## Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerima BPJS- PBI Pada Dinas Sosial Kota Bengkulu Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
1 Aziz Ali Mahendra, 2 Dewi Suranti, 3 Jhoanne Fredricka
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : azizalimahendra15@gmail.com
2 Dosen Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : dewisuranti@unived.ac.id
3 Dosen Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : fredrickajhoanne@gmail.com
Jalan Meranti Raya Nomor. 32 Sawah Lebar Bengkulu kode Pos.38228 Telp (0736) 22027, Fax.(0736)341139 (Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract- Health  Social  Security  Organizing  Agency  for Contribution Assistance Recipient groups is assistance for the poor and disadvantaged people who are financed by the Government.  The  goal  of  the  Health  Social  Security Administrative  Body  is  to  improve  access  and  quality  of health  services  for  all  underprivileged  and  incapable people  to  achieve  optimal  public health  status  effectively and efficiently. One of the problems faced by the Bengkulu City Social Service in determining beneficiaries of Health Social  Security  Administering  Body  assistance  for  the Contribution  Assistance  Beneficiary  group  is the  process carried out by the Bengkulu City Social Service in making decisions  on  receiving  Contribution  assistance    Health Social Security Administrative Body for poor families, still uses the manual method so it takes time. long to process. This decision support system for determining beneficiaries applies  the  K-Nearest  Neighbor  method  to  assist  the selection process of citizens who are entitled to receive the Health  Social  Security  Administrative  Body  so  that  it  is easier  to  assess  the  criteria  for  residents.  K-Nearest Neighbor  can perform a mathematically  based  procedure to  evaluate  the  values  of  these  criteria  into  an  accurate description of the data classification. This decision support system is designed using the PHP Programming Language and  MySQL  Database.  This  decision  support  system  can provide convenience for the Bengkulu City Social Service in  determining  beneficiaries  of  Health  Social  Security Administering Body assistance for groups of Contribution Assistance Recipients in Bengkulu City.
Keywords: Decision Support System, K-Nearest Neighbor, Contribution Beneficiary Group for Health Social Security Organizing Agency Intisari- BPJS  Kesehatan  kelompok  Penerima  Bantuan Iuran  (PBI)  merupakan  bantuan    bagi  fakir  miskin  dan orang  tidak  mampu  yang  dibayar  oleh  Pemerintah.  yang bertujuan untuk meningkatkan akses dan mutu pelayanan kesehatan terhadap seluruh masyarakat kurang mampu dan tidak  mampu  agar  tercapai  derajat  kesehatan  masyarakat yang  optimal  secara  efektif  dan  efisien.  Salah  satu permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Dinas  Sosial  Kota Bengkulu  dalam  menentukan  penerima  bantuan  BPJS Kesehatan kelompok Penerima Bantuan Iuran (PBI) adalah proses yang dilakukan Dinas Sosial Kota Bengkulu dalam
pengambilan keputusan penerimaan BPJS Kesehatan PBI untuk keluarga miskin, masih menggunakan cara manual, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk pengolahannya. Metode yang digunakan untuk proses data adalah  metode  KNN  (K -Nearest  Neighbor )  agar  lebih mudah  dalam  menilai  kriteria  warga  yang  akan  diberi bantuan.  Metode  ini  dapat  memprosedur  yang  berbasis matematis  untuk  mengevaluasi  nilai  kriteria-kriteria tersebut menjadi sebuah keterangan klasifikasi data secara akurat.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang menggunakan  Bahasa  Pemrograman  PHP  dan Databse MySQL.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan kemudahan bagi Dinas Sosial Kota Bengkulu dalam  menentukan  penerima  bantuan  BPJS  Kesehatan kelompok  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  di  Kota Bengkulu.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan, K -Nearest Neighbor, BPJS  Kesehatan  kelompok  Penerima Bantuan Iuran (PBI)

