## SISTEM KLASIFIKASI DATA PENDUDUK UNTUK MENENTUKAN TEMPAT PEMUNGUTAN SUARA (TPS) DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) BERBASIS WEBSITE
(STUDI KASUS : PEMILU DESA BULULAWANG)
Ahmad Zulfan Najib, Sentot Achmadi, Karina Auliasari Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia najibzulfan@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  Umum  (Pemilu)  menjadi  momen  krusial  dalam  konteks  demokrasi  di  Indonesia.  Untuk memastikan kelancaran jalannya pemilu, dibutuhkan penentuan tempat pemungutan suara (TPS) untuk pemilih di seluruh  wilayah  negara  ini.  Selama  ini  proses  penentuan  TPS  di  Desa  Bululawang  dilakukan  secara  manual, dengan  mengelompokkan  penduduk  berdasarkan  alamat,  RT,  RW  dan  anggota  keluarga.  Proses  penentuan  ini membutuhkan waktu lama dan rentan timbul kesalahan, seperti satu KK yang tidak berada di TPS yang sama dan juga salah menempatkan TPS yang menimbulkan teguran dari pengawas pemilu. Selain itu penitia juga belum memiliki suatu sistem untuk mengelola data calon pemilih yang berjumlah banyak. Maka dari itu dibuatkan sistem manajemen data penduduk yang efisien dengan kemampuan penentuan TPS untuk calon pemilih berdasarkan pola karakteristik  data  penduduk  dengan  metode K-Nearest  Neighbor ,  untuk  membantu  panitia  pemungutan  suara meminimalisir kesalahan dari proses penentuan TPS manual.  Dari hasil pengujian Confusion Matrix sistem dapat mengklasifikasi  data  penduduk  untuk  menentukan  TPS  melalui  perhitungan  metode K-Nearest  Neighbor yang menggunakan  nilai  parameter  K  =  3,  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean  Distance menghasilkan  nilai akurasi sebesar 93,75%, nilai presisi global sebesar 93,67%, recall global sebesar 93,38% dan Error Rate 6,25%.
Kata kunci : Penentuan TPS, Data Penduduk, Klasifikasi, Pemilu, K-Nearest Neighbor, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Pemilu  merupakan  momen  penting  dalam demokrasi  di  negara  Indonesia.  Untuk  menjamin pemilu  dapat  berjalan  dengan  lancar,  diperlukan penentuan  tempat  pemungutan  suara  (TPS)  yang optimal  di  seluruh  wilayah  negara  Indonesia.  Proses penentuan  ini  masih  menjadi  tantangan  bagi penyelenggara  pemilu  khususnya  pada  tingkat  desa, karena pada tingkat ini penentuan TPS dilakukan dan memerlukan  pengelolaan  data  calon  pemilih  yang baik.
Proses  penentuan  Tempat  Pemungutan  Suara (TPS) di Desa Bululawang selama ini dilakukan secara manual,  dengan  mengelompokkan  data  penduduk berdasarkan  alamat,  RT,  RW,  dan  anggota  keluarga. Setelah  pengelompokkan,  data  diteliti  kembali  untuk mencari  anggota  keluarga  yang  terpisah  dalam  satu Kartu  Keluarga  (KK).  Pendekatan  manual  ini memakan waktu lama dan rentan terhadap kesalahan, seperti KK yang tidak berada di TPS yang sama atau penempatan TPS yang jauh dari rumah calon pemilih. Selain  itu  penitia  juga  belum  memiliki  suatu  sistem untuk  mengelola  data  calon  pemilih  yang  berjumlah banyak. Dari kelamahan yang sudah disebutkan dapat berpotensi menghambat proses pemilu yang berlangsung pada desa Bululawang.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  diperlukan sistem manajemen data penduduk yang efisien dengan kemampuan  menentukan  Tempat  Pemungutan  Suara (TPS)  bagi  calon  pemilih  berdasarkan  karakteristik tertentu.  Metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  telah
