## KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN BPNT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN
Hanna Syajida, Ade Irma Purnamasari, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia hannasyajida6@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dan  Bantuan  Pangan  Non-Tunai  (BPNT)  merupakan  dua  program bantuan sosial yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berada dalam kondisi ekonomi rendah. PKH fokus pada bantuan tunai bagi keluarga miskin, sementara BPNT memberikan bantuan pangan dalam bentuk  non-tunai.  Meskipun  memiliki  tujuan  yang  sama,  yaitu  mengentaskan  kemiskinan  dan  memberikan bantuan  kepada  keluarga  yang  membutuhkan,  seringkali  terdapat  overlap  antara  penerima  bantuan  dari  kedua program ini. perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi pola-pola dalam data penerima bantuan dan  memahami  kesamaan  karakteristik  antara  kedua  program.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dan  Bantuan  Pangan  Non-Tunai  (BPNT) menggunakan  algoritma  K-NN.  Klasifikasi  ini  dilakukan  dengan  mengelompokkan  penerima  bantuan berdasarkan kriteria tertentu, seperti pendapatan keluarga, jumlah tanggungan, status rumah tinggal, pekerjaan, dinding  rumah,  lantai  rumah,  kendaraan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan mengumpulkan  data  kriteria  penerima  bantuan  PKH  dan  BPNT.  Hasil  dari  penelitian  memberikan  kontribusi penting dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam penentuan penerima manfaat dari program ini di masa mendatang.    ini  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  terkait  pola  distribusi  bantuan  dan  membantu penyelenggara program dalam menentukan kriteria penerima bantuan BPNT. Program ini dapat mencapai tujuan utama penerima bantuan, yaitu mengurangi tingkat kemiskinan dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berhak menerima manfaat dari program pemerintah.
Kata Kunci: Klasifikasi, Penerima Bantuan, PKH, BPNT, K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang terdapat  di  seluruh  negara  di  dunia.  Keadaan kemiskinan  adalah  situasi  di  mana  seseorang kekurangan  sumber  daya  finansial  yang  diperlukan untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  dalam  kehidupan. Kemiskinan  sering  terjadi  di  negara-negara  yang sedang  mengalami  perkembangan  dan  menjadi  salah satu permasalahan yang kompleks untuk diselesaikan[1].
Meskipun  PKH  dan  BPNT  memiliki  sasaran yang serupa, yakni keluarga dengan kondisi ekonomi rendah,  seringkali  terjadi overlap antara  penerima bantuan  dari  kedua  program  tersebut.  Hal  ini  dapat menyebabkan  redundansi  dan  kurangnya  efisiensi dalam  distribusi  bantuan.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi pola-pola  dalam  data  penerima  bantuan  dan memahami  kesamaan  kriteria    antara  kedua  program tersebut. Tujuan Utama penelitian ini bertujuan untuk menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam mengklasifikasikan  jenis  penerimaan  bantuan  di Kecamatan  Beber  [1].  Penggunaan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dapat  membantu  pemerintah Kecamatan  Beber  dalam  menentukan  penerima bantuan  yang  tepat  berdasarkan  bantuan  PKH  dan BPNT. Klasifikasi ini dilakukan dengan mengelompokkan  penerima  bantuan  berdasarkan kriteria  tertentu, seperti pendapatan keluarga, jumlah tanggungan,  status rumah  tinggal,  pekerjaan,  dinding rumah,  lantai  rumah,  kendaraan,  dalam  klasifikasi
penerima  program  bantuan  BPNT  untuk  mengatasi kemiskinan di Indonesia . untuk meningkatkan akurasi klasifikasi  penerima  program  bantuan  BPNT  dengan menggunakan Algoritma K-NN[2] .