## I. PENDAHULUAN
Sehat  merupakan  hal  yang  sangat  diinginkan bagi  setiap  orang  yang  ada  di  dunia  ini, pengertian  sehat  menurut  UU  Pokok  Kesehatan No. 9 Tahun 1960, Bab I Pasal 2 adalah keadaan yang meliputi kesehatan badan (jasmani), rohani (mental)  dan  sosial,  serta  bukan  hanya  keadaan bebas dari penyakit, cacat dan kelemahan. Pada saat  sekarang  ini  di  Indonesia,  pemberian layanan  kesehatan  sangat  dipengaruhi  oleh bagaimana  status  sosial  sekarang.  Mereka  yang kaya  akan  mendapatkan  pelayanan  kesehatan
yang  berbeda  dengan  mereka  yang  miskin.  Hal tersebut  tidak  dapat  dipungkiri  merupakan dampak  dari  kapitalisasi  yang  telah  masuk  di dalam dunia kesehatan. Bukan menjadi masalah bagi  mereka  yang  berada  pada  status  sosial menengah  ke  atas  (kaya)  untuk  mendapatkan pelayanan kesehatan yang berkualitas, namun hal ini  justru  menjadi  persoalan  tersendiri  bagi mereka yang menduduki status sosial menengah ke bawah (miskin), mengingat bahwa kesehatan merupakan hal yang sangat mungkin bagi setiap orang  di  negara  ini,  karena  jika  dibiarkan dampaknya akan mempengaruhi kualitas sumber daya manusia yang akan datang.
Sehubungan  dengan  permasalahan  ini,  untuk menjamin  akses  penduduk  miskin  terhadap pelayanan kesehatan maka pemerintah memberikan  bantuan  berupa  jaminan  kesehatan khusus  bagi  masyarakat  miskin  yang  disebut dengan  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial Kesehatan  Penerima  Bantuan  Iuran  (BPJS Kesehatan PBI).
BPJS  Kesehatan  kelompok  Penerima  Bantuan Iuran (PBI) berdasarkan PP No. 101 Tahun 2012 tentang  Penerima  Bantuan  Iuran  Jaminan Kesehatan,  pasal  1  ayat  ayat  (4)  adalah  Fakir Miskin dan Orang Tidak Mampu sebagai peserta program jaminan kesehatan, dan berdasarkan PP No. 101 Tahun 2012 tentang Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan, pasal 1 ayat (3) Iuran program  Jaminan  Kesehatan  bagi  Fakir  Miskin dan  Orang  Tidak  Mampu  yang  dibayar  oleh Pemerintah. Tujuan dari BPJS Kesehatan adalah meningkatkan  akses  dan  mutu  pelayanan kesehatan  terhadap  seluruh  masyarakat  kurang
mampu  dan  tidak  mampu  agar  tercapai  derajat kesehatan  masyarakat  yang  optimal  secara efektif  dan  efisien.  Suatu  instansi  pemerintahan seperti Dinas Sosial Kota Bengkulu.
Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  oleh Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu  berhubungan dengan  informasi  tersebut  adalah  proses  untuk melakukan seleksi warganya yang berhak untuk menerima  BPJS  Kesehatan  PBI.  Metode  yang dilakukan  Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu  dalam pengambilan  keputuasan  penerimaan  BPJS Kesehatan  PBI  untuk  keluarga  miskin,  masih menggunakan cara manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahannya.  Pemilihan  penerima  BPJS Kesehatan PBI sangat penting untuk penyelenggaraan  pelayanan  kesehatan  yang semakin kompleks dan membutuhkan pelayanan profesional yang mampu memberikan pelayanan kesehatan  yang  baik  sesuai  tingkat  kemampuan ekonomi,  karena  penentuan  peserta  BPJS Kesehatan  PBI  itu  sendiri  saat  ini  dinilai  tidak tepat  sasaran  dimana  masih  banyak  pihak  yang seharusnya  berhak  justru  tidak  mendapatkan bantuan jaminan kesehatan tersebut.
Untuk  mengembangkan  proses  seleksi  agar lebih  mudah  maka  Dinas Sosial  Kota Bengkulu harus  mengubah  proses  seleksi  yang  masih bersifat manual ke proses yang baru yang bersifat komputerisasi,  karena  banyaknya  jumlah  warga kurang  mampu  membuat  petugas  seleksi mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  seleksi untuk  menentukan  warga  yang  berhak  untuk mendapatkan BPJS Kesehatan PBI sesuai syarat yang telah ditentukan oleh pemerintah
berdasarkan  PP  No.76  Tahun  2015  tentang Perubahan  Atas  Peraturan  Pemerintah  Nomor 101  Tahun  2012  Tentang  Penerima  Bantuan Kesehatan  Jaminan  Kesehatan.  Pada  penelitian akan dibahas sebuah sistem pendukung keputusan  yaitu  dengan  menggunakan  metode KNN  (K -Nearest  Neighbor )  untuk  membantu proses  seleksi  warga  yang  berhak  menerima BPJS Kesehatan agar lebih mudah dalam menilai kriteria  warga.  KNN  dapat  memprosedur  yang berbasis  matematis  untuk  mengevaluasi  nilai kriteria-kriteria tersebut menjadi sebuah keterangan klasifikasi data secara akurat.

