## KLASIFIKASI PERSENTASE KEMISKINAN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATA MINING ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Adi Duwo Jiwo Saputro, Adam Darmawan, Betha Nurina Sari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631170060@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satu  masalah  utama  yang  masih  dihadapi  banyak  negara,  termasuk  Indonesia,  adalah  kemiskinan. Keadaan  dimana  seseorang  dipandang  tidak  mampu  secara  ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan.  Data berdasarkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada Provinsi Jawa Barat, persentase kemiskinan  yang terjadi di Jawa Barat pada tahun 2016 – 2021, BPS mencatat jumlah persentase kemiskinan yang terjadi di Jawa Barat pada tahun 2016 = 8.95, 2017 = 8.71, 2018 = 7.45, 2019 = 6.91, 2020 = 7.88, 2021 = 8.40. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi tingkat persentase kemiskinan di Jawa Barat pada tahun 2016  – 2021 menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Cara kerja K-Nearest Neighbor yang berfungsi membedakan kelas data atau konsep. Hasil penelitian ini menunjukkan persentase kemiskinan 27 kabupaten/kota yang ada di Jawa Barat pada nilai k=3 dengan tingkat akurasi sebesar 96.30%, recall 100% dan presisi sebesar 92,31%. Dari penelitian yang dilakuakn Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berhasil mengklasifikasikan dengan baik.
Kata kunci: Klasifikasi, Data Mining, Kemiskinan, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan yang mempengaruhi banyak hal yang berbeda,  termasuk  hak  atas  pangan  yang  layak, perawatan  kesehatan,  pendidikan,  dan  pekerjaan, kemiskinan  adalah  suatu  kondisi  di  mana  orang dianggap tidak kompeten. Penduduk yang berpenghasilan rendah, tidak berpenghasilan tetap, dan penduduk  yang  tidak  memiliki  penghasilan  sama sekali termasuk penduduk di bawah garis kemiskinan. Kemiskinan sering dikaitkan dengan kurangnya akses ke sumber daya pada tingkat ekonomi, sosial, budaya, dan  politik,  serta  kurangnya  partisipasi  dalam masyarakat,  kemiskinan  secara  teoritis  dapat  dilihat sebagai masalah multifaset. Ketidakmampuan memenuhi tuntutan yang tidak terkait langsung dengan pendapatan  (non-income  factors),  seperti  akses terhadap kebutuhan pokok, kesehatan, pendidikan, dan air bersih, oleh karena itu kemiskinan memiliki makna yang lebih dalam.
Permasalah pembangunan ekonomi di Indonesia menjadi  masalah  utama  adalah  kemiskinan.  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  jumlah  persentase kemiskinan di Indonesia di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2016  –  2021. BPS  mencatat jumlah persentase kemiskinan yang terjadi di Jawa Barat pada tahun 2016 = 8.95, 2017 = 8.71, 2018 = 7.45, 2019 = 6.91, 2020 = 7.88, 2021 = 8.40.
Istilah  data  mining  memiliki  berbagai  sinonim yaitu "knowledge discovery" dan "pattern recognition".  Istilah  istilah  tersebut  memiliki  makna dan  ketepatan  ketepatan  pada  setiap  katanya.  Karena tujuan mendasar dari penambangan data adalah untuk mengekstraksi  pengetahuan  yang  masih  tersembunyi dalam data, penemuan pengetahuan adalah istilah yang sangat  relevan  [1].  Penggunaan  kata  “pattern recognition”  atau  "pengenalan  pola"  juga  berlaku karena  informasi  yang  perlu  diekstraksi  benar-benar berbentuk  pola,  yang  mungkin  masih  memerlukan
ekstraksi  dari  beberapa  potongan  data  yang  masuk. Ada  enam  fungsi  dalam  data  mining,  fungsi  asosiasi (association), fungsi klasifikasi (classification), fungsi pengelompokan (clustering), fungsi estimasi (estimation), dan fungsi prediksi (prediction).
