Jurnal  Teknologi  Terpadu
Vol. 2, No. 2, Desember, 2016

## PENENTUAN PENERIMA BERAS RASKIN DI KELURAHAN OESAPA BARAT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Yampi R Kaesmetan 1
1 Stikom Uyelindo Kupang, Jl. Perintis Kemerdekaan 1 Kayu Putih, Kupang - NTT Email: kaesmetanyampi@.com Marmi Yusri Taek 2
Stikom Uyelindo Kupang, Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kupang, NTT Email: taek_marmi@yahoo.com
_________________________________________________________________________________

## Abstract
Rapid  technological  developments  are  currently  very  influential  in  all  areas  of  work  especially  in  the  field  of mapping  the  location  on  maps  online.  Village  of  West  Oesapa,  District  Kelapa  Lima,  Kupang  is  one  of  the villages that aspires for the welfare of the community by way of distribution of poor rice aid to the poor in the economic  field.  Raskin  rice  distribution  should  be  shared  equitably  and  meets  the  criteria  as  a  poor  rice recipient in the Village of West Oesapa. With KNN method (K-Nearest Neighbor) will count how many people in each  neighborhood  would  receive  help  poor  rice  in  accordance  with  existing  criteria,  and  to  determine  the percentage can be seen in the form of a map.
__________________________________________________________________________________

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  yang  semakin  hari semakin  pesat,  kebutuhan  akan  pangan  dan  papan yang  juga  semakin  tinggi  khususnya  kebutuhan pangan membuat masyarakat miskin yang penghasilannya  dibawah  rata-rata  sangat  sulit mendapatkan  pangan.  Oleh  karena  itu  pemerintah memberikan    bantuan  berupa  beras  miskin (Raskin)  kepada  masyarakat  untuk  membantu memenuhi  kecukupan  pangan.  Sasaran  utama pemberian  beras  miskin  dikhususkan  hanya  untuk masyarakat yang berpenghasilan dibawah rata-rata.
Kelurahan  Oesapa  Barat,  Kecamatan  Kelapa Lima,  Kota  Kupang  merupakan  salah  satu kelurahan  yang  memiliki  peranan  penting  untuk mensejahterakan  masyarakat  dengan  bantuan pembagian  beras  raskin  kepada  masyarakat  yang kurang  mampu  yang  ada  di  kelurahan  Oesapa Barat.  Di  kelurahan  Oesapa  Barat  proses pemberian  beras  raskin  belum  dilaksanakan sepenuhnya  karena  jumlah  masyarakat  miskin  di setiap RT jumlahnya tidak selalu sama setiap tahun melainkan jumlahnya berbeda, ada yang meningkat dan  ada  juga  yang  menurun.  Proses  perhitungan data penduduk miskin di kelurahan yang dilakukan setiap  tahun  dalam  penentuan    penerima  beras untuk keluarga miskin (Raskin) masih menggunakan  cara  manual  dan  database  yang digunakan  masih  dalam  bentuk  kertas,  sehingga
membutuhkan waktu yang  lama untuk pengolahan dan  kendala  terbesar  adalah  kesulitan  dalam penyimpanan  atau  pencarian  arsip  yang  telah tersimpan  jika  akan  dicocokkan  dengan  informasi atau  pedoman  yang  baru  diperoleh,  serta  tak  lupa masalah  pembuatan  laporan  yang  terlambat terkadang juga menghambat penyampaian informasi.
Penyaluran beras (Raskin) lewat tiap-tiap RT, ketua RT yang mensurvey untuk pengisian kriteria setiap keluarga. Pihak kelurahan yang menentukan layak  atau  tidaknya  keluarga  tersebut  menerima Raskin. Pengambilan keputusan untuk menentukan kriteria penerima beras yang sudah terjadi biasanya tidak  mengacu  pada  kriteria-kriteria  keluarga miskin.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  penentuan penerimaan  beras  raskin    adalah  pekerjaan,  dan penghasilan yang didapat.