dipilih  untuk  melakukan  klasifikasi.  Proses  ini melibatkan  langkah-langkah  seperti  menggunakan data training dan testing, menentukan nilai K (jumlah tetangga  terdekat),  mengukur  jarak  (contohnya, menggunakan Euclidean Distance ), dan memilih kelas mayoritas  dengan  melakukan  voting  dari  K  tetangga terdekat.
Penelitian  ini  menerapkan  website  klasifikasi data  penduduk  untuk  pemetaan  TPS  dengan  metode KNN  pada  pemilu  di  Desa  Bululawang.  Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  membantu  penyelenggara pemilihan suara dalam melabeli data penduduk dengan lebih  cepat,  efisien,  dan  mudah.  Diharapkan  dengan adanya  sistem  ini,  kesalahan  dalam  penempatan  TPS serta  masalah  lain  yang  mungkin  timbul  dari klasifikasi manual dapat diminimalisir.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Adhitya Rahmat D.N. Dkk, yang bertujuan untuk membuat suatu sistem pendukung  keputusan  untuk  menyeleksi  calon karyawan  di  BFI  Finance  Surabaya.  Hasil  pengujian akurasi  program  menunjukkan  tingkat  keberhasilan mencapai  80%,  sementara  presentase  error  mencapai 20%. Evaluasi ini didasarkan pada perbandingan hasil dengan data yang sebenarnya, memberikan gambaran tentang  efektivitas  metode K-Nearest  Neighbor yang digunakan dalam konteks ini [1].
Farhan  Setiawan  melakukan  penelitian  yang berjudul  "Penerapan  Metode K-Nearest  Neighbor
Untuk  Memprediksi  Predikat  Prestasi  Akademik Santri  Taman  Pendidikan  Al-Qur'an  (TPQ)  Al-Izzah Sidoarjo".  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  membuat sistem  yang  menggunakan  algoritma data  mining K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  memproyeksikan prestasi  akademik  para  santri  TPQ  Al-Izzah.  Tingkat akurasi  mencapai  80%  ditunjukkan  oleh  perhitungan algoritma K-NN yang digunakan untuk memproyeksikan  perolehan  prestasi  akademik  santri [2].
Nefa Mutiara Shandhini Maylita, Dkk mengadakan  penelitian  bertajuk  "Penerapan  Metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menilai Status Gizi Balita  (Studi  Kasus:  Posyandu  Ananda  Kelurahan Langkai,  Kota  Palangkaraya,  Kalimantan  Tengah)." Penelitian  ini  bertujuan  membuat  sistem  pemantauan status  gizi  yang  bermanfaat  untuk  memahami perkembangan  dan  pertumbuhan  balita,  dengan menggunakan  metode  K-NN.  Pada  tahap  pengujian didapatkan  bahwa  45,7%  responden  sangat  setuju, sementara  54,2%  menyatakan  setuju  apabila  layanan yang  ada  pada  website  yang  dikembangkan  dapat berfungsi dengan baik sesuai fungsinya [3].
Studi yang dilakukan oleh Jovier Brisman Lubis Dkk,  yang  bertujuan  untuk  menerapkan data  mining K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi status ekonomi masyarakat dengan kriteria yag ditentukan. Berdasarkan  pembahasan  pada  penelitian  tersebut sistem  berhasil  membuat  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan  status  ekonomi  berdasarkan kriteria  yang  sudah  ditentukan  dengan  menggunakan metode  K-NN  berdasarkan  survei  sosial  ekonomi nasional [4].
Penelitian  yang  ditulis  oleh  Indrayanti  Dkk., "Optimasi  Parameter  K  Pada  Algoritma  K-Nearest Neighbour  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus,"  jika  jumlah  K=1,  hasil  dari  proses klasifikasi  akan  terlihat  kaku  karena  hanya  ada  satu record  karakteristik  data  terdekat  atau  tetangga terdekat. Namun, terlalu banyak K akan menghasilkan klasifikasi yang tidak jelas. Studi ini menemukan nilai K yang optimal pada percobaan dengan K = 13, yang memiliki akurasi 75,14%. Nilai K = 13 adalah nilai K terbaik di antara percobaan proses KNN dengan nilai K = 1 hingga K = 49 [5].

