## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 75
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Menentukan Kelayakan
Keluarga Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (Studi Kasus : Kelurahan Karya Jaya)
Sastri Yani 1 , Fithri Selva Jumeilah 2 , Muhamad Kadafi 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, UIN Raden Fatah Palembang, Indonesia Email: 1 sastriyani_1635400127@radenfatah.ac.id, 2 fithriselvajumeilah@radenfatah.ac.id,
3 kadafi_uin@radenfatah.ac.id

## Abstract
Non-cash Food Assistance (BPNT) is food social assistance in the form of non-cash. In its implementation, this program still encounters a number of obstacles, one of which is in the sub-optimal distribution of aid in several regions, including Karya Jaya Village. This is because the Ministry of Social Affairs is not optimal in determining BPNT recipients. One way to solve this problem is by utilizing one of the data mining concepts, namely the  classification  technique  with  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm.  Where  KPM  data previously  only  accumulated  can  be  used  as  useful  information,  one  of  which  is  to predict the eligibility of BPNT recipients in the next period. The results of this research are in the form of information on the results of predictions of appropriate KPM as BPNT recipients in 2021 and Local Environmental Units (SLS) which are the most receiving regions.  This  information  can  be  used  as  evaluation  material  for  the  Ministry  of  Social Affairs in determining the more targeted BPNT recipients. The prediction results of BPNT recipients  in  Karya  Jaya  Village  in  2021  are  511  recipients  with  an  accuracy  rate  of 75.79%,  76.17%  Precision,  89.24%  Recall,  and  82.19%  F-measure.  And  it  can  be seen that the most BPNT recipient categories are in SLS RW 005, namely 74 recipients. Where there are variables that most influence, namely sta_kis.
Keywords: Feasibility, BPNT, Data Mining, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  perkara  mendasar  yang  menjadi  pusat  perhatian  pemerintah diberbagai  negara,  termasuk  Indonesia  ialah  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi. Untuk  membantu  meminimalkan  tingkat  kemiskinan  tersebut,  pemerintah mengadakan beberapa program bantuan, yaitu salah satunya program bantuan sosial  untuk  rakyat  miskin  dalam  bentuk  non  tunai  atau  yang  biasa  disebut dengan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) [1].

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
76 | Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Menentukan Kelayakan Keluarga.....
BPNT ini ialah bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai yang bersumber dari  pemerintah,  kemudian  diserahkan  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat (KPM) melalui mekanisme account elektronik  pada setiap bulannya yang  akan digunakan  hanya  untuk  membeli  bahan  pangan  berupa  telur  dan  beras  di pedagang  bahan  pangan  atau e-warong  [2].  Dalam  pelaksanaannya  BPNT masih menemui sejumlah kendala salah satunya dalam hal penyaluran bantuan yang  belum optimal di beberapa daerah, termasuk Kelurahan Karya Jaya. Dalam menjalankan  program  BPNT,  banyak  warga  yang  mengeluh  karena  tidak mendapat  bantuan,  sedangkan  ada  beberapa  warga  yang  dianggap  mampu justru  mendapatkan  bantuan.  Sehingga  timbul  masalah  pembagian  bantuan sosial yang tidak merata dan tepat sasaran di lingkungan Kelurahan Karya Jaya. Hal ini disebabkan karena kurang optimalnya dalam penentuan penerima BPNT oleh Kementerian Sosial.
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  ialah  dengan memanfaatkan  salah  satu  konsep data  mining  yaitu  teknik  klasifikasi.  Data Mining  ialah  disiplin  ilmu  yang  tujuan  utamanya  adalah  untuk  menemukan, menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki. Klasifikasi ialah proses untuk memperoleh model atau aturan yang dapat mengklasifikasikan data baru yang belum pernah dipelajari dengan mempelajari sekumpulan  data  yang  lama  [3].  Teknik  yang  digunakan  adalah  dengan memanfaatkan  data  penerima  BPNT  lama  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai data training yang digunakan untuk menguji data baru apakah data baru berhak  menerima  BPNT  berdasarkan  kemiripan  atribut  yang  ada  di  data  lama dengan data baru.
Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  pengolahan  data menggunakan data  mining  untuk  mengklasifikasi  layak  dan  tidak  layaknya menerima  BPNT.  Penggunaan  algoritma  yang  tepat  dapat  meningkatkan keakuratan  keputusan  yang  diambil.  Metode  klasifikasi  algoritma K-Nearest Neighbor  merupakan  salah  satu  metode  pengklasifikasian  data  yang  memiliki konsistensi  yang  kuat,  dengan  cara  mencari  kasus  dengan  menentukan  nilai jarak  pada  pengujian data  testing    dan  data  training  berdasarkan  nilai  terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat [4]. Algoritma ini memiliki beberapa kelebihan yaitu bahwa dia tangguh terhadap training data yang noise, lebih efektif dalam melakukan training  data  yang  besar  dan  dapat  menghasilkan  data  yang  lebih akurat. Metode ini dapat melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [5].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian dengan  judul  “Algoritma K-Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan  Kelayakan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 77
Keluarga Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (Studi Kasus : Kelurahan Karya Jaya)”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  ialah metode penelitian kuantitatif  dengan  memanfaatkan  metode  data  mining  dan  perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor.

