## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 248-256 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4312

## Analisis Pemberian Bantuan UMKM Menggunakan Algoritma K-NN dan C4.5
Akrim Teguh Suseno * , M Al Amin, Fajar Mahardika
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknologi Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan, Pekalongan, Indonesia
email: 1* akrim.teguh@gmail.com, 2 aimoh@gmail.com, 3 fajarmahardika@itsnupekalongan.ac.id Email Penulis Korespondensi: akrim.teguh@gmail.com Submitted: 21/09/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Pandemi Covid-19 memberikan dampak terhadap ekonomi negara di dunia termasuk indonesia. Rendahnya neraca perdagangan,  konsumi  masyarakat  dan  diberlakukannya  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB)  membuat  para  pelaku usaha yang merugi hingga gulung tikar khususnya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). Bantuan terhadap UMKM telah  diberikan  dari  pemerintah  untuk  mempertahankan  berjalannya  ekonomi  di  lingkungan  mikro.  Namun  pemberian bantuan  tersebut  perlu  dilakukan  anaisis  lebih  lanjut  karena  terdapat  laporan  bahwa  bantuan  tidak  tepat  sasaran  sehingga menyebabkan  anggaran  yang  dikeluarkan  menjadi  tidak  efektif.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  terhadap pemberitan bantuan dari pemerintah terhadap UMKM khususnya di kabupaten Pekalongan dengan menggunakan teknik data mining  khususnya  klasifikasi.  Algoritma  yang  digunakan  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  C.45  yang  kemudian dibandingkan  untuk  menentukan  tingkat  efektifitas  paling  tinggi  dalam  rekomendasi  pemberian  bantuan  UMKM  di  Kab. Pekalongan.  Data  yang  digunakan  berjumlah  312  UMKM  dan  setelah  melewati  proses  data  preprocessing  sehingga mendapatkan data yang akurat yaitu sebesar 279. Data tersebut dibagi menjadi 2 yaitu data training sebesar 200 data dan data testing  sebesar  79  data.  Hasil  dari  penelitian  ini,  pada  algoritma  K-NN  mendapatkan  tingkat  accuracy  sebesar  94,94%, precision  94,73  %  dan  recall  94,73%  sedangkan  untuk  algortima  C.45  mendapatkan  tingkat  accuracy  sebesar  86,08%, precision 87,21% dan recall 88,3%. Berdasarkan hasil penelitian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan teknik data  mining  dengan  algoritma  K-NN  dan  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  untuk  rekomendasi  bantuan  kepada UMKM namun untuk hasil terbaik dapat menggunakan algoritma K-NN yang memiliki tingkat akurasi sebesar 94,94%.
Kata Kunci: Data Mining; K-NN; C4.5; UMKM; Klasifikasi
Abstract −The Covid-19 pandemic has had an impact on the economies of countries in the world, including Indonesia. The low trade balance, public consumption and the implementation of large-scale social restrictions (PSBB) have caused business actors to suffer losses and even go out of business, especially Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs). Assistance to MSMEs  has  been  provided  by  the  government  to  maintain  the  functioning  of  the  economy  in  the  micro  environment. However, the provision of this assistance needs to be carried out further analysis because there are reports that the assistance is not on target, causing the budget spent to be ineffective. In this research, an analysis will be carried out on the provision of assistance  from  the  government  to  MSMEs,  especially  in  Pekalongan  district,  using  data  mining  techniques,  especially classification.  The  algorithms  used  are  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  C.45  which  are  then  compared  to  determine  the highest level of effectiveness in recommendations for providing MSME assistance in the District. Pekalongan. The data used was  312  MSMEs  and  after  going  through  the  data  preprocessing  process  we  got  accurate  data,  namely  279. The  data  was divided into 2, namely training data of 200 data and testing data of 79 data. The results of this research, the K-NN algorithm obtained an accuracy level of 94.94%, precision 94.73% and recall 94.73%, while the C.45 algorithm obtained an accuracy level of 86.08%, precision 87.21% and recall 88.3%. Based on the results of this research, it can be concluded that the use of data mining techniques with the K-NN and C4.5 algorithms has a high level of accuracy for recommendations for assistance to MSMEs, however for the best results you can use the K-NN algorithm which has an accuracy level of 94.94% .