## 2.2. Pemilihan Umum
Pemilihan  Umum  atau  disingkat  Pemilu  yaitu instrumen  utama  yang  digunakan  sebagai  alat  ukur kualitas pelaksanaan demokrasi pada suatu negara [6]. Dalam  konteks  pemilu,  suara  rakyat  menjadi  pilar utama  yang  menentukan  wakil-wakil  yang  akan memimpin  dan  mewakili  kepentingan  masyarakat dalam pemerintahan.
Pemilu  merupakan salah satu  elemen terpenting untuk menjaga kedaulatan rakyat dengan menempatkan  mereka  sebagai  fokus  utama  yang memiliki  kedaulatan  utama.  Setelah  masa  reformasi, Indonesia  telah  melaksanakan  lima  kali  pemilihan
umum  legislatif  dan  empat  kali  pemilihan  umum presiden. [7].

## 2.3. Tempat Pemungutan Suara (TPS)
Tempat pemungutan suara atau disingkat dengan TPS  merupakan  lokasi  pemilih  untuk  memberikan suaranya  pada  saat  pemilu  dilaksanakan  [8].  Lokasi tempat pemungutan suara harus  memiliki akses  yang mudah dijangaku oleh pemilih seperti sekolah, gedung olahraga,  gudang  dan  lain-lain.  Jadi  sangat  penting untuk  menentukan  lokasi  yang  memiliki  akses  oleh calon  pemilih.  Adapun  ketentuan  penentuan  TPS untuk pemilih menurut peraturan KPU nomor 7 tahun 2022 [9] :
1) Pemilih  untuk  setiap  TPS  maksimal  sebanyak 300 orang.
2) Tidak  menggabungkan  kelurahan/desa  atau sebutan lain.
3) Kemudahan pemilih ke TPS.
4) Tidak  memisahkan  Pemilih  dalam  1  (satu) keluarga pada TPS yang berbeda.
5) Aspek geografis setempat.
6) Jarak  dan  waktu  tempuh  menuju  TPS  dengan memperhatikan  tenggang  waktu  pemungutan suara.

## 2.4. Metode K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest Neighbor (KNN)  merupakan suatu  pendekatan  yang  mengadopsi  algoritma supervised, di  mana  klasifikasi  hasil sampel  uji  yang baru dilakukan berdasarkan mayoritas kategori dalam KNN  [10].  Dalam  konteks  ini,  "K"  mengacu  pada jumlah  tetangga  terdekat  yang  digunakan  untuk menentukan  kategori  prediksi.  Metode  K-Nearest Neighbor  melibatkan  identifikasi  kelas  dari  K  objek dalam  data  latih  yang  memiliki  jarak  paling  dekat dengan objek dalam data pengujian.
Langkah-langkah  metode K-Nearest  Neighbor meliputi [1] :
1) Memasukkan  data    training  dan  data  yang  akan dievaluasi (data testing).
2) Memilih nilai K (jumlah tetangga paling dekat). tidak ada aturan khusus dalam penentuan nilai K, namun  nilai  K  yang  diambil  hendaknya  angka ganjil  untuk  mencegah  jumlah  imbang  saat voting [11].
3) Kalkulasi  jarak  dengan  data  yang  akan  diuji dilakukan dengan mengukur jarak ke semua data pelatihan.  Dalam  menghitung  jarak  antara  dua titik, yakni titik pada data pelatihan dan titik pada data  yang  dievaluasi,  kita  menggunakan  rumus Euclidean  Distance ,  yang  dirumuskan  sebagai berikut [1] :
𝑑(𝑃, 𝑄) =   √∑ (𝑃 𝑖 − 𝑄 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1) Dimana : d(P,Q)  : Jarak eucllidean n : Jumlah data masukan
Pi : Masukan data ke - i dari data training
Qi
: Masukan data ke - i dari data testing
4. Sorting hasil jarak euclidean dari yang terkecil.
5. Menyeleksi K data dengan jarak terkecil.
6. Melakukan voting kelas terbanyak dari kelas data tetangga  terdekat  untuk  menentukan  kelas  data yang dievaluasi.

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi melibatkan pembentukan model atau fungsi yang mampu mengidentifikasi serta membedakan berbagai kelas data atau konsep. Inti dari tujuan ini adalah untuk memungkinkan prediksi kelas pada objek yang tidak memiliki label kelas [1].
Klasifikasi  data  penduduk  atau  pemetaan  TPS dilakukan oleh panitia pemungutan suara desa secara manual.  Panitia  mendapatkan  salinan  data  penduduk dari  KPU  kemudian  panitia  pemungutan  suara memetakan  TPS  berdasarkan  alamat,  RT,  dan  RW. TPS  disini  berperan  sebagai  kelas  dalam  proses klasifikasi.