## 2.2  Bahan Penelitian
Dalam penelitian ini bahan yang digunakan untuk diolah menjadi acuan adalah data  dari  daftar  kolektif  hasil  kuisioner  PPLS  (Program  Perlindungan  Sosial) Kelurahan Karya Jaya pada tahun 2017-2020.
2.3 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan penelitian

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Tahapan penelitian yang dituangkan dalam diagram alir diatas menggambarkan proses penelitian yang akan dilaksanakan, yaitu :
a. Persiapan
Pada  tahap  ini  menentukan  objek  yang  akan  diteliti  yaitu  data  dari  daftar kolektif  hasil  kuisioner  PPLS  (Program  Perlindungan  Sosial)  Kelurahan Karya  Jaya  pada  tahun  2017-2020  yang  akan  menjadi  bahan  untuk klasifikasi  kelayakan  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Kelurahan Karya Jaya.
b. Tinjauan Kepustakaan Pada tahap ini dilakukan telaah terhadap kriteria dalam klasifikasi penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
c. Pengumpulan Data Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengambil  data  dari daftar  kolektif  hasil  Kuisioner  PPLS  (Program  Perlindungan  Sosial)  tahun 2017-2020.
d. Pengolahan Data mining
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  diolah  sesuai  dengan  tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD).
e. Hasil dan Pembahasan Pada tahap ini akan dijelaskan proses hasil dari data mining yang dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).
f. Kesimpulan dan Saran Membuat  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  dan  saran  untuk  penelitian selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Hasil
Setelah  melakukan  analisa  dengan  tahapan  data  mining  untuk  menghasilkan klasifikasi  kelayakan  terhadap  penerima  BPNT  pada  Kelurahan  Karya  Jaya dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor,  maka  hasil  yang  dicapai oleh  peneliti  ialah  mengetahui  bahwa  dengan  teknik  klasifikasi  maka  dapat dilihat  hasil  prediksi  KPM  (Keluarga  Penerima  Manfaat)  yang  layak  sebagai penerima BPNT pada tahun 2021. Dimana prediksi BPNT Kelurahan Karya Jaya pada  tahun  2021  ialah  sebanyak  511  penerima  dengan  tingkat  Akurasi 75,79%, Precision  76,17%,  Recall  89,24%,  F-measure  82,19%,  Serta  dapat

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 79
dilihat  kategori  penerima  BPNT  terbanyak  ada  pada  SLS  (Satuan  Lingkungan Setempat) RW 005 yaitu 74 penerima.
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  dari  semua  variabel  yang  digunakan terdapat  variabel  yang  paling  mempengaruhi  dalam  proses  klasifikasi  yaitu variabel  sta_kis  yang  artinya  100%  KPM  (Keluarga  Penerima  Manfaat)  yang terdata sebagai penerima Kartu Indonesia Sehat (KIS) akan mendapat peluang yang besar menjadi penerima BPNT.
Gambar 2. Variabel Yang Paling Mempengaruhi

## 3.2 Pembahasan
Tahapan  yang  digunakan  dalam  pengolahan data  mining  pada  penelitian  ini, yaitu  mengikuti  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  sebagai berikut :