Adapun  studi  yang  berhubungan  dengan peneliatian  dengan  metode  klasifikasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi status  sosial  ekonomi  di  masyarakat.  Dapat  dilihat hasil dari perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor memang  akurat  dengan  melihat  data  terdekatnya. Kekurangan  dalam  metode  ini  adalah  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  perlu  menentukan  nilai  dari parameter K, dan pembelajaran oleh  jarak tidak  jelas mengenai  jenis  jarak  dan  atribut  apa  yang  harus digunakan untuk memperoleh hasil terbaik serta biaya komputasi  yang  cukup  tinggi  karena  diperlukan perhitungan jarak dari setiap data training dengan data testingnya. Penelitian yang dilakukan[3].
Dengan  mengidentifikasi  pola-pola  dalam  data penerima  bantuan  guna  memahami  kesamaan karakteristik  antara  kedua  program  tersebut.  untuk memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai overlap atau  kesamaan  penerima  bantuan antara  PKH  dan  BPNT,  penelitian  ini  bermaksud memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi penyelenggaraan  program  bantuan  sosial  dengan membantu  menentukan  kriteria  penerima  bantuan BPNT  secara  lebih  tepat.  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  terkait  pola distribusi bantuan sosial, sehingga dapat memberikan
rekomendasi yang lebih akurat dalam perencanaan dan implementasi program bantuan.
Dalam  penelitian  ini,  akan  menggunakan algoritma  K-NN  sebagai  metode  untuk  klasifikasi pengelompokkan  penerima  bantuan  berdasarkan kriteria  tertentu  seperti  pendapatan  keluarga,  jumlah tanggungan,  status rumah  tinggal,  pekerjaan,  dinding rumah, lantai rumah, kendaraan. Pendekatan kuantitatif dipilih dengan mengumpulkan data kriteria penerima bantuan dari PKH dan BPNT. Implementasi algoritma  ini  akan  dilakukan  dengan  bantuan perangkat  Rapidminer,  yang  akan  membantu  dalam menemukan  nilai  yang  akurat,  penelitian  ini  untuk meningkatkan akurasi penyaluran Bahan Pangan Non Tunai  (BPNT)  kepada  masyarakat  berpenghasilan rendah  di  Kecamatan  Beber.  Dalam  prosesnya  akan melalui tahapan Pengumpulan Data, Pemrosesan Data, Pelatihan  Model  K-NN,  Evaluasi  Hasil,  Penyusunan Laporan, Presentasi Hasil.
Penelitian  ini  memiliki  potensi  implikasi  yang signifikan dalam bidang Informatika dan pengelolaan bantuan  sosial.  Para  praktisi  di  lapangan  akan  dapat menggunakan  pendekatan  ini  untuk  meningkatkan efisiensi dalam penyaluran Bahan Pangan Non Tunai (BPNT).  Masyarakat  akan  dapat  lebih  tepat  dalam menentukan  siapa  yang  sebenarnya  memerlukan bantuan,  sehingga  bantuan  dapat  disalurkan  dengan lebih efektif. Selain itu, hasil penelitian ini juga akan bermanfaat  bagi  peneliti  dalam  bidang  Data  Mining dan  Algoritma  K-NN.  Pemahaman  lebih  mendalam terhadap  kriteria  masyarakat  berpendapatan  rendah, membuka  peluang  untuk  perbaikan  kebijakan  lebih lanjut  yang  dapat  mengatasi  masalah  kemiskinan, solusi dari penelitian dapat menanggulangi permasalahan overlap antara  penerima  bantuan  PKH dan  BPNT,  sehingga  distribusi  bantuan  dapat dilakukan  dengan  lebih  tepat  sasaran  dan  efektif. Penelitian ini juga dapat memberikan kontribusi yang signifikan  dalam  meningkatkan  efektivitas  program bantuan  sosial  dan  mengarah  pada  upaya  lebih  baik dalam  mengatasi  kemiskinan  di  tingkat  masyarakat berpendapatan  rendah.  Program  ini  dapat  mencapai tujuan  utama  penerima  bantuan,  yaitu  mengurangi tingkat  kemiskinan  dan  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  yang  berhak  menerima  manfaat  dari program pemerintah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  peneliti  ini membahas mengenai memanfaatkan Algoritma Naïve Bayes  untuk  mengkategorikan  penerima  manfaat Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Sarang Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang  Timur.  Tujuannya adalah  untuk  membantu  Dinas  Sosial  dalam menentukan  penerima  bantuan  PKH  yang  tepat sasaran. penelitian ini berhasil mengimplementasikan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dengan tingkat akurasi yang tinggi.