## II.LANDASAN TEORI

## A.Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan dapat didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan tidakterstruktur. SPK dimaksudkan untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian  mereka.  Selain  itu  juga  Sistem Pendukung Keputusan ditujukan untuk keputusan  –  keputusan  yang  memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan  keputusan  yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma (Firdaus,  dkk.  2017).  Sistem  Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan semiterstruktur.  DSS  dimaksud  untuk  menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk
memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak untuk menggantikan penilaian  mereka (Septilia, dkk. 2020). Berdasarkan pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan adalah  sebuah sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
B. Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut. Nearest neighbor merupakan pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus  sebelumnya  yang  mempunyai  nilai  dan bobot  yang  tidak  jauh  beda.  Algoritma  KNN sebuah  metode  untuk  melakukan  klarifikasi terhadap  objek  yang  baru  terhadap  objek sebelumnya  (Yulianti  & Nurdin ,  2018). K- Nearest Neighbor berdasarkan konsep ‘ learning by  analogy’ .  Data  learning  dideskripsikan dengan  atribut  numerik  ndimensi.  Tiap  data learning  merepresentasikan  sebuah  titik,  yang ditandai  dengan  c,  dalam  ruang  n-dimensi.  Jika sebuah data query yang labelnya tidak diketahui diinputkan,  maka K-  Nearest  Neighbor akan mencari  k  buah  data  learning  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  data  query  dalam  ruang  n-
dimensi.  Jarak  antara  data  query  dengan  data learning  dihitung  dengan  cara  mengukur  jarak antara  titik  yang  merepresentasikan  data query dengan semua titik yang merepresentasikan data learning dengan rumus Euclidean Distance Pada fase  training,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi data training sample .  Pada fase klasifikasi, fitur– fitur  yang  sama  dihitung  untuk  testing  data (klasifikasinya  belum  diketahui).  Jarak  dari vektor  yang  baru  ini  terhadap  seluruh  vektor training  sample  dihitung,  dan  sejumlah  k  buah yang  paling  dekat  diambil.  Titik  yang  baru klasifikasinya  diprediksikan  termasuk  pada klasifikasi  terbanyak  dari  titik  –  titik  tersebut. Pada  masalah  yang  akan  dilakukan  KNN menemukan  rumus  untuk  mempermudah  untuk mempercepat perhitungan dari suatu masalah. Nama = a + b + c + d = Total dengan menghitung kedekatan dari:
1. a = variabel nilai penghasilan 2. b = varibel dari tanggungan 3. c = variabel dari pekerjaan
4. d = variabel dari kepemilikan rumah
Di  setiap  variabel  memiliki  bobot  dari  masing- masing yang telah di tentukan.
