## Penerapan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Pangkalan Sesai Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Muhammad Fauzan * , Siska Kurnia Gusti, Jasril, Pizaini
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1* fauzanfaturas@gmail.com, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id, 4 pizaini@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: fauzanfaturas@gmail.com Submitted: 12/08/2023 ; Accepted: 21/09/2023 ; Published: 25/09/2023
Abstrak –Ketidakmampuan memenuhi kondisi kebutuhan dasar manusia adalah bagaimana kemiskinan didefinisikan. Untuk menanggulangi masalah tersebut, pemerintah Indonesia menyalurkan Bantuan Sosial salah satunya yaitu Kartu Indonesia Pintar (KIP) yang bertujuan untuk menyekolahkan anak berusia 7-18 tahun yang kurang mempu secara gratis. Tetapi dalam pemberian bantuan  di  Kelurahan  Pangkalan  Sesai,  petugas  pemberi  bantuan  kerap  mengalami  kesulitan  dikarenakan  banyaknya  calon penerima  bantuan  yang  mendaftar,  lalu  data  memiliki  banyak  ketentuan,  dan  juga  waktu  para  petugas  yang  relatif  singkat. Untuk menyalurkan bantuan sosial ini tentunya harus tepat sasaran. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mencari nilai akurasi terhadap data calon penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) untuk meningkatkan hasil proses verifikasi data. Untuk mengatasi masalah tersebut penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan juga seleksi fitur Information Gain untuk mengurangi atribut yang kurang berpengaruh. Data yang digunakan adalah data KIP tahun 2023 yang berjumlah 1998 data dalam bentuk excel dan memiliki 33 atribut. Setelah dilakukannya cleaning dan seleksi fitur Information Gain, data tersebut kini berjumlah 1675 data dan atribut yang dipilih dari hasil seleksi fitur adalah 5 atribut. Hasil klasifikasi terbaik pada penelitian ini didapatkan dengan rasio 7:3 dan 8:2 dan nilai k = 5 yang mendapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 98,21%, sedangkan nilai akurasi terendah didapatkan menggunakan rasio 9:1 dengan nilai k yang sama saat tidak menggunakan Information Gain sebesar 89,82%.
Kata Kunci: Pangkalan Sesai; Klasifikasi; K-NN; Information Gain; KIP
Abstract– The inability to fulfill basic human needs is how poverty is defined. To address this issue, the indonesian goverment implements various social assistance programs, one of which is Kartu Indonesia Pintar (KIP), aimed at providing free education to children aged 7-18  who are economically disadvantaged. However, in the distribution of aid in the Pangkalan sesai sub- district,  distributing  officers  often  face  challenges  due  to  the  high  number  of  eligible  recipients  applying,  complex  data requierements, and limited time for the officers. Distributing this social assistance accurately is crusial. Therefore, this research aims to determine the accuracy value for the data of potential recipients of the Kartu Indonesia Pintar (KIP to enhance the data verification process’s outcomes. To tackle this issue, the research employs the K-Nearest Neighbor (K-NN) algoritm and also employs feature selection using Information Gain to reduce less influential attributes. The data used consists of 1998 records of KIP beneficiaries from the 2023 in excel format, with 33 attributes. After performing data cleaning an Information Gain- based feature selection, the dataset is reduced to 1675 records, with 5 selected attributes. The best classification result in this study is achieved with ratios of 7:3 and 8:2, and a value of k = 5, yielding the highest accuracy of 98,21%. The lowest accuracy is obtained using a ratio of 9:1 with the same k value when not using Information Gain, resulting in an accuracy of 89,82%.
