© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC license

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI
PENERAPAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  KLASIFIKASI RUMAH  LAYAK  ATAU  TIDAK  LAYAK  HUNI  (STUDI  KASUS:  DESA  BULU KECAMATAN KRAKSAAN KABUPATEN PROBOLINGGO)
Deniyanto Muchlizin Wahidillah 1) , Abu Tholib 2) , Muafi 3)
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid 3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid
email: 1 deniyanmuchlizw@gmail.com, 2 ebuenje@gmail.com, 3 muafiumar76@unuja.ac.id
ARTICLE INFO ABSTRACT Article History: Received   :  29 July 2022 Accepted   :  17 January 2023 Published  :  22 January 2023 The  house  is  a  need  that  must  be  met,  in  addition  to  food  and clothing needs, as well as an indicator of community welfare, to create  a  safe,  comfortable  and  healthy  living  environment.  The government  provides  social  rehabilitation  assistance  to  the community for uninhabitable houses by helping to buy building materials  so  they  can  rehabilitate  homes  that  are  not  proper.  In Bulu  Village  there  are  still  many  places  to  live  that  are categorized  as  uninhabitable  houses.  This  is  because  of  the community's  income  factor  and  limited  knowledge  about  the function of the house, as well as facilities and infrastructure that make  it  increasingly  difficult  to  realize  livable  dwellings.  This research  uses  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  for  the classification  of  decent  or  uninhabitable  homes  which  aims  to provide  convenience  in  determining  prospective  recipients  of social  rehabilitation  assistance  for  uninhabitable  houses  with accurate results and minimizing mistargeting. The results of this study  are  an  average  accuracy  of  96.25%  with  a  standard deviation  of  5.73%  in  the  7th  model  test  using  10-fold  cross- validation  with  odd  k  and  validation  and  evaluation  of  results with the confusion matrix getting an accuracy value of 100%, the precision  value  is  100%,  the  recall  value  is  100%,  and  the  f- measure value is 100% with k = 13.

## Keywords:
Data Mining
Classification K-Nearest Neighbor K-Fold Cross Validation Confusion Matrix
IEEE style in citing this article: D.  M.  Wahidillah,  A.  Tholib and
Muafi , “ Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk Klasifikasi Rumah Layak  Atau  Tidak  Layak  Huni (Studi Kasus: Desa Bulu Kecamatan Kraksaan Kabupaten Probolinggo) ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 2, pp. 75-84, Dec. 2022.
Corresponding Author: Deniyanto Muchlizin Wahidillah Universitas Nurul Jadid
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC license

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Peraturan  yang  dikeluarkan oleh  Pemerintah  Nomor  12  Tahun  2021 membahas  Perubahan  Atas  Peraturan Pemerintah  Nomor  14  Tahun  2016 Tentang Penyelenggaraan Perumahan dan Kawasan  Permukiman,  bahwa  beberapa kriteria  persyaratan  rumah  yang  layak huni  harus  memenuhi  beberapa  aspek keselamatan bangunan, kebutuhan minimum  ruang  dan  aspek  kesehatan bangunan. “Aspek keselamatan bangunan merupakan kemampuan struktur bangunan  rumah  dihitung  berdasarkan beban  muatan,  beban  angin,  dan  beban gempa  sesuai  standar  yang  berlaku. Kebutuhan minimum ruang adalah jumlah  kebutuhan  minimum  luas  ruang dengan  cakupan  9m 2 (sembilan  meter persegi)  per  jiwa  untuk  rumah  tapak  dan dapat  dipenuhi  secara  bertahap  beserta ketinggian  minimum  langit-langit  2,7m (dua koma tujuh meter). Aspek kesehatan bangunan  adalah  merupakan  ketentuan sistem  penghawaan,  sistem  pencahayaan, sistem sanitasi, dan bahan bangunan yang sesuai dengan ketentuan standar.”