kelayakan penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) untuk  membuat  saran  dalam  memilih  apakah  akan menerima  bantuan  sosial  lebih  lanjut.  Penelitian  ini
berhasil dikembangkannya model klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 untuk menilai kelayakan penerima BST di Desa Keramas, Gianyar Bali. Model ini  berhasil  mencapai akurasi  sebesar 97,83%. Selain itu,  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  atribut yang paling berpengaruh dalam menentukan kelayakan  penerima  BST  adalah  memiliki  bantuan lebih lanjut, pekerjaan, pendidikan, kartu kemiskinan, dan sejumlah besar tanggungan [1].
Dari  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2] membahas  mengenai  klasifikasi  penerima  dan  bukan penerima  pangan  non  tunai  di  kelurahan  utama menggunakan  teknik  data  mining. Metode  yang digunakan  meliputi  algoritma  Naïve  Bayes  dan algoritma  Decision  Tree  untuk  perbandingan. Tujuan bantuan penelitian adalah untuk memberikan evaluasi terhadap program pangan pemerintah. Hasil penelitian mencakup  penggunaan  RapidMiner  untuk  membuat model  data  mining,  dengan  algoritma  Naïve  Bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  58.29%,  sedangkan algoritma  Decision  Tree  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 73.97%. Selain itu, penelitian juga mencakup hasil  pengujian  T-Test  antara  kedua  algoritma  yang menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] Penelitian ini membahas  tentang  penggunaan  metode  klasifikasi Naïve  Bayes  untuk  mengidentifikasi  rumah  tangga miskin  di  desa  Lepak,  Lombok.  Tujuannya  adalah untuk  memberikan  informasi  yang  dapat  membantu pihak  desa  dalam merancang  strategi  untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naïve  Bayes  mampu  mengklasifikasikan  rumah tangga miskin dengan tingkat akurasi sebesar 96.63%. Penelitian ini fokus pada klasifikasi penerima bantuan sosial. Tujuannya  untuk  mengetahui  siapa  penerima bantuan  yang  berhak  menerima  bantuan  dan  mana yang tidak. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan  data,  preprocessing  data,  penerapan metode  K-Means,  dan  analisis  hasil. Analisisnya berdasarkan  data  penerima  bansos,  dan  dengan menggunakan metode K-Means, penerima dikelompokkan  menjadi  dua  klaster,  yaitu  klaster  1 mewakili penerima yang layak menerima bantuan, dan klaster  2  mewakili  penerima  yang  tidak  layak menerima  bantuan. Kesimpulan  yang  diperoleh  dari analisis adalah bantuan tersebut sampai pada penerima yang  dituju,  karena  mayoritas  penerimanya  adalah mereka  yang  benar-benar  membutuhkan  bantuan, seperti  buruh  yang  berpenghasilan  rendah  dan  tidak memiliki aset [4].
Penelitian ini menggunakan metode data mining K-Medoids untuk mengelompokkan lapangan pekerjaan utama pada penduduk usia 15 tahun ke atas. Dalam  penelitian  ini,  terdapat  17  lapangan  pekerjaan yang dikelompokkan menjadi dua cluster, yaitu cluster tinggi dan cluster rendah. Cluster tinggi terdiri dari 3 lapangan  pekerjaan  utama,  sedangkan  cluster  rendah terdiri  dari  14  lapangan  pekerjaan  utama.  Dengan menggunakan metode K-Medoids, penelitian ini dapat
memberikan informasi yang berguna dalam mengatur penduduk  berdasarkan  lapangan  pekerjaan  utama mereka, menurut penelitian yang diteliti oleh [5].