Keywords : Sesai Base; Classification; K-NN; Information Gain; KIP

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  didefinisikan  sebegai  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  manusia.  Data  Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yaitu suatu data yang menjadi sumber acuan untuk pelaksanaan penyelenggaraan kesejahteraan sosial. Dalam hal ini data tersebut berisikan data pemerlu bantuan sosial dan pelayanan sosial [1]. Dengan  adanya  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP),  siswa  yang  memiliki  keterbatasan  finansial  dapat  melanjutkan pendidikan ke tingkat  sekolah menengah dan lebih  tinggi [2].  Kartu  Indonesia Pintar (KIP) merupakan sebuah kartu yang dirancang khusus untuk keluarga yang memiliki tingkat kemiskinan atau keterbatasan finansial, dengan tujuan memberikan kesempatan kepada anak-anak dalam kelompok usia 7 sampai 18 tahun untuk mendapatkan pendidikan tanpa biaya. Mereka  yang mendapatkan Kartu Indonesia Pintar (KIP) ini  mendapatkan uang secara tunai untuk  pembayaran  sekolah  yang disimpan dalam fitur KIP negara. Tujuan dari program  ini  adalah untuk memberikan dukungan kepada siswa yang berasal dari keluarga dengan pendapatan terbatas agar mereka dapat mengakses pendidikan yang layak, mencegah angka putus sekolah, serta memenuhi kebutuhan pendidikan mereka [3]. Kebijakan Kartu Indonesia Pintar (KIP) merupakan sebuah program yang diselenggarakan oleh pemerintah, didasarkan  pada  Undang-Undang  Nomor  32  Tahun  2004  dan  Peraturan  Pemerintah  Nomor  25  Tahun  2005. Program  ini  bertujuan  untuk  memastikan  timbulmya  generasi  berkualitas  serta  memastikan  generasi  muda menerima pendidikan yang memadai. Program ini juga menjamin bahwa seluruh warga Indonesia memiliki hal atas  pendidikan  dan  pembelajaran  tanpa  ada  pengecualian.  Termasuk  Masyarakat  yang  berada  dalam  kategori ekonomi tinggi maupun rendah, baik di perkotaan maupun di perdesaan [4].
Pangkalan Sesai adalah sebuah desa atau kelurahan yang terletak di wilayah Kecamatan Dumai Barat, Kota Dumai,  Provinsi  Riau.  Terdiri  dari  16  RT  dan  berpenduduk  sebanyak  9.265  jiwa  atau  2.252  KK.  Dengan  luas wilayah 13,82 km 2 maka kepadatan penduduk rata-rata 670 jiwa/km 2 . Ditinjau dari sarana Pendidikan Pangkalan Sesai memiliki 3 TK, 2 SD, 1 SMP dan 1 Universitas. Oleh karena itu, dalam pemberian bantuan sosial bagi anak- anak  yang kurang mampu harus tepat  sasaran agar anak-anak milenial  dapat  bersekolah dan belajar pada  anak
umumnya.  Dalam  pemberian  bantuan,  petugas  pemberi  bantuan  kerap  kali  mengalami  kesulitan  penerimaan bantuan tersebut [5]. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor yaitu banyaknya penerima bantuan KIP yang mendaftar, penentuan calon penerima bantuan KIP yang memiliki banyak ketentuan parameter tertentu dan waktu para  petugas  yang  relatif  singkat.  Sehingga  diperlukan  teknik  mengkategorikan  calon  penerima  KIP  dengan klasifikasi agar memudahkan petugas penyeleksi bantuan. Oleh sebab itu, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) digunakan dalam penelitian ini untuk memudahkan para petugas penyeleksi bantuan KIP. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah metode yang bisa diterapkan untuk melakukan prediksi atau klasifikasi data berdasarkan jenis  data  yang  ada  [6].  Metode  K-NN  juga  berdasarkan  prinsip  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data Latihan yang memiliki jarak paling dekat dengan objek tersebut [7]. Dalam penerapan ini, dilakukan perhitungan jarak  antara  data  uji  dan  data  pelatihan.  Kemudian,  data  yang  memiliki  jarak  terdekat  diambil  berdasarkan mayoritas anggota kelompok K, sesuai dengan nilai K yang telah ditentukan sebelumnya dalam proses klasifikasi [8].  Lalu  untuk  meningkatkan  akurasinya  dibutuhkan  penerepan  seleksi  fitur.  Seleksi  fitur  dipandang  sebagai metode  pengolahan  awal  data  yang  penting  dalam  tiap  pengenalan  pola  [9].  Dalam  penelitian  ini,  digunakan metode seleksi fitur  Information Gain untuk mengidentifikasi nilai  gain paling tinggi.  Information Gain  adalah pendekatan  yang  bertujuan  untuk  menghindari  karakteristikatau  atribut  yang  redundan,  dan  Information  Gain mencerminkan properti yang akan dieksploitasi [10] dan juga dapat mempengaruhi pada tingkat nilai akurasinya.
Terdapat beberapa jurnal terkait yang dijadikan sebagai referensi dalam penelitian ini. Referensi penelitian yang pertama yaitu penelitian yang dilakukan oleh S. R. Cholil [11], penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi dari metode K-NN dengan hasil akurasi sebesar 90.5% dari 89 data calon penerima beasiswa siswa SMA. Rujukan penelitian kedua adalah penelitian yang dilakukan V.Verdian [12] yang menggunakan penerapan algoritma K-NN untuk menentukan  atau memutuskan kelayakan siswa penerima beasiswa berprestasi. Data  yang  dipakai dalam penelitian itu yaitu sebesar 182 data yang menghasilkan akurasi sebesar 94%, nilai presisi sebesar 91% dan recall 91%. Akurasi tersebut didapatkan dengan menggunakan K=7. Lalu rujukan penelitian ketiga yaitu penelitian yang dilakukan W.Suci [13], penelitian tersebut menggunakan metode K-NN untuk klasifikasi data bantuan sosial pada Desa  Sindangpano.  Penelitian  tersebut  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  99.57%,  presisi  sebesar  99.50%,  dan BNPT sebesar 99.62%.
