## RESEARCH ARTICLE
Comparison  of  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  and Support  Vector  Machine  (SVM)  Methods  for Classification of Poverty Data in Papua
Fauziah, Muhammad Arif Tiro, & Ruliana *
Department of Statistics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
Abstract: Classification is a job of assessing data objects to include them in a particular class from a number of available classes. The classification method used is the k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) methods. The  data  used  in this study  is data  on poverty  in Papua  with the category  of  the  number  of  low/high  level  poor  people.  Of  the  29 regencies/cities that were sampled, 15 regencies/cities represent the number of low-level poor people and 14 districts/cities are the number of high-level poor people. The results of the analysis obtained are the k-Nearest Neighbor (k-NN)  method  with  a  value  of  k=15  producing  an  accuracy  of  58.62%, while the Support Vector Machine (SVM) method with Parameter cost = 1 using  the  RBF  kernel  produces  an  accuracy  value.  by  93.1%.  The classification  criteria  to  find  the  best  method  is  to  look  at  the  Root  Mean Square Error (RMSE) which states that the Support Vector Machine (SVM) method is better than the k-Nearest Neighbor (k-NN) method.
Keywords : Classification, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, poverty

## 1. Introduction
Masalah  kemiskinan  merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar  yang  menjadi  pusat perhatian  pemerintah  di  negara  manapun.  Salah  satu  aspek  penting  untuk  mendukung strategi  penanggulangan  kemiskinan  adalah  tersedianya  data  kemiskinan  yang  akurat  dan tepat sasaran. Pengukuran kemiskinan yang  dapat dipercaya  dan dapat menjadi instrumen tangguh bagi pengambil kebijakan dalam memfokuskan perhatian pada kondisi hidup orang miskin.  Data  kemiskinan  yang  baik  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kebijakan pemerintah  terhadap  kemiskinan,  membandingkan  kemiskinan  antar  waktu  dan  daerah, serta  menentukan  target  penduduk  miskin  dengan  tujuan  untuk  memperbaiki  kondisi mereka (BPS, 2019).
Salah satu upaya pemerintah untuk mengentas kemiskinan yaitu melalui beberapa program penanggulangan  kemiskinan.  Dalam  hal  ini  pemerintah  sering  kesulitan  untuk  memilah tingkat-tingkat kemiskinan dalam  masyarakat.  Untuk  menunjang  keberhasilan pelaksanaan program  terutama  yang  berkaitan  dengan  penanggulangan  kemiskinan,  diperlukan  suatu penelitian  yang  dapat  membantu  pemerintah  dalam  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi jumlah  penduduk  miskin  yang  mempunyai  ciri-ciri  atau  karakteristik  kemiskinan  yang hampir  sama.  Dengan  mengetahui  informasi  mengenai  kriteria  kemiskinan  dari  setiap kabupaten/kota  diharapkan  program  kebijakan  pemerintah  daerah  dapat  disusun  secara lebih terarah sesuai target atau sasaran yang ingin dicapai.
Kecermatan  dan  ketepatan  dalam  hal  klasifikasi  data  merupakan  hal  yang  sangat  penting. Salah  satu  upaya  untuk  mendukung  upaya  pemerintah  yaitu  dengan  melakukan  klasifikasi
* Corresponding author: Ruliana, Department of Statistics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
E-mail: ruliana.t@unm.ac.id
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741
indikator  kemiskinan.  Adapun  metode  yang  sering  digunakan  yaitu  rule  based,  neural network, Support Vector Machine, naive bayes, dan nearest neighbour. Dalam penelitan ini salah  satu  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  k-nearest  neighbor  (k-NN)  dan  Support Vector Machine (SVM).
Metode  k-NN  merupakan salah satu  metode  klasifikasi  yang  terdapat dalam  data  mining selain SVM. k-NN juga termasuk dalam kelompok instance-based learning. k-NN dilakukan dengan mencari  k  objek  dalam  data  training  yang  paling  dekat (mirip)  dengan objek  pada data testing (Wu & Kumar 2009).
Tujuan  dari  metode  SVM  menemukan  fungsi  pemisah  (classifier)  yang  optimal  yang  bisa memisahkan  dua  set  data  yang  berbeda  (Vapnik  1995).  Fungsi  pemisah  atau  hyperplane terbaik adalah hyperplane yang terletak di tengah-tengah dua objek dari kedua kelas.