Metode  yang  digunakan  dalam  penentuan penerima  beras  raskin  adalah  metode  KNN  ( K- Nearest  Neighbor ). Data  mining adalah  suatu istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan  pengetahuan  di  dalam  database. Data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar  (Turban,dkk.  2005).  Alasan  dipilihnya
Jurnal  Teknologi  Terpadu
e-ISSN 2460-7908
Vol. 2, No. 2, Desember, 2016
metode KNN( K-Nearest Neighbor ) karena  metode ini  dapat  memenuhi  variabel-variabel  yang  lain dalam  penentuan  penerima  beras  raskin  dan  juga metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan dalam  pengklasifikasian  untuk  mencari  jarak terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan tetangga  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.
Penghitungan jarak menggunakan rumus Euclidean Distance .

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  adalah  suatu  cara  kerja  yang digunakan  untuk  membangun  suatu  sistem  yang baru.  Metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  langkah-langkah berikut:
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis menggunakan  atau  melakukan  beberapa  tahapan yang  dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  yaitu mempelajari referensi-referensi yang terkait dalam penelitian ini.
a. Observasi Digunakan untuk mencari dan mengumpulkan data  tersebut  dengan  meneliti  dokumen-dokumen yang  berhubungan  dengan  sistem  yang  ada  pada perpustakaan untuk  mengetahui sistem yang lama. Observasi  dilaksanakan  di  Kantor  Lurah  Oesapa Barat b. Wawancara Mengumpulkan  data  dengan  wawancara dengan  menanyakan  secara  langsung  petugas perpustakaan. Dan menanyakan semua permasalahan  permasalahan  yang  terjadi  didalam kelurahan  Oesapa  Barat  untuk  memperoleh permasalahan  yang  dapat  dipecah  dan  di  temukan jalan keluar dari masalah yang didapatkan melalui wawancara.
c.  Studi Perpustakaan Dilakukan dengan cara membaca dan mempelajari  literatur,  buku-buku,  skripsi-skripsi, serta artikel-artikel yang mendukung dengan topik yang  akan  dibahas  dalam  penyusunan  skripsi  ini. Selain  itu  juga  penulis  mengumpulkan  data  dari situs-situs  internet  yang  berhubungan  dengan penelitian penulis.
Start Praproses Ekstraksi ciri Bagi Data Data latih Data uji Klasifikasi dengan KNN Model Evaluasi End Akurasi tercapai Ya Tidak Validasi Data Pemetaan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tentang  hasil dan  pembahasan  untuk  penentuan  penerima  beras raskin di keluruhan Oesapa Barat setiap RT.
a. Beras Miskin (Raskin)
Dalam kamus besar bahasa Indonesia (KBBI,1990) beras mempunyai dua arti antara lain padi  yang  telah  terkupas  kulitnya  (yang  menjadi nasi  setelah  dimasak)  dan  biji-bijian  atau  butir- butiran seperti jagung atau kopi, sedangkan miskin artinya  tidak  berharta  benda,  serba  kekurangan (berpenghasilan sangat rendah).
Dalam  pedoman  umum  raskin  menjelaskan bahwa pemerintah Indonesia memberikan prioritas yang  besar  terhadap  kebijakan  ketahanan  pangan nasional. Indonesia turut menandatangani kesepakatan  internasional  terkait  dengan  pangan yaitu Universal  Declaration  of  Human  Right (1948).  Tingkat  komsumsi  beras  masyarakat Indonesia jauh diatas rata-rata dunia dimana negara lain  mengkomsumsi  beras  hanya  sebatas  600 Kg/kapita/tahun.  Dengan  demikian  Indonesia menjadi Negara konsumen beras terbesar di dunia.
Jurnal  Teknologi  Terpadu
Vol. 2, No. 2, Desember, 2016
Beras  menjadi  komoditas  nasional  yang  sangat strategis.  Instabilitas  perberasan  nasional  dapat mengakibatkan  gejolak  dalam  berbagai  aspek kehidupan baik sosial, politik, maupun ekonomi.