Keywords : Data Mining; K-NN; C4.5; MSMEs; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020  banyak  negara  didunia  terkena  pandemi  covid-19  yang  menyebabkan  banyak  kerugian  dari berbagai sektor salah satunya adalah ekonomi. Sebagian besar negara mengalami dampak inflasi yang luar biasa termasuk indonesia.  Kondisi pertumbuhan  ekonomi di indonesia pada triwulan II tahun 2020 turun hingga – 5, 32%.  Sektor  ekonomi  yang  sangat  terdapat  adalah  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  karena pemerintah  memberlakukan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  untuk  membatasi  persebaran  covid-19 sehingga  penjualan  menurun  drastis  dan  tidak  sedikit  yang  gulung  tikar.  Pada  tahun  2022  perkembangan ekonomi  indonesia  membaik karena  berbagai kebijakan pemerintah dalam  peningkatan  ekonomi  negara . Salah satu  kebijakan  untuk  pemulihan  ekonomi  di  indonesia  yang  telah  dilakukan  pemerintah  dengan  memberikan bantuan  kepada  UMKM  yang  terdampak  pandemi  covid-19  dengan  total  bantuan  258  triliun  rupiah  yang disalurkan kepada 3,59 juta UMKM di indonesia. Namun pada tahun 2023 terdapat ancaman penuruan terhadap kondisi ekonomi  yang dapat menimbulkan inflasi  negara. Hal tersebut disebabkan oleh banyaknya negara yang menaikan  suku  bunga  untuk  mempertahankan  kondisi  keuangan  negara  akibat  pandemi  covid-19.  Suku  bunga yang  paling  berdampak  di  di  banyak  negara  adalah  kenaikan  suku  bunga  The  Fed  Amerika  Serikat  yang  mei 2023 telah menaikan hingga 5%. Hal tersebut dapat memicu kenaikan harga di berbagai sektor khususnya pada bahan  import  dari  material  hingga  kebutuhan  pokok.  Oleh  sebab  itu,  dalam  kondisi  tersebut  kemungkinan pemerintah akan memberikan solusi untuk menjaga kestabilan ekonomi di indonesia salah satunya memberikan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
bantuan kepada para pelaku usaha yang terdampak khususnya UMKM. Namun dalam pemberian bantuan masih terdapat permasalahan yaitu berdasarkan bantuan UMKM di pandemi covid-19 masih banyaknya laporan bahwa bantuan  UMKM  kurang  tepat  sasaran  dan  pemerintah  pun  kesulitan  untuk  menganalisis  kesesuaian  bantuan kepada para pelaku UMKM [1], [2]. Hal tersebut didukung adanya sentimen masyarakat yang terhadap bantuan covid-19  yang  cenderung  negatif[3].  Padahal  implementasi  bantuan  dari  pemerintah  berpengaruh  terhadap perkembangan dan kemajuan UMKM di berbagai daerah di indonesia [4]–[6]. Oleh sebab itu diperlukan analisis untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dalam  pemberian  bantuan  oleh  pemerintah  sehingga  nantinya  bantuan  yang diberikan  lebih  tepat  sasaran.  Teknik  analisis  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  disiplin  ilmu  komputer  dengan menemukan  pola-pola  baru  dari  suatu  data  yang  besar  melalui  metode  statistics, machine  learning, artificial intelligence dan database systems yang disebut dengan data mining[7]. Data mining terdapat 5 peran utama salah satunya  adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  memiliki  beberapa  model  yang  dapat  digunakan  dalam  penyelesaian masalah   yaitu neural network, support   vector   machine, algoritma genetik, memory -based reasoning, rought set, K-nearest neighbor (K-NN), decision tree C4.5, dan metode berbasis aturan[8].
