p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan

## Support Vector Machine
Yohana Madame Hutahaean a1 , Arie Wahyu Wijayanto a2
a Program Studi Statistika, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No. 64C, Jatinegara, Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota 13330
1 211810664@stis.ac.id
3 ariewahyu@stis.ac.id

## Abstrak
Program  subsidi  listrik  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  untuk  penanganan  kemiskinan,  dimana keluarga  tidak  mampu  mendapatkan  bantuan  subsidi  listrik  yang  dibayarkan  pemerintah  ke  PT  Perusahaan Listrik Negara (PLN). Permasalahannya adalah masih terdapat rumah tangga yang mampu secara ekonomi namun tetap mendapatkan subsidi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi rumah tangga penerima subsidi  listrik  menggunakan data  mining  serta  melakukan  perbandingan  hasil  klasifikasi  dengan  metode  K- Nearest Neighbor  (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Alasan pemilihan metode ini dibandingkan metode lainnya  dalam data  mining,  KNN  merupakan  metode  yang  dapat  mewakili  lazy  learning  dan  SVM  merupakan metode  klasifikasi  yang  dapat  memberikan  generalisasi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  Susenas  Provinsi Gorontalo  tahun  2019.  Variabel  yang  digunakan  adalah  status  penerimaan  subsidi  listrik  sebagai  kelas  dan variabel  penjelas  (atribut)  mencakup  jumlah  anggota  rumah  tangga,  status  kepemilikan  bangunan,  luas  lantai rumah, bahan atap rumah terluas, bahan dinding terluas, bahan lantai rumah terluas, sumber air minum utama, bahan  bakar  utama  untuk  memasak,  dan  tempat  pembuangan  akhir  tinja.  Program  yang  digunakan  dalam pengolahan data adalah R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN memiliki akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi yaitu sebesar 98,07%. Secara keseluruhan, terdapat perbedaan yang signifikan dari klasifikasi KNN dan SVM, dimana kinerja KNN jauh lebih baik dari SVM dalam melakukan klasifikasi.
Kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Subsidi Listrik, Support Vector Machine

## Electricity Subsidy Recipient Households Classification in Gorontalo Province in 2019 using K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine

## Abstract
The  electricity  program  is  a  government  program  which  aims  to  alleviate  poverty,  where  underprivileged households are paid by the Government to PT. PLN. The problem that still occur is  the nontargeted household receive electricity subsidies. This study aims to classify electricity subsidy recipient households using data mining and to compare methods which are KNN and SVM methods. The reason for choosing these two methods than other methods in data mining are KNN is a method that can represent lazy learning and SVM is a method that can make the generalizations. The data used is the Susenas data for Gorontalo Province in 2019. The variables used are the status of electricity subsidy recipient as a class and the explanatory variables (attributes) consisting the number of household members, building ownership status, floor area of  the house, the widest roof material, the widest wall material, floor material, water source, cooking fuel, and final disposal of feces. The program used for data processing was R. The results showed that the KNN method has better accuracy in classification, which is 98,07%. Overall, there are significant differences between the classification with KNN and SVM, where the performance of KNN is much better than SVM in classifying.
Keywords: classification, K-Nearest Neighbor, Electricity Subsidy, Support Vector Machine