Menurut  Undang  -  Undang  Nomor  1 Tahun  2011  membahas  Perumahan  dan juga Kawasan Permukiman yang disebutkan  pada  Pasal  1  Ayat  7,  bahwa “rumah  adalah  bangunan  gedung  yang berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  yang layak  huni,  sarana  pembinaan  keluarga, cerminan harkat dan martabat
penghuninya, serta aset bagi pemiliknya.”
Pentingnya  rumah  yang  layak  huni untuk setiap masyarakat perlu diperhatikan.  Oleh  sebab  itu,  pemerintah bisa  memberikan  beberapa  bantuan rehabilitasi  sosial  kepada  masyarakat untuk  rumah  yang  tidak  layak  huni dengan  bantuan  berupa  uang  untuk pembelian  bahan  bangunan,  dengan tujuan rehabilitasi rumah yang tidak layak huni  tersebut,  dimana  rumah  dapat
dikatakan  layak  huni,  jika  memenuhi beberapa  aspek  kriteria  persyaratan diantaranya,  yaitu  aspek  keselamatan pada  bangunan,  kebutuhan  minimum pada  ruang  dan  aspek  kesehatan  di bangunan [1].
Pada  Penelitian  ini  juga  mengambil beberapa  rujukan  dari  penelitian  - penelitian sebelumnya tentang penerapan algoritma K-Nearest  Neighbor .  Adapun penelitian terkait sebagai berikut:
Penelitian dengan  judul tentang “Analisis  Performa  Metode K-Nearest Neighbor Untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca”. Hasil yang diperoleh yaitu nilai performa terbaik pada k = 3, dengan tingkat akurasi sebesar  64%,  presisi  sebesar  63%,  recall sebesar  71%  dan  f-measure  sebesar  67%
[2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3], tentang “Klasifikasi  P enerima Dana
Bantuan  Desa  Menggunakan  Metode KNN  ( K-Nearest  Neighbor )”.  Hasil  yang diperoleh  yaitu  tingkat  akurasi  sebesar 100% dengan k = 15 dan k = 30 di data baru (D160)  pada  kategori  “Tidak  Layak”. Kemudian  tingkat  akurasi  sebesar  81,25% dengan k =  45, k =  60  dan k =  75  di  data baru (D160) pada kategori “Layak”.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4], tentang “ Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan Pengguna  dengan  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor (KNN) ”.  Hasil  yang diperoleh  yaitu  tingkat  akurasi  sebesar 94,12%  dengan error sebesar  5,88%,
dimana k = 5 sebagai nilai k optimal.
Penelitian  juga  dilakukan  oleh  [5], tentang  “Penerapan  Algoritma K-Nearest Neighbor Pada  Klasifikasi  Penentuan  Gizi Balita  (Studi  Kasus  di  Posyandu  Desa Bluto)”.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu tingkat akurasi sebesar 88% terhadap k = 3 dan tingkat akurasi sebesar 84% terhadap k =  5,  maka  hasil  yang  akan  diterapkan merupakan nilai k optimal dengan tingkat akurasi tertinggi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6], tentang  “Algoritma K-Nearest  Neighbor dengan Euclidean  Distance dan Manhattan Distance Untuk  Klasifikasi  Transportasi Bus”.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu nilai rata-rata  dari accuracy 81,96%, precision 44.94% dan recall 37,06% pada performansi K-NN pada Euclidean
Distance .  Sedangkan  nilai  rata  -  rata  dari accuracy 84%, precision 45.49%  dan recall 36,39%  pada  performansi  K-NN  dengan Manhattan  Distance mempunyai  selisih 2,04% lebih tinggi dibandingkan Euclidean Distance ,  dimana  nilai k yang  digunakan adalah k = 3.
Desa Bulu merupakan salah satu Desa dari 18 Desa dan Kelurahan di Kecamatan Kraksaan yang ada di Kabupaten Probolinggo  dan  termasuk  Provinsi  Jawa Timur  yang  terdiri  dari  7  Dusun,  30  RT dan  7  RW.  Pada  Desa  tersebut  masih banyak rumah warga yang terkategorikan
rumah  tidak  layak  huni.  Hal  ini, disebabkan dari faktor pendapatan masyarakat dan keterbatasan yang dimiliki  oleh  warga  terkait  fungsi  rumah yang  layak,  serta  sarana  dan  prasarana yang menyebabkan sehingga sulit terwujudnya rumah yang layak huni.