Salah satu teknik untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  terdekat  dengan objek yang diuji adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) [2]. Algoritma KNN memiliki sistemastis yang sederhana,  permodelan  yang  dilakukan  berdasarkan jarak terpendek. Data latih dalam KNN yang memiliki jumlah  kerabat  terbanyak  di  dalam  rentang  nilai terpilih akan dikelompokkan dengan hasil perhitungan. Persamaan euclidean distance digunakan untuk menghitung jarak antara data training dan data testing [3].  Beberapa  penelitian  sebelumnya  tentang klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN),  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fitra Kurnia dkk (2019). Metode Black Box dan UAT digunakan  untuk  menguji  aplikasi  yang  telah dirancang. Kuesioner skala Likert digunakan untuk tes pada  metode  UAT,  dan  temuan  menunjukkan  nilai 75%,  yang  termasuk  dalam  kelompok  sangat  baik. Dengan rasio 90:10  pada k = 5, k = 7, dan k = 9, uji KNN  untuk  mengkategorikan  rumah  tangga  miskin dalam  100  sampel  data  memiliki  nilai  akurasi  yang paling baik sebesar 90% [4]. Haidah Putri dkk (2021) menggunakan  metode  Naїve  Bayes  dan K-Nearest Neighbor dengan hasil performa dari metode algoritma Naїve  Bayes memperoleh  hasil  nilai  akurasi  sebesar 99.89%  dan  performa  metode  algoritma K-Nearest Neighbor 66.46% [5].
Pendekatan  KNN  dievaluasi  dalam  penelitian selanjutnya  oleh  Clariza  Adelina  Rachma  (2022) menggunakan 38 data uji dan uji validasi silang 10 kali lipat dengan nilai parameter mulai dari k = 1 hingga k =  10.  Temuan  penelitian  berupa  perbandingan  Hasil akurasi  algoritma  KNN  berdasarkan  nilai  parameter
yang  digunakan,  k  =  1  hingga  k  =  10.  Berdasarkan hasil  penelitian,  nilai  parameter  k  =  1  dan  k  =  2 memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  (76,67%).  [6]. Penelitian  juga  dilakukan  oleh  Akbar  Anung  (2022), dengan  hasil  nilai  akurasi  pada  metode Naїve  Bayes sebesar  92.56%, K-Nearest  Neighbor (KNN)  sebesar 92.36,  dan Support  Vector  Machine (SVM)  sebesar 90.4% [7].
Penelitian  (4-7)  telah  membahas  penerapan algoritma  KNN  untuk  permasalahan  kemiskinan  di beberapa  provinsi  tetapi  belum  membahas  terkait presentase kemiskinan di Provinsi Jawa Barat selama beberapa tahun. Penelitian ini memodelkan presentase tingkat kemiskinan pada 27 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat yang berguna untuk menentukan prioritas daerah pada program pengentasan kemiskinan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  salah  satu  masalah  besar yang  dihadapi  pemerintah.  Kemiskinan  sering berulang  di  beberapa  negara,  terutama  negara berkembang  seperti  Indonesia.  Kemiskinan  yang semakin meningkat di Indonesia dan konsekuensinya, yang  mencakup  masalah  ekonomi,  sosial,  dan instabilitas  politik,  menjadikannya  masalah  yang sangat penting [12]. Kemiskinan bukan hanya masalah ekonomi  semata, tetapi  juga  melibatkan aspek sosial, kesehatan,  pendidikan,  dan  lainnya.  Menurut  Badan Pusat Statistik, ketika seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan  hidup  dasar  mereka,  disebut  kemiskinan. Ketika  seseorang  berada  di  bawah  garis  nilai  standar kebutuhan  minimum,  baik  untuk  makanan  maupun non-makanan,  itu  dianggap  kemiskinan.  Garis  ini disebut  sebagai  "garis  kemiskinan"  atau  "batas kemiskinan" [11].

## 2.2. Knowladge Discovery in Databases (KDD)
Pendekatan  sistematis  untuk  mengidentifikasi pengetahuan  baru  dari  data Knowladge  Discovery  in Databases (KDD)  melibatkan  transformasi  data mentah  menjadi  informasi  yang  berarti  dan  berguna. KDD  menggabungkan  ide  dari  berbagai  bidang, seperti  statistik,  ilmu  komputer,  dan  ilmu  informasi. Salah satu bagian dari proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)  adalah data  mining .  Menurut Widaningsih (2019) KDD adalah proses mendapatkan informasi yang lebih berharga, lebih mudah dipahami, dan lebih baru dari penyimpanan data yang besar dan kompleks  dengan  menggabungkan  ilmu  lain  [8]. Proses  KDD  memiliki  beberapa  tahapan  yaitu pemilihan data, prosesing data, transformasi data, data mining,  dan  evaluasi.  Tahapan  tersebut  bersifat sistematis  atau  harus  dilakukan  secara  berurutan, dengan  tujuan  akhir  adalah  untuk  memperoleh  data yang dapat dimengerti

## Gambar 1. Tahapan KDD
2.3. Data Mining
Data mining adalah suatu permodelan teknologi dengan  menggabungkan  metode  analisisi  dengan algoritma  yang  lebih  modern  dalam  memproses  data dengan  volume  besar  [4]. Data  mining merupakan teknik  mengolah  data  berskala  besar  dengan  tujuan memperoleh pengetahuan dari data tersebut [8]. Proses penambangan data menganalisis dan mengidentifikasi data  menggunakan  metode  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan mechine  learning untuk memperoleh informasi dan pengetahuan yang relevan dari  berbagai  data.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pemilihan  data  yang  relevan  untuk  proses  klasifikasi dengan  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN).