## 2.6. Data Penduduk Untuk Pemilu
Penduduk  adalah  orang  yang  telah  bertempat tinggal  di  wilayah  geografis  Indonesia  sekurang- kurangnya  enam  bulan  atau  lebih,  atau  mereka  yang tinggal kurang dari enam bulan dengan maksud untuk menetap  lebih  lama  [12].  Penduduk  dapat  menjadi pemilih harus memenuhi syarat untuk menjadi pemilih dalam pemilu. Syarat untuk menjadi pemilih menurut PKPU No. 7 Tahun 2022 adalah sebagai berikut [9] :
1) Genap  berumur  17  (tujuh  belas)  tahun  atau lebih  pada  hari  pemungutan  suara,  sudah kawin, atau sudah pernah kawin;
2) Tidak sedang dicabut hak pilihnya berdasarkan putusan  pengadilan  yang  telah  mempunyai kekuatan hukum tetap;
3) Berdomisili  di  wilayah  Negara  Kesatuan Republik Indonesia dibuktikan dengan KTP-el;
4) Berdomisili  di  luar  negeri  yang  dibuktikan dengan  KTP-el,  Paspor  dan/atau  Surat Perjalanan Laksana Paspor;
5) Dalam  hal Pemilih belum  mempunyai KTP-el sebagaimana  dimaksud  dalam  huruf  c  dan huruf  d,  dapat  menggunakan  Kartu  Keluarga; dan  Tidak  sedang  menjadi  prajurit  Tentara Nasional  Indonesia  atau  anggota  Kepolisian Negara Republik Indonesia.

## 2.7. Website
Website merupakan sekumpulan informasi  yang dimuat  dalam  suatu  halaman  yang  saling  terhubung melalui  jaringan  dan  disimpan  di  dalam  server  web [13].  Setiap  halaman  situs  web  biasanya  memiliki struktur  yang  baik  dan  terorganisir,  mencakup berbagai  elemen  seperti  teks,  video,  tautan,  dan lainnya. Tujuan dari sebuah situs web dapat bervariasi, mulai  dari  menyediakan  informasi,  berbagi  konten, berinteraksi dengan pengguna, hingga menjual produk dan layanan.
2.8. Pengujian Confusion Matrix Matrik kebingungan atau biasa disebut Confusion  Matrix merupakan  suatu  alat  yang difungsikan  untuk  menilai  output  suatu  metode klasifikasi dengan  menyajikan hasil  penelitian  model melalui  tabel  matrik.  Proses  penilian  dengan penerapan Confusion Matrix menghasilkan sejumlah nilai metrik penting, seperti akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), recall , dan tingkat kesalahan ( error rate ). Berikut  ini  adalah  gambar  tabel Confusion  Matrix [14].
Gambar 1. Confusion Matrix
True Positives (TP) adalah jumlah data uji yang berhasil diklasifikasikan dengan benar ke dalam kelas yang  sesuai. True  Negatives (TN)  merujuk  pada jumlah  data  uji  dari  kelas  lain  yang  benar-benar diklasifikasikan  dengan  benar  ke  dalam  kelas  yang tidak  relevan.  Sebaliknya, False  Positives (FP) menunjukkan jumlah data uji yang keliru diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  tertentu,  sementara False  Negatives (FN)  mencakup  jumlah  data  uji  dari kelas lain yang keliru diklasifikasikan ke dalam kelas yang seharusnya tidak sesuai [14].
1. Accuracy
Akurasi merupakan jumlah prediksi yang sesuai dengan  data  aktual,  jumlah accuracy dapat dihitung dengan persamaan 2
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 𝑙 𝑖=1
𝑙 × 100% (2)
2. Precision Presisi bertujuan untuk mengevaluasi kesesuaian
True Positives (TP) mengenai tupel negatif, dan penghitungannya  didasarkan  pada  persamaan
3. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑇𝑃𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖) 𝑙 𝑖=1 × 100% (3)
3. Recall
Recall digunakan  untuk  menilai  rasio True Positives (TP)  dalam  kaitannya  dengan  tupel positif, dan penghitungannya dilakukan menggunakan persamaan 4 .
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑇𝑃𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑃𝑖) 𝑙 𝑖=1 × 100% (4)
4. ErrorRate Error  Rate mewakili  persentase  kesalahan klasifikasi.  Perhitungan  Error  Rate  dilakukan dengan menggunakan persamaan 5 . 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 =  100% − 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (5) Keterangan : TP i = data positif yang terdeteksi dengan benar dalam kelas-i TN i = data negatif yang terdeteksi benar pada kelas ke- i
FP i = data negatif yang terdeteksi sebagai data positif pada kelas ke- i FN i = data positif yang terdeteksi sebagai data negatif pada kelas ke- i