Peranan  komoditi  makanan  terhadap  garis kemiskinan  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan komoditi  bukan  makanan  seperti  perumahan, sandang,  pendidikan  dan  kesehatan.  Sumbangan makanan  terhadap  garis  kemiskinan  pada  bulan Maret  2014  tercatat  sebesar  73,52%,  kondisi  ini tidak jauh berbeda  dengan kondisi sebelumnya di tahun  2013  yaitu  73,50%.  Komoditi  makanan berpengaruh  besar terhadap  nilai  garis  kemiskinan antara  lain  beras,  rokok,  telur,  ayam,  mie  instan, gula pasir, tempe dan bawang merah.
Program  raskin  merupakan  implementasi    dari instruksi  presiden  tentang  kebijakan  perberasan nasional.  Presiden  menginstruksikan  kepada  para mentri  dan  kepala  lembaga  pemrintah  non kementrian tertentu, serta gubernur dan bupati/walikota  di  seluruh  Indonesia  untuk melakukan  upaya  peningkatan  pendapatan  petani, ketahanan pangan, pengembangan ekonomi pedesaan  dan  stabilitas  ekonomi  nasional.  Secara khusus  kepada  Perum  BULOG  diinstruksikan untuk  menyediakan  dan  menyalurkan  beras bersubsidi bagi kelompok masyarakat berpendapatan  gabah  atau  beras  dari  petani  dalam negeri.
Penyaluran  beras  bersubsidi  bagi  kelompok masyarakat  berpendapatan  rendah  bertujuan  untuk mengurangi  beban  pengeluaran  para  RTS-PM dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan.  Selain  itu juga  untuk  meningkatkan  akses  masyarakat berpendapatan rendah dalam pemenuhan kebutuhan  pangan  pokok,  sebagai  salah    satu  hak dasarnya.  Sasaran  program  raskin  tahun  2015 adalah  berkurangnya  beban  pengeluaran  dana anggaran  nasional  dalam  mencukupi  kebutuhan pangan  beras  melalui  penyaluran  beras  raskin  di seluruh Indonesia.
b. Algoritma K Nearest Neighbor Metode K-Nearest  Neighbor merupakan  salah satu metode yang digunakan dalam pengklasifikasian  data.  Prinsip  kerja K-Nearest Neighbor (KNN)  adalah  mencari  jarak  terdekat antara  data  yang  akan  di  evaluasi  dengan  K tetangga ( neighbor ) terdekatnya dalam data pelatihan (Rismawan, dkk. 2008).
Berikut rumus pencarian jarak menggunakan rumus Euclidean (Sutanto,2009).
Keterangan: X jk = Sample Data / Data Training X ik =  Data Uji / Testing ij     = Variabel Data d     = Jarak p     = Dimensi Data KNN  ( K-Nearest  Neighbor )  merupakan  salah satu metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah pengklasifikasian. KNN ( K-Nearest Neighbor ) yaitu mengelompokkan atau mengklasifikasikan  suatu  data  baru  yang  belum diketahui  kelasnya  berdasarkan jarak  data  baru itu ke beberapa tetangga ( neighbor ) terdekat. Tetangga terdekat adalah objek latih yang memiliki nilai  kemiripan  terbesar  atau  ketidakmiripan terkecil dari data lama. Jumlah tetangga terdekat dinyatakan  dengan k .  Nilai k yang  terbaik tergantung  pada  data.  Secara  umum  nilai k yang tinggi akan mengurangi efek noise pada klasifikasi, tetapi  membuat  batasan  antara  setiap  klasifikasi menjadi semakin kabur. Pada kasus khusus dimana klasifikasi  diprediksikan  berdasarkan  data  sampel yang paling dekat yaitu k = 1 yang disebut dengan Nearest Neighbor .