Sesuai  permasalahan  di  atas,  maka penelitian  ini  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor karena  merupakan  salah satu algoritma terbaik dalam menentukan tingkat  akurasi  pada  permasalahan Data Mining ,  terutamanya  untuk  penyelesaian persoalan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K- Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasi rumah layak atau tidak layak huni

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  pada  penelitian  ini  yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Mulai
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pengujian Model K-Fold Cross Validation
Validasi dan Evaluasi
Selesai
2.1 Identifikasi Masalah
Pada
Tahapan ini menentukan rumusan  masalah  yang  ada,  sehingga melakukan  beberapa  peninjauan  dan melakukan  eksplorasi  untuk  menemukan permasalahan yang terjadi.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  merupakan  langkah yang  sangat  penting  pada  penelitian  ini dengan  metode  pengumpulan  data  akan didapatkan  melalui  tahap  survei  dan studi literatur.

## 2.3 Pengolahan Data Awal
Pengolahan  data  awal  dibutuhkan supaya data yang akan diolah mempunyai  kualitas  yang  bagus.[7]  Hal ini  dilakukan,  sebab  tidak  seluruh  data dan atribut bisa dipakai. Berikut beberapa teknik  pengelolaan  data pada  penelitian ini,  yaitu  seleksi  atribut,  transformasi data,  pembersihan  data,  serta  normalisasi data.[8]
2.4 Perhitungan  Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada tahapan ini semua data dianalisis,  dikelompokan variabel mana yang  mempunyai  keterhubungan  dengan satu  sama  lainnya.  Setelah  data  dianalisis lalu  Pembagian  data  ke  dalam  data latihan  ( training  data )  dan  data  uji  ( testing data )  juga  diperlukan  untuk  pembuatan model.
Pengklasifikasian  algoritma K-Nearest Neighbor dilakukan  menggunakan  cara menetapkankan nilai k , kemudian menghitung  jarak  terdekat  antara  data latih dan data uji. Agar dapat menghindari hasil klasifikasi yang memenuhi  2  kategori  atau  lebih,  maka nilai k harus  dibuat  ganjil.  Adapun langkah-langkah algoritma K-Nearest Neighbor :
1. Menentukan parameter k untuk menentukan jumlah tetangga terdekat.
2. Menghitung Euclidean  Distance antara data  latih  dan    data  uji.  Rumus Euclidean  Distance dapat  dilihat  pada Persamaan 1.
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
dimana d(x,y) jarak euclidean antara data latih titik x dan data uji y , x data latih, y data  uji, i varibel  data,  serta n dimensi atribut.
3. Mengurutkan  jarak  hasil  perhitungan langkah ke 2, yaitu dari nilai terendah ke nilai tertinggi.
4. Mengumpulkan kategori y sesuai nilai k .
5. Mencari  jumlah  kelas  dari  tetangga yang  mempunyai jarak  terdekat,  serta memutuskan  kelas  tersebut  menjadi kelas data yang akan diprediksi sesuai hasil kelas yang paling dominan [9].
2.5 Pengujian Model K-Fold Cross

## Validation
Tahapan  ini,  model  yang  diusulkan diuji  buat  memperkirakan  perkiraan akurasi.  Pada  penelitian  ini,  pengujian model memakai k-fold cross validation yang akan  di  uji  sebanyak  nilai k .  Nilai k yang dipakai ialah 10, atau bisa disebut juga 10 - fold  cross  validation dan  hasil  dari pengujian  model  tersebut,  kemudian ditetapkan nilai k terbaik lalu diaplikasikan pada metode yang diusulkan.