Menurut Kustiyahningsih  &  Syafa’ah (2018), Prinsip kerja K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  akan dievaluasi  dengan  K  tetangga  ( neighbor ) terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Teknik  ini termasuk dalam kelompok klasifikasi nonparametric. Di sini kita tidak memperhatikan distribusi dari data yang ingin kita kelompokkan. Teknik  ini  sangat  sederhana  dan  mudah
diimplementasikan. Mirip dengan teknik klastering, kita mengelompokkan suatu data baru berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke  beberapa data/tetangga (neighbor) terdekat. Tujuan algoritma  KNN  adalah  mengklasifikasikan obyek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training sample.  Clasifier  tidak  menggunakan  model apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada  memori.  Diberikan  titik  query,  akan ditemukan sejumlah k obyek atau (titik training) yang paling dekat dengan titik query . Klasifikasi menggunakan voting terbanyak diantara klasifikasi  dari  k  obyek.  Algoritma  KNN menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai nilai  prediksi  dari query instance yang  baru. Algoritma  metode  KNN  sangatlah  sederhana, bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari query instance ke  training  sample  untuk  menentukan KNN-nya. Nilai k  yang terbaik untuk algoritma ini  tergantung  pada  data.  Secara  umum,  nilai  k yang  tinggi  akan  mengurangi  efek noise pada klsifikasi,  tetapi  membuat  batasan  antara  setiap klasifikasi menjadi semakin kabur. Nilai k yang bagus  dapat  dipilih  dengan  optimasi  parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Kasus  khusus  dimana  klasifikasi  diprekdisikan berdasarkan  training  data  yang  paling  dekat (dengan kata lain, k=1) disebut algoritma Nearest Neighbor.
Menurut  Arifin,  dkk  (2019),  Metode  K- Nearest Neighbor adalah  metode  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut. Metode ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan
atribut  dan  training  sample.  Nilai  prediksi  dari query  akan  ditentukan  berdasarkan  klasifikasi tetanggaan. Metode K-NN dapat diartikan suatu metode yang dapat mengklasifikasi berdasarkan data paling dekat berdasarkan tetangga atau data sebelumnya yang dimiliki sebagai sample untuk menemukan hasil akhir. Kedekatan didefinisikan dalam jarak metrik, seperti jarak Euclidian . Jarak Euclidean  dapat  dicari  dengan  menggunakan persamaan berikut ini:
Keterangan: D(a,b) : Jarak (Euclidian Distance) (ak) : data a yang ke-k (bk) : data b yang ke-k k : 1,2,3,....n
Langkah-langkah  untuk  menghitung  metode KNearest Neighbor antara lain:
1. Menentukan  parameter  (jumlah  tetangga paling dekat).
2. Menghitung  kuadrat  jarak Euclidian ( queri instance )  masing  –  masing  objek  terhadap data  sampel  yang  diberikan  menggunakan persamaan diatas.
3. Kemudian mengurutkan objek -objek tersebut ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak Euclidian terkecil.
4. Mengumpulkan  kategori  ( Klasifikasi  K- Nearest Neighbor ).
5. Dengan  menggunakan  kategori K-Nearest Neighbor yang  paling  mayoritas  maka  dapat diprediksi  nilai query  instance yang  telah dihitung