Rujukan penelitian selanjutnya yaitu riset dengan menerapkan seleksi fitur Information Gain dan algoritma K-NN. Penelitian rujukan pertama yaitu penelitian yang dilakukan oleh S. H. A. AINI [14] yang mana penelitian ini  melakukan  klasifikasi  yang  menerapkan  metode  K-NN  dan  proses  seleksi  fitur  Information  Gain  untuk mengklasifikasikan penyakit jantung. Hasil dari riset ini mengungkapkan bahwa akurasi paling optimal tercapai pada tingkat 92,31%. Hasil ini diperoleh ketika dilakukan pengujian pada distribusi kelas yang seimbang, dengan penggunaan 6 fitur atau atribut dengan nilai k sebesar 25. Sementara itu, pada pengujian dengan distribusikelas yang tidak seimbang, digunakan 4 fitur dan nilai k sebesar 35  . Rujukan penelitian kedua  yaitu yang penelitian yang dilakukan oleh M. R. Hasibuan [15] yang mana penelitian ini mengivestigasi klasifikasi penyakit gagal ginjal dengan  menerapkan  strategi  seleksi  fitur  Information  Gain  dan  metode  K-NN.  Hasil  dari  penelitian  tersebut mengungkapkan bahwa nilai tertinggi diperoleh dari 4 atribut atau fitur yang terpilih, dengan menggunakan nilai k dari 2 dan 4. Hasil ini menghasilkan tingkat akurasi mencapai 97,7%. Ketika metode Information Gain digunakan tikat akurasi mencapai 96,8%, sedangkan pada saat tanpa menggunakan penerapan Information Gain, akurasi turun menjadu 79,9%. Sumber rujukan penelitian ketiga adalah penelitian yang dilakukan oleh T. H. Putrisanni  [16], penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap tafsir Al-Quran agar mempermudah umat muslim untuk mencari topik tertentu di dalam Al-Quran. Hasil dalam pengujian penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 64,10%, presisi sebesar 63%, dan recall sebesar 62,68%. Metode yang digunakan adalah metode K-NN dan Information Gain dengan parameter k = 17 dan dataset memiliki pembagian perbandingan sebesar 1:9. Dan rujukan penelitian terakhir  yaitu diambil dari salah satu jurnal  internasional  yang ditulis oleh N.  Hasdyna  [17] yang meneliti tentang dataset identifikasi kaca yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository dengan memakai  metode K-NN  yang menghasilkan nilai akurasi terbaik  saat  melakukan reduksi pertama  setelah tidak memakai reduksi dengan menggunakan Information Gain sebesar 77,93%, F-Measure sebesar 37,46%, dan nilai MCC sebesar 16,06%.
Penelitian ini melakukan perhitungan menggunakan nilai K yang paling optimal menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  untuk  klasifikasi  penerima  bantuan  sosial  Pangkalan  Sesai.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui strategi apa yang akan dipakai dalam penyaluran bantuan dan perbandingan nilai akurasi terhadap data yang menggunakan Information Gain dan tidak menggunakan Information Gain. Hasil penelitian ini semoga bisa digunakan sebagai dasar acuan dalam penyaluran bantuan, salah satunya adalah Kartu Indonesia Pintar (KIP) yang dikelola oleh Dinas Sosial Daerah Kota Dumai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah dalam riset ini melibatkan penerapan metode K-Nearest Neighbor, yang dijelaskan melalui alur proses dalam flowchart berikut ini :
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6654
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Dari flowchart di atas menjelaskan beberapa tahapan, yaitu:
1. Dataset adalah data penelitian yang didapat dari Dinas Sosial Kota Dumai yang berjumlah 1998 data
