## PENENTUAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL BAGI SISWA YANG TERKENA DAMPAK COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Mochammad Faris, Yosep Agus Pranoto, Hani Zulfia Zahro’ Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Mochammadfaris001@gmail.com

## ABSTRAK
Sekolah  merupakan  lembaga  atau  instansi  tempat  belajar  dan  mengajar  serta  tempat  menerima  dan memberi  pelajaran.  Seiring  dengan  perkembangan  ilmu  teknologi  komunikasi  dan  informasi,  dan  pesatnya penyebaran wabah  covid-19 di Indonesia,  maka pembelajaran diberlakakukan  secara daring/jarak  jauh. namun kebijakan pemerintah dalam memberlakukan sistem Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) banyak orangtua siswa yang keberatan lantaran harus memenuhi kebutuhan selama pembelajaran daring. Pemberian bantuan sosial dari pihak sekolah bagi siswa yang terkena dampak covid-19 masih menggunakan sistem manual yaitu menyeleksi berkas- berkas  siswa  satu  persatu,  kemudian  akan  menilai  berkas  siswa  mana  yang  layak  mendapatkan  bantuan  sosial tersebut.  Masalah  yang  ditimbulkan  dari  proses  seleksi  ini  adalah  berkas  siswa  yang  terlalu  banyak  dan  pihak sekolah  terlalu  lama  dalam  mengambil  keputusan  jika  ada  kemiripan  pada  data  siswa.  Permasalahan  tersebut yang  menjadi  latar  belakang  pembuatan  sistem  aplikasi  BANSOS  covid-19  berbasis  web  yang  menerapkan metode  K-Nearest  Neighbor  akan  memudahkan  pihak  sekolah  dalam  mengklasifikasi  data  siswa  yang  baru, apakah  termasuk  dalam  kategori  terdampak  covid-19  atau tidak,  sehingga  sekolah  dapat  memberikan  bantuan atau tidak  secara  cepat  dan  akurat.  Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  sistem,  sistem  ini  dapat  dijalankan dengan  baik  pada  2  browser  yaitu  google  chrome  dan  mozila  firefox.  pengujian  perhitungan  algoritma K- Nearest  Neighbor dengan  nilai parameter K = 5 menggunakan confusion  matrix di dapat nilai akurasi sebesar 98%, nilai presisi sebesar 100%, dan nilai recall sebesar 96%.
Kata Kunci : Bantuan sosial covid-19, K- Nearest Neighbor , php native, Mysql.