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  isu  nasional  dan  global  yang  terus menjadi  bahasan  semua  Negara[1].  Indonesia  sebagai
Negara berkembang juga memberikan perhatian yang besar terhadap penanganan kemiskinan agar tercipta masyarakat yang  adil  dan  makmur  seperti  termuat  dalam  alinea
keempat  UUD  1945.  Kemiskinan  merupakan  keadaaan dimana seseorang atau rumah tangga memiliki pendapatan yang  tidak  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup minimum  [2]. BPS menyebutkan bahwa 40%  masyarakat Indonesia  berada  dalam  ekonomi  terendah.  Salah  satu langkah penanganan kemiskinan yang dilakukan pemerintah  adalah  pemberlakuan  subsidi  listrik.  Program subsidi  listrik  diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  solusi untuk  membantu  rumah  tangga  miskin  agar  tetap mendapatkan arus listrik dengan bayaran yang lebih murah [3].
Listrik  menjadi  salah  satu  industri  terbesar  di  dunia. Dalam  kehidupan  modern,  listrik  merupakan  salah  satu kebutuhan vital yang sangat penting untuk keberlangsungan  aktivitas  manusia  maupun  kegiatan industri  [4].  Kebutuhan  akan  listrik  diatur  oleh  Negara melalui PT. PLN. Kemajuan teknologi dan informasi yang dinamis  mendorong  manusia  menggunakan  peralatan dengan tenaga listrik yang menyebabkan konsumsi energi meningkat. Sehingga, setiap rumah tangga mengharapkan sambungan  ke  jaringan  listrik  tanpa  gangguan  agar kehidupan  dapat  berjalan  dengan  baik  [5].  Dalam  hal  ini, semakin  banyak  konsumsi  tenaga  listrik  suatu  rumah tangga, maka akan semakin banyak pula tariff listrik yang harus dibayarkan.  Upaya yang dilakukan oleh pemerintah dalam mengontrol harga tenaga listrik adalah penyesuaian tarif  listrik  dan  pemberlakuan  subsidi  tepat  sasaran. Kebijakan  Pemerintah  melalui  Peraturan  Menteri  ESDM Nomor  29  Tahun  2016  mengenai  Mekanisme  Pemberian Subsidi  Tarif  Tenaga  Listrik  untuk  Rumah  Tangga mengatur  penerapan  subsidi  tenaga  listrik  agar  tepat sasaran,  sehingga  rumah  tangga  mampu  seharusnya  tidak lagi  mendapatkan  subsidi.  Bantuan  subsidi  listrik  yang diterima  juga  berbeda  tiap  rumah  tangga  tergantung pemakaian energi listrik rumah tangga tersebut.
Pemerintah  Indonesia  selalu  memberikan  perhatian untuk  distribusi  kesejahteraan  masyarakat  yang  tidak mampu dengan berbagai subsidi subsidi, sehingga subsidi listrik  mendapat  perhatian  khusus  dalam  penerapannya. Bantuan  ini  juga  dipertimbangkan  untuk  mendorong industrialisasi  dan  kemajuan  seluruh  masyarakat  sampai pelosok negeri. Namun, kebijakan yang sudah berlaku ini sering diperdebatkan karena dampak yang ditimbulkan bila kebijakan  ini  dihapuskan  maupun  terus  diberlakukan. Pemerintah sendiri telah menyadari bahwa adanya subsidi yang  terlalu  besar  untuk  tenaga  listrik  dapat  menggerus keuangan  Negara.  Sehingga,  harus  dilakukan  perubahan arah kebijakan sebagai upaya mengendalikan beban subsidi listrik dengan pengurangan subsidi [6].
