Wakif. Dalam pasal 4 dan 5 berbunyi wakaf bertujuan memanfaatkan harta benda wakaf sesuai dengan fungsinya, dan wakaf berfungsi mewujudkan potensi dan manfaat ekonomis harta benda wakaf  untuk kepentingan  ibadah  dan  untuk memajukan  kesejahteraan  umum.  Sedangkan  pada pasal  15  dinyatakan  bahwa  harta  benda  wakaf  hanya  dapat  diwakafkan  apabila  dimiliki  dan dikuasai oleh Wakif (pihak yang mewakafkan harta benda miliknya) secara sah.

## Wakaf Produktif
Dalam rangka mencapai tujuan dan fungsi wakaf, harta benda wakaf dapat diperuntukan bagi kemajuan dan peningkatan ekonomi umat dan/atau kemajuan kesejahteraan umum lainnya yang tidak bertentangan dengan syariah dan peraturan perundang-undangan, salah satu langkah strategis  perlu  meningkatkan  peran  wakaf  sebagai  pranata  keagamaan  yang  tidak  hanya bertujuan menyediakan berbagai sarana ibadah dan sosial, tetapi juga memiliki kekuatan potensi ekonomi [1][4].
Wakaf  strategis  adalah  wakaf  yang  berlokasi  strategis  dan  berpotensi  dimanfaatkan umat  dan  dikembangkan  secara  produktif  [4][7].  Pengelolaan  dan  pengembangan  harta  benda wakaf  dilakukan  secara  produktif  antara  lain  dengan  cara  pengumpulan,  investasi,  penanaman modal,  produksi,  kemitraan,  perdagangan,  agrobisnis,  pertambangan,  perindustrian, pengembangan  teknologi,  pembangunan  gedung,  apartemen,  rumah  susun,  pasar  swalayan, pertokoan,  perkantoran,  sarana  pendidikan  ataupun  sarana  kesehatan,  dan  usaha-usaha  yang tidak bertentangan dengan syariah.
Pengembangan  wakaf  strategis  dan  produktif  sangat  penting  direalisasikan  di  Indonesia sehingga  dapat  digunakan  juga  untuk  meningkatkan  perekonomian  [6]  namun  perlu  adanya
komitmen  bersama  antara  pemerintah,  umat  islam  khususnya  mereka  yang  terlibat  dalam perwakafan.

## K-Nearest Neighbor
Algoritma  Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  algoritma  yang  melakukan  klasifikasi berdasarkan  kedekatan lokasi  atau jarak suatu data  dengan  data  yang lain [8],  tujuanya adalah memisahkan  titik  data mejadi  beberapa  kelas  terpisah  untuk memprediksi  klasifikasi baru dari titik  sample.  pada  KNN  data  pembelajaran  diproyeksikan  ke  dalam  ruang  yang  memiliki dimensi banyak, dimana setiap dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini kemudian dibagi menjadi bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran (data train) [5][8]. Suatu titik dalam ruang ini ditandai dengan kelas c jika kelas c tersebut merupakan hasil klasifikasi yang terbanyak  ditemui  dalam  k  buah  tetangga  terdekat  titik  tersebut.  Dekat  atau  jauhnya  titik tetangga dihitung berdasarkan jarak Euclidean dengan persamaan.
(1)
Dimana: 𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖 = data training ke i 𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 = data testing
i = record ke i  dari tabel
n = jumlah data training adapun langkah-langkah pada algoritma KNN sebagai berikut:
1. Tentukan K untuk jumlah tetangga.
2. Hitung jarak antara permintaan (data testing) dan contoh data saat ini (data training).
3. Mengurutkan jarak dan indeks dari yang terkecil hingga terbesar berdasarkan jarak terdekat ke-K.
4. Memilih entri K pertama dari koleksi yang diurutkan.
5. Tambahkan label K pada entri yang dipilih.