Nilai k umumnya  ditentukan  dalam  jumlah ganjil  (3,  5,  7)  untuk  menghindari  munculnya jumlah jarak yang sama dalam proses pengklasifikasian.  Apabila  terjadi  dua  atau  lebih jumlah  kelas  yang  muncul  sama  maka  nilai k menjadi k –  1  (satu  tetangga  kurang),  jika  masih ada  yang  sama  lagi  maka  nilai k menjadi k –  2  , begitu  seterusnya  sampai  tidak  ditemukan  lagi kelas yang sama banyak.
Prinsip  kerja  KNN  ( K-Nearest  Neighbor ) adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang akan  dievaluasi  dengan  tetangga  ( neighbor ) terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Pada  KNN  ( K- Nearest Neighbor ) tidak hanya menghasilkan satu jarak  terpendek  saja,  tetapi  akan  menghasilkan sebanyak k jarak  terpendek  (Kusumadewi,  2009). Banyaknya kelas yang paling banyak dengan jarak terdekat  akan  menjadi  kelas  dimana  data  yang dievaluasi  berada.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga ( neighbor )  biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak Euclidean ( Euclidean Distance ).
Input: k, the number of nearest neighbors; D, the set of test sample;
T, the set of training sample.
Output:
Jurnal  Teknologi  Terpadu
Vol. 2, No. 2, Desember, 2016 L, the label set of test sample. 1: readDataFile(TrainingData) 2: readDataFile(TestingData)
3: L={}
4: for each d in D and each t in T do
5:   Neighbors(d) ={}
6:   if |Neighbors(d)|<k then
7:       Neighbors(d)=Closest(d, t) ∪ Neighbors(d) 8:   endif 9:  if |Neighbors(d)| ≥ k then 10: break
11: L =testClass(Neighbors(d)) ∪ L
12: endfor Menentukan Jumlah Tetangga Terdekat: K K = 3, 4, 5. Hitung Jarak Test Data ke Data Training Menggunakan Jarak Euclidean Tentukan Kelompok Test Data Berdasarkan Kelas Mayoritas Pada K Input Vektor Hasil Validasi Ya Tidak 2. Bagi Data Data  pemetaan  yang  telah  melalui  tahap praposes  kemudian  dibagi  dengan k-fold .  Metode k- fold cross validation merupakan skenario dimana membagi  sama  rata  dari  seluruh  data  yang  ada untuk  dijadikan  sebagai  data testing pada  setiap fold nya.  yaitu  100  data.  Jika  k  yang  digunakan adalah 4- fold , maka metode yang digunakan adalah 4- fold cross  validation .  Dataset  dibagi  menjadi data training dan  data testing, sebesar  75%  untuk data training dan  25%  untuk  data testing [7].
Tabel 1. 4-fold cross validation
3. Evaluasi
Evaluasi  penentuan  kualitas  benih  jagung berdasarkan  tingkat  kecerahan  warna,  dilakukan untuk  memprediksi  seberapa  baik classifier memprediksi  label  kelas  tupel.  Sensitivitas  dan spesifitas  dapat  digunakan  untuk  penentuan  label tupel, sensitivitas disebut juga sebagai tupel positif yang  bernilai  benar,  sedangkan  spesifisitas  adalah tupel  negatif  yang  bernilai  benar.  Cara  mencari nilai  sensitivitas  dan  spesifitas  dapat  dirumuskan dengan [6].
Gambar 8. Confusion Matrix Sensitivitas = ................................. (2) Spesifisitas = ................................. (3) Sedangkan akurasi keseluruhan dihitung dengan: Akurasi = x 100% .............. (4)

## c. Perhitungan Manual
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis permasalahan,  analisis  kebutuhan  sistem,  dan analisis pemecahan masalah dengan menggunakan metode K-Nearest  Neighbor dengan  menghitung jarak euclidean untuk mencari tahu penerima beras raskin di kelurahan Oesapa Barat untuk semua RT. Sebelum  perhitungan  lanjut  menggunakan  metode algoritma  KNN  data  sampel  yang  akan  dipakai yaitu  data  tentang  pekerjaan  dan  data  jumlah penghasilan. Untuk data pekerjaan dan data jumlah penghasilan di  dapatkan  dari  pakar  dalam  mengisi nilai  untuk  kedua  data  variabel  tersebut.  Untuk memperoleh  status  penerima  beras  raskin  data pekerjaan  dan  jumlah  penghasilan  yang  diberikan oleh pakar akan dijadikan sebagai data training.