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  merupakan  lembaga  atau  instansi tempat  belajar  dan  mengajar  serta  tempat  menerima dan memberi pelajaran. Seiring dengan perkembangan  ilmu  teknologi  komunikasi  dan informasi,  dan  pesatnya  penyebaran  wabah covid-19 di  Indonesia,  maka  pemerintah  Indonesia  melarang melakukan  proses  pembelajaran  tatap  muka  disatuan pendidikan dan melanjutkan Pembelajaran daring/jarak  jauh  sesuai dengan surat edaran Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  No  4  Tahun  2020 tentang  pelaksanaan  kebijakan  pendidikan  dalam masa darurat  penyebaran covid-19 . Namun kebijakan pemerintah dalam memberlakukan sistem Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ),  bukan  berarti berhentinya  permasalahan  dalam  pembelajaran. Banyak orangtua siswa yang berasal dari latarbelakang  perekonomian  menengah  dan  rendah, sangat keberatan dalam mengikuti sistem pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ)  lantaran  harus  selalu membeli kuota internet.
Pemerintah  Indonesia  memberikan  bantuan kuota  internet  gratis  kepada  siswa  untuk  mendukung proses  pembelajaran  jarak  jauh  selama  pandemi covid-19 .  Selain  itu  pihak  sekolah  memberikan bantuan  kepada  siswanya  yang  terkena  dampak langsung  COVID-19  seperti  keringanan  pembayaran UKT,  dan  peminjaman  buku-buku  diperpustakaan yang diharapkan dapat mendukung proses
pembelajaran  jarak  jauh.  Pemberian  bantuan  sosial dari pihak sekolah juga harus memperhatikan kriteria- kriteria  tertentu.  Untuk  mengklasifikasi  siswa penerima bantuan tersebut disini penulis menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).  Metode K-Nearest  Neighbor merupakan salah satu metode pengklasifikasian data dengan cara mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara kasus baru dengan kasus lama berdasarkan pencocokan  bobot.  Algoritma  ini  lebih  efektif  dalam mengklasifikasi siswa tersebut.
Proses  pengelolahan  bantuan  sosial  ke  siswa yang  terkena  dampak  covid-19  saat  ini  masih menggunakan  sistem  manual  yaitu  menyeleksi berkas-berkas  siswa  satu  persatu,  kemudian  akan menilai  berkas  siswa  mana  yang  layak  mendapatkan bantuan  sosial  tersebut.  Masalah  yang  ditimbulkan dari  proses  seleksi  ini  adalah  berkas  siswa  yang terlalu  banyak  dan  pihak  sekolah  terlalu  lama  dalam mengambil  keputusan  jika  ada  kemiripan  pada  data siswa.  Permasalahan  tersebut  yang  menjadi  latar belakang pembuatan sistem aplikasi BANSOS covid- 19 berbasis web yang menerapkan metode K-Nearest Neighbor  akan  memudahkan  pihak  sekolah  dalam mengklasifikasi  data  siswa  yang  baru,  apakah termasuk  dalam  kategori  terdampak  covid-19  atau tidak,  sehingga  sekolah  dapat  memberikan  bantuan atau tidak secara cepat dan akurat.
Dengan  adanya  sistem  klasifikasi  tersebut diharapkan  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam menentukan  siswa  yang  terdampak  covid-19  dan tidak  sehingga  sekolah  dapat  memberikan  bantuan dan  tidak.  Dengan  penyaluran  bantuan  yang  tepat sasaran  oleh  pihak  sekolah  diharapkan  dapat membantu  meringankan  beban orangtua siswa dalam memenuhi  kebutuhan  pendidikan  yang  diperlukan selama  diberlangsungkannya  Pembelajaran  Jarak Jauh (PJJ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Adhitya  Rahmat  D.N,  pada  tahun  2020  yaitu “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) Untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru  (Studi  Kasus  : BFI  Finance  Surabaya)”.  BFI  Finance  Surabaya mengalami  masalah  dalam  proses  rekutmen  calon karyawan  baru  seperti  berkas  yang  masuk  banyak, terdapat  kemiripan  dalam  penilaian  calon  karyawan. Akibatnya  proses  seleksi  yang  dilakukan  perusahaan BFI  Finance  memakan  waktu  yang  sangat  lama  dan kurang  efektif.  Maka  dibuatkan  sebuah  sistem aplikasi  dengan  menerapkan  metode algoritma  K- Nearest  Neighbor .  Hasil  pengujian  perhitungan algoritma  K-  Nearest  Neighbor  dengan  nilai  K=7 didapat  nilai  akurasi  sebesar  91%,  nilai  presisi sebesar 87% dan recall sebesar 100% [1].