## K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Aset Wakaf
Metode  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dalam  tiga  tahapan. Langkah  pertama yaitu pengumpulan  data.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  aset  wakaf  pada  kota semarang.  Setelah  data  diperoleh  kemudian  melakukan  melakukan  wawancara  dengan  pihak yang  memiliki  peran  dalam  mengelola  aset  wakaf  tersebut  seperti  kantor  urusan  agama, penyelenggara syariah, dan nadzir. Langkah ini dilakukan untuk menentukan variabel-variabel yang dapat digunakan sebagai ukuran suatu aset wakaf berpotensi produktif atau tidak.
Langkah kedua adalah melakukan data pre-processing, yaitu dengan menterjemahkan data dan hasil  interview  kemudian  menentukan  variabel-variabel  yang  diperlukan  untuk  menentukan suatu aset wakaf merupakan aset produktif atau tidak, nilai variabel tersebut diantaranya : Aset wakaf  yang  sah  (bersertifikat),  Bentuk  Wakaf  (masjid,  tanah  pekarangan,  tanah  persawahan, dll), lokasi aset, luas lahan, demografi (jml penduduk), serta pengelola. Selanjutnya melakukan transformasi  nilai  untuk  nilai  kualitatif  menjadi  nilai  kuantitatif  sehingga  dapat  dilakukan perhitungan untuk menentukan jarak.
Langkah ketiga adalah melakukan analisis dan identifikasi aset wakaf yang memenuhi kriteria produktif, proses ini dilakukan dengan melakukan klasifikasi menggunakan metode K-Neareset Neighbors.
TRANSFORMATIKA , Vol.19, No.2, Januari  2022, pp. 114 – 123
Metode penelitian digambarkan pada gambar berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## Data Pre-Processing
Data  aset  wakaf    yang  diperoleh  berupa  data  operasional  aset  wakaf  yang    telah diidenfitikasi  yaitu  sebanyak  57  data,  dimana  data  aset  wakaf    tersebut  yang  terdiri  dari  68 atribut,  dalam  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  atribut-atribut  penting  yang  digunakan  untuk kriteria  dalam  menentukan    aset  wakaf  produktif.  Penentuan  atribut  tersebut  berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  Budiman  [11]  antaralain  :  bentuk  aset,  lokasi,  luas  lahan, demografi, aspek pengelola. Atribut indikator dan nilainya dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 1. Variabel yang ditentukan
Variabel Kategori Nilai A1  Bentuk Wakaf Masjid 1 Tanah Pekarangan 2 Tanah Persawahan 3 A2  Lokasi Aset Wakaf Pinggir Jalan Raya 1 Dekat Keramaian 2 Dekat Jalan Utama 3 Dalam Perumahan 4 A3  Luas Lahan <100 1 100-500 2 500-1000 3 >1000 4 A4  Demografi Sangat Padat 1 Padat 2 Kurang Padat 3 Tidak Padat 4 A5  Pendidikan Nadzir S1-S3 1 D1-D3 2 SD-SMA 3

## Menentukan Wakaf Produktif dengan KNN
Untuk mengevaluasi tingkat potensi wakaf produktif dalam penelitian ini mengusulkan metode K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Metode  ini  menentukan  keputusan  mengukur  kedekatan  lokasi atau jarak antara data satu dengan data yang lain. Dimana kedekatan tiap data tersebut dihitiung
berdasarkan  nilai  dari setiap  variabel  yang  ditentukan  dengan menggunakan  perhitungan jarak euclidean. Maka selanjutnya perlu ditentukan nilai angka untuk setiap variabelnya berdasarkan data train yang ada, misalnya terdapat data train sebagai berikut:
Tabel 2. Variabel pada data train dikonversi kedalam nilai angka
No ID A2 A3 A4 A5 A6 Kelas 1 00001 TANAH PEKARANGAN PINGGIR JALAN RAYA 100-500 KURANG PADAT S1-S3 PRODUKTIF 2 00002 TANAH PERSAWAHAN DEKAT KERAMAIAN >1000 PADAT S1-S3 PRODUKTIF 3 00003 TANAH PEKARANGAN DEKAT JALAN UTAMA 100-500 PADAT SD- SMA TIDAK PRODUKTIF
... .... ... .... ... ... ... ... 45 00045 MASJID PINGGIR JALAN RAYA >1000 PADAT S1-S3 PRODUKTIF
Kemudian dalam nilai angkanya menjadi sbb:
No ID A2 A3 A4 A5 A6 Kelas 1 00001 2 1 2 3 1 PRODUKTIF 2 00002 2 3 4 2 1 PRODUKTIF 3 00003 2 3 2
2 3 TIDAK
PRODUKTIF
... ... .... .... ...
... ... ... 45 00045 1 1 4
2 1 PRODUKTIF
Dari  57 data aset wakaf yang diperoleh  kemudian 45 data aset digunakan sebagai data training dan 12 digunakan untuk data testing, adapun data testing diuraikan dalam tabel berikut:
Tabel 3. Variabel pada data testing
No ID
A2 A3 A4 A5 A6 Kelas 1 00046 3 2 4 1 1 PRODUKTIF 2 00047 2 2 3 2 1 PRODUKTIF 3 00048 1 4 3 1 2 PRODUKTIF
...
... ...
12
00057 1 4 1
3 3 TIDAK