Jurnal  Teknologi  Terpadu
Vol. 2, No. 2, Desember, 2016
Berikut adalah  data hasil  pekerjaan  dan jumlah penghasilan yang diberikan oleh pakar.
Tabel 1. Data training untuk status penerima raskin
Pekerjaan Jumlah penghasilan Status 100 50 Tidak 125 34 Tidak 110 43 Tidak 135 40 Tidak 145 30 Ya 167 47 Tidak 170 48 Tidak 163 38 Ya 189 25 Ya 152 50 Tidak
Pada  tabel  diatas  nilai  pekerjaan  meliputi pekerjaan  petani,  wiraswasta,  pedagang,  tukang dan lain-lain yang bukan pegawai. Nilai pekerjaan dan  jumlah  penghasilan  merupakan  nilai  bobot yang diberikan oleh pakar penerima raskin.
Pada  perhitungan  manual  ini  diambil  10  data KK yang dianggap layak untuk menerima bantuan raskin  dalam  setiap  RT.  Data  sampel  yang  akan dipakai  untuk  menghitung  jarak euclidean dengan metode  KNN  ditentukan  sendiri  oleh user ,  data sampelnya  yaitu  3  dan  2  sedangkan  parameter  K nilainya  3.    Perhitungan  dengan  menggunakan metode KNN adalah sebagai berikut:
1) Menghitung jarak euclidean
√(       ) (      ) √(       ) (      ) √(       ) (      ) √(       ) (      ) √(       ) (      ) √(       ) (      ) √(       ) (      )
√(       ) (      )
√(       ) (      ) √(       ) (      )
Dari  satu  yang  sudah  dilakukan  perhitungan diatas maka selanjutnya kita melakukan perangkingan terhadap ke-10 buah data yang sudah dilakukan perhitungan jarak euclidean.
2) Melakukan perangkingan data
Pada tabel ini kita melakukan perangkingan dari hasil perhitungan manual menghitung jarak dengan
rumus euclidean. Setelah  itu  urutkan  data berdasarkan jarak terkecil sampai besar (urut naik) dan tentukan jarak terdekat sampai urutan nilai k = 3, maka diambil 3 jarak terkecil sehingga di dapat tabel seperti di bawah ini:
Tabel 2. Perangkingan data jarak euclidean Rank Euclidean Status 1 108.2 Tidak 3 126.1 Tidak 2 114.5 Tidak 4 137.3 Tidak 5 144.7 Ya 8 170.1 Tidak 9 173.2 Tidak 7 164 Ya 10 187.4 Ya 6 156.5 Tidak
Setelah menentukan 3 buah data perangkingan yang  terkecil  maka  didapat  hasil  tabel  K  seperti dibawah ini:
Dari data tabel diatas bisa diketahui bahwa dari 3  tetangga  terdekat  menunjukkan  terdapat  3  status penerima  beras  raskin  tidak  mendapatkan,  maka hasil  akhirnya  di  RT  01  kelurahan  Oesapa  Barat dari  10  data  KK  yang  diambil  tidak  ada  yang mendapatkan  bantuan  beras  raskin  dengan  status perhitungannya “Tidak”.

## d. Implemntasi Program
Pada  tahap  implementasi  dalam  program  ini menggunakan matlab dimana matlab yang digunakan  dalam  bentuk  GUI  dan  membuka  file untuk  melakukan  perhitungan  sistem  dengan  file berformat .xlsx atau excel.