Hasil  yang  didapatkan  dalam  studi  yang dilakukan oleh [6] merupakan aplikasi Algoritma C4.5 Kantor Desa Martoba Pematangsiantar untuk menentukan pola tata letak file. Setelah pengumpulan data  selesai,  dilakukan  analisis  data.  Data  yang digunakan  adalah  data  primer  yang  dikumpulkan melalui  observasi  dan  wawancara.  Alat  analisis  data yang  digunakan  adalah  Microsoft  Excel  dan RapidMiner. Metode yang digunakan adalah Algoritma  C4.5,  yang  merupakan  perpanjangan  dari Algoritma  ID3  dan  menggunakan  prinsip  pohon keputusan. Hasil akhir dari penerapan Algoritma C4.5 dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  proses  perhitungan semi  manual  menggunakan  Microsoft  Excel  dan penyesuaian hasil perhitungan melalui pengujian data menggunakan  software  RapidMiner.  Berdasarkan pengolahan  data  menggunakan  RapidMiner,  sistem memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  100%.  Dari  hasil deskripsi  pohon  keputusan  yang  terbentuk,  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  Data  Mining Algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menggali data dan menarik kesimpulan dengan menggunakan pohon keputusan.
Hasil  yang  didapatkan  dalam  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [7]  penggunaan  metode  Weighted Naïve  Bayes  dengan  Laplace  Smoothing  untuk mengklasifikasikan  kelayakan  penerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH). Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  prediksi klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH sehingga dapat  membantu  perangkat  desa  dalam  menentukan warga desa yang layak menerima bantuan tersebut.
Penggunaan  Metode  Algoritma  K-Nearest Neighbor  untuk  pendataan  status  sosial  ekonomi masyarakat, serta pengujian keakuratan data menggunakan aplikasi RapidMiner Studio . Tujuannya adalah untuk memaksimalkan klasifikasi dan pendataan status sosial ekonomi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian yang dilakukan oleh [8] Tujuan Utama penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor  dalam  mengklasifikasikan  jenis penerimaan bantuan di Kecamatan Beber. Penggunaan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  membantu pemerintah  Kecamatan  Beber  dalam  menentukan penerima  bantuan  BPNT    yang  tepat  berdasarkan bantuan PKH.

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah proses menganalisa data dari perspektif atau penilaian yang berbeda dan menyimpulkannya  menjadi  informasi  penting  yang dapat  digunakan,  data  mining  dapat  disebut  sebagai proses  untuk  menemukan  korelasi  atau  pola  dari ratusan  atau  ribuan field dari  sebuah  basis  data relasional yang besar [5].

## 2.2. Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN)
K-nearest  neighbors  atau  knn  adalah  algoritma yang berfungsi untuk melakukan klasifikasi suatu data berdasarkan data pembelajaran ( train data sets ), yang diambil dari nilai K data terdekat ( nearest neighbors ). Dengan  nilai  k  merupakan  banyaknya  tetangga terdekat. Tujuan utama K-NN untuk mengklasifikasikan  suatu  data  ke  dalam  salah  satu kelas  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  k-tetangga terdekatnya. Dengan kata lain, KNN mencoba mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  dievaluasi  dengan  K- NN terdekatnya dalam data pelatihan [6].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  yang bertujuan  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang dapat menjelaskan serta menggambarkan konsep atau kelas  data,  klasifikasi  dapat  dilihat  sebagai  suatu proses  untuk  mendeklarasikan  suatu  objek  data sebagai salah satu jenisnya[7].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan ternama  sama  dengan  yang  menyediakan  lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran  dalam  penambangan  teks,  dan  analisis prediktif[5].