2. Proses Cleaning Data atau pembersihan data dilakukan dengan membersihkan data yang tidak berguna atau mengganggu untuk mengurangi noise dan mencegah terjadinya masalah kualitas data. Data setelah di cleaning menjadi 1675 data
3. Dalam riset ini, seleksi fitur dilakukan dengan memanfaatkan metode Information Gain. Data pelatihan yang diambi merupakan informasi tentang siswa yang menerima KIP. Rumus yang digunakan dalam seleksi fitur Information Gain untuk menghitung nilai gain adalah sebagai berikut :
Gain(S, A) = Entropy(S) −   ∑ |s i | |s| n i=1 ∗ Entropy(Si) (1)
4. Pendekatan K-Nearest Neighbor  dimanfaatkan untuk  mengklasifikasikan  data  yang  akan digunakan. Proses klasifikasi ini berdasarkan contoh dasar yang tidak secara langsung menyajikan pola eksplisit dalam kategori, tetapi  bergantung  pada  label  kategori  yang  terasosiai  dengan  dokumen  pelatihan  [18].  Klasifikasi  dataset dilakukan menggunakan tools Rapid Miner dan Pyhton
5. Langkah terakhir yaitu pengujian dan penilaian hasil metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dilakukan dengan membandingkan penggunaan Information Gain dan tanpa menggunakan Information Gain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data ini diperoleh langsung dari Dinas Sosial Kota Dumai Provinsi Riau melalui wawancara secara tatap muka dengan salah satu pegawai bidang Pemberdayaan Sosial dan Penanganan Fakir mengenai Kartu Indonesia Pintar (KIP). Dalam riset ini, informasi data yang digunakan berasal dari Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yang diperoleh dari Kelurahan Pangkalan Sesai. Data ini disajikan dalam bentuk excel. Data yang digunakan merupakan data Kartu Indonesia Pintar (KIP) tahun 2023, yang terdiri dari 33 karakteristik atau atribut yang akan digunakan untuk menilai kelayakan calon penerima bantuan KIP. Dataset ini terdiri dari 384 entri yang menerima bantuan KIP, dan 1291 entri yang tidak menerima bantuan KIP. Data ini dikelompokkan menjadi dua kategori  atau  label,  yaitu  “YES”  untuk  penerima  bantuan  kip  dan  “NO”  untuk  mereka  yang  tidak  menerima bantuan KIP. Di bawah ini terdapat penjelasan mengenai atribut-atribut data yang diambil dari Dinas Sosial Kota Dumau, yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Atribut Data KIP Variabel Kode Keterangan Deskripsi Jumlah ART AT1 Jumlah Angggota Rumah Tangga Seluruh  jumlah  anggota  rumah tangga di dalam 1 rumah Sta Bangunan AT2 Status  penguasaan  bangunan tempat tinggal yang di tempati 1. Milik sendiri
2. Kontrak/sewa
3. Bebas sewa 4. Dinas 5. Lainnya Sta Lahan AT3 Status lahan yang ditempati 1. Milik sendiri 2. Milik orang lain 3. Tanah negara
Variabel Kode Keterangan Deskripsi 4. Lainnya Lantai AT4 Jenis lantai yang digunakan 1. Marmet granit 2. Keramik 3. Parket/virnil/permadani
4. Ubil/tegel/teraso
5. Kayu/papan kualitas tinggi
6. Semestara/bata 7. Babmbu 8. Kayu/papan 9. Tanah 10. Lainnya Dinding AT5 Jenis dinding yang digunakan 1. Tembok 2. Plasteran anyaman bambu
3. Kayu 4. Anyaman bambu 5. Batang kayu 6. Bambu 7. Lainnya Kondisi dinding AT6 Kondisi atap yang digunakan 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah Atap AT7 Jenis atap yang digunakan 1. Beton/genteng beton 2. Genteng keramik 3. Gentel metal
4. Genteng tanah liat
5. Asbes 6. Seng 7. Sirap 8. Bambu 9. Jerami/ijuk/daun 10. Lainnya Kondisi Atap AT8 Kondisi atap yang digunakan 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah Jumlah Kamar AT9 Berapa  banyak  kamar  tidur yang dimiliki keluarga Menyesuaikan  jumlah  kamar  pada masing-masing rumah Sumber Air Minum AT10 Sumber air minum 1. Air kemasan bermerek 2. Air isi ulang 3. Leding meteran 4. Leding eceran