## III. METODOLOGI PENELITIAN Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Metode Waterfall .
Gambar1 Metode Waterfall
Model  ini  melakukan  pendekatan  secara sistematis  dan  urut  mulai  dari  level  analisis  ke desain coding, testing , dan perawatan (Pelaporan).  Disebut  dengan Waterfall karena tahap  demi  tahap  yang  dilalui  harus  menunggu selesainya tahap sebelumnya untuk melanjutkan pada tahap selanjutnya.
1. Rekayasa Kebutuhan ( Requirement ) Rekayasa  kebutuhan  merupakan  tahap  dasar pengembangan suatu perangkat lunak. Tahap ini  memetakan  kebutuhan  fungsional  dan kebutuhan  non-fungsional  yang  akan  dibuat. Adapun kebutuhan fungsional dan kebutuhan fungsional adalah sebagai berikut.
a. Kebutuhan fungsional
Kebutuhan fungsional adalah kebutuhan mengenai  fitur-fitur  yang terdapat pada aplikasi “Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerima BPJS-PBI  pada  Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)”.
Requirem
ent
Design Implemen tation Verificati on Maintena nce
b. Kebutuhan Non-Fungsional
Kebutuhan  Non-Fungsional  adalah  kebutuhan yang  digunakan  untuk  mengetahui  spesifikasi kebutuhan dari sebuah sistem yang telah dibuat. Spesifikasi kebutuhan meliputi kebutuhan perangkat  keras  ( hardware )  dan  kebutuhan perangkat lunak ( software ).
2. Analisis Analisis merupakan tahap menganalisa kebutuhan sistem yaitu mengumpulkan data-data sebagai bahan pengembangan sistem. Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode observasi dan wawancara dan studi literatur.
3. Desain ( Design )
Setelah  pengumpulan  data  tentang  sistem terkomputerisasi untuk mengganti system manual  yang digunakan oleh  Dinas Sosial  Kota Bengkulu dalam pengolahan penerimaan bantuan BPJS, selanjutnya dilakukan perancangan  sistem,  perangkat  yang  dipakai dalam  menganalisa  system  yaitu Data-Flow Diagram (DFD),  dan Entity  Relationship Diagram (ERD). Data Flow Diagram adalah alat bantu  dalam  menggambarkan  atau  menjelaskan sistem yang sedang berjalan saat ini. Dan Entity Relationship  Diagram adalah  diagram  yang menggambarkan hubungan antar entity di dalam database sebagai entity dan relasi.
4. Pengkodean
Dalam tahap ini yaitu pengkodingan merupakan menerjemahan  dari  desain  ke  bahasa  yang  bisa dikenal  oleh  komputer  yang  dilakukan  oleh progremmer  untuk  mengerjakan  suatu  sistem. Pengkodean  dilakukan  dengan  menggunakan
Macromedia Dreamweaver. Setelah pengkodingan  selesai  maka  akan  dilakukan testing terhadap sistem yang telah dibuat.
5. Pengujian
Proses pengujian dilakukan setelah implementasi software selesai.  Pengujian  bertujuan  untuk mengetahui fungsi software bebas dari error dan hasilnya  harus  benar-benar  sesuai  dengan kebutuhan yang diinginkan. Dalam penelitian ini, pengujian  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu pengujian internal dengan black box testing yang diperuntukkan  untuk  sistem  yang  telah  dibuat dan  pengujian  eksternal  dengan  melakukan pengujian  secara  langsung  terhadap  pengguna ( User ).
6. Perawatan
Setelah  sistem  telah  melewati  tahap  pengujian maka  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan perawatan. Langkah awal melakukan perawatan adalah  dengan  melakukan  instalasi  sistem  yang telah  dibuat  agar  dapat  digunakan  oleh  instansi yang bersangkutan. Dalam penelitian ini, aplikasi Pengambilan  Keputusan  penentuan  penerimaan bantuan  BPJS  BPI  dengan  metode  KNN  yang telah dibuat akan dipasang pada komputer server yang telah disediakan oleh instansi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Program dan Pembahasan
Sistem  Pendukung  Keputusan  calon  penerima BPJS-PBI    Pada  Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)    ini  dirancang  menggunakan  Bahasa pemrograan  PHP  dan Database MySQL. Aplikasi ini terdiri dari beberapa menu. Tampilan
masing-masing  menu  akan  dijelaskan  pada pembahasan berikut ini.

## Tampilan Menu Login Admin
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  pertama kali  muncul  pada  saat  sistem  dijalankan.  Pada halaman  ini  terdapat form login  admin menggunakan username dan password admin.