## 2.6 Validasi dan Evaluasi
Tahapan  ini  dilakukan  validasi  dan evaluasi  terhadap  model  yang  ditetapkan untuk  mengetahui  tingkat  keakurasian model.[10] Selanjutnya dilakukan validasi dan  evaluasi  hasil  memakai confusion matrix untuk  menghasilkan  performa, yaitu  nilai accuracy , precision , recall dan f- measure .  Rumus confusion  matrix dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (4)
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 100% (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini diperoleh sejumlah 100  data  yang  merupakan  hasil  survei terhadap  masyarakat  Desa  Bulu.  Data terdiri dari 80 data yang kategori hasilnya telah  diketahui,  serta  20  data  yang kategori hasilnya belum diketahui.

## 3.1 Pengolahan Data Awal
Pengolahan  data  diawali  dengan seleksi  atribut  untuk  diambil  atribut tertentu,  kemudian  transformasi  data untuk mengkonversikan data yang berupa  kategorikal  atau  nominal  menjadi data numerik. Data selanjutnya dikelompokkan  berdasarkan  hasil  seleksi atribut  dan  transformasi  data  ke  dalam tabel  kriteria  variabel  yang  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Variabel
No Atribut Keterangan Bobot 1 Jumlah Penghasilan >Rp. 3.000.000 1 Rp. 2.000.000 - Rp. 3.000.000 2 Rp. 1.000.000 - Rp. 2.000.000 3 Rp. 500.000 - Rp. 1.000.000 4 < Rp. 500.000 5 2 Jumlah Anggota Keluarga 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 3 Pondasi Baik 1 Kurang Baik 2 4 Balok Baik 1 Kurang Baik 2 5 Luas Ruang > 16 m 2 1 12 m 2 - 15,9 m 2 2 9 m 2 - 11,9 m 2 3 7 m 2 - 8,9 m 2 4 < 7 m 2 5 6 Ketinggian Langit-langit > 3 m 1 2,7 m - 3 m 2 < 2,7 m 3 7 Penghawaan Baik 1 Kurang Baik 2 8 Pencahayaan Baik 1
Kurang Baik 2 9 Sanitasi Layak 1 Kurang Layak 2 10 Kondisi Atap Bagus 1 Usang 2 11 Kondisi Dinding Bagus 1 Usang 2 12 Kondisi Lantai Bagus 1 Rusak 2 13 Hasil RLH 0 RTLH 1 Selanjutnya data dilakukan pembersihan data untuk mengidentifikasi missing  value pada  variabel  independen. Kemudian data dinormalisasi
menggunakan normalisasi min-max .
Berikut beberapa perhitungan normalisasi min-max dengan rumus dapat dilihat pada Persamaan 6.
𝑉 ′ = 𝑉−𝑚𝑖𝑛𝐴 𝑚𝑎𝑥𝐴−𝑚𝑖𝑛𝐴 (𝑛𝑒𝑤𝑚𝑎𝑥𝐴 − 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛𝐴) + 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛𝐴
(6)
dimana V’ nilai yang didapatkan dari data baru  hasil  dari  normalisasi, V nilai  dari data  sebelum  dinormalisasi, maxA nilai maksimum  pada  kolom, minA nilai minimum  pada  kolom, new  maxA batas nilai  maksimum  terbaru,  serta new  minA batas nilai minimum terbaru.
1) Normalisasi  data  pada  baris  pertama kolom pertama.
𝑉 ′ = 5−1 5−1 (1 − 0) + 0
𝑉 ′ = 1
2) Normalisasi  data  pada  baris  pertama kolom pertama.
𝑉 ′ = 3−1 7−1 (1 − 0) + 0
𝑉 ′ = 0.333333333333333
3) Normalisasi  data  pada  baris  pertama kolom pertama.