2.4. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-NN  atau  K-Nearest  Neighbor adalah metode  klasifikasi  pada  data  mining berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  data  uji  [3]. Tahapan  metode  K-NN  ini  dengan  mencari  pola  dan informasi  yang  menarik  dari  data  dengan  atribut  k, yaitu jumlah tetangga yang dijadikan acuan pada data testing  terhadap  data  training.  Algoritma  K-NN berjalan  dengan  menentukan  data  training  sebagai index  terbanyak  sebagai  bahan  perhitungan  dengan data  testing  [10].  Proses  metode  K-NN  sebagai berikut:
a. Menyiapkan data presentase kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat yang menjadi data training dan data testing
b. Menentukan nilai k
c. Menghitung  jarak  (D)  dari  data  testing  ke  data training menggunakan rumus Euclidean Distance
𝐸𝑢𝑐𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1) d. Mengurutkan data (D) menurut rangking terkecil
e. Klasifikasi data testing mayoritas
2.5. Evaluasi Data
Tahap evaluasi dilakukan menggunakan confusion  matrix ,  hasil  klasifikasi  kemudian  dinilai terhadap  data  yang  diproses  untuk  menentukan efektivitas prosedur [9]. Confusion matrix adalah suatu teknik  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja model klasifikasi. Confusion matrix menggambarkan  perbandingan  antara  kelas  aktual dengan  kelas  yang  diprediksi  oleh  model  klasifikasi. Hasil  evaluasi  metode  ini  yang  nantinya  digunakan untuk  mendapatkan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian
yang  telah  diselesaikan.  Parameter confusion  matrik dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Confusion Matrix
True Class
Positif Negatif P re dicte d C las s P os it if TP FP Ne ga ti f FN TN
Dengan keterangan sebagai berikut: TP  (True  Positive):  jumlah  data  pada  poin  label bernilai yes dengan nilai yang diidentifikasi benar TN  (True  Negative):  jumlah  data  pada  poin  label bernilai no dengan nilai yang diidentifikasi salah FP  (False  Positive):  jumlah  data  pada  poin  label bernilai yes dengan nilai yang diidentifikasi salah FN  (False  Negative):  jumlah  data  pada  poin  label bernilai no dengan nilai yang diidentifikasi benar
Setiap  nilai  yang  berada  pada confusion  matrix dapat dihitung yang kemudian dijadikan sebagai bahan evaluasi  kinerja  model  klasifikasi.  Berikut  evaluasi yang  dapat  dilakukan  nilai  pada  tabel  confusion matrix:
Table 2. Nilai Evaluasi Kinerja Klasifikasi
No Nilai Perhitungan 1 Accuracy (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) (2)
2 Misclassification
Rate/Error Rate (𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) (3) 3 Recall 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4) 4 Precision 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (5) 5 F-Measure 2  ×  𝑅  ×  𝑃 𝑅 + 𝑃 (6)

## 3. METODE PENELITIAN
Indentifikasi  masalah  perlu  dilakukan  untuk menganalisa  masalah  yang  terjadi  di  Masyarakat, merumuskan  masalah  yang  ada  dan  menentukan manfat  dan  tujuan  penelitian  dilakukan.  Tahapan penelitian  dapat  dilihat  pada  alur  penelitian  dibawah ini:
Gambar 2. Flowcart Metode Penelitian a. Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  untuk menemukan masalah yang terjadi pada masyarakat.  Pada  tahapan  penulis  mencari  serta manganalisa masalah yang terjadi pada masyarakat.  Dalam  hal  ini  masalah  yang  terjadi adalah terkait kemiskinan yang terjadi di Provinsi Jawa Barat
b. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan berbagai  insight  dari  berbagai  sumber.  Buku, jurnal, artikel, data dilapanagan serta studi literatue yang  relevan  dengan  penelitian  membantu  dalam penyelesaian masalah yang akan dilakukan. Tujuan pengumpulan  data  adalah  untuk  memerdalam sumber  masalah  dan  memperkuat  dengan  dasar teori teori yang ada.