## PRODUKTIF
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  jarak  untuk  setiap  data  testing  dengan  seluruh  data training,  kemudian  ditentukan  jarak  terdekat  dengan  K  sehingga  nantinya  dapat  ditentukan apakah  data  aset  wakaf  tersebut  termasuk  dalam  kriteria  produktif  ataupun  tidak  produktif, langkah berikutnya adalah melakukan perhitungan KNN dalam menentukan kelas tersebut.
Perhitungan  dimulai  dari  data  testing  untuk  ID  :  00046  terhadap  seluruh  data  latih  maka diketahui hasil perhitunganya sbb:
D1 = perhitungan data testing 00046 terhadap data latih 0001 D1 = √ (3 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 = 10 = √10 = 3.16
Hasil tersebut adalah jarak antara aset wakaf ID 00046 dengan  aset wakaf ID  00001, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  terhadap  seluruh  aset  wakaf  sehingga  setelah didapatkan jarak euclidean, kemudian diurutkan berdasarkan terdekat hingga terjauh :
TRANSFORMATIKA , Vol.19, No.2, Januari  2022, pp. 114 – 123
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak euclidean
No ID Distance (D) Peringkat Kelas 1 00002 1 1 PRODUKTIF 2 00018 1 2 PRODUKTIF 3 00011 1.41 3 PRODUKTIF 4 00036 1.41 4 PRODUKTIF 5 00037 1.73 5 PRODUKTIF 6 00013 2 6 PRODUKTIF 7 00032 2 7 PRODUKTIF 8 00033 2 8 PRODUKTIF ... ... ... ... ... 45 00005 5.09 45 TIDAK PRODUKTIF
Selanjutnya  menghitung  jumlah  K  untuk  menentukan  hasil  klasifikasi,  jumlah  K  dihitung dengan rumus sbb:
K = √n K = √45 K = 7
Makah  hasil  dari  perhitungan  jarak  uclidean  diatas  diambil  7  peringkat  terbaik  kemudian dihitung kelas yang dominan dari 7 data tersebut.
Tabel 5. Hasil perhitungan jarak euclidean sejumlah K
No ID Distance (D) Peringkat Kelas 1 00002 1 1 PRODUKTIF 2 00018 1 2 PRODUKTIF 3 00011 1.41 3 PRODUKTIF 4 00036 1.41 4 PRODUKTIF 5 00037 1.73 5 PRODUKTIF 6 00013 2 6 PRODUKTIF 7 00032 2 7 PRODUKTIF
Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  bahwa  ke  7  jarak  terdekat  menyatakan  kelas  adalah PRODUKTIF  maka  dipastikan  bahwa  aset  wakaf  ID  00046  merupakan  aset  wakaf  yang berpotensi PRODUKTIF. Langkah tersebut di lanjutkan untuk seluruh data uji sehingga setiap data uji akan diuji dengan 45 data latih sehingga diketahui jarak terdekat sejumlah K yang telah ditentukan.