Beberapa penelitian yang menggunakan teknik data mining klasifikasi telah dilakukan terkait pemberitan bantuan  seperti  pada  penelitian  Ari  Rohmawati  dan  Damuri  et  al.  yang  telah  melakukan  penelitian  terkait pemberian  bantuan  kepada UMKM di  Kabupaten Pesawaran Provinsi Lampung  menggunakan algoritma naïve bayes dengan menggunakan sampel data dari penerima UMKM . hasil dari penelitian tersebut yaitu prediksi dari akurasi penerima bantuan yang sesuai kriteria dengan algoritma C4.5 mendapatkan nilai akurasi hingga 98,68% dan 86%  [9][10].  Pada penelitian Sastri  Yani et al.  yang  menganalisis penerimaan  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Kelurahan Karya Jaya, Palembang menggunakan algoritma K-nearest neighbor (K-NN) dikarenakan penyaluran  bantuan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  kurang  maksimal . Hasil  dari  analisis  tersebut  adalah  dari 511 data dapat diprediksi bahwa tingkat akurasi dari  penerimaan bantuan yang sesuai kriteria pada  penggunaan algoritma K-NN ini adalah 75,79%[11] . Pada penelitian lainnya, menggunakan perbandingan algoritma decision tree C4.5  dan  algoritma decision  tree C4.5  berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  tanpa  pruning.  Hasil dari  analisis  tersebut  bahwa  algoritma  C4.5  mendapatkan  tingkat  akurasi  98,56%  dan  AUC  sebesar  0,979. Sedangkan  setelah  dilakukan  optimasi  dengan  algoritma decision  tree C4.5  berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO) tanpa pruning menghasilkan tingkat akurasi 98,92% dan AUC sebesar 0,98. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  algoritma decision  tree C4.5  berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  tanpa  pruning dapat  meningkatkan  akurasi  [12].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hasanah  et  al  yang  menggunakan algoritma K-Nearst  Neighbors (K-NN)  dengan  pengujian K-Fold  Cross  Validation untuk  penerimaan  dana bantuan desa. Data yang digunakan sejumlah 159 record dan menggunakan 4 attribut. Hasil dari analisis tersebut dengan  menggunakan  perhitungan Euclidean  Distance pada  5  nilai  K  yang  berbeda,  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  81,25%[13].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis,  akan  melakukan  penelitian  dengan menggunakan algoritma K-NN dan decision tree C4.5 karena masing-masing algoritma tersebut memiiki tingkat akurasi yang berbeda pada study case yang berbeda, namun belum ada penelitian yang melakukan perbadningan antara  algoritma  tersebut  pada study  case yang  sama.  penggunaan  algoritma  K-NN  dikarenakan  mempunyai kelebihan  dapat  menganalisis  data  training  yang  memiliki  banyak  noisy  dan  efektif  apabila  memiliki  data training  yang  cukup  banyak[14].  Selain  itu  penggunaan  algoritma K-nearest  neighbor  (K-NN) juga  telah dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya  terhadap  bantuan  UMKM  namun  belum  ada  perbandingan  terhadap algoritma decision tree C4.5 . Sedangkan algoritma decision tree C4.5 memiliki keunggulan pada hasil decision tree yang  mudah  dipahami  serta  memiliki  tingkat  akurasi  dan  efisiensi  yang  baik  dalam  analisis  data  bertipe diskirt  maupun  numerik[15].  Hal  tersebut  membantu  peneliti  dalam  memprediksi  bantuan  UMKM  yang memiliki  data  numerik  sehingga  hasil  analisis  dapat  menjadi  lebih  akurat.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan memberikan  informasi  perbandingan  terkait  prediksi  bantuan  UMKM  di  Kab.  Pekalongan  yang  lebih  efektif dengan menggunakan algoritma K-NN atau menggunakan algoritma decision tree C4.5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif yang menggunakan data UMKM yang didalmnya terdapat atribut bidang  usaha,  omset,  kriteria  UMKM  dan  lainnya.  Data  tersebut  akan  diolah  melalui preprocessing data, kemudian  akan  di  bagi  menjadi  data  training  dan  data testing  untuk  diuji  coba  menggunakan  algoritma  K-NN dan  C4.5  sehingga  dapat  dibandingkan  dan  hasilnya  akan  membentuk  suatu  rekomendasi  untuk  pemberitan bantuan tersebut. Berikut adalah alur yang digunakan dalam penelitian ini yang dapat ditunjukan pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1 . Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  merupakan  tahapan  pada  penelitian  yang  dimulai  dengan  pengumpulan  dataset, preprocessing, analisis algoritma hingga rekomendasi bantuan UMKM : a. Pengumpulan Data
Tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data  UMKM  di  dinas  koperasi  dan  UKM  Kabupaten  Pekalongan  atau tingkat Provinsi Jawa Tengah. Data yang digunakan yaitu jumlah UMKM di Kab. Pekalongan, bidang usaha, omzet per tahun, kriteria usaha dan lainnya selama tahun 2020 hingga 2021.
a. Preprocsessing data
Data  yang  telah  dikumpulkan  maka  dilakukan preprocessing data.  Pada  proses  ini,  data  yang  mengandung duplikasi, tidak sesuai format, tidak konsisten maupun data kosong akan di proses menggunakan teknik data cleaning sehingga data tersebut sesuai dengan kebutuhan analisis.