## 3.2.1 Data Selection
Dataset  yang  digunakan  ialah  daftar  Program  Perlindungan  Sosial    Kelurahan Karya  Jaya  pada  tahun  2017-2020  terdiri  atas  71  variabel  dan  3081  record. Sebelum dilakukan proses data mining pada proses ini dataset akan di reparasi yaitu  menghilangkan  variabel  yang  tidak  dipakai  ketika  proses  data  mining.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Variabel yang dipakai dalam proses klasifikasi penerima BPNT ini menggunakan Variabel  dari  Badan  Pusat  Statistik,  Pemilihan  variabel  untuk  proses  klasifikasi penerima BPNT dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Variabel No VARIABEL KETERANGAN TIPE DATA 1 Jumlah_Keluarga Jumlah Keluarga yang masuk tanggungan kepala rumah tangga Integer 2 Jumlah_ART Jumlah anggota rumah tangga Integer 3 sta_bangunan Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati Ordinal 4 luas_lantai Luas Lantai … m 2 Integer 5 lantai Jenis lantai terluas Ordinal 6 dinding Jenis dinding terluas Ordinal 7 kondisi_dinding Jika jenis dinding terluas berkode 1 atau 2, kondisi dinding Ordinal 8 Atap Jenis atap terluas Ordinal 9 kondisi_atap Jika jenis atap terluas berkode 1,2,3,4, atau 5, kondisi atap Ordinal 10  sumber_airminum  Sumber air minum Ordinal 11 cara_peroleh_air minum Cara memperoleh air minum Ordinal 12 sumber_penerang an Sumber penerangan utama Ordinal 13  Daya Jika listrik PLN (8a=1), daya terpasang Ordinal 14  bb_masak Bahan bakar/enery utama untuk memasak Ordinal 15  Fasbab Penggunaan fasilitas tempat buang air besar Ordinal 16  buang_tinja Tempat pembuangan akhir tinja Ordinal 17  ada_mobil Apakah rumah tangga memiliki sendiri asset mobil Ordinal 18  ada_motor Apakah rumah tangga memiliki sendiri asset motor Ordinal 19  ada_sepeda Apakah rumah tangga memiliki sendiri asset sepeda Ordinal 20  ada_lemari_es Apakah rumah tangga memiliki sendiri asset lemari es Ordinal 21  ada_tabung_gas Apakah rumah tangga memiliki sendiri asset tabung gas Ordinal

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 81
No VARIABEL KETERANGAN TIPE DATA 22  sta_pkh Apakah rumah tangga menjadi peserta program pkh Ordinal 23  sta_rastra Apakah rumah tangga menjadi peserta program rastra Ordinal 24  sta_kis Apakah rumah tangga menjadi peserta program kis Ordinal 25  sta_asuransi Apakah rumah tangga menjadi peserta program asuransi Ordinal 26  sta_jamsostek Apakah rumah tangga menjadi peserta program jamsostek Ordinal 27  KETERANGAN Keterangan : 1. Penerima 2. Bukan Penerima Ordinal
Dalam  penelitian  ini  pada  awalnya  terdapat  71  variabel    kemudian  setelah dilakukan seleksi data menjadi 27 variabel.

## 3.2.2 Pre-Processing
Dalam dataset  penerima  BPNT  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  terdapat 3081 record atau  tuple sebelum dilakukan proses  pre-processing  dan setelah dilakukan pre-processing menjadi 2748 record atau tuple.

## 3.2.3 Transformation
Pada tahap ini data yang telah dipilih akan diubah sehingga sesuai untuk proses data mining. Adapun attribute  yang melalui proses transformasi sebagai berikut :
1. luas_lantai Pada attribute luas_lantai data akan diubah dari nilai integer menjadi ordinal sebagai berikut :
≤ 8 𝑚 2 /orang = 1;
> 8 𝑚 2 /orang = 2.
Tabel 2. Transformasi Data luas_lantai Data Awal luas_lantai Jumlah_ART Luas_lantai/orang Konversi Data Ordinal 14 𝑚 2 3 4,67 𝑚 2 1 45 𝑚 2 2 22,5 𝑚 2
2