Konsumsi  masyarakat  akan  listrik  dipengaruhi  oleh subsidi  listrik  pemerintah,  dimana  subsidi  listrik meningkatkan  konsumsi  rumah  tangga  sebab  jika  rumah tangga  tersebut  mendapatkan  subsidi  listrik  maka  harga yang dibayarkan untuk  tarif listrik menjadi  lebih sedikit  . Akibatnya,  akan  meningkatkan  konsumsi  penggunaan listrik  sebab  tidak    ada  rasa  khawatir  dengan  biaya  yang akan dikeluarkan.
Penduduk  Provinsi  Gorontalo  15,83  persen  hidup  di bawah Garis Kemiskinan pada tahun 2019. Sesuai dengan UU  No.  30  Tahun  2019,  pemerintah  menyediakan  dana
bagi kelompok masyarakat yang tidak mampu. Penyediaan dana  bagi  masyarakat  kategori  miskin  diberikan  dalam bentuk  subsidi  terhadap  tarif  tenaga  listrik  untuk  rumah tangga dengan daya listrik 450 VA dan 900 VA. Meskipun penggunaan  tenaga  listrik  sama,  subsidi  ini  membuat rumah  tangga  penerima  bantuan  membayar  dengan  tarif yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  konsumen  yang tidak  menerima  subsidi  [7].  Adanya  program  subsidi tenaga  listrik  dari  pemerintah  diharapkan  menjadi  salah satu  langkah  pengentasan  kemiskinan  di  Provinsi Gorontalo.  Program  ini  dapat  dikatakan  berhasil  apabila terdapat realisasi kebijakan dengan harapan yang dibuat [7], yaitu  keluarga  tidak  mampu  mendapatkan  subsidi  tenaga listrik dan keluarga mampu seharusnya tidak mendapatkan subsidi tenaga listrik.
Namun, program ini belum sepenuhnya berjalan efektif seperti  yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Masih  terdapat rumah  tangga  sasaran  penerima  subsidi  listrik  yang  tidak mendapatkan  bantuan  sosial  ini  [3].  Subsidi  listrik  masih banyak  jatuh  kepada  orang-orang  yang  mampu  secara ekonomi[8]. Ukuran keberhasilan program sesuai pemikiran  David  C.  Korten  adalah  adanya  kesesuaian antara  tiga  unsur meliputi  kesesuaian  antara  program  dab pemanfaat, kesesuaian antara program dan organisasi yang melakukan,  dan  kesesuaian  antara  pemanfaat  dan organisasi  yang  melakukan.  Bantuan  subsidi  listrik  oleh pemerintah  tentu  membutuhkan  anggaran  yang  tepat, sehingga  bantuan  ini  diharapkan  keluarga  penerima manfaat  berasal  dari  keluarga  miskin  dan  tidak  mampu. Namun,  di  berbagai  daerah  di  Indonesia  khususnya Gorontalo  masih  terjadi  masalah  tidak  tepat  sasaran bantuan  subsidi  listrik  dan  adanya  ketidakadilan  dalam pemberlakuan  subsidi  ini.  Belum  tepatnya  rumah  tangga sasaran  penerima  bantuan  listik  memerlukan  metode analisis  yang  lebih  kompleks  dan  efisien. Data  mining merupakan analisis statistik yang dapat  mengelompokkan rumah  tangga  yang  berhak  sebagai  keluarga  penerima subsidi listrik  secara lebih efisien.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  peneliti  tertarik meneliti  lebih  jauh  klasifikasi  rumah  tangga  penerima subsidi  listrik  menggunakan  pendekatan data  mining. Penelitian ini bertujuan untuk:
• Mengetahui klasifikasi/pengelompokan rumah tangga penerima  bantuan  subsidi  listrik  menggunakan data mining.
• Melakukan  perbandingan  metode  antara  KNN  (K- Nearest  Neighbor )  dan  SVM  ( Support  Vector Machine )