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Jaman dkk, pada tahun 2020 yaitu “Klasifikasi Calon Mahasiswa  Bidikmisi  dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor”  oleh  Jajam  dan  Syah  Adi.  Hal  yang membuat  mereka  melakukan  penelitian  ini  karena didalam  proses  mengseleksi  belum  menggunakan metode  khusus  untuk  pemilihan  sesuai  aturan  yang diberlakukan,  sehingga  masih  kurang  efektif  dalam mengambil  keputusan.  Evaluasi  metode  KNN menggunakan  metode  confusion  matrix,  dimana  dari 358 jumlah data total pelamar bidikmisi, ada 285 data pelamar  bidikmisi  yang  berhasil  diklasifikasi  dengan benar  dan  73  data  pelamar  bidikmisi  tidak  berhasil diklasifikasi dengan benar. [2].
Pada tahun 2019, penelitian berjudul “Penerapan K-Nearest Neighbour Dalam Penerimaan Peserta  Didik  Dengan  Sistem  Zonasi”  oleh  Denni Kurniawan  dan  Ade  Saputra.  Hal  yang  membuat mereka  melakukan  penelitian  ini  karena  saat  itu penerimaan  peserta  didik  baru  menggunakan  sistem zonasi  dan  sudah  diatur  oleh  Permendikbud  No.  20 tahun  2019.  Sistem  zonasi  hanya  akan  menerima peserta  didik  dimana  tempat  tinggalnya  masuk kedalam  area  terdekat  dengan  lingkungan  sekolah. Dengan  adanya  peraturan  tersebut  pemerintah mengharapkan  adannya  kerataan  mutu  pendidikan disemua  sekolah,  sehingga  sekolah  tidak  lagi mendapatkan  predikat  sekolah  unggulan  dan  sekolah non  unggulan.  Tetapi  pada  kenyataannya  sistem zonasi tersebut membuat suatu keresahan dilingkungan  sekolah.  Penelitian  ini  bertujuan
membantu  pihak  sekolah  dalam  menentukan  peserta didik  yang  akan  diterima  sesuai  dengan  ketetapan dari  Permendikbud.  Dalam  mengatasi  permasalahan yang  timbul  di  lingkungan  sekolah  tersebut, diperlukan adanya suatu sistem yang dapat menangani  permasalahan  tersebut.  Dimana  pada penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbour  (K-NN).  Dimana  metode  K-NN  ini  akan melakukan klasifikasi terhadap tempat tinggal peserta didik  baru  dengan  sekolah.  Dalam  menentukan klasifikasi menggunakan metode K-NN yang digunakan  untuk  wilayah  zonasi  dan  non  zonasi dilihat  berdasarkan  nilai  K  terdekat.  Dalam  mencari nilai  akurasi  yang  optimal  pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Hasil  pengujian tingkat  akurasi  yang  optimal  terdapat  pada  K=5 dimana Nilai dari K bernilai 83,36 %.  [3].
Selanjutnya  di  tahun  2019,  Raihan  dan  Adityo melakukan  sebuah penelitian  menerapkan  metode K- NN untuk mengklasifikasikan kinerja satpam berbasis web.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menunjang kinerja  satpam  agar  tetap  semangat  dalam  menjaga keamanan disuatu instansi atau tempat. Lang kah – Langkah  yang  dilakukan  Raihan  dan  Adityo  dalam membuat program ini antara lain mengumpulkan data setelah  itu  membuat  desain  dan  membuat  program kemudian  melakukan  uji  coba  menggunakan  metode Black  Box  Testing.  Hasil  perhitungan  menghasilkan nilai kebenaran sebesar 66,67% dengan menggunakan 6 data testing dan 130 data set [4] .
Sebelumnya pada tahun 2015 Sumarli melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Sebagai  Pendukung Keputusan  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  PPA  dan BBM”.  Hal  yang  membuat  ia  melakukan  penelitian ini  adalah  untuk  meminimalisir  adanya  kekeliruan dalam pemberian beasiswa. Proses seleksi mahasiswa penerima  beasiswa  membutuhkan  sebuah  sistem pendukung keputusan (SPK) untuk dapat memberikan  solusi  yang  alternatif.  Hasil  dari klasifikasi  sistem  akan  digunakan  sebagai  penentu keputusan  dalam  pemberian  beasiswa  kepada mahasiswa. Untuk mengukur hasil performa algoritma  k-nearest  neighbor  menggunakan  metode cross  validation,  Confusion  Matrix  dan  juga  kurva Receiver  Operating  Characteristic  (ROC).  maka  di dapat nilai sebesar 88,33% untuk beasiswa peningkatan  prestasi  akedemik  dengan  nilai  AUC (Area  Under  Curva)  sebesar  0,925  dari  227  record dataset,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  sebesar  90%. [5].