## RESULTS  AND DISCUSSION
Pengujian dilakukan dengan menghitung jarak terdekat pada seluruh data training dan data testing untuk mengetahui tingkat akurasi klasifikasi metode KNN pada tahap training dan testing dalam menetukan aset wakaf produktif. Uji coba ini dilakukan dengan 45 data training dan 12 data testing, selanjutnya ditentukan jarak terhadap K untuk seluruh data tersebut. Hasil dari perhitungan jarak setiap data training dan data uji dengan K dapat dilihat hasil klasifikasi pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil perhitungan pada data training ID Kelas K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Conf (Prod uktif) Conf (Tidak Produk tif) Hasil D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas 00001 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 2.00 TIDAK PRODUKTIF 2.00 PRODUKTIF 2.00 TIDAK PRODUKTIF 0.57 0.43 PRODUKTIF 00002 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.00 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.00 0.00 PRODUKTIF 00003 TIDAK PRODUKTIF 0.00 TIDAK PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 0.14 0.86 TIDAK PRODUKTIF 00004 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 0.86 0.14 PRODUKTIF 00005 TIDAK PRODUKTIF 0.00 TIDAK PRODUKTIF 1.00 TIDAK PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 2.45 TIDAK PRODUKTIF 2.45 TIDAK PRODUKTIF 2.45 PRODUKTIF 2.65 TIDAK PRODUKTIF 0.14 0.86 TIDAK PRODUKTIF .... ..... ... .... .... .... .... .... .... .... .... ..... .... .... .... ..... ..... ..... ..... 00045 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.00 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 2.45 PRODUKTIF 1.00 0.00 PRODUKTIF Tabel 7. Hasil perhitungan pada data testing ID Kelas K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Conf (Prod uktif) Conf (Tida k Prod uktif) Hasil D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas D Kelas 00046 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.00 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 2.24 TIDAK PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 0.86 0.14 PRODUKTIF 00047 PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 2.00 PRODUKTIF 0.86 0.14 PRODUKTIF 00048 PRODUKTIF 1.00 PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.41 TIDAK PRODUKTIF 1.41 PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 1.73 TIDAK PRODUKTIF 0.43 0.57 TIDAK PRODUKTIF 00049 PRODUKTIF 0.00 PRODUKTIF 1.00 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 1.73 PRODUKTIF 2.00 TIDAK PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 2.24 PRODUKTIF 0.86 0.14 PRODUKTIF .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 00057 TIDAK PRODUKTIF 2.00 TIDAK PRODUKTIF 2.24 TIDAK PRODUKTIF 2.24 TIDAK PRODUKTIF 2.24 TIDAK PRODUKTIF 2.45 TIDAK PRODUKTIF 2.45 TIDAK PRODUKTIF 2.45 TIDAK PRODUKTIF 0.00 1.00 TIDAK PRODUKTIF
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengukuran    akurasi  dengan  menggunakan  Confusion Matrix.  Metode  pengukuranya  dilakukan  dengan  membagi  kedalam  kelas  :  data  positif  (True Postitif/TP;  False  Positif/FN)  dan    data  negatif  (True  Negatif/TN;  False  Negatif  (FN)  dengan perhitungan akurasi sbb:
Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
Dari  hasil  pengujian  maka  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  metode  KNN  ini  untuk  klasifikasi aset wakaf sbb:
Tabel 8. Tingkat Akurasi Metode K-Nearest Neighbors
True Positive (TP) False Positive (FP) True Negative (TN) False Negative (FN) Over All Accuracy (AC) Training 42 3 0 0 0.93 Testing 10 2 0 0 0.83
Berdasarkan  hasil  pengukuran  dari  tabel  diatas  maka  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  metode KNN untuk klasifikasi cukup baik yaitu 93% pada data training dan 83% pada data testing.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  KNN  untuk klasifikasi aset  wakaf baik  pada data  training  dan  data  testing maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode  KNN  ini  cukup  baik  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  kasus  pengelolaan  aset  wakaf produktif. Hal ini dibuktikan dengan pengujian yang dilakukan terhadap 45 data training dan 12 data testing dengan tingkat akurasi sebesar 93% pada data training dan 83% pada data testing. Adapun  rekomendasi  penelitian  berikutnya  adalah  bahwa  pada  penerapan  KNN  dalam klasifikasi aset wakaf produktif ini memiliki  memiliki akurasi yang baik namun  Metode KNN ini  memiliki  kelemahan  yaitu  pada  teknik  menentukan  jumlah  K  yang  paling  tepat  sehingga dapat  dihasilkan  akurasi  yang  maksimal.  Maka  untuk  pekerjaan  selanjutnya  perlu  adanya penambahan  algoritma  dalam  menentukan  jumlah  K  yang  paling  tepat  sehingga  akurasi  KNN ini dapat ditingkatkan.

## REFERENCES
[1]. Amiq Fahmi,  Edi Sugiarto.” Sistem Informasi Geografis untuk Pengelolaan dan Monitoring Persebaran Aset Wakaf”. Techno.COM. 2016; Vol.15, No 4, November 2016 : 327-334.
[2]. Abdullah  Ubaid.  “Pasang  Surut  Tanah  Wakaf  di  Tengah  Kemelut  Agraria”.Tashwirul Afkar. 2021; Edisi No. 31.
[3]. Rini  Dian  Haerani.  “Model  Pengelolaan  Wakaf  produktif  Dompet  Dhuafa”.  UIN  Syarif Hidayatullah. Jakarta; 2015.
[4]. Ajeng Wahyu Puspitasari,"Optimizing Productive Land Waqf Towards Farmer Prosperity", Journal of Indonesia Aplied Economics. 2017; vol6 no. 1, 2017:103-112.
[5]. Dewi  Sartika.  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest  Neighbour,  dan Decision  Tree  pada  Studi  Kasus  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Pola  Pakaian”.  Jatisi. 2017; Vol. 1 No 2 Maret 2017, ISSN : 1978-1520.
[6]. Usawatun  Hasanah.  “Wakaf  dalam  perundang-undangan  di  Indonesia”,  Al-Awqaf.  2008; volume 1, Nomor 01.
[7]. Amiq Fahmi.” Waqf Lands Assets Classification Based On Productive Value For Business Development Using Naïve Bayes”. 2018 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI). Yogyakarta. 2018.
[8]. Yofi,  “K-Nearest  Neighbor  and  Naive  Bayes  Classifier  Algorithm  in  Determining  The Classification  of  Healthy  Card  Indonesia  Giving  to  The  Poor”,  Scientific  Journal  of Informatics. 2018; Vol. 5, No. 1, May 2018.
[9]. https://jurnalislam.com/belum-dikelola-produktif-padahal-tanah-wakaf-indonesia-5-kali- luas-singapura/, diakses pada 12 desember 2019.
[10]. Undang-undang Republik Indonesia No 41 Tahun 2004 Tentang Wakaf.
[11]. M. A. Budiman. “The Significance of Waqf for Economic Development”. MPRA Pap. 2014; vol. No. 81144.