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional dalam “Sistem Klasifikasi Data  Penduduk  Untuk  Menentukan  TPS  Dengan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Website (Studi Kasus : Pemilu Desa Bululawang)” ini adalah : a. Sistem  dapat  menyediakan  proses  login  dengan ketentuan username dan password
b. Sistem memiliki 2 user yaitu admin dan auditor.
c. Sitem  memiliki  fitur  untuk  mengelola  data penduduk dan data TPS.
d. Sistem  dapat  melakukan  klasifikasi  data penduduk berdasarkan data alamat, RT dan RW.
e. Sistem dapat menentukan TPS berdasarkan hasil klasifikasi.
f. Sistem memiliki fitur audit hasil klasifikasi yang telah dilakukan oleh admin.
3.2. Kebutuhan Fungsional
Dalam konteks, Sistem Klasifikasi Data Penduduk Untuk Menentukan TPS Dengan Metode K- Nearest  Neighbor Berbasis  Website  (Studi  Kasus  : Pemilu  Desa  Bululawang),  beberapa  kebutuhan  non- fungsional yang mungkin termasuk :
a. Harus  menampilkan  tampilan  utama website dengan tampilan yang mudah dioperasikan.
b. Harus dapat berjalan dibanyak browser browser.
c. Tampilan  harus  responsive  agar  dapat  diakses pada  perangkat  dengan  ukuran  layar  yang berbeda
d. Sistem harus dapat diakses selama 24 jam.
3.3. Use Case Diagram
Rancangan use  case diagram yang  ada  pada penilitian ini adalah:
Gambar 2. Rancangan use case diagram
Panitia  pemungutan  suara  berperan  sebagai admin utama dalam sistem. Mereka memiliki akses ke fitur  CRUD  data  penduduk  TPS,  dan  Klasifikasi. Kemudian  terdapat  aktor  auditor  yang  dimana  disini adalah  ketua  panitia  pemungutan  suara.  Auditor  data melakukan audit data yang sudah dikelola oleh admin. Data  tersebut  adalah  data  penduduk,  data  TPS  dan hasil dari proses klasifikasi.

## 3.4. Flowchart Metode
Gambar 3. Flowchart metode
Gambar  3  merupakan  gambar  dari  Flowchart Metode K-Nearest  Neighbor ,  pada  gambar  diatas terdapat  proses  yang  dilakukan  dalam  metode  KNN, Berikut adalah penjelasan Flowchart Metode K-NN :
a. Input Data Training dan Testing Data  yang  diperlukan  adalah  id  penduduk nama,alamat  yang  sudah  menjadi  id  alamat, Nomor RT, Nomor RW, TPS sebagai label. Data testing  pada  proses  KNN  dimana  tidak  terdapat data TPS karena nantinya akan diberikan prediksi TPS saat perhitungan.
b. Menentukan nilai K Nilai  K  pada  algoritma  mengacu  pada  jumlah tetangga  terdekat  yang  akan  diambil  dalam proses voting kelas. Pada penelitian kali ini nilai K yang akan digunakan adalah 3.
c. Menghitung jarak Proses  perhitungan  jarak  antara  data  tetangga menggunakan metode Euclidean Distance . Data testing akan dicari jumlah jarak pada setiap data
training, jarak tersebut dihutung dengan menggunakan persamaan 1.
d. Mengurutkan jarak dari yang terkecil Hasil dari perhitungan jarak akan diurutkan dari yang terkecil. Hal ini bertujuan untuk mengetahui kesamaan data testing dengan data training untuk pertimbangan klasifikai.
e. Menyeleksi K data dengan jarak terkecil Data jarak yang sudah diurutkan kemudian akan diambil sejumlah K data untuk dilakukan proses voting kelas.
f. Voting kelas terbanyak dan hasil klasifikasi Setelah  diambil  K  jumlah  data  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  voting  dengan melihat  jumlah  klasifikasi  tetangga  mayoritas dari  data  training.  Kelas  mayoritas  akan  dipilih sebagai prediksi klasifikasi.