## 2.2. Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  algoritma  yang bertujuan  untuk  menganalisis  seberapa  baik  metode klasifikasi  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi. Terdapat  beberapa  istilah  pada  algoritma  Confusion Matrix yaitu TP dan TN yang berarti hasil klasifikasi terdekteksi benar, sedangkan FP dan FN yang berarti
hasil  klasifikasi  terdekteksi  salah.  Gambar  1  adalah algoritma dari confusion matrix .
Gambar 1 confusion matrix Keterangan:
TP(True  Positif)  :  Data  kelas  positif  yang diklasifikasikan sebagai kelas positif.
TN(True  Negatif)  :  Data  kelas  negatif  yang diklasifikasikan sebagai kelas negatif.
FP(False  Positif)  :  Data  kelas  positif  yang diklasifikasikan sebagai kelas negatif.
FN(False  Negatif)  :  Data  kelas  negatif  yang diklasifikasikan sebagai kelas positif. [6]

## 2.3. K – Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbour (KNN) merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi terhadap object berdasarkan  jarak eculidien paling dekat dengan object tersebut.
Proses  metode  algortima  K-  Nearest  Neighbor (K-NN)  dilakukan  dengan  mencari  kelompok  nilai  k object  dalam  data  training  yang  paling  dekat  dengan objek pada data baru.
Langkah-langkah  metode  algoritma  KNN  adalah sebagai berikut: 1. Menentukan nilai parameter K 2.  Menghitung  jarak  eculidean  antara  data  yang  di evaluasi dengan data traning.
3.  Mengurutkan  jarak  eculidean  dari  yang  terkecil sampai yang terbesar.
4.  Menentukan  jarak  eculidean  yang  terdekat  sampai urutan nilai parameter K.
5.  Memasangkan kelas yang sesuai.
6.  Mencari  jumlah  kelas  terbanyak  dari  tetangga terdekat  dan  menetapkannya  sebagai  kelas  data  yang di evaluasi. [7].

## 2.4. Metode Euclidien Distance
Eculidien  distance merupakan  salah  satu teknik yang  digunakan  metode  klasifikasi  untuk  mengukur kemiripan  data  satu  (data  uji)  dengan  data  yang lain(data  set).  Persamaan  dibawah  adalah  rumus untuk  menghitung  jarak eculidean  distance pada metode KNN [8] :
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisa Masalah
Proses  pengelolahan  bantuan  sosial  ke  siswa  yang terkena  dampak  covid-19  saat  ini  masih  menggunakan sistem  manual  yaitu  menyeleksi  berkas-berkas siswa satu persatu, kemudian akan  menilai  berkas  siswa  mana  yang layak mendapatkan bantuan sosial tersebut. Masalah yang ditimbulkan  dari proses seleksi  adalah  berkas siswa  yang terlalu  banyak  dan  pihak  sekolah  terlalu  lama  dalam mengambil keputusan jika ada kemiripan pada data siswa. Permasalahan tersebut menjadi latar belakang dibuatannya sistem  aplikasi  berbasis website yang  akan  memudahkan pihak sekolah dalam mengklasifikasi data siswa yang baru apakah  termasuk  dalam  kategori  mendapatkan  bantuan atau tidak mendapatkan bantuan secara cepat dan akurat.

## 3.2. Flowchart Metode KNN
Sistem  klasifikasi  untuk  analisis  sentimen  yang sedang  dikerjakan  ini  memiliki  suatu  rancangan bagaimana  alur  sistem  akan  berjalan.  Gambaran  umum sistem yang akan dibuat seperti Gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Flowchart Metode KNN
Pada  gambar  2  menunjukan  Sistem  ini  dimulai dengan  melakukan  pengumpulan  data  traning  yang digunakan  sebagai  patokan  dalam  mengklasifikasi. Kemudian  menentukan  data  testing  atau  data  yang akan  diuji  coba.  Untuk  nilai  K  sendiri  disini  sudah ditentukan  yaitu  bernilai  5.  Kemudian  menghitung jarak eculidean data  traning  dan  data  testing.  setelah itu  mengurutkan  hasil data Euclidean, data eculidean yang  sudah  diurutkan  diambil  berdasarkan  nilai  K. kemudian  menghitung  banyaknya  klasifikasi,  dan terakhir menampilkan hasil klasifikasi.