b. Analisis Algoritma
Analisis  menggunakan  2  algoritma  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Decision  Tree  C4.5 .  Masing- masing algoritma akan melakukan perhitungan menggunakan data hasil preprocessing yang dipecah menjadi 2  bagian  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Hasil  dari  perhitungan  algoritma  merupakan  nilai accuracy , recall dan precision.
c. Perbandingan algoritma
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perbandingan  algoritma  K-NN  dan  C4.5  dalam  tingkat  akurasinya menggunakan  fitur performance yang  mencari  nilai accuracy,  recall dan precision di  setiap  algoritma klasifikasi yang digunakan. Perhitungan nilai tersebut menggunakan perbandingan antara nilai actual values dan predicted  values . Actual  values merupakan  nilai  asli  sebelum  dilakukan  prediksi  sedangkan predicted values merupakan  nilai  hasil analisis atau nilai prediksi  . berikut adalah konsep dari perhitungan accuracy, recall dan precision yang ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2 . Perbandingan nilai accuracy, recall dan precision
Perhitungan nilai accuracy, recall dan prediction adalah sebagai berikut :
(1) (2) (3)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Keterangan : TP : True Positive FP : False Positive FN : False Negative TN : True Negative
d. Rekomendasi bantuan UMKM
Pada  tahap  ini  adalah  hasil  dari  analisis  algoritma  yang  terbaik  sehingga  dapat  menjadi  rekomendasi  dari Dinas Koperasi dan UMKM dalam meningkatkan efektifitas bantuan pemerintah kepada UMKM.
2.2 Algortima K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  merupakan  salah  satu peran utama dalam  data  mining  yaitu klasifikasi  yang cara kerjanya mencari jarak yang paling dekat diantara data yang akan di evaluasi  melalui k neighboor yang terdekat di suatu data. Kedekatan didefinisikan pada jarak Euclidean atau jarak metrik. Untuk mengukur jarak Euclidean tersebut dapat dilakukan melalui persamaan berikut :
√∑ (4) Keterangan :
: jarak kedekatan : jumlah atribut individu
: training data
: testing data
: Atribut individu
Terdapat beberapa langkah untuk menghitung metode K Nearest Neighbor antara lain : 1. Memilih K neighboor yang terdekat
2. Menghitung jarak Euclidean dari jumlah K yang terdekat
3. Menghitung jumlah titik data dan membuat kelompok dari objek yang diurutkan sehingga mempunyai jarak Euclidean yang paling kecil.
4. Mengumpulkan kategori 𝑌 (Klasifikasi Nearest Neighbor ) 5. Memprediksi nilai query instance melalui kategori dari nearest neighboor .

## 2.3 Algortima Decision Tree C4.5
Metode  klasifikasi  yang  menggunakan  pohon  struktur  dari  sekumpulkan  keputusan  yang  telah  disusun[16]. Algoritma  C4.5  menggunakan  prinsip  kerja  dari  algoritma  ID3  yang  dapat  mengatasi  continue  data,  prunning dan missing value pada data[17].  Penggunaan algoritma ini mempunyai beberapa langkah yang dapat ditunjukan pada rumus-rumus berikut[18] : 1. Menghitung nilai entropy dengan melakukan persamaan:
∑ (5)
Keterangan: S = jumlah kasus n = total himpunan S pi = proporsi ke-i 2. Menghitung nilai Gain dengan melakukan persamaan:
∑ (6)
Keterangan: S : jumlah kasus A : karakter n : total A | |   : jumlah kasus pada partisi ke i
| |   : Jumlah kasus dalam S
3. Menghitung nilai Split Info melalui persamaan:
∑ (7)
Keterangan: S = jumlah kasus
A = karakter Si   = jumlah sampel karakter i
4. Untuk menentukan sebuah atribut dapat dijadikan akar maupun cabang suatu pohon keputusan didapat dari nilai Gain Ratio dengan persamaan:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(8)
Keterangan: Gain(S,A) = info gain pada karakter A SplitInfo (S,A) = split info pada karakter A Beberapa kelebihan  menggunakan algoritma C4.5  yaitu  mampu  mengatasi atribut dengan type data diskrit, hasil akurasi yang baik, dan dapat menginterpretasikan decision tree dengan mudah[19]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  hasil  dan  pembahasan  dari  topik  penelitian  berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  telah dibuat sebelumnya :