## 3.5. Blok Diagram
Pada  website  ini,  adapun  diagram  alir  untuk input, proses dan output sebagai berikut :
Gambar 3. Blok diagram
Blok  Diagram  admin  memasukkan  data  train penduduk,  data  test  penduduk  dan  data  tps,  Juga memasukkan  nilai  K.  Kemudian  data  tersebut dimasukkan  kedalam  database.  Untuk  proses  KNN data diambil dari database. Sebelum memasuki proses KNN  data  alamat  diubah  menjadi  angka  unik  agar dapat  diproses.  Kemudian  hasil  dari  proses  tersebut akan  ditampilkan  untuk  menuju  proses  penghitungan jarak Euclidean .  Setalah  menghitung  jara  akan disorting  jarak  yang  terdekat,  kemudian  akan mengklasifikasi berdasarkan jumlah K tetangga

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Implementasi adalah fase di mana rencana sistem yang telah disusun diwujudkan menjadi aplikasi yang siap  dijalankan.  Penerapan  ini  dilakukan  pada pengembangan  situs  web  ini.  Hal  ini  dimaksudkan agar  dapat  dijadikan  sebagai  pertimbangan  oleh  PPS Desa Bululawang untuk pengembangan lebih lanjut.

## 4.1. Halaman Data Penduduk
Gambar 4. Halaman data penduduk
Gambar  4  adalah  tampilan  halaman  data penduduk  yang  berisi  data  penduduk.  Halaman  ini memiliki  fitur  pencarian  data  penduduk.  Kemudian setiap data dapat dihapus dan di edit. Terdapat tombol tambah data untuk menambahkan data baru.

## 4.2. Halaman Tambah Data Penduduk
Gambar 5. Halaman tambah data penduduk
Gambar 5 adalah tampilan halaman tambah data penduduk.  Admin  dapat  menambah  data  penduduk melalui upload excel. File excel dapat langsung diseret kedalam  area  untuk  upload.  Selain  tambah  melalui excel  admin  dapat  menambah  data  penduduk  satu persatu.

## 4.3. Halaman Tambah Klasifikasi
Gambar  6  adalah  tampilan  halaman  tambah klasifikasi  penduduk  tampilan  ini  berisi  form  untuk menentukan besaran nilai k. Nilai K yang dimasukkan harus berupa angka dan form hany menerima masukan angka minimal 1. Jika user mengisi kurang dari 1 maka saat  melanjutkan  akan  keluar  pesan.  Halaman  ini termasuk  dari  proses  klasfikasi.  Kemudian  terdapat tombol untuk menambahkan proses baru.

## 4.4. Halaman Input Data Klasifikasi
Gambar 7. Input data klasifikasi
Gambar  7  adalah  tampilan  halaman  input  data klasifikasi tampilan ini berisi form untuk memasukkan data testing dan data training.

## 4.5. Halaman Detail Klasifikasi

## Gambar 8. Detail klasifikasi
Gambar  8  adalah  tampilan  halaman  detail klasifikasi.  Halaman  ini  sama  seperti  halaman  input data  klasifikasi  namun  tidak  ada  tombol  aksi  yang dapat ditekan. Jadi ini adalah halaman hasil saja.

## 4.6. Pengujian Compatibility Web
Tujuannya  adalah  untuk  memeriksa  apakah halaman web yang telah dibuat mampu menampilkan data  secara  keseluruhan  sesuai  dengan  desainnya, dengan  menggunakan  beberapa  web  browser  yang umum digunakan oleh pengguna.
Tabel 4. Pengujian Compatibility Web
Aspek Pengujian Web Browser Opera V.106.0.4 998.41 Google Chrome V. 120.0.6099.210 Menampilkan halaman Login   Login menggunakan kombinasi email dan password   Menampilkan halaman dashboard admin   Menampilkan halaman data penduduk dan CRUD Penduduk   Menampilkan halaman data TPS dan CRUD TPS   Menampilkan halaman data klasifikasi dan Proses Klasifikasi   Menampilkan detail klasifikasi   Menampilkan halaman hasil klasifikasi   Melakukan logout  
Dilakukan pengujian pada seluruh fitur yang ada kepada  2  browser  menunjukan  bahwa.  Berdasarkan hasil uji kompatibilitas sistem ini dapat berjalan pada browser  Opera  versi  106.0.4998.41  Google  Chrome versi 120.0.6099.210 sesuai dengan tujuannya.