## II. METODOLOGI

## A. Data dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data mikro Susenas Provinsi Gorontalo  tahun  2019.  Data  ini  berjumlah  756  rumah tangga  di  Provinsi  Gorontalo.  Tabel  1  menunjukkan variabel-variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Program yang digunakan untuk pengolahan data adalah R. Metode yang digunakan adalah k-nearest neighbour (KNN) dan support vector machine (SVM).
TABEL I D AFTAR VARIABEL DAN KODE PERTANYAAN Deskripsi Kode Variabel Tipe Data Status Penerimaan Bantuan Subsidi Listrik M1905 Dependen Kategorik Jumlah Anggota Runah Tangga M1401 Independen Numerik Status Kepemilikan Bangunan M1402 Independen Kategorik Luas Lantai Rumah M1503 Indepnden Numerik Bahan Atap Rumah Terluas M1504 Independen Kategorik Bahan Dinding Terluas M1505 Independen Kategorik Bahan Lantai Rumah Terluas M1506 Independen Kategorik Sumber Air Minum Utama M1508A Independen Kategorik Bahan Bakar Utama untuk Memasak M1601 Independen Kategorik Tempat Pembuangan Akhir Tinja M1507C Independen Kategorik

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  metode  dalam data mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan kesamaan karakteristik dari basis data [9], sehingga model yang  terbentuk  diharapkan  dapat  memprediksi  nilai  kelas yang  belum  diketahui  pada  objek  tertentu.  Klasifikasi memerlukan training  set untuk  menentukan  model  dan testing  set untuk  mengetahui  akurasi  dari  model  yang terbentuk  [10].  Ada  berbagai  jenis  metode data  mining untuk  klasifikasi  diantaranya Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest  Neighbor (KNN), Random  Forest, AdaBoost,  Naïve  Bayes  Classifier (NBC), Classification and  Regression  Trees (CART),  ID3,  dan  C4.5.  pada penelitian  ini,  metode  klasifikasi  yang  akan  digunakan adalah K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan Support  Vector Machine (SVM)  dalam  melakukan  klasifikasi  rumah tangga penerima subsidi listrik.

## C. K-Nearest Neighbor (KNN)
K- Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  metode  klasifikasi berbasis  jarak  dengan  prinsip  dasar  dan  sederhana  yang dapat  diimplementasikan  secara  luas  [11].  Algoritma  ini banyak digunakan untuk estimasi dan klasifikasi titik data terutama  ketika  dataset  didistribusikan  dalam  beberapa kelas.  Metode  ini  mengklasifikasikan  sampel  baru berdasarkan kemiripannya dengan semua sampel pada data pembelajaran  [12].  KNN  merupakan  teknik lazy  learning dimana  sebagian  besar  perhitungan  dilakukan  pada training data untuk mendapatkan objek yang paling dekat pada  kelompok k di testing  data [13] . Langkah-langkah pada algoritma KNN:
1. Tetapkan  jumlah  tetangga  terdekat  atau  k  sebagai parameter
2. Hitung jarak sampel baru ke semua sampel dalam data latih
3. Pilih k sampel atau k tetangga dalam data latih yang memiliki jarak terdekat dengan sampel baru
4. Gunakan label  kelas  suara terbanyak  dari k tetangga terdekat sebagai label sampel baru.

## Gambar 1. Ilustrasi KNN [14]
Pada  gambar  1,  ada  3  label  kelas  yang  diwakili  oleh berbagai  warna  yaitu: 𝜔 1 , 𝜔 2 , 𝜔 3 .  Selanjutnya  terdapat sampel 𝑥 dengan  5  tetangga  terdekat  (k=5),  yang diklasifikasikan  oleh  KNN  sebagai  bagian  dari 𝜔 1 .  Ini karena  mayoritas  dari  tetangga  terdekat 𝑥 adalah 𝜔 1 , sehingga 𝜔 1 adalah label dari sampel 𝑥 . Label kelas sampel ditentukan berdasarkan kesamaannya.  Selain  itu,  diperlukan  jarak  terukur  untuk perhitungannya.  Jika  kesamaan  yang  dimiliki  dengan sampel  besar,  maka  jaraknya  juga  akan  besar  [15].  Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan Eucledian Distance sebagai  metode  pengukuran  untuk  menghitung jarak terdekat antar sampel. Jarak dapat  diperoleh dengan rumus di bawah ini [16]:
𝐷(𝑥, 𝑦) = (∑ |𝑥 𝑘 − 𝑦 𝑘 | 2 𝑛 𝑘=1 ) 1/2 (1)