5. Sumur bor/pompa
6. Sumur terlindung
7. Sumur tak terlindung 8. Mata air terlindung 9. Mata air tak terlindung 10. Air sungai/danau/waduk 11. air hujan 12. lainnya Sumber Penerangan AT11 Keluarga memiliki sumber penerangan utama di rumah 1. Listrik PLN 2. Listrik Non PLN
3. Bukan listrik
Daya
AT12 Keluarga  memiliki  daya  yang terpasang di rumah 1. 450 watt 2. 2.900 watt
3. 1.300 watt
4. 2.200 watt 5. >2.200 watt 6. Tanpa meteran BB Masak AT13 Bahan bakar untuk memasak 1. Listrik 2. Gas >3kg
3. Gas 3kg
4. Gas kota/biogas 5. Minyak tanah
Variabel Kode Keterangan Deskripsi 6. Briket 7. Arang 8. Kayu bakar 9. Tidak memasak di rumah Fas BAB AT14 Fasilitas  penggunaan  tempat buang air besar di rumah 1. Sendiri 2. Bersama 3. Tidak ada Kloset AT15 Jenis kloset di rumah 1. Leher angsa 2. Plengsengan 3. Cemplung/cubluk 4. Tidak pakai Buang Tinja AT16 Keluarga memiliki pembuangan air tinja 1. Tangki 2. Plengsengan
3. Lubang tanah 4. Kolam/sawah/sungai/danau/laut 5. Pantai/tanah lapang/kebun Tabung Gas AT17 Keluarga  memiliki  tabung  gas 5,5 kg atau lebih 1. Ya 2. Tidak Lemari Es AT18 Keluarga  memiliki  kulkas  atau lemari es 1. Ya 2. Tidak AC AT19 Keluarga memiliki AC 1. Ya 2. Tidak Pemanas Air AT20 Memiliki pemanas air 1. Ya 2. Tidak Telepon AT21 Memiliki telepon rumah (PTSN) 1. Ya 2. Tidak TV AT22 Keluarga memiliki televisi 1. Ya 2. Tidak Emas AT23 Keluarga  memiliki  emas  atau perhiasan  (senilai  10  gram emas) 1. Ya 2. Tidak Komputer/Laptop AT24 Keluarga  memiliki  komputer atau laptop 1. Ya 2. Tidak Sepeda AT25 Keluarga memiliki sepeda 1. Ya 2. Tidak Sepeda Motor AT26 Keluarga  memiliki  kendaraan roda 2 1. Ya 2. Tidak Mobil AT27 Keluarga memiliki mobil 1. Ya 2. Tidak Perahu AT28 Keluarga memiliki perahu 1. Ya 2. Tidak Motor Tempel AT29 Keluarga memiliki motor tempel 1. Ya 2. Tidak Kapal AT30 Keluarga memiliki kapal 1. Ya 2. Tidak Aset Tak Bergerak AT31 Keluarga  memiliki  aset  tak bergerak a.   Lahan : 1. Ya 2. Tidak
b.   Rumah ditempat lain : 3. Ya 4. Tidak Rumah Lain AT32 Keluarga  memiliki  aset  rumah lain 1. Ya 2. Tidak Sta ART Usaha AT33 Anggota rumah tangga memiliki usaha sendiri/bersama 1. Ya 2. Tidak Status Label/Class Yes  yaitu  menerima  bantuan KIP, sedangkan NO yaitu tidak menerima bantuan KIP YES NO
Pada Tabel 2 ini memperlihatkan data sampel calon penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP).
Tabel 2. Data Sampel Calon Penerima KIP
NO AT1 AT2 AT3 AT4 AT5 …  AT29  AT30  AT31  AT32  AT33 STATUS D1 4 2 2 2 1 … 2 2 2 4 0 YES D2 4 1 1 2 1 … 2 2 1 4 2 YES D3 6 2 2 6 1 … 2 2 2 4 2 NO D4 1 NUL L NUL L NUL L NUL L …  NUL L NUL L NUL L NUL L NUL L NO D5 6 1 1 2 1 … 2 2 1 4 2 NO D6 1 NUL L NUL L NUL L NUL L …  NUL L NUL L NUL L NUL L NUL L YES D7 3 1 1 2 1 … 2 2 2 4 0 YES D8 4 1 1 6 1 … 2 2 1 4 2 NO D9 4 1 1 2 1 … 2 2 1 4 2 YES D10 2 1 1 2 1 … 2 2 1 4 1 NO … … … … … … … … … … … … … D199 8 4 1 1 8 3 … 2 2 2 4 2 YES

## 3.2 Praproses Data

## 3.2.1 Cleaning Data
Dataset  yang awalnya berjumlah 1998 data, lalu pada penelitian ini dataset tersebut melakukan proses cleaning data,  ada  terdapat  323  data  NULL  yang  dihapus  dari  dataset  tersebut,  sehingga  dataset  berjumlah  1675  data. Terdapat  384  warga  yang  berhak  menerima  KIP  dan  1291  warga  yang  tidak  berhak  menerima  KIP  setelah dilakukannya proses cleaning pada data. Dataset tersebut memiliki 2 label yaitu “YES” ditujukan bagi penerima KIP dan “NO” bagi yang tidak mendapatkan KIP. Data sampel hasil proses cleaning data dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Cleaning Data NO AT1  AT2  AT3  AT4  AT5  …  AT29  AT30  AT31  AT32  AT33  STATUS