## 2. Literature Review

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  pengembangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar (Davies, 2004). Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambahan berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data (Pramudiono, 2007).

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengelompokkan  data  menjadi  kelas  tertentu  berdasarkan  kelas yang  sudah  ada  (Simatupang  dkk,  2016).  Klasifikasi  juga  dapat  mempermudah mengidentifikasi  data  dalam  jenis  dan  kelompok,  sehingga  klasifikasi  bisa  memprediksi anggota kelompok dari masing-masing data (Bhavsar dkk, 2012).
2.3. k- Nearest Neighbor (k-NN)
Metode k-NN adalah suatu metode klasifikasi yang terdapat dalam data mining selain SVM. k-NN  dilakukan  dengan  mencari  k  objek  dalam  data  training  yang  paling  dekat  (mirip) dengan  objek  pada  data  testing  (Wu  &  Kumar  2009).  Nilai  k  dalam  k-NN  merupakan variabel jumlah tetangga (Neighbor) terdekat yang akan diambil untuk proses klasifikasi.
Adapun  cara  untuk  mengukur  kedekatan  antara  data  baru  dengan  data  yang  lama  (data trining),  diantaranya  Euclidean  distance  dan  mahattan  distance.  Yang  paling  sering digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  antar  data  adalah  euclidean  distance  (Bramer  2007) yaitu:
√(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + ⋯ + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (1)
dimana 𝑎 = 𝑎 1 , 𝑎 2 ,…, 𝑎 𝑛 dan 𝑏 =   𝑏 1 , 𝑏 2 , … , 𝑏 𝑛 mewakili n nilai atribut dari dua record.
D (X, Y) = √∑ ( 𝑝 𝑡=1 𝑋 𝑡 − 𝑌 𝑡 ) 2 (2)
Dengan: D (X, Y)  : Jarak Eucliden (Eucledean Distance) Xi : Sampel data Yi : Data uji p : Dimensi data i : Variabel data

## 2.4. Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  metode  yang  bersifat  non-parametric  dan  biasanya  digunakan  dalam klasifikasi  data  serta  pengolahan  citra.  Tingkat  akurasi  pada  metode  ini  diambil  dari
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741
parameter  dan  kernel,  pengguna  dapat  menetukan  parameter  dan  pada  kernel  setiap parameter akan memiliki dampak yang berbeda (Ustuner dkk, 2015). Konsep SVM adalah mendesain  sebuah  hyperplane  yang  dapat  mengklasifikasikan  seluruh  data  training  menjadi dua buah kelas (Aulia, 2015).
Tujuan  dari  metode  SVM  menemukan  fungsi  pemisah  (classifier)  yang  optimal  yang  bisa memisahkan  dua  set  data  yang  berbeda  (Vapnik,  1995).  Fungsi  pemisah  atau  hyperplane terbaik adalah hyperplane yang terletak di tengah-tengah dua objek dari kedua kelas. Adapun fungsi linier dari SVM:
𝑔(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑓(𝑥))
(3)
dengan
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏
𝑥, 𝑤  ∈   𝑅 𝑛 dan. 𝑏  ∈ 𝑅 masalah  klasifikasi  ini  bisa  dirumuskan  sebagai  berikut:  untuk menemukan  nilai  dari  parameter (𝑤, 𝑏) maka 𝑠𝑔𝑛 (𝑓(𝑥)) = 𝑠𝑔𝑛 (< 𝑤, 𝑥 > +𝑏) =   𝑦 𝑖 untuk semua i.
Fungsi kernel yang digunakan untuk mengatasi data non-linier. diperoleh fungsi untuk non- linear sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 (∑ 𝑦 𝑖 𝛼̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 (𝜙(𝑥 𝑖 ), 𝜙(𝑥 𝑗 )) + 𝑏̂) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 (∑ 𝑦 𝑖 𝛼̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )) + 𝑏̂ )
Semua nilai 𝑓 ( 𝑥 ) < 0 diberi label " − 1" dan 𝑓 ( 𝑥 ) > 0 diberi label "+ 1". Macam-macam kernel diberikan pada Tabel 1 (Prasetyo 2012).