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2. jumlah_keluarga
Pada attribute  jumlah_keluarga  tipe  data  akan  diubah  dari  integer  menjadi ordinal sebagai berikut :
Tabel 3. Transformasi Data jumlah_keluarga Data Awal Konversi Data Ordinal 1 1 2 2 3 3 4 4
3. jumlah_ART
Pada attribute jumlah_ART data akan diubah menjadi ordinal sebagai berikut:
Tabel 4. Transformasi Data jumlah_ART Data Awal Konversi Data Ordinal 3 2 4 3 5 3 6 4 7 4 8 5 9 5

## 3.2.4 K-Nearest Neighbor
Berikut  ini  contoh  perhitungan  manual  K-Nearest  Neighbor  dengan menggunakan  data  sample  pada  tahun  2017-2020  sebagai data training dan 2021 sebagai data testing.
Adapun langkah-langkah dari perhitungan K-Nearest Neighbor :
1. Penentuan nilai K. Pada penelitian ini nilai K yang digunakan adalah K=5.
2. Hitung jarak antar data training dan data uji (test) dengan menggunakan
perhitungan Euclidean Distance sebagai berikut :
d (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 83
Keterangan :
d(x,y) = Jarak Euclidean              xi      =  Nilai data latih yang ke-i yi = Nilai data uji yang ke-    in = Banyaknya data i = 1,2,3,…n Tabel 5. Data Training No Ju m la h_ Kel ua rga Ju m la h_ AR T st a_ ba ng una n lu as _l ant ai la nt ai
di ndi ng ko ndi si _di ndi ng …
st a_ ra st ra
st a_ ki s
st a_ as ur ans i st a_ ja m so st ek KETE RAN G AN 1 1 2 2 2 8 3 2 … 3 2 4 2 PENERIMA 2 1 4 1 2 8 3 2 … 3 1 4 2
BUKAN PENERIMA
3 1 3 1 2 8 3 2 … 3 1 4 2 PENERIMA 4 1 2 5 2 8 3 2 … 3 2 4 2
BUKAN
PENERIMA
5 1 3 1 1 6 1 2 … 4 2 4 2
BUKAN PENERIMA 6 1 3 3 2 8 3 2 … 3 1 4 2 PENERIMA 7 1 3 1 1 8 3 2 … 3 1 4 2 PENERIMA 8 2 4 2 1 8 3 2 … 3 2 4 2 PENERIMA 9 2 4 1 1 8 3 2 … 3 2 4 2 PENERIMA 10 1 2 1 2 8 3 2 … 3 1 4 2 PENERIMA … … … … … … … … … … … … … …
205 0 1 3 1 1 8 3 2 … 3 1 4 2 PENERIMA Tabel 6. Data Testing No Juml ah _Ke lua rg a
Juml ah _A RT sta _ban gu nan
lua s_l an tai
lan tai di nd in g
kon di si _d in di ng …
sta _r as tr a
sta _ki s sta _as ur an si sta _j ams oste k KE TE RA N G AN 1 1 3 1 2 8 3 2 … 3 2 4 2 ?