c. Preprocessing data
Data  yang  terkumpul  kemudian  akan  diolah  dan dipersiapkan untuk dilakukan analisis. Preprocessing  data  yang  dilakukan  meliputi pemilihan data, pembersihan data, dan transformasi  data  sehingga  relevan  dengan perhitungan.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  labeling pada setiap data.
d. Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Setelah  melakukan  tahapan  preprocessing  data selanjutnya  adalah  pengimplementasian  metode data mining algoritma KNN. Pada metode ini akan dilakukan perhitungan pada setiap parameter yang ada  pada  data  dilapangan.  Metode  KNN menggunakan  pendekatan Knowladge  Discovery in  Databases (KDD)  dengn  tahapan  yang sistematis.
e. Evaluasi Kerja Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan metode  data  mining  algoritma  KNN  selanjut  nya dilakukan  evaluasi  kerja  dimana  pada tahapan  ini
dilakukan evaluasi terhadap hasil yang didapat dari tahapan  demi  tahapan  yang  dilakukan.  Pada tahapan ini evaluasi yang dilakukan menggunakan tabel confusion  matrix dengan nilai evaluasi  yang di hitung adalah tingkat akurasi, presisi dan recall, nilai tersebut berfungsi untuk mendapatkan tingkat peforma  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  KNN. Hasil  yang  didapat  akan  ditarik  kesimpulan  dari tahapan  yang  dilakukan  dan  berupa knowledge pada data mining.
f. Interpretasi hasil Hasil  penelitian  akan  diinterpretasikan  dan disimpulkan  untuk  menghasilkan  kesimpulan menunjukkan  tingkat  presentasi  kemiskinan  di Jawa Barat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  presentase kemisikinan  di  provisi  Jawa  Barat  yang  diambil  dari Badan  Pusat  Statistika  Provinsi  Jawa  Barat  (BPS) dengan  data  sebanyak  27  atribut  yang  digunakan adalah  Nama  Kabupaten/Kota  dan  tahun  dari  2016 hingga 2021. Data tersebut kemudian ditransformasikan menjadi data yang disiapkan untuk diklasifikasikan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor . Data presentase kemiskinan Provinsi Jawa Barat dapat dilihat pada tabel 2.
Table 3. Presentase Kemiskinan Provinsi Jawa Barat Kabupaten/K ota Tahun 2016  2017  2018  2019  2020  2021 Bogor 8,83  8,57  7,14  6,66  7,69  8,13 Sukabumi 8,13 8,4 6,76  6,22  7,09 7,7 Cianjur 11,62  11,41  9,81  9,15  10,36  11,18 … … … … … … … … … … … … … … Kota Cimahi 5,92  5,76  4,94  4,36  5,11  5,35 Kota Tasikmalaya 15,6  14,8  12,71  11,6  12,97  13,13 Kota Banjar 7,01  7,06 5,7 5,5 6,09  7,11
Data yang diperoleh kemudian diolah menggunakan  data  mining  sebelum  masuk  ke  dalam proses  klasifikasi.  Pada  tahap  transformasi  data  pada proses data  mining ,  atribut-atribut  ditransformasikan ke dalam format yang sesuai dengan perangkat lunak yang  akan  dijalankan.  Tranformasi  yang  dilakukan pada data index presentase kemiskinan dibuat menjadi label/kelas. Dalam mendapatkan kelas dapat dilakukan dengan  mencari  rata  rata  presentase  kemiskinan  di Provinsi Jawa Barat. Adapun perhitungannya rata rata sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 (7)
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 48.3 6 = 8,05
Setelah memperoleh nilai presentase kemiskinan rata-rata,  label  atau  klasifikasi  dapat  dibuat  seperti berikut:
Table 4. Penentuan Label