## D. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah metode machine learning yang bertujuan untuk memepatakan vektor input ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi serta membangun hyperplane yang  optimal  untuk  memisahkan  data menggunakan  fungsi  kernel  [17].  Fungsi  pemisah ( hyperplane) terbaik  didapatkan  dengan  mengukur  jarak antara vektor terdekat dengan hyperplane.
Diberikan {𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 } 𝑖=1 𝑀 sebagai kumpulan data, dimana 𝑥 𝑖 adalah input vector dan 𝑦 𝑖 adalah label kelas. Metode SVM akan  membuat hyperplane terbaik  yang  memisahkan  2 kelas yang didefinisikan sebagai: 𝑤 𝑇 . 𝑥 + 𝑏 = 0
(2) dimana  W  adalah  vektor  ortogonal,  b  adalah  jarak  antara titik origin dengan hyperplane, dan x adalah sampel  [18]. Gambar 2 menunjukkan ilustrasi  SVM dengan dua kelas, positif dan negatif.
Kelebihan dari metode SVM adalah mampu melakukan generalisasi  yaitu  klasifikasi  data  lain  yang  tidak  masuk dalam  data  yang  digunakan  pada data  mining. Selain  itu, SVM  dapat  bekerja  unutk  mengklasifikasikan  data  yang linier maupun nonlinier.

## E. Preprocessing
Pengolahan  data  dilakukan  setelah  memastikan  data yang akan diolah “bersih” melalui rangkaian preprocessing sehingga  model  yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  yang baik. Preprocessing terdiri dari pengecekan missing value , redundansi, standardisasi,
1)  Missing Value: Adanya missing value pada data yang digunakan  dapat  menyebabkan  terbatasnya  kinerja  dari model  yang  dibentuk  [20],  sehingga  perlu  penanganan missing  value sebelum  pengolahan  data  agar  model prediksi  yang  dihasilkan  maksimal.  Beberapa  teknik penanganan missing  value adalah  menghapus  baris  yang memiliki  isian  yang  kosong  dan  imputasi  dengan  mean, median, dan sebagainya.
Gambar 3. Plot kelengkapan dataset
Berdasarkan  pengecekan missing  value ,  didapatkan  hasil pada  gambar  3  bahwa  dataset  yang  digunakan  pada penelitian ini memiliki isian yang lengkap. Sehingga, tidak dibutuhkan penanganan missing  value untuk  dataset  yang digunakan.
2)  Redundansi: Berdasarkan  gambar  1  terlihat  bahwa tidak  terdapat  warna  yang  pekat  di  dalam  plot.  Hal  ini menunjukkan bah bahwa variabel penjelas tidak memiliki korelasi yang tinggi. Sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat  redundansi  pada  seluruh  variabel  penjelas  dalam data dan data ini dapat digunakan untuk klasifikasi.
Gambar 4. Plot korelasi variabel independen
3)  Standardisasi: Setelah  dipastikan  tidak  terdapat missing value dan redundansi, perlu dilakukan standardisasi pada data numerik. Dalam data ini, dilakukan standardisasi  variabel  Luas  Lantai  Rumah  (M1503)  dan jumlah  ART  (M1401).  Metode  standardisasi  yang digunakan adalah normalisasi dengan z-score .

## F. Pengujian Model
Pengujian model dilakukan dengan membagi data pada training set dan testing set dengan perbandingan 50 persen dan 50 persen. training set tersebut akan digunakan untuk melihat  seberapa  cocok  metode data  mining yang digunakan dalam memodelkan data. Kecocokan memodelkan  data  dilihat  dari  hasil  kinerja  dari  metode yang digunakan.