D1 4 2 2 2 1 … 2 4 2 4 0 YES D2 4 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 YES D3 6 2 2 6 1 … 2 4
2 4 2 NO D4 6 1 1 2 1 … 2 4
1 4 2 NO D5 3 1 1 2 1 … 2 4
2 4 0 NO D6 4 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 YES D7 4 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 YES D8 2 1 1 2 1 … 2 4
1 4 1 NO D9 4 1 1 2 1 … 2 4
1 4 2 YES D10 1 1 1 6 1 … 2 4 1
4 2 NO … … … …
… … … … …
… … … … D1675 4 1 1 8 3 … 2 4
2 4 2 YES

## 3.2.2 Seleksi Fitur Information Gain
Setelah dilakukannya cleaning terhadap data, langkah selanjutnya adalah menggunakan seleksi fitur Information Gain.  Untuk  menyeleksi  fitur-fitur  atau  atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  data  calon  penerima  KIP. Adapun langkah pertamanya yaitu mencari nilai entropy pada semua atribut data.  Penjelasan Rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 . 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
S  : Himpunan Kasus n  : Jumlah Pastisi S pi : Proporsi Si terhadap S Adapun cara pengerjaannya sebagai berikut. Total data (kasus) : 1675 Jumlah penerima bantuan KIP : 384 Jumlah yang tidak menerima bantuan KIP : 1291
Entropy (total) = ( − 384 1675 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2( 384 1675 )) + (− 1291 1675 𝑥𝑙𝑜𝑔2( 1291 1675 )) = 0,77670812
Lalu  setelah  mencari  nilai  entropy,  kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai  gain,  rumusnya sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S     = himpunan kasus A    = fitur n     = jumlah partisi atribut A |Si|  = proporsi Si terhadap S | S | = jumlah kasus dalam S
Lalu setelah melakukan perhitungan mencari nilai gain, penelitian ini kemudian menggunakan tools Rapid Miner untuk melanjutkan perhitungan keseluruhan atribut. Hasil dari nilai gain atribut dapa dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Gain Atribut Atribut  Nilai Gain AT1 0.195 AT9 0.013 AT26 0.011 AT18 0.009 AT13 0.007 … … AT21 0.00
Lalu setelah mencari nilai gain pada setiap atribut, atribut yang memiliki nilai gain tertinggi akan digunakan untuk proses klasifikasi K-NN, penelitian ini akan menggunakan 5 atribut yang memiliki nilai gain paling besar. Berikut adalah tabel data yang telah menggunakan seleksi fitur Information Gain.
Tabel 5. Data Seleksi Fitur Information Gain
NO AT1  AT9  AT13  AT18  AT26  STATUS D1 4 2 3 3 3 YES D2 4 3 3 3 3 YES D3 6 1 8 3 4 NO D4 6 3 3 3 3 NO D5 3 2 3 3 3 NO D6 4 2 5 3 3 YES D7 4 3 3 3 3 YES D8 2 2 3 3 3
NO D9 4 3 3 3 3 YES D10 1 3 3 4 4 NO … … … … … … … D1675 4 2 2 3 3 YES
3.3 Hasil Pemodelan Klasifikasi
3.3.1 Klasifikasi Manual K-Nearest Neighbor
Cara menghitung algortima K-NN adalah yang pertama dengan menghitung jarak pada data yaitu dengan rumus, yaitu :
√(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2
) 2 + ⋯ + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (3)
Dimana  a  sebagai  data  uji  dan  b  sebagai  data  uji.  Contoh  perhitungan  manual  pada  data  KIP  sebagai penelitian ini dapat dihitung dari sampel 10 data pertama pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Sampel AT1  AT9  AT13  AT18  AT26  Status 4 2 3 3 3 YES
4 3 3
3 3 YES 6 1 8
3 4 NO 6 3 3
3 3 NO 3 2 3 3 3 NO 4 2 5
3 3 YES 4 3 3 3 3 YES 2 2 3 3 3 NO 4 3 3 3 3 ? 1 3 3 4 4 ?