## 4.7. Pengujian Nilai K
Pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  10  kali percobaan dengan rentang nilai K bilangan ganjil dari 3  sampai  21  dengan  membandingkan  TPS  prediksi sistem dan TPS aktual menggunakan 192 data uji dan 920 data latih. Hasil dari pengujian ini terdapat pada tabel berikut.
Tabel 5. Hasil pengujian nilai k No Nilai K Akurasi 1 3 93.75% 2 5 92.71% 3 7 91.14% 4 9 93.22% 5 11 92.18% 6 13 90.62% 7 15 89.58% 8 17 89.58% 9 19 90.1% 10 21 89.58%
Dari  hasil  pengujian  nilai  K  dapat  diketahui bahwa  nilai  K  dengan  akurasi  tertinggi  pada  sistem klasifikasi  KNN  adalah  K  =  3.  Mempunyai  tingkat akurasi  yang  mencapai  93.75%,  maka  selanjutnya akan digunakan dalam pengujian Confusion Matrix .
4.8. Pengujian Confusion Matrix
Confusion  Matrix memungkinkan  pemisahan hasil prediksi yang benar dan yang salah berdasarkan kelas-kelas yang diuji, membantu menghitung metrik evaluasi  seperti  akurasi,  precision,  recall.  Berikut adalah  tabel Confusion  Matrix dari  hasil  klasifikasi sistem dengan data aktual.
Tabel 6. Hasil confusion matrix Aktual Prediksi TPS 2 TPS 3 TPS 9 TPS 10 TPS 2 46 3 0 0 TPS 3 1 59 0 0 TPS 9 0 2 42 4 TPS 10 0 0 2 33
Dalam Confusion  Matrix dengan  k=3,  sistem berhasil  memprediksi  TPS  2  sebanyak  46  kasus dengan benar, 3 kasus TPS 2 diprediksi sebagai TPS 3. Untuk  TPS  3,  sistem  memprediksi  dengan  benar  59 kasus dan 1 kasus terlewat. Pada kelas TPS 9, sistem berhasil memprediksi 42 kasus dengan benar, 2 kasus diprediksi sebagai TPS 10, dan 4 kasus sebagai TPS 2. Terakhir, pada kelas TPS 10, 2 kasus tidak terprediksi dengan  benar  dari  33  kasus  yang  seharusnya terdeteksi.
1) Akurasi 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 46 + 59 + 42 + 33 192 × 100%
Accuracy = 93,75% 2) Precision
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑇𝑃𝑆 2) = 46 47 × 100%  = 97,87%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑇𝑃𝑆 3) = 59 64 × 100% = 92,19%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑇𝑃𝑆 9) = 42 44 × 100% = 95, 45%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑇𝑃𝑆 10) = 33 37 × 100% = 89,19%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 = 97,87+92,19+95,45+89,19
4 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 =  93,67%
3) Recall
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑇𝑃𝑆 2) = 46 49 × 100% =  93,39%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑇𝑃𝑆 3) = 59 60 × 100% = 98,33%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑇𝑃𝑆 9) = 42 48 × 100% = 87,5%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑇𝑃𝑆 10) = 33
35 × 100%  = 94,29%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 = 91,837+98,333+87,5+94,286
4 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 =  93,38%
4) Error Rate
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 100% −  93,75%  = 6,25%
Pada  saat  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor dengan  nilai  K  =  3  menggunakan  metode
Euclidean
Distance , sistem mampu mengklasifikasikan  data  penduduk  berdasarkan  RT, RW,  dan  alamat  dengan  akurasi  mencapai  93,75%. Selain itu, nilai presisi global mencapai 93,67 %, recall