1) Tampilan awal antarmuka
Gambar 1. Tampilan awal antarmuka sistem
2) Tampilan proses inputan
Jurnal  Teknologi  Terpadu
Gambar 2. Tampilan proses inputan 3) Tampilan proses perhitungan
Gambar 3. Tampilan proses perhitungan Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  sistem  yang dibuat  hasilnya  sama  dengan  perhitungan  manual tidak ada yang mendapatkan bantuan beras raskin.

## e. Pemetaan pada peta
Pada  tahap  ini  akan  dibuat  pemetaan  penerima beras  raskin  di  kelurahan  Oesapa  Barat  yang dipetakan di dalam peta.
Gambar 4. Peta pemetaan penerima beras raskin
Pada  peta  diatas  dicari  berapa  banyak masyarakat di RT 01 kelurahan Oesapa Barat yang berhak menerima bantuan beras raskin yang sudah menjadi  program  desa  dari  pemerintahan  di  Kota Kupang. Dari peta yang dilihat diatas bahwa dalam RT  01 tidak  ada  yang  mendapatkan  bantuan  beras raskin karena dilihat dari segi ekonomi semua KK yang  berada  dalam  lingkungan  RT  01  semuanya mempunyai  pekerjaan  dan  jumlah  penghasilan yang  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan dalam keluarga.

## f. Evaluasi
Dilihat  dari  nilai k ,  maka menghasilkan nilai  yang  paling  besar  pada  sensitivitas, spesifisitas,  dan  akurasi.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  semakin  kecil  nilai k yang  digunakan maka error  rate yang  dihasilkan  semakin  kecil. Hasil  perhitungan  sensitivitas  dapat  dilihat  pada gambar  5,  dan  gambar  6  untuk  perhitungan spesifisitas.  Untuk  akurasi  ditunjukkan  pada gambar 7.
Gambar 5. Perhitungan sensitivitas Gambar 6. Perhitungan spesifisitas 78% 80% 82% 84% 86% 88% 90% 3 4 5 Euclidean Euclidean 70% 72% 74% 76% 78% 80% 82% 84% 3 4 5 Euclidean Nilai terbesar: 80 % Dengan jarak  k = 3 Nilai terbesar: 87 %
Dengan jarak k = 3
Gambar 7. Perhitungan akurasi

## 4. PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang peneliti  lakukan  mengenai  klasifikasi  status penerimaan  bantuan  beras  miskin  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor dengan  melibatkan variabel  pekerjaan  dan  jumlah  penghasilan  KK, dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  K- Nearest  Neighbor dalam  pengklasifikasian  status gizi  dengan  menggunakan  formulasi  perhitungan jarak eucledian memiliki  kinerja  yang  baik. Dengan  metode  KNN  peneliti  dapat  menemukan berapa  banyak  KK  yang  dapat  bantuan  raskin sesuai prosedur dan kriteria yang sudah dikeluarkan oleh pemerintah Kota Kupang.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusrini  dan  Luthfi,  M.  2009. Algoritma  Data Mining .  Yogyakarta  :  Penerbit  Andi
Offset. Kusumadewi,  S.2009.  Klasifikasi  Status  Gizi Menggunakan Naïve Bayesian
Classification .  Yogyakarta.  Universitas Islam Indonesia.
Sutabri,  T.  2004.  Analisa  Sistem  Informasi
Yogyakarta : Penerbit Andi.
Hasan,  I.  2012.  Penerapa  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Untuk  Prediksi  Potensi  Calon Kreditur  Di  XYZ  Finance.  Universitas
Negeri Gorontalo.
Darliani  R.  N.  Kebijakan  Program  Perindustrian
Beras Miskin Dalam Upaya Menanggulangi Kemiskinan Dan
Meningkatkan Ketahanan Pangan. Fakultas  Ekonomi.  Universitas  Sultan Agung Triyatsa. Vol 14 82% 82% 83% 83% 84% 84% 85% 85% 86% 86% 87% 3 4 5 Euclidean Nilai terbesar: 93 % Dengan jarak k = 3