## Gambar 2 Desain Halaman Menu Login

## Tampilan Halaman Home Admin
Halaman  ini  home  admin  terdapat  menu  input data,  proses  KNN,  dan  rekap  penilaian  bantuan pertahun. Tampilan menu home
Gambar 3.  Tampilan Home Admin

## Tampilan Data Calon Penerima Bantuan
Pada halaman  ini tersedia form yang digunakan oleh  admin  untuk  memasukkan  data  calon penerima bantuan ke sistem.
Gambar 4.Tampilan Data Calon Penerima Bantuan

## Tampilan Data Kriteria
Pada halaman  ini tersedia form yang digunakan untuk memasukkan data kriteria ke sistem. Dan pada  halaman  ini  juga  terdapat  laporan  data kriteria yang bisa di edit dan dihapus.

## Gambar 5 Tampilan Data Kriteria

## Tampilan Sub Kriteria
Pada halaman  ini tersedia form yang digunakan untuk menginput data sub kriteria.

## Gambar 6 Tampilan Sub Kriteria

## Tampilan Penilaian
Pada halaman  ini tersedia form yang digunakan untuk  memasukkan  data  penilaian  penerimaan bantuan  BPJS-PBI    Pada  Dinas  Sosial  Kota Bengkulu ke sistem.
Gambar 7 Tampilan Penilaian Tampilan Proses Metode K-Nearest

## Neighboard
Pada  halaman  ini  terdapat  proses  perhitungan menggunakan  Metode K-Nearest  Neighboard .
Adapun  tampilan  proses  metode K-Nearest Neighboard
Gambar 8 Tampilan Proses Metode K-

## Nearest Neighboard

## Tampilan Laporan
Halaman  ini  berisi  informasi  mengenai  hasil keputusan  penerima  bantuan  BPJS-PBI  Pada Dinas Sosial Kota Bengkulu.

## Gambar 9. Tampilan Laporan
Berdasarkan  hasil  output  pada  gambar  diatas, makan  dapat  dikatakan  bahwa  yang  berhak menerima  bantuan  BPJS  PBI  adalah  calon penerima dengan nilai Eucledien Distance adalah ≤ 1.

## B. Hasil Pengujian
Dalam  tahapan  pengujian  sistem  berdasarkan dengan  tahapan  perancangan  dengan  metode black box dengan pengujian dilakukakan dengan mencoba  memasukkan  setiap  aturan-aturan  ke
dalam  sistem  ditentukan  pada platform dimana sistem dapat berjalan dengan baik (kompatibilitas), dan sejauh mana perilaku yang menyimpang terhadap  sistem atau sering disebut dengan bug .

## Tabel 1 Pengujian Login Admin
Kasus dan Hasil Uji (Data Normal) Data Masukan username : admin; password : admin
Yang Diharapkan Data login dimasukkan  dan  klik login maka dilakukan proses  pengecekan  data login .
Apabila  data  login  benar  maka admin mendapatkan haknya sebagai pengolah  data  dengan  akses  penuh
(administrator).  Klik  batal  untuk membatalkan
Pengamatan   Dapat  mengisi  data  login  admin sebagai  administrator  dan  tombol login dapat berfungsi. Sesuai dengan yang diharapkan Kesimpulan   Diterima Tabel 2 Pengujian Login Salah

## Kasus dan Hasil Uji (Data Salah)
Data Masukan username : kosong; password : kosong Yang Diharapkan
Dapat menampilkan pesan kesalahan “ Login Gagal! Password salah!

## Kesimpulan   Diterima
Tabel 3 Pengujian Input
Kasus dan Hasil Uji (Data Normal) Data Masukan Mengisi field data calon penerima bantuan yang telah disediakan.
Yang Diharapkan Proses  pemasukkan  data  selesai dilakukan. Klik simpan, data yang baru akan masuk ke database .
Pengamatan  Data  calon  penerima  bantuan BPJS-PBI  Pada Dinas Sosial Kota Bengkulu sukses dimasukkan setelah klik tombol simpan. Sesuai dengan yang diharapkan.
Kesimpulan   Diterima