## Tabel 1. Jenis Kernel
Nama Kernel Linier Polinomial Definisi Fungsi 𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑥 . 𝑦 𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = ( 𝑥 . 𝑦 + 𝑐 ) d Gasussian RBF Sigmoid (tangen hiperbolik) Invers Multikuadrik 𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = exp ( −‖𝑥−𝑦‖ 2 2.𝜎 2 ) 𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = tanh ( 𝜎(𝑥, 𝑦) + 𝑐)
𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 1 √‖𝑥−𝑦‖ 2 +𝑐 2

## 2.5. Pengukuran Akurasi Klasifikasi
Untuk melakukan prediksi akurasi pengklasifikasian seringkali membantu dalam mengukur performa klasifikasi (Bramer, 2007).  Berikut ada empat peluang yang dapat diformulasikan dalam tabel kontingensi 2 x 2 untuk menganalisis keakuratan klasifikasi:

## Tabel 2. Confusion Matrix
Diklasifikasikan sebagai + - Klasifkasi yang Benar + Benar Positif (BP) Salah Positif (SP) - Salah Negatif (SN) Benar Negatif (BN)
Keterangan untuk Tabel 2.2 dinyatakan sebagai berikut:
BP: jumlah data dari Kelas + yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas + BN: jumlah data dari kelas - yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas - SP: jumlah data dari kelas + yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas - SN: jumlah data dari kelas - yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas +
Penghitungan akurasi klasifikasi dihitung dengan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐵𝑃+𝐵𝑁 𝐵𝑃+𝑆𝑃+𝐵𝑁+𝑆𝑁 𝑥 100% (4)

## 2.6. Pemilihan Kriteria Klasifikasi Terbaik
Dalam teknik klasifikasi untuk melihat tingkat akurasi terbaik dari metode k-NN dan SVM yaitu  dengan  menggunakan  metode  Root  Mean  Square  Error  (RMSE).  RMSE  merupakan salah satu cara  untuk  mengevaluasi  model  regresi  linear  dengan mengukur  tingkat akurasi hasil perkiraan suatu model, RMSE adalah hasil dari akar kuadrat Mean Square Error (MSE). Keakuratan  metode  estimasi  kesalahan  pengukuran  ditandai  dengan  adanya  nilai  RMSE yang  kecil.  Metode  estimasi  yang  mempunyai  RMSE  lebih  kecil  dikatakan  lebih  akurat daripada metode estimasi yang mempunyai RMSE lebih besar. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai klasifikasi terbaik:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ( ∑(𝑦 𝑖 −𝑦 𝑖 ̂ 𝑛 ) 1/2 (5)
Keterangan:
RMSE = Nilai Root Mean Square Error 𝑦 = Nilai hasil observasi
𝑦̂ = Nilai hasil prediksi
𝑖 = Urutan data pada database
𝑛 = Jumlah data
2.7. Kemiskinan
BPS  mendefinisikan  kemiskinan  merupakan  ketidakmampuan  individu  dalam  memenuhi kebutuhan dasar minimal untuk hidup layak.  yaitu kondisi yang berada dibawah garis nilai standar  kebutuhan  minimum  yang  disebut  garis  kemiskinan  (poverty  line)  atau  batas kemiskinan  (poverty  threshold).  Nilai  garis  kemiskinan  yang  digunakan  untuk  menentukan kemiskinan mengacu  pada  kebutuhan minimum  2.100  kalori  per  orang  per  hari ditambah dengan kebutuhan minimum non pangan. Individu yang pengeluarannya lebih rendah dari garis kemiskinan tersebut dikategorikan miskin (BPS, 2008).

## 3. Research Method

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  merupakan  penelitian  dengan  pendekatan  kuantitatif  yaitu dengan mengambil data yang diperlukan dan menganalisisnya dengan menggunakan metode k-NN dan SVM untuk klasifikasi kemiskinan di Papua.