## G. Evaluasi dan Validasi Hasil
Evaluasi  diperlukan  untuk  menilai  kinerja  model  yang terbentuk dari data yang digunakan. Data yang digunakan untuk  menguji  adalah testing  set. Selanjutnya  dilakukan validasi hasil untuk menilai hasil prediksi yang didapatkan dari  model.  Evaluasi  dan  validasi  hasil  yang  digunakan adalah dengan
1)  Confussion  Matrix :  matriks  yang  digunakan  untuk mengukur kinerja dari metode data mining yang digunakan. Selain  itu,  matriks  ini  juga  menunjukkan  perbandingan hasil  klasifikasi  dari  model  yang  dihasilkan  dengan  hasil yang sebenarnya.
TABEL II C ONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI 2 KELAS
Kelas Prediksi Kelas Sebenarnya
Ya Tidak Ya
TP FP
Tidak FN TN
Berdasarkan  tabel  2,  evaluasi  model  dilakukan  dengan menghitung  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas,  PPV,  dan NPV. Rumus perhitungannya ditunjukkan oleh persamaan di bawah ini:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝐹𝑃 (3) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑇𝑁+𝐹𝑃 (5) 𝑃𝑃𝑉 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6) 𝑁𝑃𝑉 = 𝑇𝑁 𝐹𝑁+𝑇𝑁 (7)
dimana TP ( True Positive) mewakili jumlah rumah tangga penerima  bantuan  subsidi  listrik  yang  diprediksi  dengan benar. Sementara itu FN ( False Negative ) mewakili jumlah rumah  tangga  penerima  bantuan  subsidi  listrik  yang diprediksi  salah.  TN  ( True  Negative )  mewakili  jumlah rumah tangga bukan penerima bantuan subsidi listrik yang diprediksi  benar  dan FP  ( False  Postive )  mewakili  jumlah rumah tangga bukan penerima bantuan subsidi listrik yang diprediksi secara salah.
2)  ROC Curve : metode yang digunakan untuk melihat performa  dari  hasil  klasifikasi  model  yang  dibuat berdasarkan nilai  yang telah didapatkan pada perhitungan confusion matrix.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 5. Proporsi penerima bantuan subsidi listrik
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  proporsi  penerima bantuan  subsidi  listrik  adalah  389  rumah  tangga  atau sebesar  52%.  Sedangkan  proporsi  rumah  tangga  bukan penerima bantuan subsidi listrik adalah sebesar 48%.
Klasifikasi  memerlukan  asumsi  bahwa  data  yang digunakan  seimbang.  Kondisi  ketidakseimbangan  data adalah keadaan dimana satu kelas memiliki jumlah sampel besar dan kelas lainnya memiliki jumlah sampel yang kecil. Berdasarkan gambar 2, tidak terdapat indikasi imbalanced pada variabel dependen ( class ).
TABEL III C ONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI METODE KNN DENGAN SPLIT
VALIDATION Penerima Subsidi Bukan Penerima Subsidi Penerima Subsidi 188 0 Bukan Penerima Subsidi 5 192
Berdasarkan  tabel  3,  diketahui  bahwa  dengan  metode KNN  terdapat  188  rumah  tangga  penerima  subsidi  listrik dan 192 rumah tangga bukan penerima subsidi listrik yang diprediksi dengan benar.
TABEL IV C ONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI METODE SVM DENGAN SPLIT VALIDATION Penerima
Subsidi Bukan Penerima Subsidi Penerima Subsidi 142 95 Bukan Penerima Subsidi 52 88
Berdasarkan  tabel  4,  diketahui  bahwa  dengan  metode SVM  terdapat  142  rumah  tangga  penerima  subsidi  listrik dan 88 rumah tangga bukan penerima subsidi listrik  yang diprediksi dengan benar.
TABEL V PERBANDINGAN EVALUASI MODEL DENGAN SPLIT VALIDATION
KNN SVM Akurasi 0,9870 0,6101 Kappa Statisic 0,9740 0,2143 Sensitivity 0,9741 0,7320 Specificity 1,0000 0,4809 Positive Pred. Value 1,0000 0,5992 Negative Pred Value 0,9746 0,6286
Dari  tabel  5  terlihat  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan KNN  jauh  lebih  baik  yakni  sebesar  98,70%.  Sedangkan akurasi  yang  dihasilkan  dengan  metode  SVM  adalah 61,01%.  Nilai  dari  akurasi,  Kappa statistic , sensitivity, specificity,  positive  predicted  value, negative  predicted value dengan menggunakan metode KNN juga lebih  baik dari  SVM.  Model  yang  dihasilkan  dari  kedua  metode  ini sangat  berbeda  signifikan.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan split  validation dapat  dikatakan bahwa metode klasifikasi dengan KNN memiliki performa yang lebih baik dari SVM dalam melakukan klasifikasi.