## 3.3. Flowchart Admin
Flowchart  admin  ini  menjelaskan  proses berjalananya  sistem  aplikasi  bansos  covid-19  seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 3 Flowchart Sistem Admin
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  diketahui  bahwa langkah  awal  sebelum  masuk  sistem  aplikasi  bansos covid-19, admin atau staff dapodik wajib menjalankan  aplikasi  bansos  covid-19  kemudian masuk  ke  halaman  login,  admin  diminta  untuk mengisi username dan password. Kemudian password dicek  apabila  username  dan  password  salah  maka kembali kelahaman  login, apabila  benar  maka  masuk kehalaman dashboard admin. Setelah masuk halaman dashboard administrator, terdapat menu dataset siswa, data  siswa,  hasil  klasifikasi  dan  logut.  Admin  dapat melakukan  CRUD  pada  dataset  siswa  sebagai patokan perhitungan dalam mengklasifikasi. Kemudian  admin  dapat  menginput  data  siswa  baru, data  tersebut  diproses  perhitungannya  dengan menggunakan algoritma K–Nearest  Neighbor(KNN) sehingga  dapat  mengklasifikasi  siswa  tersebut  layak dan  tidaknya  mendapatkan  bantuan  sosial.  Admin dapat  melihat  seluruh  data  siswa  yang  telah terklasifikasi dan mencetaknya sebagai laporan.

## 3.4. Flowchart User
Flowchart  sistem user (siswa)  ini  menjelaskan bagaimana proses berjalananya sistem aplikasi bansos covid-19 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 4 Flowchart Siswa
Gambar  4  menunjukan  Flowchart  sistem  untuk user  (siswa)  dapat  diketahui  bahwa  langkah  awal sebelum menjalankan sistem aplikasi bansos covid-19 yaitu  siswa  membuka  sistem  kemudian login dengan menginputkan username dan password berupa  NIS siswa  tersebut.  Setelah  proses login berhasil  maka masuk  kedalam  halaman dashboard ,  pada  halaman ini  siswa  hanya  bisa  mengedit  data  pribadinya, kemudian  siswa  dapat logout dari  sistem  dan sistempun selesai.

## 3.5. Pembobotan
1. Pendapatan Ayah dan Ibu
Tabel 1 Pembobotan ayah dan ibu. Pendapatan Rentang Bobot 0 1 1 – 7 JT ( 7 JT – pendapatan) / 7 JT Diatas 7 JT 0 2. Jumlah Saudara Kandung Tabel 2 Pembobotan jumlah saudara kandung Jumlah Saudara Rentang Bobot 1 0 2 – 5 ( saudara kandung –  1 ) / 4 Diatas 5 1
3. Jarak Rumah ke Sekolah Tabel 3 Jarak Rumah ke Sekolah Pendapatan Rentang Bobot 1 KM 0 2 – 10 KM ( Jarak – 1) / 9 Diatas 10 KM 1
3.6. Desain Form
1. Tampilan Rancangan Halaman Login
Pada  rancangan  halaman  login  seperti  Gambar  5 terdapat textbox untuk  menginput username dan  juga password . Kemudian terdapat 1 button login untuk masuk kedalam sistem aplikasi bansos covid-19.

## Gambar 5 Rancangan Halaman Login
2. Tampilan Rancangan Halaman Dashboard
Setelah  melakukan  proses  login,  admin  diarahkan pada  halaman  dashboard.  Pada  halaman  dashboard terdapat informasi mengenai sekolah seperti visi dan misi sekolah, serta jumlah data siswa training dan jumlah data siswa terklasifikasi.

## Gambar 6 Rancangan Halaman Dashboard
3. Tampilan Rancangan Halaman Data Training Pada  halaman  data  training  admin  akan  disajikan dengan  data  training  siswa.  Pada  halaman  data  training admin  dapat  menambahkan  data  training  baru.  Selain admin  bisa  menambahkan admin  juga  bisa  mengedit dan menghapus data training siswa tersebut.
Gambar 7 Rancangan Halaman Data Training
4. Tampilan Rancangan Hasil Klasifikasi Siswa
Rancangan  halaman  hasil  klasifikasi  merupakan hasil  dari  klasifikasi  yang  diinputkan  oleh  admin  pada halaman data testing. Pada halaman hasil klasifikasi admin hanya  dapat  melihat  detail  data,  menghapus  serta mencetak  data  siswa  yang  nantinya  digunakan  dalam laporan.