## 3.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data kemiskinan di Papua tahun 2019. Data tersebut  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  BPS  di  Papua  yang  merupakan  data tahunan.
3.3. Definisi Operasional Peubah
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741
Peubah yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari  peubah terikat (Y) terdiri dari dua kategori yaitu kategori 1 adalah banyaknya penduduk miskin tingkat rendah dan kategori 2 yaitu banyaknya penduduk miskin tingkat tinggi. Adapun peubah bebas (X) yang digunakan dalam penelitian ini.
1) Banyaknya Penduduk Miskin (Y)
Banyaknya  penduduk  miskin  adalah  penduduk  yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan.
2) Produk Domestik Regional Bruto (X1)
Produk domestik regional bruto adalah jumlah nilai tambah bruto yang dihasilkan seluruh unit usaha dalam wilayah tertentu atau merupakan jumlah akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi.
3) Pengangguran (X2)
Pengangguran adalah suatu keadaan di mana seseorang yang tergolong dalam angkatan kerja ingin mendapatkan pekerjaan tetapi belum dapat memperolehnya.
4) Indeks Pembangunan Manusia (X3)
Indeks pembangunan  manusia  (IPM)  menjelaskan bagaimana  penduduk  dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya.
3.4. Prosedur Penelitian
1) Melakukan pengumpulan data sekunder, yaitu banyaknya penduduk miskin, distribusi PDRB ADH, pengangguran, dan IPM di Papua tahun 2019.
2) Melakukan pengkodingan.
3) Melakukan pengklasifikasian k-NN dengan algoritma sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah k untuk k-NN yaitu 5, 10, dan 15.
b. Menghitung akurasi klasifikasi
4) Melakukan pengklasifikasian SVM dengan algoritma sebagai berikut:
a. Menentukan fungsi kernel untuk pengklasifikasian, dalam penelitian ini menggunkan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF)
b. Menentukan parameter kernel dan Parameter cost =1 untuk optimasi
c. Menghitung ketetapan klasifikasi
5) Membandingkan ketepatan klasifikasi yang diperoleh dari metode k-NN dan SVM dengan melihat RMSE.
6) Membuat kesimpulan dan saran.

## 4. Results and Discussion

## For Results.

## 4.1. Analisis Deskriptif
Berdasarkan variabel penelitian yang digunakan dari Data kemiskinan di Papua tahun 2019, diketahui banyaknya sampel yaitu 29 yakni di Kabupaten/Kota yang ada di Papua. Adapun analisis deskriptif yang dapat menggambarkan setiap variabel dapat dilihat dari Tabel 1.
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741
Tabel 1. Statistika Deskriptif Data Kemiskinan di Papua tahun 2019 Variabel Minimum  Maksimum  Rata-rata Simpangan Baku Banyaknya penduduk miskin (Y) 5,80 83,23 31,94 20,47 Produk domestik regional bruto (X1) 0,69 22,26 3,44 4,67 Penggangguran (X2) 0 14.597 1.961 3.024 Indeks pembangunan manusia (X3) 30,75 80,16 57,30 11,41

## 4.2. Mengkategorikan variabel Y
Nilai  tengah  dari  banyaknya  penduduk  miskin  di  Papua  yaitu  27,19  digunakan  untuk mencari  kategori  dari  variabel  Y  dengan  pengkategorian  banyaknya  penduduk  miskin rendah dengan angka 1 dan banyaknya penduduk miskin tinggi dengan angka 2.