global mencapai 93,38%, dan tingkat kesalahan ( Error Rate ) sebesar 6,25%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil setelah dilakukannya  pembuatan  dan  pengujian  sistem  yaitu berdasarkan  hasil  uji  kompatibilitas  sistem  ini  dapat berjalan  pada  browser  Opera  versi  106.0.4998.41 Google  Chrome  versi  120.0.6099.210  sesuai  dengan tujuannya, kemudian dari hasil pengujian nilai K dapat diketahui bahwa nilai K dengan akurasi tertinggi pada sistem  klasifikasi  KNN  adalah  K  =  3.  Mempunyai tingkat  akurasi  yang  mencapai  93.75%,  dari  hasil matrik  evaluasi  sistem  mampu  mengklasifikasikan data  penduduk  berdasarkan  RT,  RW,  dan  alamat dengan  akurasi  mencapai  93,75%.  Selain  itu,  nilai presisi  global  mencapai  93,67%,  recall  global mencapai 93,38%, dan tingkat kesalahan ( Error Rate ) sebesar  6,25%.  Saran  untuk  penelitian  kedepannya dapat melakukan penambahan metode untuk mengubah  data  alamat  menjadi  data  yang  berbentuk numeric,  seperti  metode  TF-IDF  dan  mencoba  untuk membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  metode klasifikasi lain atau menggunakan metode clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmad D.N, K. Auliasari and Y. Agus Pranoto, "IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR(KNN)UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN  BARU(Studi  Kasus  :  BFI Finance Surabaya)," 2020.
[2] F.  Setiawan,  "PENERAPAN  METODE  K- NEAREST
NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI PREDIKAT PRESTASI
AKADEMIK SANTRI TAMAN PENDIDIKAN AL-QUR’AN  (TPQ)  AL-IZZAH  SIDOARJO," 2018.
[3] N.  M.  S.  Maylita,  H.  Z.  Zahro  and  N. Vendyansyah,  "PENERAPAN  METODE  K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA(STUDI KASUS:POSYANDU ANANDA KELURAHAN LANGKAI,
KOTAPALANGKARAYA,KALIMANTANTE NGAH)," 2022
[4] J.  B.  Lubis,  A.  Situmoran,  F.  G.  Larosa,  H. Rumapea and I. Sinaga , "Penerapan Metode K- Nearest  Neighbor  DalamMengklasifikasi  Status Ekonomi Suatu Penduduk," 2023
[5] Indrayanti, D. Sugianti and M. Adib Al Karomi, "OPTIMASI PARAMETER K PADA
ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOUR UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT
DIABETES  MELLITUS," Prosiding  SNATIF  , 2017
[6] B. D. Anggono, A. Riewanto and J. Z. Usfunan, "Peran  Progresif  Mahkamah  Konstitusi  Dalam Melindungi Hak Pilih Disabilitas Kategori Orang Dengan  Gangguan  Jiwa  Dan  Pengaruhnya Terhadap Peningkatan Partisipasi Pemilih Dalam
Pemilu (Studi Putusan MK RI Nomor 135/PUU-
XIII/2015)," 2019
[7] S.  Rundengan,  "Problematika  Pemilu  Serentak 2024 dan Rekonstruksi Regulasi," 2022
[8] I.  G.  A.  Permadi,  "Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  TPS  di  Wilayah  Bali  Berbasis  Web," 2014
KPU, "PENYUSUNAN DAFTAR PEMILIH DALAM  PENYELENGGARAAN  PEMILIHAN,"
JDIH KPU, 2022 [9] Y. and W. P. Hidayanti , "Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas  Penjualan  Vape  (Rokok  Elektrik) pada "Lombok Vape On"," 2020
[10] D.  Subramanian,  "A  Simple  Introduction  to  K- Nearest  Neighbors  Algorithm,"  Towards  Data Science,  8  June  2019.  [Online].  Available: https://towardsdatascience.com/a-simple-
introduction-to-k-nearest-neighbors-algorithm- b3519ed98e#:~:text='k'%20in%20KNN%20is% 20a,majority%20of%20the%20voting%20proce ss.. [Accessed 7 12 2023]
[11] Arman,  "Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Penduduk  Nagari  Tanjung  Lolo,  Kecamatan Tanjung Gadang, Kabupaten Sijunjung Berbasis Web," Jurnal Edik Informatika, 2016. [12] Fridayanthie, "Rancang Bangun Sistem Informasi  Permintaan  Atk  Berbasis  Intranet (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Rangkasbitung). Universitas Bina Sarana Informatika," 2016
[13] S. Anwar, R. Andrian , M. A. Muhammad and A. Junaidi, "Identifikasi Kupu-Kupu Menggunakan Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi  (Edge  Detection) dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor(KNN)," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 2019