## Gambar 8 Rancangan Halaman Klasifikasi
3.7. Perhitungan Manual Metode K–Nearest Neighbor. Pada proses perhitungan manual ini menggunakan  data  training  sebanyak  40  data  siswa, sedangkan  data  testing  sebanyak  10  data.  Hasil perhitungan  jarak antara data testing pertama dengan data training ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak antara data testing pertama.
No Bobot PA Bobot PI Bobot JS Bobot JR PD Jarak Eculidean 1 0,286 0,786 0 0,667 79 1,245 2 0,214 1 0,5 0,444 79 1,281 3 0,714 1 0,25 0,556 75 3,056 4 0,357 0,614 0,25 0,444 80 2,123 5 0,639 1 0,25 0,444 78 0,677 6 0,214 0,614 0 0,667 78 0,788 7 0,857 1 0,5 0,778 79 1,073 8 0,914 1 0,25 0,444 75 3,081 9 0,071 0,071 0,25 0,333 78 1,155 10 0,571 0,614 0,25 0,778 78 0,377 11 0,829 0,829 0,75 0,667 76 2,049 12 0,786 0,786 0,5 0,333 83 5,045
13 0,936 1 0 0,444 80 2,165 14 0,7 1 0,5 0,333 83 5,052 15 0,214 0,607 0,25 0,222 80 2,22 16 0,571 1 0 0,889 78 0,604 17 0,143 0,571 0,25 0,556 78 0,779 18 0,879 1 0 0,222 80 2,228 19 0,914 0,914 0 0,778 79 1,174 20 0,571 1 0,25 0,556 81 3,06 21 0,571 0,571 0 0 78 1,136 22 0,579 0,571 0 0,667 79 1,183 23 0,871 1 0,5 0 85 7,079 24 0,893 1 0,75 0 80 2,275 25 0,571 0,571 0,25 1 81 3,017 26 0,5 0,857 0 0,778 82 4,045 27 0,143 0,429 0,5 0,556 81 3,099 28 0,871 1 0 0,333 81 3,131 29 0,214 1 0 0,111 78 1,171 30 0,914 1 0,25 0,778 82 4,029 31 0,643 0,876 1 1 84 6,023 32 0,143 0,643 0,5 0,333 83 5,077 33 0,286 0,786 0,25 0,889 82 4,033 34 0,429 1 0,25 1 82 4,028 35 0,829 0,95 0 0 84 6,109 36 0,571 0,671 0 0,444 83 5,058 37 0,714 0,643 0,25 0,556 83 5,026 38 0,786 0,786 0,25 0,778 85 7,009 39 0,757 0,929 0,25 0,778 81 3,026 40 0,214 0,714 0,5 0,222 81 3,139 Keterangan : PA : Pendapatan Ayah PI : Pendapatan Ibu JS : Jumlah Saudara
JR : Jarak rumah PD : Rata-rata nilai rapot

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengujian Algoritma
Pada  pengujian  algoritma  ini  menggunakan Confusion  Matrix .  Dari  jumlah  data  total  sebanyak  50 data,  didapat  data  mendapatkan  bantuan  yang  terdeteksi benar  sebanyak  29,  data  mendapatkan  bantuan  yang diklasifikasi tidak mendapatkan bantuan sebanyak 1, data tidak mendapatkan bantuan yang diklasifikasi mendapatkan  sebanyak  0,  dan  data  tidak  mendapatkan bantuan  yang  terdeteksi  benar  sebanyak  20.  Penjelasan Confusion Matrix dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 5 Pengujian Algoritma menggunakan Confusion Matrix.
Pada tabel diatas True Positive adalah data yang berjumlah  29,  False  Negative  adalah  data  yang berjumlah  1,  False  Positive  adalah  data  yang berjumlah  0,  dan  True  Negative  adalah  data  yang berjumlah 20.
Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma K-  Nearest Neighbor dengan  nilai  parameter  K  =  5  menggunakan metode Confusion  Matrix didapat  nilai  akurasi  sebesar 98%.  nilai recall sebesar  96%.  dan  nilai  presisi  sebesar 100%.

## 4.2. Pegujian Akurasi Metode
Pada  tahap  ini  dilakukannya  perbandingan  antara hasil  perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem. Dengan  menggunakan  data  baru  sebanyak  1  dan  data traning  sebanyak  10  data  dengan  nilai  K  =  5.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil perbandingan perhitungan manual dengan sistem
.
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  dengan  10  data  traning  dan  1  data  testing dengan nilai k = 5, didapatkan 10 data diklasifikasikan  sama.  Maka  persentase  pengujian sebagai berikut :
Dari hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa perhitungan dengan sistem sudah baik, sesuai dengan perhitungan  metode  secara  manual.  Dengan  nilai akurasi sebesar 100 % dan nilai error sebesar 0 %.