𝑉 ′ = 2−1 3−1 (1 − 0) + 0
𝑉 ′ = 0.5
Perhitungan  normalisasi  data  di  atas juga  berlaku  terhadap  baris  dan  kolom seterusnya  hingga  data  ke  100,  sehingga hasil  dari  perhitungan  normalisasi  data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data No X1 X2 X3  X4 X5 X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  Hasil 1 1 0.333333333 0.5  0.5  0.75 1 1 1 0 0.5 0.5 0 1 2 1 0.5 1 1 1 1 0 0.5  0.5 0 0.5 1 1 3 1 0.333333333 0.5  0.5  0.75  0.5 0 0 0.5 0.5 0.5 1 1 4 0.5 0.5 0 0 0.75  0.5 0 0 0 0 0 0 0 5 0.5 0.666666667 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 96 0 0.5 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0 0 ? 97 0.25 0.333333333 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 ? 98 0.25 0.666666667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? 99 1 0 0.5  0.5  0.75  0.5  0.5 1 0 0.5 0.5 1 ? 100  0.25 0.833333333 0.5 1 0.75 1 0 0 0 1 0.5 1 ?
Keterangan: X1  :  Jumlah Penghasilan X2  :  Jumlah Anggota Keluarga X3  :  Pondasi X4  :  Balok X5  :  Luas Ruang X6  :  Ketinggian Langit-langit X7  :  Penghawaan X8  :  Pencahayaan X9  :  Sanitasi X10 :  Kondisi Atap X11 :  Kondisi Dinding X12 :  Kondisi Lantai

## 3.2 Perhitungan  Algoritma K-Nearest Neighbor
Berikut  langkah-langkah  perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor : 1. Menentukan parameter k untuk menentukan jumlah tetangga terdekat. Pada  penelitian  ini  parameter k yang ditetapkan yaitu k = 13.
2. Menghitung Euclidean  Distance antara data latih dan  data uji.
1) Perhitungan data uji pertama pada data latih pertama.
𝑑(1,81) = √(1 − 0.75) 2 + (0.333333333 − 0.666666667) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (0.75 − 0.75) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 0.5) 2
+ (1 − 0.5) 2 + (0 − 0) 2
+ (0.5 − 0.5) 2
+ (0.5 − 0.5) 2 + (0 − 1) 2 𝑑(1,81) = 1.293681225
2) Perhitungan data uji pertama pada data latih kedua.
𝑑(2,81) = √(1 − 0.75) 2 + (0.5
− 0.666666667) 2
+ (1 − 0.5) 2 + (1 − 0.5) 2 + (1 − 0.75) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0.5) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (0.5 − 0) 2 + (0 − 0.5) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (1 − 1) 2 𝑑(2,81) = 1.1843892
Perhitungan Euclidean  Distance di  atas juga berlaku terhadap data latih selanjutnya hingga data ke 80 dan data uji hingga  data  ke  100,  sehingga  hasil  dari perhitungan Euclidean Distance yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Euclidean Distance Data Uji Pertama
3. Mengurutkan  jarak  hasil  perhitungan langkah ke 2, yaitu dari nilai terendah ke  nilai  tertinggi.  Mengumpulkan kategori y sesuai  nilai k dan  mencari jumlah  kelas  dari  tetangga  yang
mempunyai  jarak  terdekat,  serta memutuskan  kelas  tersebut  menjadi kelas data yang akan diprediksi sesuai hasil kelas yang paling dominan yang dapat dilihat pada Tabel 4.
No Euclidean Distance Ranking Hasil 1 1.293681225 23 1 2 1.1843892 13 1 3 1.083333333 7 1 4 1.685312368 52 0 5 1.903943276 63 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 76 1.346291202 27 1 77 1.529796646 41 1 78 2.083333333 74 0 79 1.166666667 12 1 80 2.150581317 77 0

## Tabel 4. Penentuan Kelas Mayoritas Data Uji Pertama
No Euclidean Distance Ranking Hasil 37 0.527046277 1 1 17 0.881917104 2 1 6 0.901387819 3 1 30 0.935414347 4 1 13 0.961046883 5 1 29 1.060660172 6 1 3 1.083333333 7 1 53 1.118033989 8 1 71 1.145643924 9 1 70 1.148670729 10 1 66 1.157703666 11 1 79 1.166666667 12 1 2 1.1843892 13 1
Dari  hasil  penentuan  kelas  mayoritas pada  data  uji pertama,  maka  data testing pertama masuk ke dalam kategori 1 yaitu kategori “RTLH”.