## 3. METODE PENELITIAN
Pengguna  BPNT  diklasifikasikan  menggunakan algoritma  K-NN  dalam  prosedur  sistematis  yang mencakup  pengumpulan  data,  pemrosesan,  pelatihan model,  dan  evaluasi  hasil.  Gambar  1  memberikan penjelasan  mengenai  langkah-langkah  prosedur  yang akan diterapkan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Informasi  tersebut  terkandung  dalam  file  Excel bernama  Dataset  PKH  diperoleh  dari  Kantor Kecamatan  Beber  yang  berjumlah  sebanyak  1530, dataset  pkh.xlsx  yang  sudah  di  impor  terdiri  dari  12 atribut seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Dataset Penerima PKH
Agar dataset ada di repository Rapidminer, maka perlu dilakukan import data Dataset PKH.xlsx menggunakan operator ReadExcel.

## Gambar 2. Operator ReadExcel pada Rapidminer

## 4.2. Selection
Untuk menentukan label pada dataset, digunakan operator Set Role seperti tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar  3. Operator Set Role pada Rapidminer
Parameter  pada Set  Role yang  digunakan  bisa dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Parameter dan atribut yang dipilih pada operator select Atribut No. Uraian Keterangan 1 Record 1224 2 Special Atribut 2 3 Reguler Atribut 10 4 Attribut : Nik Real Nama Polynomial Bansos Polynomial Penghasilan Polynomial Status Rumah Polynomial Tanggungan Integer Pekerjaan Polynomial
No. Uraian Keterangan Kendaraan Polynomial Alamat Polynomial Hasil Binomial 4.3. Pre-Processing
Proses cleaning atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing .  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisis  terlebih  dahulu  apakah  atribut pada dataset yang dipilih  memiliki  nilai missing atau tidak  serta  memiliki  data  yang  konsisten  atau  tidak. Dari  hasil result dari  statistik  dataset  seperti  tampak pada  gambar  4.4  dibawah  ini,  diketahui  bahwa  tidak ada  atribut  yang  memiliki  nilai missing .  Untuk memeriksa  konsisten  atau  tidak  konsistennya  dataset yang digunakan diperiksa per- record secara langsung dan  menunjukan  bahwa  dataset  memiliki  data  yang konsisten terhadap nilainya.
Gambar  4. Data Statistic
Dari  hasil Result dataset  sudah  tidak  memiliki lagi  titik  data  yang  hilang.  Kumpulan  data  diperiksa secara langsung melalui catatan untuk melihat apakah konsisten  atau  tidak,  dan  ini  menunjukkan  bahwa kumpulan  data  berisi  data  yang  konsisten  dengan nilainya.

## 4.4. Transformation
Saat  mengubah  data  untuk  tujuan  penelitian untuk mengubah tipe atribut penerima BPNT menjadi label, digunakan operator set role .
Gambar 5. Set Role

## 4.5. Data Mining
Langkah-langkah  dalam  proses  pencarian  atau eksplorasi  Mencari  informasi  yang  signifikan  dari ukuran pasti kumpulan data yang telah dipilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu merupakan tahap  pertama  dalam  penelitian  ini.  Metode  K-NN digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  kelompok
NO Atribut Tipe Data 1. NIK Real 2. Nama Polynomial 3. Bansos Polynomial 4. Penghasilan Polynomial 5. Status Rumah Polynomial 6. Pekerjaan Polynomial 7. Jumlah Tanggungan Integer 8. Lantai Polynomial 9. Dinding Polynomial 10. Kendaraan Polynomial 11. Alamat Polynomial 12. Hasil Binomial
berdasarkan  peruntukan  penerima  bantuan  BPNT. Perangkat  lunak  yang  disebut  RapidMiner  dan algoritma  K-NN  digunakan  untuk  memproses  data. Model  data  mining  yang  dibuat  untuk  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 6 Model Proses Data Mining
Dari hasil Gambar 6 penerapan dari Algoritma K- NN  dalam  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan data penerima BPNT.