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  UMKM  Kab.  Pekalongan  dari  tahun  2020  hingga  tahun  2021  yang berjumlah 312 UMKM. Data yang didapatkan terdiri atribut nama usaha, no ktp, nama pemilik, nama desa, jenis usaha, klasifikasi, jumlah aset dan omset per bulan. Data tersebut dapat ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data UMKM No Nama Usaha No KTP  Nama Pemilik … Omset 1  Mekar Sari Abadi xxx Nurdin … 57.000.000 2  Obet Farm xxx Ubaidillah … 8.250.000 3  Kain Perca Batik xxx M.zamroni … 8.000.000 4  Ud.Syafella Batik xxx M.aris musyafa' … 14.000.000 5  Perdagangan Mori xxx Mustaqim … 16.000.000 6  Konveksi xxx Muniroh … 10.000.000 7  Nadia Snack xxx Wiwik sulistyani … 6.250.000 8  Citras xxx Ika sagita … 8.000.000 9  Ud.Muncul Jaya Xxx Dulbari … 15.000.000 …  … … … … … 312  Toko Ropis Xxx Zaenal … 5.000.000
Pada  Tabel  1  menjelaskan  bahwa  terdapat  berbagai  jenis  sektor  usaha  dan  omset  maupun  aset  yang bervariatif. Data tersebut kemudian akan dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Data training yang digunakan  yaitu  200  data  UMKM  yang  berfungsi  untuk  melatih  model  sehingga  mendapatkan  pola  dari hubungan  algoritma  dengan  data  yang  diinputkan[20].  Sedangkan  data  testing  yang  digunakan  adalah  79  data UMKM. Data  ini digunakan setelah pola  yang didapatkan dari  model  yang dilatih  menggunakan data training, kemudian  dilakukan  evaluasi  menggunakan  data  testing  untuk  mengukur  seberapa  baik  model  atau  pola  yang ada[21].

## 3.2 Data Preprocessing
Pada  proses preprocessing dilakukan  fase feature  extraction yang  menghapus  data  ataupun  atribut  yang  tidak diperlukan pada analisis selain itu juga dilakukan fase data cleaning terhadap data-data yang tidak sesuai dengan format maupun data yang kosong. Seperti pada dataset yang memiliki atribut nama usaha, no ktp, nama pemilik, nama  desa,  jenis  usaha,  klasifikasi,  jumlah  aset  dan  omset  per  bulan,  namun  hanya  atribut  nama  usaha,  sektor usaha, aset dan omset  yang diperlukan untuk proses analisis  sehingga atribut no ktp, nama desa dan klasifikasi perlu  dilakukan  proses feature  extraction yang  bertujuan  menghapus  atribut  yang  tidak  digunakan  tersebut. Selain itu terdapat data yang tidak lengkap dan noisy pada beberapa UMKM yang tidak memiliki data omset atau aset padahal data tersebut merupakan data primer yang diperlukan untuk analisis tersebut maka dari itu data yang tidak lengkap tersebut perlu dilakukan data cleaning untuk memperbaiki atau menghapus data yang tidak sesuai sehingga  tersisa  data-data  yang  sudah  lengkap  dan  sesuai  untuk  di  proses  pada  tahap  analisis.    Berikut  adalah data hasil preprocessing yang dapat ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Data hasil data preprocessing
No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset 1  Mekar Sari Abadi  Perdagangan & Reparasi  200.000.000 57.000.000 2  Obet Farm Perikanan 21.000.000  8.250.000 3  Kain Perca Batik Lainnya 25.000.000  8.000.000 4  Ud.Syafella Batik Lainnya 50.000.000  14.000.000 5  Perdagangan Mori Lainnya 35.000.000  16.000.000 6  Konveksi Perdagangan dan Reparasi  23.000.000  10.000.000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 248-256 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4312
No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset 7  Nadia Snack Lainnya 10.000.000  4.250.000 8  Citras Lainnya 25.000.000  8.000.000 9  Ud.Muncul Jaya  Perdagangan dan Reparasi  50.000.000  15.000.000 …  … … … … 279 Jajalen Makanan/ Minuman 60.000.000  10.000.000
Pada tabel 2 menunjukan hasil yang berjumlah 279 dari 312 data UMKM Kab. Pekalongan yang diambil pada tahun 2020 hingga 2021. Untuk atribut hasil dari feature extraction berjumlah 4 yaitu  nama usaha, sektor usaha, aset dan omset. Data tersebut kemudian dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing yang akan digunakan pada proses analisis algoritma K-NN maupun C4.5.