## 4.3. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  website  yang  dibuat  dapat  berjalan  baik  pada browser. Pada pengujian ini menggunakan 2 web browser yaitu  Google  Chrome  versi  81.0.4044.138  dan  Mozila Firefox versi 83.0. Hasil pengujian terhadap web browser ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Fungsional Program.
Akses Fungsi Google Chrome Firefox Admi n / Staff TU
Halaman login √ √ Proses login √ √ Halaman registrasi √ √ Proses registrasi √ √ Halaman tampil dashboard √ √ Halaman data training √ √ Halaman tambah data training √ √ Proses tambah data training √ √ Halaman edit data training √ √ Proses edit data training √ √ Proses hapus data training √ √ Halaman tambah data testing √ √ Proses perhitungan K-NN √ √ Halaman hasil klasifikasi √ √ Proses hapus hasil klasifikasi √ √ Cetak Laporan √ √ Logout √ √ Siswa Halaman login
√ √ Proses login √ √ Halaman Dashboard √ √ Edit Data Siswa √ √ Proses Edit Data √ √ Lihat Detail Data Siswa √ √ Logout √ √ Proses Logout √ √
Berdasarkan hasil pengujian sistem, sistem ini dapat dijalankan  pada browser  Google  Chrome versi 81.0.4044.138 dan mozila firefox versi 83.0 dengan baik.