## Gambar 1. Pengkategorian variabel Y di Papua
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  daerah  dengan  simbol  1  (Orange) menggambarkan  daerah  yang  merepresentasikan  banyaknya  penduduk  miskin  tingkat rendah.  Adapun  daerah  dengan  simbol  2  (Hijau)  menggambarkan  daerah  yang merepresentasikan  banykanya  penduduk  miskin  tingkat  tinggi.  Dari  Gambar  4.1  juga diketahui bahwa ada 15 Kabupaten/Kota di Papua yang berkategorikan penduduk miskin tingkat  rendah  diantaranya  Merauke,  Jayapura,  Kepulauan  Yapen,  Boven  Digoel,  Mappi, Asmat,  Penggunungan  Bintang,  Sarmi,  Keerom,  Waropen,  Supiori,  Mamberamo  Raya, Mamberamo  Tengah,  Yalimo,  serta  Intan  Jaya,  selanjutnya  dari  Gambar  4.1  juga  dapat dikatakan bahwa ada 14 Kabupaten/Kota di Papua yang berkategori banyaknya penduduk miskin  tingkat  tinggi  diantaranya  Jayawijaya,  Nabire,  Biak  Numfor,  Paniai,  Puncak  Jaya, Mimika,  Yahukimo,  Tolikara,  Nduga,  Lanny  Jaya,  Puncak,  Dogiyai,  Deiyai,  dan  Kota Jayapura. Penjelasan dalam Gambar 4.1 diatas juga diberikan dalam Tabel 2.
4.3. k-Nearest Neigbhor (k-NN)
Pada  metode  k-NN  dalam  penelitian  ini  penentuan  nilai  k  dimotivasi  oleh  asumsi  bahwa angka-angka tersebut yang diduga merupakan angka yang mewakili banyaknya jumlah data yang paling dekat dengan objek yang pertama. Adapun nilai k yang digunakan yaitu nilai k = 5, k = 10 dan k = 15 untuk menentukan counfusion matriks dengan mencari nilai akurasi, sensitivity, dan specificity yang dapat dilhat pada Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Kategori dari Variabel Banyaknya Penduduk Miskin Kategori Kabupaten/Kota 1 Merauke,  Jayapura,  Kepulauan  Yapen,  Boven  Digoel,  Mappi,  Asmat, Penggunungan  Bintang,  Sarmi,  Keerom,  Waropen,  Supiori,  Mamberamo Raya, Mamberamo Tengah, Yalimo, serta Intan Jaya, 2 Jayawijaya,  Nabire,  Biak  Numfor,  Paniai,  Puncak  Jaya,  Mimika,  Yahukimo, Tolikara, Nduga, Lanny Jaya, Puncak, Dogiyai, Deiyai, dan Kota Jayapura. Tabel 3. Hasil Akurasi Metode k-NN yang di tinjau dari Nilai Parameter k Nilai K Sensitivity Specificity Akurasi K=5 0,53 0,50 0,51 K=10 0,47 0,33 0,44 K=15 0,56 0,75 0,58
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  3  dengan  metode  k-NN.  Metode  ini  dilakukan  dengan menggunakan  parameter  k  yang  diambil  adalah  k  =  5,  10,  dan  15.  metode  k-NN menggunakan nilai k = 5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 51% dengan nilai sensitifity 53% dan  nilai  specificity  sebesar  50%.  Untuk  metode  k-NN  menggunakan  nilai  k  =  10 menghasilkan nilai akurasi sebesar 44% dengan nilai sensitifity 47% dan nilai specificity sebesar 33%.  Untuk  metode  k-NN  menggunakan  nilai  k=  15  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 58%  dengan  nilai  sensitifity  56%  dan  nilai  specifity  sebesar  75%.  Adapun  nilai  akurasi  yang tinggi diantara nilai k = 5, k = 10, dan nilai k = 15 berada pada nilai k = 15 yaitu 58 %. Berdasarkan nilai k yang digunakan, hasil akurasi tertinggi terlihat pada nilai k = 15.

## 4.4. Plot Data Klasifikasi SVM
Melakukan  plot  data  untuk  mengetahui  penyebaran  data  yang  akan  diklasifikasi,  apakah data yang digunakan memiliki plot yang linear-separable atau nonlinear-separable. Berikut adalah hasil plot data variabel berdasarkan tingkat banyaknya penduduk miskin.

## Gambar 2. Plot Data Pengangguran (X2) Dan IPM (X3)
Berdasarkan Gambar  2  diatas, penyebaran data  tingkat banyaknya  penduduk  miskin tidak dapat  dipisahkan  atau  diklasifikasikan  secara  linear.    Oleh  karena  itu,  data  perlu ditransformasi  kedimensi  yang  lebih tinggi  yang  dalam  penelitian ini  menggunakan kernel RBF  sebagai  fungsi  untuk  mengatasi  data  yang  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linear (nonlinear-separble).
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741

## 4.5. Support Vector Machine (SVM)
Pada metode SVM menggunakan kernel RBF  dengan nilai Parameter cost = 1 dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Akurasi metode SVM yang di tinjau dari Nilai Parameter cost
Kernel Parameter cost sensitifity specifity akurasi RBF 1 0,88 1 0,93
Berdasarkan Tabel 4 hasil akurasi dari SVM dengan menggunakan kernel RBF adalah 0,93 atau 93% dengan nilai Parameter cost = 1, Adapun nilai sensitifity adalah 0,88 atau 88% dengan nilai specifity sebesar 1.