## Gambar 6. Kurva ROC metode KNN
Berdasarkan  gambar  6  terlihat  bahwa  metode  KNN memiliki nilai AUC sebesar 97,9%. Hal  ini menunjukkan bahwa kinerja algoritma KNN untuk memprediksi seluruh dataset sudah sangat baik
389 (52%) 366 (48%)
Penerima Subsidi Listrik
Bukan Penerima Subsidi Listrik
Garis  ROC    pada  metode  KNN  dan  SVM  sangat berbeda.  Berdasarkan  gambar  7  terlihat  bahwa  metode SVM  memiliki  nilai  AUC  sebesar  62,6%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  ketelitian  hasil  klasifikasi  dengan metode SVM masih tergolong kurang baik.
Berdasarkan hasil evaluasi dengan split validation dan kurva  ROC,  metode  KNN  memiliki  ketelitian  yang  lebih baik  dari  metode  SVM  dalam  melakukan  klasifikasi.  Ini menunjukkan  metode  KNN  sebaiknya  digunakan  dalam menyelesaikan kasus ini dibandingkan metode SVM.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan dengan  metode  KNN  lebih  baik  dari  SVM.  Selain  itu, didapatkan  pula  bahwa  model  yang  dibentuk  untuk klasifikasi  rumah  tangga  penerima  bantuan  subsidi  listrik dengan  KNN  sudah  baik  Hasil  evaluasi  menunjukkan terdapat  perbedaan  performa  yang  signifikan  dari  hasil yang  dibentuk  dengan  metode  KNN  dan  SVM,  dimana performa metode KNN jauh lebih baik. Sehingga, metode klasifikasi  yang  sebaiknya  digunakan  dalam  melakukan klasifikasi  rumah  tangga  penerima  subsidi  listrik  di Provinsi Gorontalo tahun 2019 adalah metode KNN.
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  pemerintah berdasarkan penelitian ini adalah dalam menentukan rumah tangga  sasaran  penerima  bantuan  subsidi  listrik  perlu melakukan kajian dan koordinasi dengan pakar yang ahli di data  mining ,  sehingga  setiap  bantuan  yang  diberikan pemerintah dapat tersalurkan dengan tepat sasaran.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Levanon,  E.  Lavee,  and  R.  Strier,  “Explaining  the  Factors Shaping  the  Likelihood  of  Poverty  Among  Working  Families by Using a Concurrent Mixed,” Soc. Indic. Res. , vol. 157, no. 3, pp. 1089–1109, 2021, doi: 10.1007/s11205-021-02689-5.
[2] R.  Hanna and  B.  A.  Olken,  “Universal  Basic  Incomes  versus Targeted  Transfers:  Anti-Poverty  Programs  in  Developing Countries,” J. Econ. Perspect. , vol. 32, no. 4, pp. 201–226, 2018.
[3] B.  H.  Yanto  and  Y.  Yunus,  “Evaluasi  Penentuan  Kelayakan Pemberian Subsidi Listrik dengan Metode MFEP,” J.  Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 109–114, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.91.
[4] H. Foy and I. Bosman, “Electricity Situation,” 2021.
[5] Y. Abulkher, “Tripoli ’ s Electricity Crisis and its Politicisation Policy Brief,” Clingendael Netherlands Inst. Int. Relations , no.
April, 2020.
[6] S.  Sugiartiningsih,  “Pengaruh  Subsidi  Listrik  Terhadap Konsumsi Rumah Tangga Di Indonesia Periode 2004-2017,” J.
Accounting, Financ. Taxation, Audit. , vol. 1, no. 2, pp. 64–73,
2020, doi: 10.28932/jafta.v1i2.2455.