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
d(1,1) =   √(1 − 1) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + ⋯ + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = √(0) 2 + (−1) 2 + (1) 2 + … + (0) 2 + (0) 2
= √0 + 1 + 1 + ⋯ + 0 + 0 = √45 = 6.70820393249937
Jarak antara data training dan data uji (test) seterusnya dihitung menggunakan cara  yang  sama.  Hasil  perhitungan Euclidean  distance    secara  manual  seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Euclidean Distance No Juml ah _Ke lua rg a
Juml ah _A RT sta _ban gu nan … sta _ki s
sta _as ur an si sta _j ams oste k
KE TE RA N G AN Euc lid ean D ista nce 1 1 2 2 … 2 4 2 PENERIMA 6.70820393249937 2 1 4 1 … 1 4 2 BUKAN PENERIMA 7.41619848709566 3 1 3 1 … 1 4 2 PENERIMA 6.6332495807108 4 1 2 5 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 8.94427190999916 5 1 3 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 7.61577310586391 6 1 3 3 … 1 4 2 PENERIMA 7.34846922834953 7 1 3 1 … 1 4 2 PENERIMA 6.48074069840786 8 2 4 2 … 2 4 2 PENERIMA 3.74165738677394 9 2 4 1 … 2 4 2 PENERIMA 6.78232998312527 10 1 2 1 … 1 4 2 PENERIMA 8.42614977317636
… … … … … … … … … … 205 0 1 3 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 6.85565460040104 3. Setelah  diketahui  jarak  antara  data  baru  dengan    data  latih,  maka  data diurutkan  berdasarkan euclidean  distance  terkecil  ke  terbesar.  Semakin kecil euclidean distance berarti jarak antar data semakin dekat.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 85
Tabel 8. Hasil Perhitungan Euclidean Distance Yang Telah Diurutkan No Juml ah _Ke lua rg a
Juml ah _A RT sta _ban gu nan … sta _ki s
sta _as ur an si sta _j ams oste k KE TE RA N G AN Euc lid ean D ista nce 531  1 3 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 1.73205080756888 181 2 1 4 1 … 1 4 2 PENERIMA 1.73205080756888 274  1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000 743  1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000 142 6 1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000 526  3 3 1 … 1 4 2 PENERIMA 2.44948974278318 661  1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.44948974278318 108 0 1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.44948974278318 141 6 1 2 3 … 2 4 2 PENERIMA 2.44948974278318 202 8 1 5 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.64575131106459 … … … … … … … … … … 195 7 1 3 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 11.13552872566
4. Menentukan  kelompok  data  hasil  uji  berdasarkan  label  mayoritas  dari  k tetangga terdekat. Karena nilai k = 5, maka yang diambil 5 terkecil.
Tabel 9. Peringkat Data dengan K=5
No Juml ah _Ke lua rg a
Juml ah _A RT sta _ban gu nan … sta _ki s sta _as ur an si sta _j ams oste k KE TE RA N G AN Euc lid ean D ista nce

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
531  1 3 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 1.73205080756888 181 2 1 4 1 … 1 4 2 PENERIMA 1.73205080756888 274  1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000 743  1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000 142 6 1 2 1 … 2 4 2 BUKAN PENERIMA 2.00000000000000

## 4.3 Implementasi RStudio
Hasil  prediksi  dengan  RStudio  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Pada  grafik tersebut dapat dilihat bahwa hasil prediksi penerima Bantuan Pangan Non Tunai ada pada SLS RW 005 dengan hasil prediksi 74 KPM.
Gambar 3. Grafik Hasil Prediksi Berdasarkan Kategori SLS

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August  2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sastri Yani, Fithri Selva Jumeilah, at all | 87

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  data  yang  telah  dipaparkan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Teknik  klasifikasi  data  mining  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dapat  digunakan  untuk  prediksi  penerima  BPNT  pada tahun 2021.
2. K  optimal  untuk  melakukan  pemodelan  adalah  k=5  dengan  accuracy 76,91%.
3. Prediksi  penerima  BPNT  Kelurahan  Karya  Jaya  pada  tahun  2021  adalah sebanyak  511  penerima  dengan  kategori  penerima  BPNT  terbanyak  ada pada SLS RW 005 yaitu 74 penerima.
4. Tingkat  akurasi  dari  hasil  Prediksi  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT) Kelurahan Karya Jaya pada tahun 2021 adalah 75,79%.
5. Variabel yang paling mempengaruhi proses klasifikasi adalah sta_kis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Maharani,  “Pedoman  Umum  Bantuan  Pangan  Nontunai  2019,”  pp.  1– 174, 2019, [Online]. Available: https://www.kemsos.go.id/uploads/topics/15767284433221.pdf. [2] C. A. Sugianto and F. R. Maulana, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ),” Techno.Com,  vol.  18,  no.  4,  pp.  321 – 331,  2019,  doi: 10.33633/tc.v18i4.2587.
[3] F.  S.  Jumeilah,  “Klasifikasi  Opin i  Masyarakat  Terhadap  Jasa  Ekspedisi  JNE dengan  Naïve  Bayes,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol.  8, no. 1, p. 92, 2018, doi: 10.21456/vol8iss1pp92-98.
[4] F.  Liantoni,  “Klasifikasi  Daun  Dengan  Perbaikan  Fitur  Citra  Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Ultim., vol. 7, no. 2, pp. 98 – 104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.
[5] N. Bhatia and Vandana, “Survey of Nearest Neighbor Techniques,” vol. 8,
no. 2, pp. 302 – 305, 2010, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1007.0085.