## Tabel 4. Pengujian Hasil Kasus dan Hasil Uji (Data Normal)
Cetak Data   Dapat  mencetak  hasil  penerimaan bantuan  BPJS-PBI    Pada  Dinas Sosial Kota Bengkulu.
Yang
Diharapkan Proses cetak laporan dapat dilakukan
Kesimpulan   Diterima
Berdasarkan hasil pengujian dengan kasus sample uji di  atas,  setiap  data  dapat  diinput  oleh  admin  sesuai kebutuhan  sistem.  Dalam  hal  ini  dapat  diambil kesimpulan  bahwasanya form admin  pada  sistem sudah berjalan sebagaimana mestinya.

## V.PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  dengan  pembahasan  dengan  hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  calon penerima  BPJS  PBI  pada  Dinas  Sosial  Kota Bengkulu  dibuat  dengan    menggunakan  Bahasa Pemrograman  PHP  dan Database MySQL, Aplikasi  ini  dikelola  dengan  menggunakan
Metode  KNN  ( Knearest  Neighboar ).  Sehingga
aplikasi  ini  dapat  memudahkan  pihak    Dinas Sosial  Kota  Bengkulu  dalam  menyeleksi  calon BPJS-PBI. Hasil pengujian yang telah dilakukan berdasarkan hasil demo program yang dilakukan di  Dinas Sosial Kota Bengkulu dapat dikatakan bahwa  aplikasi  ini  sudah  sesuai  dengan kebutuhan yang terdapat pada Dinas Sosial Kota Bengkulu.

## B.Saran-saran
Agar  sistem  yang  diusulkan  dapat  digunakan lebih  optimal  dan  dapat  berjalan  sesuai  dengan yang diharapkan, maka ada beberapa saran yang dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  antara sebagai berikut :
1. Sistem  yang  dibangun  penulis  pada  intinya hanya  sebatas  aplikasi  sistem  pendukung keutusan  penerimaan  bantuan  BPJS-PBI Pada  Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu.  Sehingga diharapkan adanya pengembangan lagi untuk sistem yang lebih luas kedepannya.
2. Diperlukan maintenace terhadap  program
aplikasi  yang  telah  dibuat,  supaya  dapat digunakan secara berkelanjutan selama kebutuhan  terhadap  informasi  yang  ada dibutuhkan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Anhar.  2018. Panduan  Menguasai  PHP  dan
MYSQ Secara Otodidak . Yogykarta: Media Kita
[2]Arifin, Z, dkk. (2019). Penerapan Metode Knn (K-
Nearest  Neighbor)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  KIP  (Kartu  Indonesia Pintar)  Di  Desa  Pandean  Berbasis  Web  Dan Mysql. NJCA  (Nusantara  Journal  of  Computers and Its Applications) ,  27-34.
[3]Fatansyah. 2019. Basis Data . Bandung: Informatika.
[4]Firdaus,  I.  H,  dkk.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Ahp  Dan  Topsis. Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun , 2016 , 2089-9815.
[ 5]Firman, Astria. 2019. Sistem Informasi Perpustakaan  Online  Berbasis  Web .UNSRAT.  8 hal
[6]Kustiyahningsih,  Y.,  &  Syafa’ah,  N.  (2018). Sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan jurusan  pada  siswa  sma  menggunakan  metode kNN  dan  SMART. Jurnal  Sistem  Informasi Indonesia , 1 .
[7]Latukolan M. L. A., dkk. (2019). Pengembangan Sistem  Pemetaan  Otomatis  Entity  Relation Diagram  kedalam  Database .  8.  Bandung:
Informatika
[8]Septilia,  H.  A.,  dkk.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Dana
Bantuan menggunakan  Metode  AHP. Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi , 1 (2), 34-41.
[9]Yulianti,  E.,  &  Nurdin,  Y.  A.  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Siswa Miskin  (BSM)  Berbasis  Online  Dengan  Metode Knn (K-Nearest Neighbor)(Studi kasus: SMPN 1 Koto XI Tarusan). Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang , 12-17.