Contoh perhitungan jarak metode K-NN adalah :
1). ((4-2)^2+(2-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 2 2). ((4-2)^2+(3-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 2,3 3). ((6-2)^2+(1-2)^2+(8-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2) = 6,5 4). ((6-2)^2+(3-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 4,1 5). ((3-2)^2+(2-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 1 6). ((4-2)^2+(2-2)^2+(5-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 2,8 7). ((4-2)^2+(3-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 2,2 8). ((2-2)^2+(2-2)^2+(3-3)^2+(3-3)^2+(3-3)^2) = 0
Lalu  setelah  mendapatkan  nilai  jarak  pada  data  sampel,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  k. Penelitian ini menggunakan perhitungan di Ms. excel dengan rumus/formula seperti berikut : =IF(baris satu nilai jarak <=SMALL(blok semua kolom jarak;nilai k);baris satu atribut kelas,””)
Jika nilainya bukan yang terkecil, maka kolom pada Ms. Excel akan kosong dan jika nilainya adalah nilai terkecil maka akan muncul atribut kelasnya. Contoh penentuan nilai k pada Ms. Excel dapat lihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Penentuan Nilai K K1 K3 K5 K7
YES  YES  YES
YES  YES NO NO NO NO YES YES  YES NO NO NO NO

## 3.3.2 Klasifikasi K-Nearest Neighbor Pada Rapid Miner
Hasil klasifikasi metode K-NN dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi K-NN Menggunakan Information Gain Rasio  Akurasi 7:3 98.21% 8:2 98.21% 9:1 97.01% Tidak Menggunakan Information Gain 7:3 91.04% 8:2 92.84% 9:1 89.82%
Dari  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  klasifikasi  metode  K-NN  mendapatkan  akurasi  terbesar  dengan menggunakan  seleksi  fitur  Information  Gain,  yang  mana  pada  tahap  pertama  dengan  pembagian  data  7:3 mendapatkan  akurasi  98,21%,  lalu  pada  tahap  percobaan  kedua  dengan  pembagian  data  8:2  tidak  terjadi peningkatan terhadap nilai akurasi, dan pada percobaan ketiga menggunakan pembagian data 9:1 terjadi penurunan nilai akurasi sebanyak 1,20% dengan nilai akurasi yaitu 97,01%. Pada tahap percobaan klasifikasi K-NN dengan tidak menggunakan seleksi fitur Information Gain, tahap ini mengalami penurunan nilai akurasi yang cukup jauh, percobaan pertama dengan pembagian data sebanyak 7:3 mendapatkan akurasi sebesar 91,04%, lalu percobaan kedua  dengan  pembagian  data  8:2  mengalami  kenaikan  akurasi  sebanyak  1,80%  dengan  nilai  akurasi  yaitu 92,84%, dan pada tahap percobaan ketiga dengan pembagian data 9:1 mengalami penurunan nilai akurasi sebanyak 3,02% dengan nilai akurasi yaitu 89,82%.

## 3.3.3 Klasifikasi K-Nearest Neighbor Pada Python
Klasifikasi  algoritma  K-NN  pada  Python  menggunakan  k  =  5  dan  rasio  8:2  menghasilkan  diagram  confusion matrix yang mendapatkan 393 pada label “YES” tetapi ada 8 label “NO” dan juga terdapat 4 label “NO” dibagian label “YES” lalu 98 di bagian label “NO”. Hasil tersebut tertera pada gambar 3.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6654
Lalu pada hasil klasifikasi di python juga mendapatkan akurasi sebesar 0.98 atau 98%, presisi label “YES” sebesar 96% dan label “NO” sebesar 98% dan recall yang didapatkan sebesar 0.92 atau 92% pada bagian label “YES” dan 0.99 atau 99% pada bagian label “NO”. Hasil klasifikasi tertera pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi K-NN Pada Python

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil klasifikasi yang diperoleh dalam penelitan ini, terlihat bahwa penggunaan seleksi fitur Information Gain menghasilkan akurasi yang lebih tinggi menggunakan jarak k = 5 sebesar 98,21% pada pembagian data atau rasio 7:3 dan 8:2, dibandingkan dengan klasifikasi K-NN yang tidak menggunakan seleksi fitur Information Gain hanya mendapatkan nilai akurasi tertinggi pada rasio 8:2 sebesar 92,84%. Lalu perbandingan nilai klasifikasi pada tools Python  juga  mengalami  sedikit  perbedaan  nilai  yang  mendapatkan  akurasi  sebesar  98%  dengan  menggunakan rasio 8:2 dan jarak nilai k yang sama. Kesimpulannya adalah seleksi fitur Information Gain mempengaruh nilai tingkat akurasi karena seleksi memilih fitur yang terbaik dan spesifik sehingga nilai akurasi dapat meningkat.

## REFERENCES
[1] E. V. Manoppo, N. A. Laoh, I. Pemerintahan, D. Negeri, P. Provinsi, dan S. Utara, “Strategi Pemanfaatan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial ( DTKS ) Dalam Penyaluran Bantuan Sosial RS-RTLH Oleh Dinas Sosial Provinsi Sulawesi Utara Indonesia sebagai negara demokrasi  memiliki tujuan salah satunya  yakni untuk  memajukan serta  wajib  menjamin b,” vol. 4, no. April, hal. 25–39, 2022.