## 4.6. Support Vector
Support Vector merupakan titik data terdekat dengan hyperplane masing-masing kelas.
Tabel 5. Support Vector Kernel Parameter cost Support vector RBF 1 20
Berdasarkan Tabel 5 jumlah support vector sebanyak 20 data yang terdapat pada Parameter cost =  1.  Hal  ini  berarti  terdapat  20  data  yang  terletak  didekat  masing-masing  hyperplane kelompok  banyaknya  penduduk  miskin  tingkat  rendah  dan  banyaknya  penduduk  miskin tingkat tinggi.

## 4.7. Perbandingan k-NN dan SVM
Nilai  Parameter  cost  dan  nilai  k  dijadikan  input  untuk  proses  klasifikasi  sehingga menghasilkan tingkat akurasi. Berikut perbandingan akurasi terbaik berdasarkan Parameter cost untuk SVM dan nilai k untuk k-NN dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan k-NN dan SVM Metode RMSE Akurasi k-NN 0,69 0,58 SVM 0,26 0,93
Berdasarkan Tabel 6 k-NN dengan akurasi 0,58 atau 58% merupakan k-NN dengan nilai k = 15, sedangkan SVM dengan akurasi 0,93 atau 93% merupakan Parameter cost = 1. Adapun nilai  RMSE  pada  metode  k-NN  sebesar  0,69,  sedangkan  nilai  RMSE  pada  metode  SVM sebesar 0,26. Jadi akurasi terbaik adalah metode SVM dengan Parameter cost = 1.

## 5. Conclusion
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  untuk mengklasifikasikan  data  kemiskinan  di  Papua  dengan  metode  k-NN  dan  SVM  dapat disimpulkan  bahwa  metode  k-NN  dengan  nilai  k=15  menghasilkan  akurasi  sebesar  0,58, sedangkan  metode  SVM  dengan  Parameter  cost  =  1  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 0,93. Kedua metode tersebut jika dibandingkan metode SVM dengan Parameter cost = 1 merupakan metode paling tepat dibandingkan dengan metode k-NN dalam data kemiskinan di Papua tahun 2019.

## References
Aulia,  S.  (2015).  Analisis  Perbandingan  KNN  dengan  SVM  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Retinopati berdasarkan  Citra  Eksudat  dan  Mikroaneurisma.  Program  Studi  D3  Teknik  Telekomunikasi Fakultas Ilmu Terapan Telkom University: Jurnal Elkomika.
Fauziah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience741
Bhavsar,  H.,  &  Panchal,  M.  H.  (2012).  A  Review  on  Support  Vector  Machine  for  Data  Classification. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET).
BPS. (2008). Analisis dan Penghitungan Tingkat Kemisikinan Tahun 2008. Badan Pusat Statistik: Jakarta.
BPS.  (2019).  Perhitungan  dan  Analisis  Kemiskinan  Makro  indonesia  Tahn  2019.  Badan  Pusat  Statistik: Jakarta.
Bramer M. (2007). Princples of Data Mining. Springer: London.
Davies, & Paul B. (2004). Database System Third Edition. Palgrave Macimillan: New York.
Pramudiono,  I.  (2007).  Pengantaran  Data  MIning  :  Menambang  Permata  Pengetahuan  di  Gunung  Data. ilmukomputer :Spinger
Simatupang, F. J., Wuryandari, T., & Suparti. (2016). Klasifikasi Rumah Layak Huni di Kabupaten Brebes dengan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization dan Naive Bayes. Gaussian.
Ustuner,  M.,  Samli,  F.  B.,  &  Dixon,  B.  (2015).  Application  of  Support  Vector  Machines  for  Landuse Classification Using High-Resolution RapidEye Images. A Sensitivity Analysis: European Journal of Remote Sensing.
Vapnik, V dan Cortes, C. (1995). Support Vector Networks. Machine Learning, 20, 273-297.
Wu X & Kumar V. (2009). The Top Ten Algorithms in Data Mining. Taylor & Francis Group: USA.