Label/Kelas Presentase Kemiskinan (PK) Kelas 0 PK Rata-rata < 8,05 Kelas 1 PK Rata-rata >= 8,05
Tabel 3  menunjukan  bahwa nilai rata rata suatu kota kurang dari 8,05 artinya data tersebut masuk ke dalam kelas 0. Dan apabila data suatu kota lebih dari sama dengan 8,05 data tersebut masuk ke dalam kelas 1.  Sehingga  diperoleh  hasil  pada  tabel  4  dengan penambahan  index untuk  label/kelas dimana terdapat 12 kabupaten/kota termasuk ke dalam kelas 0 dan 15 kabupaten/kota  masuk  ke  dalam  kelas  1.  Dengan memisahkan  data  yang  telah  disiapkan  menjadi data training dan data  testing ,  dilakukan  prosedur klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Table 5. Data Training Presentase Kemiskinan Kabupaten/ Kota Tahun Kelas 2016  2017  2018  2019  2020  2021 Bogor 8,83  8,57  7,14  6,66  7,69  8,13  Kelas 0 Sukabumi 8,13  8,4  6,76  6,22  7,09  7,7  Kelas 0 Cianjur 11,62 11,41  9,81  9,15  10,36 11,18  Kelas 1 … … … … … … … …. … … … … … … … … Kota Cimahi 5,92  5,76  4,94  4,36  5,11  5,35  Kelas 0 Kota Tasikmalaya 15,6  14,8  12,71  11,6  12,97 13,13  Kelas 1 Kota Banjar  7,01  7,06  5,7 5,5  6,09  7,11  Kelas 0

## Table 6. Data Testing Presentase Kemiskinan
Kabupaten/ Kota Tahun Kelas 2016  2017  2018  2019  2020  2021 Karawang 10, 07 10, 25 8, 06 7, 39 8, 26 8, 95 ?
Setelah  menentukan data  training dan data testing tahap  selanjutnya  menentukan  nilai  k.  Pada penelitian  ini  menggunakan  k  =  3  sehingga  yang menjadi  parameter  pada  hasil  nanti  adalah  jarak  3 tetangga  terdekat.  Kemudian  menghitung  jarak  yang dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Euclidean Distance menggunakan  rumus  di  atas  ke  setiap data training ke data testing . Dari poses itu kemudian akan mendapatkan  jarak dari  masing  masing data  training seperti pada tabel 6. Untuk memperoleh jarak terdekat sesuai  dengan  tahapan  algoritma  K-NN  maka  data jarak  tersebut  diurutkan  sesuai  dengan  rangking terkecil seperti pada tabel 7.

## Table 7. Tabel Jarak
Data Ke Nilai Euclidean Rangking Label 1 2,595 5 Kelas 0 2 3,630 9 Kelas 0 3 4,392 12 Kelas 1 … … … … … … … … 25 8,898 19 Kelas 0 26 11,414 24 Kelas 1 27 6,064 16 Kelas 0
Tabel 8 Tabel Jarak Urut Sesuai Rangking Data Ke Nilai Euclidean Rangking Label 18 1,103 1 Kelas 1 14 1,622 2 Kelas 1 13 2,099 3 Kelas 1 … … … … … … … … 26 11,414 24 Kelas 1 21 12,061 25 Kelas 0 24 16,125 26 Kelas 0
Setelah  itu,  setiap  kelas  diperiksa  untuk memastikan  bahwa  inputan  nilai  k  sesuai  dengan tetangga  terdekatnya.  Pada  penelitian  ini,  nilai  k=3, sehingga  data  yang  dikumpulkan  berada  di  urutan ketiga teratas, termasuk data ke-18 dengan label kelas 1,  data  ke-14  dengan  label  kelas  1,  dan  data  ke-13 dengan  label  kelas  1.  Dari  hasil  tersebut  diperoleh bahwa presentase kemiskinan kabupaten/kota Karawang  masuk ke dalam kelas 1 artinya  lebih  dari rata rata.
Hasil klasifikasi yang telah dilakukan kemudian di evaluasi dengan menghitung nilai akurasi, recall dan presisinya  menggunakan confusion  matrix dengan tujuan  untuk  melihat  performa  dari  algoritma  K-NN ini dalam mengkasifikasikan presentase kemiskinan di Provinsi  Jawa  Barat.  Data  sebanyak  27  data kabupaten/kota  menjadi  bahan  pengujian  yang  akan dilakukan.  Hasil  pengujian  ini  diperlihatkan  dalam bentuk confusion matrix pada tabel 8.