[7] D. A. Ermawaty, “Model Kesesuaian Kebijakan Subsidi Listrik,” J. Ilm. Indones. , vol. 5, no. 1, pp. 54–70, 2020.
[8] A.  Widarma  and  H.  Kumala,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Pengguna Listrik Subsidi Dan Nonsubsidi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani (Studi Kasus : PT. PLN Tanjung Balai),” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 165, 2019, doi: 10.36294/jurti.v2i2.432.
[9] V. Plotnikova, M. Dumas, and F. Milani, “Adaptations of data mining methodologies: A systematic literature review,” PeerJ
Comput.  Sci. ,  vol.  6,  pp.  1–43,  2020,  doi:  10.7717/PEERJ- CS.267.
[10] A. ACHARYA and D. SINHA, “An Educational Data Mining Approach  to  Concept  Map  Construction  for  Web  based Learning,” Inform. Econ. , vol. 21, no. 4/2017, pp. 41–58, 2017,
doi: 10.12948/issn14531305/21.4.2017.04.
[11] J. Salvador-Meneses, Z. Ruiz-Chavez, and J. Garcia-Rodriguez, “Compressed kNN: K-nearest neighbors with data compression,” MDPI , vol. 21, no. 3, pp. 1–21, 2019, doi: 10.3390/e21030234. [12] A. Kataria and M. D. Singh, “A Review of Data Classification Using K-Nearest Neighbour Algorithm,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 3, no. 6, pp. 354–360, 2013.
[13] R.  Ullah,  A.  H.  Khan,  and  S.  M.  Emaduddin,  “ck-NN:  A Clustered  k-Nearest  Neighbours  Approach  for  Large-Scale Classification,” ADCAIJ Adv. Distrib. Comput. Artif. Intell. J. , vol. 8, no. 3, pp. 67–77, 2019, doi: 10.14201/adcaij2019836777.
[14] W.  Zhang,  “Machine  Learning  Approaches  to  Predicting Company Bankruptcy,” J. Financ. Risk Manag. , vol. 06, no. 04, pp. 364–374, 2017, doi: 10.4236/jfrm.2017.64026.
[15] Z.  Zhang et  al. ,  “Modulation  signal  recognition  based  on information entropy and ensemble learning,” Entropy , vol. 20, no. 3, pp. 1–18, 2018, doi: 10.3390/e20030198.
[16] H. A. Abu Alfeilat et al. , “Effects of Distance Measure Choice on K-Nearest Neighbor Classifier Performance: A Review,” Big Data , vol. 7, no. 4, pp. 221–248, 2019.
[17] Arfiani,  Z.  Rustam,  J.  Pandelaki,  and  A.  Siahaan,  “Kernel Spherical  K-Means  and  Support  Vector  Machine  for  Acute Sinusitis Classification,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.
546, no. 5, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/546/5/052011.
[18] J.  Abukhait,  A. M.  Mansour,  and  M.  Obeidat,  “Classification based on Gaussian-kernel support vector machine with adaptive fuzzy inference system,” Prz. Elektrotechniczny , vol. 94, no. 5, pp. 14–22, 2018, doi: 10.15199/48.2018.05.03.
[19] A. Tharwat, “Parameter investigation of support vector machine classifier with kernel functions,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 61, no. 3, pp. 1269–1302, 2019, doi: 10.1007/s10115-019-01335-4.
[20] S. Lim, S. J. Kim, Y. J. Park, and N. Kwon, “A deep learning- based time series model with missing value handling techniques to  predict  various  types  of  liquid  cargo  traffic,” Expert  Syst.
Appl. , vol. 184, p. 115532, 2021.