## Gambar 7 Hasil Exampleset
Berdasarkan  Gambar  7,  hasil  prediksi  kualitas udara dibagi menjadi dua kelompok berdasarkan hasil sample set yang merupakan keluaran dari exampleset kinerja  operator.  Klasifikasi  tersebut  adalah  sebagai berikut: Ya dan Tidak

## Gambar 8 Hasil Visualisasi Penerima BPNT
Pada Gambar 8 merupakan representasi kategorisasi  penerima  BPNT  di  Kecamatan  Beber terbagi menjadi dua kategori yaitu Ya dan Tidak.
Gambar 9 Hasil Accuracy
Terlihat  dari  data  kinerja  bahwa  model  atau sistem  klasifikasi  telah  dievaluasi  menggunakan  dua kategori penerima BPNT: Ya dan Tidak
1) Accuracy (Akurasi)
Nilai  Akurasi:  93.14%  Akurasi  mengukur sejauh  mana  model  mampu  memprediksi dengan  benar,  diukur  dalam  persentase.
Dalam  hal  ini,  model  memiliki  tingkat akurasi  sebesar  93.14%,  yang  merupakan persentase  dari  jumlah  prediksi  yang  benar dari keseluruhan data. 2) Weighted  Mean  Precision (Presisi  Rata- Rata Terbobot)
Nilai Precision: 79.53%  dengan Bobot: 1, 1. Precision mengukur  sejauh  mana  prediksi positif model benar-benar relevan. Weighted Mean Precision dihitung dengan memberikan  bobot  pada  masing-masing kelas. Sejumlah 79.53% dari prediksi positif model relevan. 3) Weighted  Mean  Recall (Sensitivitas  Rata-
Rata Terbobot)
Nilai Recall : 74.49%  dengan Bobot: 1, 1. Recall mengukur  sejauh  mana  model  dapat mendeteksi semua instance positif. Dalam hal ini, Weighted  Mean  Recall dihitung  dengan memberikan  bobot  pada  masing-masing kelas. Sejumlah 74.49% dari instance positif YA  dan    TIDAK  berhasil  dideteksi  oleh model.

## 4.6. Evaluation
Dengan  menggunakan  akurasi  sebesar  93.14% sebagai  ukuran  performa  keseluruhan  model,  kita dapat melihat evaluasi lebih rinci dengan mempertimbangkan metrik-metrik lain seperti presisi, recall, untuk setiap penerima BPNT. Berdasarkan hasil evaluasi model yang telah diberikan sebelumnya:
1) Presisi (Precision) a. Kelas “Ya” : 95.42% b. Kelas “Tidak” : 63.64%
2) Recall
a. Kelas “Ya” : 97.13%
b. Kelas “Tidak” : 51.85%
Temuan  evaluasi  ini  menawarkan  pemahaman yang lebih mendalam mengenai fungsi model di setiap kelas penerima BPNT. Meskipun akurasi model secara keseluruhan sangat tinggi, berkonsentrasi pada presisi dan  perolehan  kembali  mungkin  menunjukkan  area yang  perlu  ditingkatkan,  terutama  jika  kelas  tertentu memiliki kebutuhan unik.

## 4.7. Bagaimana menentukan kriteria penerima
BPNT berdasarkan penerima PKH? Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap kriteria  penerima  bantuan  dari  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  dan  Bantuan  Pangan  Non-Tunai
(BPNT). Kriteria yang dievaluasi meliputi pendapatan keluarga,  jumlah  tanggungan,  status  rumah  tinggal, pekerjaan,  dinding  rumah,  lantai  rumah,  dan kendaraan. Penelitian ini menggunakan Algoritma K- NN  yang  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan penerima  bantuan  BPNT  berdasarkan  karakteristik yang ditemukan pada penerima  bantuan PKH. K-NN merupakan  metode  klasifikasi  yang  memanfaatkan informasi  dari  tetangga  terdekat  untuk  memprediksi kategori suatu data.