## Tabel 9 Confusion Matrix Hasil Klasifikasi
True Class
Positif Negatif
P re dicte d C las s P os it if 12 1 Ne ga ti f 0 14
Nilai akurasi yang didapatkan pada algoritma K- NN  ini sebesar 96,3%, nilai recall  sebesar 100% dan nilai  presisi  sebesar  92,31%  berdasarkan  nilai parameter  yang  dipakai  adalah  k=3.  Perolehan  nilai akurasi,  recall  dan  presisi,  perhitungan  dapat  dilihat sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
(2)
= 12+14
12+14+1+0 × 100%
= 96,3% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(4)
= 12 12+0 × 100% = 100% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
= 12 12+1 × 100%
= 92,31%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa presentase kemiskinan di Provinsi Jawa Barat dengan  presentase  terendah  di  setiap  tahunnya  ada pada kota Depok dan presentase kemiskinan tertinggi di setiap tahunnya pada kota Tasikmalaya. Terdapat 12 kabupaten/kota masuk ke dalam kelas 0 (kurang  dari rata  rata)  dan  terdapat  15  kabupaten/kota  masuk  ke dalam kelas 1 (di atas rata rata). Hasil klasifikasi yang dilakukan berdasarkan algoritma K-Nearest Neighbor berhasil  dilakukan  untuk  klasifikasi  presentase kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  baik. Performa yang dihasilkan algoritma KNN memperoleh nilai akurasi sebesar 96,30%, nilai recall sebesar 100% dan nilai presisi sebesar 92,31% dengan parameter  k  =  3.  Saran-saran  untuk  penelitian  lebih lanjut  penelitian  ini  sangat  bisa  dikembangkan menggunakan  metodologi  yang  berbeda  hingga mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  Seperti  D ecision Tree, k-Means, Naïve Bayes dan lain lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sani  Susanto,  Ph.D.,  Dedy  Suryadi,  S.T.,  M.S, 2010, PENGANTAR DATA MINING Menggali Pengetahuan  dari  Bongkahan  data, C.V  ANDI OFFSET, Yogyakarta.
[2] Harun, R., Pelangi, K. C., & Lasena, Y. (2020). Penerapan  Data  Mining  untuk  Menentukan Potensi  Hujan  Harian  dengan  Menggunakan Algoritma  K  Nearest  Neighbor  (KNN). Jurnal Manajemen  Informatika  dan  Sistem  Informasi , vol 3, 8-15.
[3] Baharuddin, M. M., Azis, H., & Hasanuddin, T. (2019).  Analisis  Performa  Metode  K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca. ILKOM Jurnal Ilmiah, vol 11, hal 269-274.
[4] Kurnia,  F.,  Kurniawan,  J.,  &  Fahmi,  I.  (2019). Klasifikasi  Keluarga  Miskin  Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Euclidean Distance. In  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI), Vol. 11, hal 230-239.
[5] Yusoff,  M,  Rahman,  S.,A.,  Mutalib,  S.,  and Mohammed, A. , 2006, Diagnosing Application
Development for Skin Disease Using Backpropagation  Neural  Network  Technique, Journal  of  Information  Technology ,  vol  18,  hal 152-159.
[6] Rachma,  C.  A.  (2022). Implementasi  Algoritma K-Neraest Neighbor dalam penentuan Klasifikasi  Tingkat  Kedalaman  Kemiskinan
Provinsi  Jawa  Timur ,  Doctoral  dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim, Malang.
[7] Anung,  A.  (2022). Analisa  Perbandingan Algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  Klasifikasi  Kemiskinan  di  Jawa Barat ,  Doctoral  dissertation,  Universitas  Mercu Buana, Jakarta.
[8] Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan  Metode Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu
Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4, 5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif , vol 13, hal 16-25.
[9] Akhmad, M. R. (2022). Implementasi K-Nearest Neighbor  Dalam  Memprediksi  Keterlambatan Pembayaran  Biaya  Kuliah  di  Perguruan  Tinggi. Progresif: Jurnal  Ilmiah  Komputer, vol  18,  hal 185-192.
[10] Astuti,  F.  D.,  &  Guntara,  M.  (2018).  Analisis Performa  Algoritma  K-NN  Dan  C4.  5  Pada Klasifikasi  Data  Penduduk  Miskin. J  Rekayasa Teknol Inf, vol 2, Hal 135-142.
[11] Ferezagia, D.V., 2018. Analisis tingkat kemiskinan di Indonesia. Jurnal Sosial Humaniora Terapan, 1(1), p.1.
[12] Pratama, Y.C., 2014. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia.