CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058

## Implementasi KNN dan Decision Tree Untuk Klasifikasi Kelayakan Bantuan Disabilitas DKI Jakarta
Nathan Ramadhani 1 , Dwi Wahyu Maulana 2 , Muhammad Rizky Fahreza *3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Email : 1 41521010002@student.mercubuana.ac.id , 2 41521010147@student.mercubuana.ac.id , *3 41521010130@student.mercubuana.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  layak  atau  tidaknya  penerima  bantuan disabilitas menerima bantuan, berdasarkan peraturan Gubernur DKI Jakarta Nomor 44 Tahun 2022  tentang  Pemberian  Bantuan  Sosial  Dalam  Rangka  Perlindungan.  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  kualitatif  dengan  menggunakan  python  dan  mengambil  studi  kasus nyata  menggunakan  dataset  dari  Dinas  Sosial  DKI  Jakarta  tahun  2020.  Penelitian  ini melibatkan  dua  algoritma  machine  learning,  yaitu  Decision  Tree  untuk  mengklasifikasikan layak  atau  tidaknya  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk  memvisualisasikan  penerima bantuan yang termasuk ke dalam kelompok layak dan tidak layak. Banyaknya data penyandang disabilitas  yang  tercatat,  membuat  Dinas  Sosial  Provinsi  DKI  Jakarta  mengalami  hambatan dalam mengidentifikasi penyandang disabilitas. Jumlah penduduk yang tinggi dan sumber daya serta  dana  yang  terbatas,  menjadi  tantangan  besar  yang  sedang  dihadapi  oleh  Dinas  Sosial untuk memastikan bahwa bantuan disalurkan dengan tepat dan efektif. Salah satu upaya yang dapat  dilakukan  oleh  Dinas  Sosial  Provinsi  DKI  Jakarta  adalah  memberikan  Kartu Penyandang  Disabilitas  Jakarta  (KPDJ).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  klasifikasi  dengan algoritma  decision  tree  mendapatkan  skor  akurasi    0.78,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem yang  dikembangkan  mampu  memberikan  rekomendasi  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi dalam  menentukan  penerima  manfaat  bantuan,  sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam proses pengambilan keputusan terkait penyaluran bantuan.
Kata Kunci — KNN, Decision Tree, Disabilities

## Abstract
The purpose of this study is to identify whether recipients of disability assistance are eligible to receive aid based on the Governor of DKI Jakarta Regulation Number 44 of 2022 concerning the  Provision  of Social Assistance  for  Protection.  This  study uses a qualitative approach  with Python and takes a real case study using a dataset from the DKI Jakarta Social Service in 2020. The study involves two machine learning algorithms: Decision Tree to classify eligibility and K- Nearest Neighbors (KNN) to visualize the recipients of assistance who fall into the eligible and non-eligible groups. The large number of recorded disabled individuals has created challenges for  the  DKI Jakarta  Provincial Social Service in  identifying  them.  The high  population,  along with  limited  resources  and  funds,  presents  a  significant  challenge  for  the  Social  Service  to ensure that assistance is distributed accurately and effectively. One of the efforts that the DKI Jakarta Provincial Social Service can undertake is to issue the Jakarta Disability Card (KPDJ). The results of this study show that the classification with the Decision Tree algorithm achieved an  accuracy  score  of  0.78,  indicating  that  the  developed  system  is  capable  of  providing recommendations with a high level of accuracy in determining aid recipients, thereby improving efficiency in the decision-making process related to aid distribution.
Keywords — KNN, Decision Tree, Disabilitas
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058

## 1. PENDAHULUAN
Penyandang  disabilitas  merupakan  salah  satu  kelompok  rentan  yang  memerlukan perhatian  khusus  dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  hidup  mereka.  Dalam  konteks  ini, penerimaan  bantuan  dan  dukungan  menjadi  krusial  untuk  memastikan  kebutuhan  mereka terpenuhi  merupakan  kunci  untuk  membangun  kesejahteraan  bangsa  dan  negara  .  Namun, proses  identifikasi  dan  penyaluran  bantuan  seringkali  menghadapi  hambatan  yang  kompleks, terutama dalam mengelola volume data yang besar dan beragam. Jumlah penduduk yang tinggi dan sumber daya serta dana yang terbatas, menjadi tantangan besar yang sedang dihadapi oleh Dinas Sosial untuk memastikan bahwa bantuan disalurkan dengan tepat dan efektif. Salah satu upaya yang dapat dilakukan oleh Dinas Sosial Provinsi DKI Jakarta adalah memberikan Kartu Penyandang  Disabilitas  Jakarta  (KPDJ).  KPDJ  merupakan  program  bantuan  yang  bertujuan untuk  mencegah  kerentanan  sosial  serta  upaya  mendukung  pemenuhan  berbagai  kebutuhan dasar dan kesejahteraan sosial bagi para penyandang disabilitas. Penerima manfaat KPDJ akan menerima  dana  sebesar  Rp300.000  tiap  bulannya  melalui  Bank  DKI.  Berdasarkan  peraturan Gubernur DKI Jakarta Nomor 44 Tahun 2022 tentang Pemberian Bantuan Sosial Dalam Rangka Perlindungan,  kriteria  penerima  bantuan  sosial  diantaranya  harus  memiliki  KTP  atau  KK berdomisili  Provinsi  DKI  Jakarta,  telah  terdata  di  dukcapil  sebagai  disabilitas,  status kesejahteraan rumah tangga atau desil 1-4.
Selain  itu  calon  penerima  bantuan  juga  harus  terdaftar  di  DTKS  dan  bukan  merupakan bagian  dari  TNI,  Polri,  ASN  dan  BUMN/BUMD.  Pendataan  ini  bertujuan  untuk  mengurangi kesalahan dalam penyaluran bantuan dan memastikan bantuan tepat sasaran, dan meminimalkan potensi penyalahgunaan dana.
Proses pendataan yang mendetail memerlukan waktu yang cukup lama dan sumber daya yang  banyak.  Dalam  proses  penyaluran  bantuan  sering kali  menimbulkan  masalah  baru.  Salah satu  risiko  yang  muncul  adalah  kemungkinan  adanya  korupsi,  di  mana  oknum  tertentu  bisa memanfaatkan celah dalam sistem yang kompleks untuk keuntungan pribadi . Selain itu, proses yang  panjang  dan  berbelit-belit  dapat  menyebabkan  penundaan  dalam  penyaluran  bantuan, sehingga  masyarakat  yang  benar-benar  membutuhkan  tidak  segera  menerima  bantuan  yang diperlukan. Masalah lain yang sering muncul adalah ketidaksesuaian jumlah penyediaan dengan kebutuhan  di  lapangan,  yang  bisa  terjadi  akibat  data  yang  tidak  akurat  atau  perubahan kebutuhan  yang  cepat  di  masyarakat.  Diperlukan  sistem  yang  efisien  dan  transparan  untuk mempercepat  pendataan  dan  penyaluran,  serta  memastikan  bantuan  mencapai  mereka  yang benar-benar membutuhkan.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  yang  mampu  melakukan identifikasi  penerima  manfaat  bantuan  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi,  serta meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  pengambilan  keputusan  terkait  penyaluran  bantuan. Dengan  memanfaatkan  algoritma  KNN  untuk  analisis  asosiasi  dan  algoritma  Decision  Tree untuk  pengklasifikasian  data  diharapkan  akan  tercipta  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan rekomendasi yang lebih baik dalam menentukan penerima manfaat secara tepat.
Data mining merupakan metode yang bermanfaat untuk memperoleh informasi berharga dari  sejumlah  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  pengetahuan  seperti  statistik, matematika  dan  pengenalan  pola.  Pola  tersebut  nantinya  dapat  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat. Menurut han et al. (2014) data mining memiliki beberapa tahapan yaitu : 1.  Data Cleaning
2.  Data Integration
3.  Data Selection
4.  Data Transformation
5.  Data mining
6.  Pattern Evaluation
7.  Knowledge Presentation
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
Dalam konteks  identifikasi  penerima  manfaat  bantuan  bagi  penyandang  disabilitas,  data mining  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memproses  data  demografis,  kondisi  ekonomi, kebutuhan  khusus,  serta  riwayat  bantuan  .  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  meningkatkan efisiensi  dalam  penyaluran  bantuan  dengan  memastikan  bahwa  bantuan  disalurkan  kepada mereka yang benar-benar membutuhkannya.
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran berbasis  instansi  yang  umum  digunakan  untuk  mengelompokkan  data.  Algoritma  ini mengelompokkan  data  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  k-nearest  neighbors  atau  tetangga terdekatnya  dalam  ruang  atribut].  Dalam  konteks  penelitian  ini,  algoritma  KNN  digunakan untuk  memprediksi  kelayakan  penerima  manfaat  bantuan  berdasarkan  karakteristik  individu penyandang  disabilitas.  Dengan  menggunakan  atribut-atribut  yang  relevan,  algoritma  KNN akan  mengklasifikasikan individu ke dalam  kelompok  penerima  manfaat  atau  bukan  penerima manfaat.
Decision  Tree  adalah  algoritma  pembentukan  pohon  keputusan  yang  digunakan  untuk pengklasifikasian data.  Algoritma ini  membangun  pohon  keputusan  berdasarkan atribut-atribut data  dan  memilih  atribut  terbaik  untuk  memisahkan  data  ke  dalam  kelas-kelas  yang  berbeda berdasarkan  nilai  Entropy  dan  Gain.   Menurut  Amin,  et al.,  (2015)  sebelum  mengekstrak data dalam bentuk tree terdapat beberapa langkah yang harus diperhatikan sebagai berikut :
1.  Melakukan perhitungan nilai entropy untuk semua anggota atribut.
2.  Melakukan perhitungan nilai Gain pada setiap nilai atribut.
3.  Memilih root berdasarkan nilai Gain terbesar.
4.  Membuat node cabang berdasarkan nilai Gain terbesar kecuali nilai Gain untuk root.
Dalam penelitian ini, algoritma Decision Tree digunakan untuk mengklasifikasikan jenis disabilitas penerima manfaat bantuan berdasarkan karakteristik dari data  individu penyandang disabilitas.
Penggunaan  data  mining,  khususnya  algoritma  KNN  dan  Decision  Tree,  dalam  proses identifikasi  penerima  manfaat  bantuan  diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  penyaluran bantuan.  Dengan  menganalisis  pola-pola  hubungan  antar  atribut  data  dan  mengklasifikasikan kelayakan  penerima  manfaat,  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  dan tepat  dalam  menentukan  penerima  manfaat.  Hal  ini  diharapkan  dapat  mengurangi  kesalahan dalam  penyaluran  bantuan,  memastikan  bantuan  tepat  sasaran,  dan  meningkatkan  efisiensi dalam proses pengambilan keputusan terkait penyaluran bantuan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif  dengan  menggunakan  python  dan mengambil  studi  kasus  nyata  menggunakan  dataset  dari  Dinas  Sosial  DKI  Jakarta  tahun  2020. Penelitian  ini  melibatkan  dua  algoritma  machine  learning,  yaitu  Decision  Tree  dan  K-Nearest Neighbors (KNN), untuk melakukan analisis data.
1. Decision Tree
Algoritma machine learning yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Algoritma ini bekerja dengan membagi dataset ke dalam subset yang lebih kecil berdasarkan fitur tertentu [7].  Struktur  pohon  terbentuk  dengan  node  yang  merepresentasikan  fitur  dari  dataset,  cabang yang merepresentasikan aturan keputusan, dan daun yang merepresentasikan hasil (kelas)[7].
Nilai entropy dapat dihitung menggunakan persamaan 1
(1)
Keterangan : 𝑆 ∶ Himpunan kasus
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
𝑛 ∶ Jumlah partisi S 𝑝𝑖 ∶ Jumlah sampel pada kelas i
Nilai gini index dapat dihitung dengan persamaan 2
(2)
Keterangan : 𝑛 ∶ Jumlah partisi S 𝑝𝑖 ∶ Jumlah sampel pada kelas i

## 2. K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritma  K-Nearest      Neighbor(KNN)      adalah      metode      untuk  mengklasifikasikan objek  berdasarkan  data  training  yang  paling  dekat  dengan  objek  tersebut[11].  KNN  bekerja dengan  mencari  titik  data  terdekat  (neighbors)  dari  titik  data  baru  yang  akan  diklasifikasikan. Jarak terdekat biasanya dihitung menggunakan metrik Euclidean, meskipun metrik lainnya juga bisa  digunakan.  Kelas  dari  titik  data  baru  ditentukan  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  K tetangga terdekat.
Jarak euclidean dapat dihitung dengan persamaan
(3)
Keterangan :
, ∶ record ke-n , record ke-m
, ∶ record ke-n’ , record ke-m’

## 3. Populasi dan Sampel
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  individu  dari  suatu  dataset  yang berisi  informasi  mengenai  nama,  desa,  usia,  jenis  kelamin,  dan  jenis  disabilitas  warga  DKI Jakarta dan  Kepulauan  Seribu.  Data ini diambil dari  website  Satu  Data  Indonesia  (data.go.id). Dataset tersebut terdiri dari 10.000 data individu penyandang disabilitas yang diambil dari tahun 2020.
Tabel 1. Sample Dataset  disabilitas warga DKI Jakarta Jenis Kelamin Usia Jenis Disabilitas Desil Perempuan 71 Cacat Fisik & Mental 3 Laki-laki 68 Tuna Netra 0 Perempuan 32 Cacat Mental Retardasi 3 Perempuan 70 Tuna Netra 3 Perempuan 29 Tuna Rungu, Wicara & Daksa 3 … … … …
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data dan Pengembangan Instrumen
1. Preprocessing Data:
Dalam dataset asli, terdapat beberapa kolom yang tidak relevan atau tidak diperlukan untuk  analisis  lebih  lanjut.  Menghapus  kolom-kolom  ini  membantu  menyederhanakan data dan fokus pada fitur yang relevan. Untuk mempermudah pemahaman dan analisis data,  nama  kolom  diubah  menjadi  lebih  deskriptif.  Penggantian  ini  dilakukan  agar peneliti  dan  pembaca  lebih  mudah  memahami  isi  dan  konteks  data.  Beberapa  kolom dalam  dataset  mengandung  teks  yang  mungkin  memiliki  karakter  khusus  atau  spasi yang tidak perlu. Pembersihan ini penting untuk menghindari kesalahan saat melakukan encoding atau analisis.
2. One-Hot Encoding :
Digunakan  untuk  mengubah  data  kategorik  menjadi  bentuk  numerik  yang  bisa diproses oleh model Decision Tree.
a. Label  Encoding:  Digunakan  untuk  mengubah  data  kategorik  menjadi  bentuk numerik untuk model KNN.
b. Pembagian  Data:  Data  dibagi  menjadi  fitur  (x_train)  dan  target  (y_train)  untuk masing-masing model.

## 2.2 Teknik Analisis Data
1. Deskripsi Data
Dalam  penelitian  ini,  atribut  yang  menjadi  sasaran  dalam  pengujian  menggunakan desil  adalah  variabel-variabel  kunci  yang  mencerminkan  karakteristik  dan  kondisi individu  penyandang  disabilitas  di  DKI  Jakarta  dan  Kepulauan  Seribu.  Atribut-atribut ini  meliputi  informasi  demografis  seperti  umur,  jenis  kelamin,  dan  jenis  disabilitas. Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  memahami  distribusi  dan  pola  dalam  data,  serta untuk  mengidentifikasi  kelompok-kelompok  tertentu  yang  mungkin  memerlukan perhatian  khusus  dalam  kebijakan  sosial  dan  program  bantuan.Data  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  dataset  tahun  2020,  yang  berisi  informasi mengenai  penyandang  disabilitas  di  wilayah  tersebut.  Dataset  ini  mencakup  14.937 individu dengan berbagai jenis disabilitas, termasuk cacat fisik, mental, tuna netra, dan kombinasi dari beberapa jenis disabilitas. Informasi ini mencakup detail alamat, nama, umur, dan jenis disabilitas yang dihadapi oleh masing-masing individu.

## 2. Decision Tree
Berikut langkah-langkah Decision Tree:
a. Inisialisasi Model: Menggunakan DecisionTreeClassifier dari Scikit-Learn.
b. Pelatihan  Model:  Model  dilatih  menggunakan  data  yang  telah  di  encode  dengan One-Hot Encoding.
c. Visualisasi  Model:  Model  yang  terlatih  divisualisasikan  dalam  bentuk  tree menggunakan export graphviz dan
3. K-Nearest Neighbors(KNN) Berikut langkah-langkah KNN :
a. Inisialisasi  Model:  Menggunakan  Neighbors  Classifier  dari  Scikit  Learn  dengan K=3.
b. Pelatihan  Model:  Model  dilatih  menggunakan  data  yang  telah  di  encode  dengan Label Encoding.
c. Prediksi:  Model  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  disabilitas  berdasarkan data baru.
d. Visualisasi:  Visualisasi  dilakukan  dengan  scatter  plot  untuk  melihat  distribusi  data dan hasil klasifikasi.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Decision Tree
Dalam mengembangkan sistem monitoring dan Dimulai dengan memilih atribut yang paling informatif untuk menjadi akar pohon. Kita akan menggunakan data yang telah diolah dalam code yang diberikan.
1. Node Akar Kondisi: Usia <= 14.5 Samples: 10455 Value: [8116, 2339] (Layak, Tidak Layak)
Di mana adalah adalah proporsi kelas i : Untuk node ini:
2. Node Kiri (Child Node dari Root)
Kondisi: Usia <= 11.5 Samples: 1231 Value: [860, 371] (Layak, Tidak Layak)
Di mana adalah adalah proporsi kelas i : Untuk node ini:
3. Node Kanan (Child Node dari Root) Kondisi: Usia > 14.5
Samples: 9224 Value: [7256, 1968] (Layak, Tidak Layak)
Di mana p_i^   adalah adalah proporsi kelas i : Untuk node ini:
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058

## 4. Node Anak dari Node Kiri
Kondisi: Usia <= 5.5 Samples: 732 Value: [498, 234] (Layak, Tidak Layak)
Di mana p_i^   adalah adalah proporsi kelas i : Untuk node ini:

## 5. Node Anak dari Node Kanan
Kondisi: Jenis Kelamin <= 0.5 Samples: 9044 Value: [7093, 1951] (Layak, Tidak Layak)
Di mana p_i^   adalah adalah proporsi kelas i : Untuk node ini:

## 6. Visualisasi Decision Tree
Gambar 1 visualisasi Decision Tree
Visualisasi  ini  menunjukkan  model  decision  tree  membagi  dataset  berdasarkan  atribut Usia  dan  Jenis  Kelamin  untuk  menentukan  apakah  seseorang  layak  menerima  bantuan. Setiap node dipisahkan oleh nilai Gini, jumlah sampel, distribusi kelas, dan kelas mayoritas di  node  tersebut.  Semakin  dalam  node  berada,  semakin  spesifik  kondisi  pemisahan  yang digunakan untuk memprediksi kelayakan penerima bantuan.
Berikut  adalah kode  program  untuk  menentukan  Layak  atau Tidak  Layak  penyandang disabilitas menerima bantuan:
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
df['Status'] = df['Desil'].apply(lambda x: 'Layak' if x <= 4 else 'Tidak Layak')
7. K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  klasifikasi  yang  mengandalkan data yang sudah diklasifikasikan sebelumnya untuk mempelajari dan mengelompokkan data baru.  Sebagai  bagian  dari  supervised  learning,  hasil  dari  instance  baru  diklasifikasikan berdasarkan  kedekatan  jarak  dengan  kategori  yang  sudah  ada.  Algoritma  ini  berfungsi dengan  mengukur  jarak  terpendek  dari  sampel  uji  ke  sampel  latih  untuk  menemukan  K tetangga terdekat (KNN). Setelah mengidentifikasi K tetangga terdekat, keputusan klasifikasi dilakukan  berdasarkan  mayoritas  kategori  dari  tetangga  tersebut.  Umumnya,  jarak  antara tetangga  dihitung  menggunakan  jarak  Euclidean.  Langkah-langkah  dalam  menghitung metode K-Nearest Neighbor meliputi:
a) Persiapan Data
Data menggunakan 5 data terakhir dari 100 Total Data Sampel.
b) Encoding Data
Encode data secara manual: Jenis Disabilitas: Tuna Daksa = 0, Tuna Rungu = 1, Cacat Fisik & Mental = 2 Status Kelayakan: Layak = 0, Tidak Layak = 1 Sehingga data ter-encode akan menjadi sesuai dengan Tabel 4
Tabel 2. Sampel data ter-encode Nama Usia Jenis Disabilitas Desil Status Kelayakan TURINA 46 2 7 0 ARMAH 58 1 2 1 MASKAH 48 4 7 0 FAHRI AZZAHRA N PUTRA GUSTIFAH 16 0 4 1 MOCHAM AD SOLEH 69 3 2 1
c) Hitung jarak Euclidean antara data baru dan setiap data dalam dataset Misalkan kita ingin memprediksi jenis disabilitas untuk seseorang dengan:
● Usia: 50
● Jenis Disabilitas: Tuna Daksa (1)
● Desil: 5
Jarak Euclidean dapat dihitung menggunakan rumus [3]: Perhitungan Jarak Euclidean::
1) Jarak ke TURINA:
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
2) Jarak ke ARMAH:
3) Jarak ke MASKAH:
4) Jarak ke ORAHIM:
5) Jarak ke MOCHAMAD SOLEH:
d) Pilih K Tetangga Terdekat:
Dengan K=3, kita memilih 3 tetangga terdekat berdasarkan jarak terkecil: ROCHIM (3.32) MOCH ARIEF SYAEFUDDIN (3.61) MASKAH (4.12)
Hasil Klasifikasi: Mayoritas kelas dari ketiga tetangga terdekat adalah: ROCHIM: Layak MOCH ARIEF SYAEFUDDIN: Tidak Layak MASKAH: Tidak Layak Dari 3 tetangga terdekat, 2 mengatakan "Tidak Layak" dan 1 menyatakan "Layak". Oleh karena itu, prediksi untuk data baru (Usia: 50, Jenis Disabilitas: Tuna Daksa, Desil: 5) adalah Tidak Layak.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
e) Visualisasi KNN dengan atribut Jenis Disabilitas dan Desil dan K=3
Visualisasi KNN dapat dilihat di Gambar 2
Gambar 2. Visualisasi KNN untuk atribut Desil dan Jenis Disabilitas
Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  menggunakan  data  tetangga  terdekat  untuk menentukan  status  kelayakan  berdasarkan  keputusan  mayoritas.  Dengan  K=3,  kita  dapat memperoleh  prediksi  untuk  Usia  =  50,  Jenis_Disabilitas  =  1,  Desil  =  5  menggunakan  Kode Program : from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier K=3 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=K) model.fit(x_train_knn, y_train_status) y_new = model.predict(x_train_knn) y_new y_pred = model.predict(x_new) print(y_pred) Dari data testing di atas, maka outputnya sebagai berikut:
[1] yang dimana 1 adalah Tidak Layak

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, Algoritma Decision Tree dan KNN dapat diterapkan untuk mengklasifikasi bantuan penerima penyandang disabilitas. Algoritma Decision Tree dapat mengklasifikasikan  data  penyandang  disabilitas  berdasarkan  beberapa  atribut  dengan  skor akurasi sebesar 0.78.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  hasil  perhitungan  manual decision  tree dan  KNN  kami mendapatkan hasil yang sama dengan program python.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] et al. Kurniadi, Y U., “Penyandang Disabilitas di Indonesia,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos., vol. 7, no. 2, pp. 408–420, 2020.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3403 ISSN: 2356-5209 pp. 190~200 Online ISSN: 2655-3058
[2] E.  R.  Susanto,  A.  S.  Puspaningrum,  and  N.  Neneng,  “Model  Rekomendasi  Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.915.
[3] J.  K.  Propiona,  “Implementasi  Aksesibilitas  Fasilitas  Publik  Bagi  Penyandang Disabilitas,” J. Anal. Sosial., vol. 10, pp. 1–18, 2021, doi: 10.20961/jas.v10i0.47635.
[4] I. S. Latif and I. A. Pangestu, “Problematika Penyalahgunaan Bantuan Sosial Pada Masa Pandemi,” Justisi, vol. 8, no. 2, pp. 95–107, 2022, doi: 10.33506/js.v8i2.1612.
[5] Z.  Rahman  and  S.  H.  Malawat,  “Efektivitas  Program  Bantuan  Sosial  Tunai  Bagi Masyarakat  (Studi  di  Kelurahan  Pelambuan  Kota  Banjarmasin),”  ePrints  Univ.  Islam Kalimantan, pp. 1–9, 2021.
[6] D.  Irawan  et  al.,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Mengklasifikan Jenis Penerimaan Bantuan Studi Kasus Desa Madukoro Lampung Utara,” J. Teknol. Komput. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 204–207, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.ftikomibn.ac.id/
[7] N.  I.  Nella,  N.  Y.  Setiawan,  and  D.  E.  Dian,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.  5  (Studi  Kasus:  Desa Mlirip  Kabupaten  Mojokerto),”  …  Teknol.  Inf.  dan  …,  vol.  6,  no.  3,  pp.  1332–1339,
2022, [Online]. Available: https://jptiik.multi.web.id/index.php/j-
ptiik/article/view/10801%0Ahttps://jptiik.multi.web.id/index.php/j- ptiik/article/download/10801/4769
[8] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[9] P. Lestari, N. Suarna, and W. Prihartono, “Implementasi Data Mining Clustering Dalam Mengelompokkan  Penduduk  Penyandang  Disabilitas  Menggunakan  Algoritma  K- Means,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  958–966,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.8445.
[10]  Y. A. Setianto, K. Kusrini, and H. Henderi, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam  Menentukan  Pembinaan  Koperasi  Kabupaten  Kotawaringin  Timur,”  Creat.  Inf. Technol. J., vol. 5, no. 3, p. 232, 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i3.179.
[11]  P.  Sokibi  and  V.  Dwi  Kartika,  “Sistem  Klasifikasi  Penentuan  Penerima  Bantuan Langsung  Tunai  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”  pp.  145–155,  2023,  doi: 10.30864/eksplora.v13i2.907.