## 4.8. Bagaimana cara kita mengetahui penerima itu layak atau tidaknya menerima bantuan?
Mengevaluasi  dari  kriteria  penerima  bantuan, langkah-langkah  klasifikasi  menggunakan  K-NN melibatkan  evaluasi  kriteria  seperti  pendapatan keluarga,  jumlah  tanggungan,  status  rumah  tinggal, pekerjaan,  dinding  rumah,  lantai  rumah,  dan kendaraan.  Ini  memungkinkan  penentuan  apakah seseorang  layak  atau  tidak  menerima  bantuan  BPNT berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini, mencakup  nilai  akurasi  sebesar  93.14%,  weighted mean  precision  sebesar  79.53%,  dan  weighted  mean recall sebesar 74.49%. Akurasi mengukur sejauh mana model  dapat  memprediksi  dengan  benar,  sedangkan precision  dan  recall  memberikan  informasi  tentang sejauh mana model mampu memberikan prediksi yang relevan dan mendeteksi instance positif. Penelitian ini membuktikan  bahwa  penggunaan  algoritma  K-NN dapat  efektif  digunakan  untuk  mengklasifikasikan penerima  bantuan  BPNT  berdasarkan  karakteristik yang ada pada penerima bantuan PKH. Hasil evaluasi kinerja  model  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang tinggi,  menunjukkan  potensi  model  untuk  digunakan dalam  penentuan  penerima  bantuan  di  masa mendatang. Dengan demikian, penelitian ini memiliki implikasi  penting  dalam  peningkatan  efisiensi  dan efektivitas program bantuan sosial di Indonesia. Untuk studi  berikutnya,  disarankan  untuk  Eksplorasi pengembangan  model  yang  lebih  kompleks  atau kombinasi algoritma untuk meningkatkan kinerja dan akurasi  prediksi.  Mungkin  ada  model  machine learning lain yang dapat memberikan hasil yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  and  N.  ,  "Perbandingan  Performa  Cluster Model Algoritma K-Means Dalam
Mengelompokkan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan," Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis, vol. 1, pp. 20-28, 2003
[2] D.  Irawan  and  D.  Riswanto,  "Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Mengklasifikan  Jenis  Penerimaan  Bantuan," JTKSI  (Jurnal  Teknologi  Komputer  dan  Sistem Informasi), 2023.
[3] L.  Qadrini  and  S.  A,  "Decision  Tree  dan Adaboostpada  Klasifikasi  Penerima  Program Bantuan
[4] N. W. Oktha dan N. Widya Utami, “Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 Di Desa Keramas, Gianyar,  Bali,” Jurnal  Informatika,  Teknologi dan Sains, pp. 101-107, 2022.
[5] C.  Agus  dan  F.  Rizky  Maulana,  “Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (  Studi  Kasus Kelurahan Utama ),” Techno.Com, pp. 321-331, 2019.
[6] W.  Pura  dan  D.  Ayu  Lara,  “Penerapan  Naive Bayes  dalam  Mengklasifikasikan  Masyarakat Miskin di Desa Lepak,” Geodika: Jurnal Kajian Ilmu  dan  Pendidikan  Geografi, pp.  123-132, 2021.
[7] L.  Ganda  Rady  dan  .  A.  Anggrawan, “Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan Rekayasa Komputer, pp. 205-214, 2021.
[8] N.  Pulungan  dan  Suhada,  “PENERAPAN
ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK MENGELOMPOKKAN PENDUDUK,” KOMIK(Konferensi Nasionaal Teknologi Informasi dan Komputer), pp. 329-334, 2019
[9] W. Lidysari dan H. Staria Tambunan, “Penerapan Data  Mining  Dalam  Menentukan  Kelayakan Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko  Dengan Algoritma  C4  .  5  (  Kasus  Kantor  Kelurahan Martoba ),” KESATRIA Jurnal Penerapan Sistem Informasi  (Komputer  dan  Manajemen), pp.  53- 61, 2022
[10] D  Utami  dan  P.  Aisyiyah  ,  “Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Metode Weighted Naïve Bayes Dengan Laplace Smoothing,” JIPI (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika), pp. 1373-1384, 2022.