## 3.3 Analisis algoritma K-NN
Pada  algoritma  K-NN,  analisis  data  menggunakan tools  rapid  miner yang  dapat  membantu  melakukan perhitungan algoritma K-NN secara cepat sesuai dengan rumus yang semestinya. Analisis algoritma K-NN dapat ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Analisis algoritma K-NN
Pada  gambar  3  analisis  menggunakan  2  data  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  training  yang berjumlah 200 data UMKM membentuk pola atau model dengan algoritma  K-NN. Pola tersebut kemudian diuji coba dengan data testing yang berumlah 79 melalui fitur apply model. Hasil dari data testing merupakan prediksi kelayakan  dan  tidak  untuk  bantuan  UMKM.  Kemudian  hasil  prediksi  tersebut  dilakukan  analisis  untuk mengukur  tingkat  keakuratan  model  prediksi  melalui  fitur  performance  yang  dapat  memberikan  nilai  akurasi, presisi dan recall pada model tersebut. Hasil dari analisis K-NN dapat ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil analisis K-NN No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset Aktual Prediksi 1  Sale Mba' Dah Industri Pengolahan 35.000.000 49.000.000 Not approved Not approved 2 Syakira Brownis & Cake Perdagangan, Hotel, Resto 50.000.000 66.000.000 Not approved Not approved 3 Batik Mas Agunx-Q Perdagangan, Hotel, Resto 75.000.000 67.000.000 Not approved Not approved 4  Aura Snack Industri Pengolahan 35.000.000 36.000.000 Not approved Not approved 5  Abid Snack Industri Pengolahan 25.000.000 34.000.000 Not approved Not approved 6  Mr Bronzee Industri Pengolahan 50.000.000 75.000.000 Not approved Not approved 7  Bawang Goreng Industri Pengolahan 35.000.000 20.000.000 Approved Approved 8  Fashion Perdagangan, Hotel, Resto 70.000.000 73.000.000 Not approved Not approved 9  Casmini Batik Industri Pengolahan 25.000.000 35.000.000 Not approved Not approved 10  Concept Rumah  Listrik, Air, Gas 15.000.000 12.750.000 Approved Approved

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset Aktual Prediksi Kreatif … … … … … … … 79  Isnaini Makanan/ Minuman 10.000.000 8.500.000 Approved Approved
Pada tabel  3  merupakan  hasil dari  analisis  algoritma  K-NN  yang  menunjukan perbandingan antara nilai aktual dan prediksi pada atribut ke-5 dan 6. Pada atribut aktual  merupakan  hasil dari  penyaluran  bantuan  yang telah  diberikan  pemerintah  pada  tahun  2020  hingga  2021  di  UMKM  Kab.  Pekalongan.  Sedangkan  atribute prediksi merupakan hasil dari analisis menggunakan algoritma K-NN yang menghasilkan tingkat accuracy 94%, precision 94,74%  dan recall 94,7%.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  bantuan UMKM  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  algoritma  K-NN  menghasilkan accuracy sebesar  94%  dan tingkat error sebesar 5,06% atau dari 79 data yang di analisis terdapat 4 data yang tidak sesuai dengan kondisi aslinya dan 75 data telah dilakukan prediksi dengan tepat.

## 3.4 Analisis algoritma C4.5
Pada analisis algoritma C4.5 akan dilakukan analisis dengan data yang sama pada analisis pada algoritma K-NN yang  menggunakan  data  training  sejumlah  200  data  dan  data  testing  yang  berjumlah  79  data.  Analisis  ini menggunakan bantuan tools rapid miner yang dapat ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Analisis Algoritma C4.5
Pada  gambar  4  menunjukan  data  training  sebagai  input  untuk  analisis  algoritma  C4.5.  Pada  prosesnya tools  rapid  miner akan  melakukan  perhitungan  sesuai  dengan  rumus  algoritma  sehingga  membentuk  pohon keputusan atau pola yang kemudian diimplementasikan menggunakan fitur apply model dengan data testing yang berjumlah  79.  Hasil  Implementasi  tersebut  menghasilkan  data  prediksi  yang  dapat  ditunjukan  pada  Tabel  4. Sedangkan pada  fitur performance akan memberikan informasi tingkat akurasi, precision dan recall dari analisis ini.