[2] S.  J.  Ontak,  E.  Israel,  dan  A.  Kamal,  “Politeknik  Negeri  Nusa  Utara  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Kartu Indonesia Pintar (KIP) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: SD GMIST Petra Nagha),” J. Ilm. Behongang, vol. 5, no. 1, hal. 1–6, 2022.
[3] V. A. Saputri, “Implementasi Kebijakan Kartu Indonesia Pintar (Kip) Dalam Upaya Mengurangi Anak Putus Sekolah Di Smp  N  1  Poncowarno,”  Spektrum  Anal.  Kebijak.  Pendidik.,  vol.  10,  no.  1,  hal.  99–111,  2021,  doi: 10.21831/sakp.v10i1.17349.
[4] S.  Syaefuddin,  L.  Yuliani,  dan  L.  Oktiwanti,  “Pemberian  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Dalam  Upaya  Meningkatkan Motivasi Belajar Bagi Peserta Didik di PKBM GEMA Pada Pendidikan Kesetaraan Program Paket B dan C Kecamatan Tawang Kota Tasikmalaya,” Comm-Edu (Community Educ. Journal), vol. 2, no. 2, hal. 147, 2019, doi: 10.22460/comm- edu.v2i2.2611.
[5] C. R. Raharya, N. Hidayat, dan E. Santoso, “Penentuan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, hal. 4984–4990, 2018, [Daring]. Tersedia pada: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3158
[6] A.  Khairi,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  Klasifikasi  Masyarakat  Pra  Sejahtera  Desa  Sapikerap Kecamatan  Sukarapu,”  J.  TRILOGI,  vol.  2,  no.  3,  hal.  319–323,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/trilogi/article/view/2878
[7] A. Firdaus, “Aplikasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19,” J. Ris. Stat., hal. 85– 92, 2022, doi: 10.29313/jrs.v2i2.1148.
[8] S.  Margaretta,  I.  Arwani,  dan  D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada  Database Menggunakan Bahasa SQL,” vol. 4, no. 7, hal. 2043–2052, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] A. D. Ghani, N. Salman, dan Mustikasari, “Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing,” Pros. Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, hal. 141–150, 2019.
[10]  I. K. Hasan, R. Resmawan, dan J. Ibrahim, “Perbandingan K-Nearest Neighbor dan Random Forest dengan Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi  Lama Studi Mahasiswa,”  Indones. J. Appl. Stat., vol. 5, no. 1, hal. 58, 2022, doi: 10.13057/ijas.v5i1.58056.
[11]  J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, dan T. Ardianita, “IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information  Technology)  Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi  Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 6, no. 2, hal. 118–127, 2021.
[12]  V. Alvian, D. Hidayatullah, A. Nilogiri, H. Azizah, dan A. Faruq, “Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Pada  SMA  Negeri  2  Situbondo  Classification  Of  Achieving  Students  Using  K-Nearest Neighbor (KNN) Method At SMA Negeri 2 Situbondo,” J. Smart Teknol., vol. 3, no. 6, hal. 2774–1702, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[13]  W. Suci dan F. M. Basysyar, “Klasifikasi Data Bantuan Sosial pada Desa Sindangpano dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” vol. 5, no. 2, hal. 167–174, 2022.
[14]  S.  H.  A.  Aini,  Y.  A.  Sari,  dan  A.  Arwan,  “Seleksi  Fitur  Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 9, hal. 2546–2554, 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[15]  M.  R.  Hasibuan,  “Pemilihan  Fitur  dengan  Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal  menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN),” vol. 3, no. 11, hal. 3659–875, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://j- ptiik.ub.ac.id
[16]  S. N. Salsabila, B. N. Sari, R. Mayasari, I. Komputer, dan U. S. Karawang, “KLASIFIKASI ULASAN PENGGUNA APLIKASI DISCORD MENGGUNAKAN,” vol. 9, no. 2, hal. 383–392, 2023.
[17]  N. Hasdyna, E. B. Nababan, dan S. Effendi, “Dimension Reduction in Datasets Using Information Gain To Enhance K- NN Performance,” Int. J. Trend Res. Dev., vol. 6, no. 3, hal. 2394–9333, 2019, [Daring]. Tersedia pada: www.ijtrd.com [18]  R. P. Fitrianti, A. Kurniawati, dan D. Agusten, “A-27 Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Review Restoran Dengan Teks Bahasa Indonesia,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., hal. 1907–5022, 2019.