[11] D.  Irawan  dan  D.  Riswanto,  “Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Mengklasifikan  Jenis  Penerimaan  Bantuan,” JTKSI  (Jurnal  Teknologi  Komputer  dan  Sistem Informasi), 2023.
[12] L.  Qadrini  dan  S.  A,  “Decision  Tree  dan Adaboostpada  Klasifikasi  Penerima  Program Bantuan  Sosial,” Decision  Tree  Dan  Adaboost Pada  Klasifikasi  Penerima  Program  Bantuan Sosial, pp. 1959-1966, 2021.
[13] R.  Fitra  dan  I.  Rusdi,  “Penerapan  Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan Rapidminer Studio Pada Klasifikasi Status Sosial Ekonomi Studi Kasus : Kelurahan Kapuk Muara Rt 010 Rw 04,” Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, pp. 653-660, 2022.
[14] A.  Asri  Awaliyah  dan  W.  Handoko  , “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk
Klasifikasi Penerima Program Keluarga
Harapan,” J-Com (Journal of Computer), pp. 21- 26, 2022
[15] F.  Kurnia  dan  J.  Kurniawan  ,  “Klasifikasi Penduduk Miskin Penerima PKH Menggunakan Metode Naïve Bayes dan  KNN,” Jurnal  Kajian dan Terapan Matematika, pp. 75-84, 2022.
[16] A.  N.  Shahifatun  dan  H.  Mulyo,  “Klasifikasi penerima  bantuan  program  rehabilitasi  rumah tidak  layak  huni  menggunakan  algoritme  K- Nearest Neighbor Classification of beneficiaries for  the  rehabilitation  of  uninhabitable  houses using the K-Nearest Neighbor algorithm,” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Komputer, pp.  32-37, 2022.
[17] E. Rahma dan M. Fauzan, “Klasifikasi Penduduk Miskin  Penerima  PKH  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  dan  KNN,” Jurnal  Kajian  dan Terapan Matematika, pp. 75-84, 2022.
[18] A. Ifon Purnama dan A. Aziz, “Penerapan Data Mining Untuk Mengklasifikasi Penerima
Bantuan  Pkh  Desa  Wae  Jare  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes,” Kurawal  -  Jurnal Teknologi, Informasi  dan Industri, pp. 173-180, 2020
[19] R.  Fitra  dan  I.  Rusdi,  “Penerapan  Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan Rapidminer Studio Pada Klasifikasi Status Sosial Ekonomi Studi Kasus : Kelurahan Kapuk Muara Rt 010 Rw 04,” Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar  Komputer, vol.  11,  no.  4,  pp.  653-660, 2022.
[20] F.  Kurnia  dan  J.  Kurniawan,  “Klasifikasi penerima  bantuan  program  rehabilitasi  rumah tidak  layak  huni  menggunakan  algoritme  K- Nearest Neighbor Classification of beneficiaries for  the  rehabilitation  of  uninhabitable  houses using the K-Nearest Neighbor algorithm,” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Komputer, vol.  10,  no.  1, pp. 32-37, 2022.
[21] W.  dan  N.  ,  “Perbandingan  Performa  Cluster Model Algoritma K-Means Dalam
Mengelompokkan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan,”  Jurnal Sistem  Informasi Bisnis, vol. 1, pp. 20-28, 2003.
[22] Fajriana,  “Classification  of  Determination  the Recipients  of  the  Program,” JITE  (Journal  of
Informatics and Telecommunication Engineering), vol.  6,  no.  January,  pp.  403-413, 2023
[23]