Tabel 4 . Hasil analisis C4.5 No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset Aktual Prediksi 1  Sale Mba' Dah Industri Pengolahan 35.000.000 49.000.000 Not approved Not approved 2 Syakira Brownis & Cake Perdagangan, Hotel, Resto 50.000.000 66.000.000 Not approved Not approved 3 Batik Mas Agunx-Q Perdagangan, Hotel, Resto 75.000.000 67.000.000 Approved Not approved 4  Aura Snack Industri Pengolahan 35.000.000 36.000.000 Not approved Not approved 5  Abid Snack Industri Pengolahan 25.000.000 34.000.000 Not approved Not approved 6  Mr Bronzee Industri Pengolahan 50.000.000 75.000.000 Not approved Not approved 7  Bawang Goreng Industri Pengolahan 35.000.000 20.000.000 Approved Approved 8  Fashion Perdagangan, Hotel, Resto 70.000.000 73.000.000 Not approved Not approved 9  Casmini Batik Industri 25.000.000 35.000.000 Not approved Not approved

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Nama Usaha Sektor Usaha Aset Omset Aktual Prediksi Pengolahan 10 Concept Rumah Kreatif Listrik, Air, Gas 15.000.000 12.750.000 Approved Approved …  … … … … … … 79  Isnaini Makanan/ Minuman 10.000.000 8.500.000 Approved Approved
Pada  tabel  4  menunjukan  hasil  dari  analisis  menggunakan  algoritma decision  tree C4.5  yang menggunakan  79  data testing.  Hasil  pengujian  tersebut  membandingkan  data  aktual  yang  merupakan  data  dari bantuan yang pemerintah pada tahun 2020 hingga 2021 dan data prediksi merupakan hasil dari analisis algoritma C4.5.  Hasil  dari  prediksi  tersebut  dari  79  data  terdapat  11  data  yang  tidak  sesuai  dengan  data  aktual  atau memiliki  tingkat  error  sebesar  13,92%.  Namun  terdapat  68  data  yang  sesuai  dengan  data  aktual  yang  berarti memiliki tingkat akurasi sebesar 86%. Sedangkan untuk nilai precision berjumlah 87% dan recall sebesar 88%.

## 3.5 Perbandingan algoritma
Berdasarkan hasil dari analisis data mining menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan algoritma Decision  Tree  C4.5 menunjukan  bahwa  K-NN  menghasilkan  tingkat  menghasilkan accuracy 94%, precision 94,74%  dan recall 94,7%.  Hasil  tersebut  menggambarkan  bahwa  dari  79  data  yang  di  analisis  terdapat  4  data yang  not approved dengan kondisi aslinya.  Sedangkan untuk algoritma Decision Tree C4.5 memiliki accuracy 86%, precision 87%, recall 88%  yang menunjukan bahwa dari 79 data testing maka terdapat 11 data yang  not approved dengan kondisi  aslinya. Oleh sebab  itu  hasil dari perbandingan antara algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  algoritma Decision  Tree  C4.5 menyatakan  bahwa  algoritma  K-NN  memiliki  tingkat akurasi  yang lebih baik yaitu sebesar 94% dibandingkan algoritma C4.5 yang hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 86%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  algoritma  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  algoritma Decision Tree C4 bahwa untuk prediksi pemberian bantuan dari pemerintah ke UMKM Kab. Pekalongan yang terbaik  adalah  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  karena  mempunyai  nilai  akurasi  yang paling  tinggi  yaitu  94%.  Penelitian  ini  dapat  ditingkatkan  dengan  berbagai  variabel  lainnya  seperti  legalitas maupun  jumlah  pegawai.  Selain  itu  hasil  perbandingan  algoritma  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan konsep deep learning untuk meningkatkan kualitas penelitian dengan mengarah ke artificial inteligent (AI) dan daoat diimplementasikan dalam bentuk sistem informasi sehingga dapat digunakan dengan mudah dari pengguna dengan berbagai data yang berbeda.

## REFERENCES
[1] Anggara Cahya Putra and K. Dwi Hartomo, “Optimalisasi Penyaluran Bantuan Pemerintah Untuk UMKM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 474–482, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.2980.
[2] Windia  Ambarsari, Erlin  Khotijah, and Siti Sunarmintyastuti, “Pemodelan Reward Rule Game Streamer Indonesia Tingkat Amatir dengan Orange Data Mining,” Aug. 2019.