Perhitungan  tersebut  juga  berlaku  di data  uji  berikutnya.  Sehingga  didapatkan hasil  perhitungan  prediksi  otomatis  pada data  uji  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Prediksi Otomatis Pada Data Uji
No X1 X2 X3  X4 X5 X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  Hasil 81  0.75  0.666666667  0.5  0.5  0.75 1 0.5  0.5 0 0.5 0.5 1 1 82 0.5 0.5 0.5  0.5  0.75  0.5  0.5  0.5 0 0.5 0.5 0 1 83  0.25 0.5 0.5  0.5  0.75  0.5 0 0 0 0.5 0 0 0 84  0.75 0.5 0 0 0.5 0 0.5 1 0.5  0.5 0.5 1 1 85 0.5 0.333333333 0 0 0.5 0 0.5  0.5  0.5  0.5 0.5 1 1 86  0.25  0.833333333 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0 0 0 87  0.25  0.833333333 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0.5 0 0 88  0.75  0.666666667 0 0 0.75  0.5 0 0 0 0.5 0.5 0 0 89 0 0.166666667 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0 0 0 90 0 0.5 0 0 0.75  0.5 0 0 0 0.5 0 0 0 91 1 0 0.5  0.5  0.75  0.5 0 0 0 0.5 0.5 0 0 92  0.25 0.5 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0.5 0 0 93 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 94  0.25 0.5 0 0 0.75  0.5  0.5  0.5 0 0.5 0 0 0 95 0.5 0.5 0.5  0.5  0.75  0.5 1 1 0.5 1 0.5 0 1 96 0 0.5 0 0 0.5 0 0 0 0 0.5 0 0 0 97  0.25  0.333333333 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 98  0.25  0.666666667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 99 1 0 0.5  0.5  0.75  0.5  0.5 1 0 0.5 0.5 1 1 100  0.25  0.833333333  0.5 1 0.75 1 0 0 0 1 0.5 1 1
3.3 Pengujian Model K-Fold Cross Validation
Tahapan  ini,  dataset  akan  terbagi secara  otomatis  menjadi  10  bagian,  serta dilakukan  pengujian  sebanyak  10  kali
atau biasa dianggap 10-fold cross validation pada nilai k ganjil. Hasil pengujian model 10-fold  cross  validation berupa  grafik performa  dapat  lihat  pada  Gambar  2.
Gambar 2. Grafik Performa Pengujian Model 10- Fold Cross Validation
Berdasarkan hasil pengujian model 10- fold  cross  validation ,  maka  dihasilkan  nilai rata-rata  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 96,25% dengan standar deviasi 5,73% dari setiap iterasi diperoleh saat pengujian ke 7 sebanyak k = 13.

## 3.4 Validasi dan Evaluasi
Validasi  dan  evaluasi  hasil  dilakukan memakai confusion matrix untuk menghasilkan performa, yaitu nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure .
Tabel 6. Confusion Matrix True RLH  True RTLH Pred. RLH 11 0 Pred. RTLH 0 9 Berdasarkan data latih yang diprediksi
dengan benar melalui algoritma K-Nearest Neighbor sebanyak 80 terhadap 20 data uji, 11  orang  yang  benar “ RLH ” dan  9  orang yang benar “ RTLH ” . Lalu 0 orang “ RLH ” tapi  diprediksi  menjadi “ RTLH ” dan  0 orang “ RTLH ” tapi  diprediksi  menjadi “ RLH ” . Perhitungan nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure yang  dihasilkan adalah sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 11+9
11+9+0+0 × 100% = 100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 11 11+0 × 100% = 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 11 11+0 × 100% = 100%
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 100 × 100 100 + 100 × 100% = 100%
Berdasarkan  validasi  dan  evaluasi hasil pada algoritma K-Nearest Neighbor di atas  didapatkan  nilai  prosentase  tingkat accuracy sebesar  100% , precision sebesar 100%, recall sebesar  100%  dan f-measure sebesar 100%.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih banyak  kepada  Bapak  Abu  Tholib, M.Kom  selaku  pembimbing  I  dan  Bapak
Muafi,  S.Ag,  M.Kom  selaku  pembimbing II,  karena  atas  bimbingannya  dari  beliau, sehingga penulis akhirnya dapat menyelesaikan  tugas  penelitiannya  tepat waktu.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan  pada  bab  sebelumnya  dan sekaligus menjawab dari rumusan masalah  dan  tujuan  penelitian  ini,  maka kesimpulan yang didapat sebagai berikut: Penelitian ini menghasilkan sebuah analisis  metode data  mining dengan menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk  kasus  klasifikasi  rumah  layak  atau tidak layak huni di Desa Bulu Kecamatan Kraksaan Kabupaten Probolinggo dengan nilai  akurasi  sebesar  100%,  nilai precision sebesar  100%,  nilai recall sebesar  100%, dan nilai f-measure sebesar 100% menggunakan confusion matrix . Kemudian pada  pengujian  model  10 -fold  cross validation sebanyak  10  kali  pengujian dengan k ganjil  dan  menghasilkan  nilai rata-rata  akurasi  tertinggi  dari  setiap iterasi  pada  pengujian  model  ke  7 sebanyak k =  13  sebesar  96,25%  dengan standar deviasi sebesar 5,73%.

## 6. REFERENSI
[1]  A.  Muhidin  and  I.  Baragigiratri, “Pemetaan Penduduk Calon Penerima  Bantuan  Renovasi  Rumah Desa Pesangkalan Menggunakan Algoritma  Clustering  K- Means,” J. SIGMA , vol. 9, no. 3, pp. 75 – 82, Mar.
2019.
[2]  M.  M.  Baharuddin,  H.  Azis,  and  T. Hasanuddin, “ Analisis Performa
Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Identifikasi  Jenis  Kaca ,” Ilk.  J.  Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 269-274, Dec. 2019.
[3]  R.  Hasanah,  M.  Hasan,  W.  Pangesti, F.  Wati,  and  W.  Gata,  “ Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan  Metode  KNN  (K-
Nearest  Neighbor ),” Techno ,  vol.  16, no. 1, pp. 1-6, Mar. 2019.
[4] S.  Diansyah,  “Klasifikasi  Tingkat
Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbour  (KNN),” J.  Sistim Inf.  Dan Teknol. , pp. 7 – 12, Feb. 2022.
[5]  R.  Wahyudi,  M.  Orisa,  and  N. Vendyansyah, “ Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Klasifikasi Penentuan Gizi Balita (Studi Kasus Di Posyandu  Desa  Bluto ),” JATI  J.  Mhs.
Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 750-757, Oct. 2021.
[6]  R.  K.  Dinata,  H.  Akbar,  and  N. Hasdyna, “Algoritma K -Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan  Manhattan  Distance  untuk Klasifikasi  Transportasi  Bus,” Ilk.  J. Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  104-111,  Aug. 2020.
[7]  P.  Soleh,  A.  Tholib  and  M.  N.  F Hidayat,  “Penerapan  Data  Mining Untuk Analisa Pola Pembelian Produk  Menggunakan  Algoritma
Frequent  Pattern –Growth,” Rekayasa , vol. 14, no. 3, pp. 456-460, 2021.
[8]  F. N. Fajri, A. Tholib and  W Yuliana, “Application  of  Machine  Learning Algorithm  for  Determining  Elective Courses in Informatics Study
Program,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 3, pp. 485-496, Dec. 2022.
[9] K.  Malik,  Y.  Pratama,  and  K.  Nisa’, “Diagnosa Pharyngitis Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) di  Puskesmas  Leces  Probolinggo,” TRILOGI  J.  Ilmu  Teknol.  Kesehat.  Dan Hum. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  199-206,  Dec. 2021.
[10]  S.  Sudriyanto,  R.  Rizaldi,  and  M.  A. R. Hariri,  “Implementasi  Algoritme Decision Tree (C4. 5) dengan Optimize  Weights  (PSO)  untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat  Waktu,” J.  Informatika, vol.  6, no. 2, pp. 252-257, Jun. 2021.