## 4.4. Pengujian User
Pengujian user adalah repon atau penilaian terhadap sistem  yang  dilakukan  oleh  admin.  Pada  pengujian  user ini,  kuisioner  diberikan  kepada  pihak  sekolah  SMKS PGRI Pandaan. Pengujian user ditunjukkan pada tabel 8
Tabel 8 Pengujian User No Pertanyaan Respond User Baik Cukup Kurang 1. Apakah rancangan sistem dan implementasi sistem sudah sesuai dengan kebutuhan ? 2 - - 2. Apakah sistem aplikasi bantuan sosial covid-19 berbasis web mudah dipahami dan mudah digunakan oleh user ? 1 1 - 3.
Apakah implementasi
metode K-Nearest Neighbor pada sistem dapat membantu dalam pengambil keputusan untuk menentukan siswa yang layak mendapatkan bantuan sosial covid-19 dan tidak ? 2 - - 4. Apakah pembobotan sudah sesuai dengan kebutuhan ? 1 1 - 5. Apakah form-form yang disediakan pada program sudah sesuai dengan kebutuhan ? 2 - - 6. Apakah program yang dibuat sudah membantu pihak sekolah dalam proses pengambil keputusan untuk menentukan siswa yang layak mendapatkan bantuan sosial covid-19 dan tidak secara cepat ? 2 - - Total 10 2 -
Berdasarkan pengujian user didapatkan hasil ke dua user  telah  mengisikan  kuisioner  dan  menyatakan  bahwa sistem  aplikasi  bantuan  sosial  covid-19  berbasis  website mudah dipahami dan mudah di operasikan dan metode K- Nearest  Neighbor  pada  sistem  dapat  membantu  pihak sekolah  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan
siswa  tersebut  apakah  layak  mendapatkan  bantuan  sosial covid-19 atau tidak.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Setelah  dilakukannya  pembuatan  dan  pengujian sistem Implementasi Metode K – Nearest Neighbor Untuk mengklasifikasi  siswa  apakah  mendapatkan  bantuan  atau tidak mendapatkan bantuan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dapat  mengembangkan  sistem  aplikasi  bansos covid-19 berbasis website yang memudahkan admin dalam  mengolongkan  siswa  yang  layak  dan  tidak layak menerima bantuan sosial covid-19.
2. Berdasarkan pengujian user didapatkan hasil ke dua user telah  mengisikan  kuisioner  dan  menyatakan bahwa  sistem  aplikasi  bantuan  sosial  covid-19 berbasis  website  mudah  dipahami  dan  mudah  di operasikan  dan  metode K-  Nearest  Neighbor pada sistem  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam mengambil  keputusan  untuk  menentukan  siswa tersebut  apakah  layak  mendapatkan  bantuan  sosial covid-19 atau tidak.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma K-  Nearest Neighbor dengan  nilai  parameter  K  =  5 menggunakan  metode Confusion  Matrix didapat nilai  akurasi  sebesar  98%.  nilai recall sebesar  96%. dan nilai presisi sebesar 100%.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  metode,  yaitu perhitungan  manual  dengan  perhitungan  yang dilakukan  oleh  sistem  menghasilkan  persentase akurasi 100% dan persentase error sebesar 0%
5. Sistem  ini  dapat  dijalankan  pada browser  Google Chrome versi 81.0.4044.138 dan mozila firefox versi 83.0 dengan baik.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka penulis  memberikan  saran  dan  juga  perbaikan  untuk kedepannya  agar  penelitian  ini  menjadi  lebih  baik  lagi, karena  penelitian  ini  masih  banyak  kekurangannya, sehingga  perlu  adanya  perbaikan  dan  penambahan  fitur- fitur sebagai berikut :
1. Untuk  hasil  yang  lebih  baik  dapat  dilakukan penambahan data – data siswa  sebagai data training sehingga  lebih  banyak  data  yang  sebagai  acuan proses klasifikasi.
2. Untuk pembobotan bisa menggunakan metode fuzzy agar lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugraha, Adhitya Rahmat Dian, Karina Auliasari, and Yosep Agus Pranoto.
"IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON  KARYAWAN  BARU  (Studi  Kasus: BFI Finance Surabaya)." JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 4.2 (2020):  14- 20.
[2] Jaman,  Jajam  Haerul,  and  Syah  Adi  Fahlevi. "Klasifikasi Calon Mahasiswa Bidikmisi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor." Annual Research Seminar (ARS). Vol. 5. No. 1. 2020. [3] Kurniawan, Denni, and Ade Saputra. "Penerapan K-Nearest Neighbour dalam Penerimaan  Peserta  Didik  dengan  Sistem Zonasi."  JSINBIS  (Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis) 9.2: 212-219.
[4] Alghifari,  M.  Raihan,  and  Adityo  Permana Wibowo. "Penerapan Metode K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Kinerja  Satpam Berbasis Web." Jurnal Teknologi dan Manajemen  Informatika  5.1  (2019).  Jambura Journal of Educational Management (2020): 85- 102.
[5] Marisa  Efendi,  Dwi,  Asep  Afandi,  and  Ferly Ardhy.  "Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  Dalam  Penentuan  Bantuan  Dana Covid."  Prosiding  SISFOTEK  4.1  (2020):  207- 212.
[6] Andriani,  Anik.  "Penerapan  Algoritma  C4.  5 Pada Program  Klasifikasi  Mahasiswa Dropout." In  Seminar  Nasional  Matematika,  pp.  139-147. 2012.
[7] Dzikrulloh, N.  N., I.  & Setiawan, B.  D., 2017. Penerapan  Metode  K–Nearest  Neighbor  (KNN) dan   Metode   Weighted   Product (WP)  Dalam Penerimaan  Calon  Guru  Dan  Karyawan  Tata
Usaha   Baru   Berwawasan    Teknologi   (Studi Kasus : Sekolah Menengah Kejuruan Muhammadiyah 2 Kediri). Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Mei, Volume : 1(5), pp. 378-385.
[8] Umaidah,  Yuyun,  and  Purwantoro  Purwantoro. "PENERAPANALGORITMA K-NEAREST
NEIGHBOR  (K-NN)  DENGAN  PENCARIAN
OPTIMALUNTUK PREDIKSI PRESTASI SISWA."  Journal  of  Information  System, Informatics and Computing 3.2 (2019): 1-8.
[9] Risman,  Hendri,  Didik  Nugroho,  and  Yustina Retno  Wahyu  Utami.  "Penerapan  Metode  K- Nearest  Neighbor  Pada  Aplikasi  Penentu Penerima Beasiswa Mahasiswa Di STMIK Sinar
Nusantara Surakarta." Jurnal Teknologi
Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN)  3.2 (2015).