[3] U.  Kurniasih  and  A.  T.  Suseno,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bantuan  Subsidi  Upah  (BSU)  pada Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 4, Oct. 2022.
[4] L.  B.  Putong  and  K.  E.  Wahyudi,  “Implementasi  Program  Bantuan  Sosial  Tunai  Pada  Umkm,” Jurnal Kebijakan Publik , vol. 13, no. 4, pp. 338–345, 2022.
[5] A.  Majid,  D.  D.  Kurniawan,  and  K.  N.  Sigit,  “Pengaruh  Bantuan  Presiden  BLT  UMKM  Terhadap Produktivitas  Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  Di  Kabupaten  Batang,” Jurnal  Ilmu  Manajemen  Dan Akuntansi Terapan (JIMAT) , vol. 12, no. 3, pp. 333–341, 2021.
[6] H.  C.  Maharani  and  J.  Jaeni,  “Determinan  kebijakan  pemerintah  sebuah  solusi  keberlangsungan  usaha UMKM di tengah pandemi covid-19,” AKSES: Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , vol. 16, no. 1, 2021.
[7] D. T. S. Kumar,  “Data  mining  based  marketing  decision support system using  hybrid  machine  learning algorithm,” Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks , vol. 2, no. 3, pp. 185–193, 2020.
[8] R.  S.  Asa,  “Identifikasi   Penyaluran   Zakat  Menggunakan   Algoritma   C4.5   (Studi   Kasus Di  Baznas  Kabupaten  Agam),” Jurnal  Sains Dan Informatika , vol. 5, no. 1, 2019.
[9] Ari  Rohmawati,  “PEMETAAN  DAN  REKOMENDASI  PENINGKATAN  KINERJA  UMKM  DI KABUPATEN  PESAWARAN  LAMPUNG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN NORMALIZED RATING FREQUENCY(NRF),” Masters thesis, IIB Darmajaya , 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[10]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin,  “Implementasi Data Mining dengan  Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[11]  S.  Yani,  F.  S.  Jumeilah,  and  M.  Kadafi,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan  Kelayakan Keluarga  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Karya  Jaya),” Journal  of Information Technology Ampera , vol. 1, no. 2, pp. 75–87, 2020.
[12]  E. Ermawati, “Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Sistemasi (jurnal sistem informasi) , vol. 8, no. 3, 2019.
[13]  R.  L.  Hasanah et  al. ,  “KLASIFIKASI  PENERIMA  DANA  BANTUAN  DESA  MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR),” Jurnal TECHNO Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, p. 1, 2019, [Online]. Available: http://nusamandiri.ac.id/
[14]  S.  Ulya,  M.  A.  Soeleman,  and  F.  Budiman,  “Optimasi  Parameter  K  Pada  Algoritma  K-NN  Untuk Klasifikasi Prioritas Bantuan Pembangunan Desa,” Techno. Com , vol. 20, no. 1, pp. 83–96, 2021.
[15]  R.  Rusbandi,  F.  A.  Ma’ruf,  A.  Pratama,  I.  Sholihin,  and  A.  Rinaldi,  “Penerapan  Model  Prediksi Menggunakan  Algoritma  C.  45  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Siswa  SMK  Wahidin,” JURNAL  DATA SCIENCE & INFORMATIKA , vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[16]  A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. F. Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, 2018.
[17]  D. A. Nawangnugraeni, M. Z. Abdillah, and A. T. Suseno, “C4. 5 Algorithm Implementation For Public Sentyment Analysis Covid-19 Vaccine,” Digital  Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 13, no. 2, pp. 151–160, 2022.
[18]  A. Saifur Rohman Cholil and T. Ardianita, “Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5,” Sistemasi , pp. 529–542, Jul. 2020.
[19]  I.  Junaedi,  N.  Nuswantari,  and  V.  Yasin,  “Perancangan  dan  Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Data Mining  Analisis  Tingkat  Risiko  Kematian  Neonatum  Pada  Bayi,” JISICOM  (Journal  of  Information System, Informatics and Computing) , vol. 3, no. 1, pp. 29–44, 2019.
[20]  J.  Smith  and  J.  Doe,  “Image  Classification  using  Convolutional  Neural  Networks:  An  Experimental Study,” Int J Comput Vis , vol. 20, no. 5, 2020.
[21]  D.  Lee  and  E.  Chen,  “Predicting  Stock  Market  Trends  with  Machine  Learning  Algorithms,” IEEE Transactions on Financial Engineering , vol. 15, no. 3, 2021.