KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1632-1640 DOI 10.30865/klik.v4i3.1528 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Data Penerimaan Zakat dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Alfin Hernandes, Siska Kurnia Gusti * , Fadhilah Syafria, Lestari Handayani, Siti Ramadhani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru , Indonesia Email: 1 11950111669@students.uin-suska.ac.id, 2,* siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 siti.ramadhani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: siskakurniagusti@uin-suska.ac.id
Abstrak− Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) adalah sebuah lembaga pengelola zakat yang didirikan oleh pemerintah. BAZNAS memiliki  keberadaan  di  setiap  kabupaten  atau  kota,  dan  salah  satu  dari  mereka  adalah  BAZNAS  kota  Pekanbaru.  BAZNAS  kota Pekanbaru  bertanggung  jawab  untuk  menyalurkan  zakat  kepada  berbagai  program  pendayagunaan,  salah  satunya  adalah  program Pekanbaru  Peduli.  Saat  ini,  BAZNAS  kota  Pekanbaru  menghadapi  permasalahan  terkait  metode  penyaluran  zakat,  di  mana  proses penentuan kriteria penerima zakat masih dilakukan secara manual oleh panitia BAZNAS Kota Pekanbaru. Kondisi ini dianggap kurang efektif,  dan  menjadi  salah  satu  tantangan  yang  perlu  diatasi.  Untuk  mengatasi  kendala  yang  telah  disebutkan,  diperlukan  langkah- langkah guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pendataan calon penerima zakat. Salah satu solusinya adalah menerapkan sistem klasifikasi  untuk  mempermudah  proses  pendataan,  dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbour (KNN) .  Pendekatan  ini berfungsi sebagai alat bantu dalam mengelompokkan data calon mustahik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi data dan  mengukur  tingkat  akurasi  dalam  menilai  kelayakan  calon  penerima  zakat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  dengan memanfaatkan  algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN). Sejumlah  602  data  BAZNAS  Kota  Pekanbaru  peduli  digunakan  dalam penelitian ini, dengan pembagian  data latih dan uji yaitu 90:10,80:20, dan 70:30. Hasil evaluasi dari confusion matrix dari k =3,k = 5,k = 7,k = 9, dan k = 11, menunjukkan bahwa akurasi tertinggi tercapai pada nilai k = 5 pada pembagian 80:20, dengan tingkat akurasi mencapai 89,3%. Selain itu, presisi sebesar 87,3% dan recal sebesar 91,4% juga dapat dicapai melalui pendekatan ini.
Kata Kunci: BAZNAS; Data Mining; Klasifikasi; K-Nearest Neighbour
Abstract− National Amil Zakat Agency (BAZNAS) is an institution responsible for managing zakat established by the government. BAZNAS has a presence in every district or city, and one of them is the BAZNAS in the city of Pekanbaru. BAZNAS in Pekanbaru city is responsible for distributing zakat to various empowerment programs, one of which is the Pekanbaru Cares program. Currently, BAZNAS in Pekanbaru city is facing issues related to the method of distributing zakat, where the process of determining the criteria for zakat recipients is still being done manually by the committee of BAZNAS in the city of Pekanbaru. This condition is considered inefficient  and poses  one of  the challenges  that  need  to  be  addressed.  To overcome  the  mentioned  constraints,  steps  are  needed  to improve  the  effectiveness  and  efficiency  of  data  collection  for  potential  zakat  recipients.  One  of  the  solutions  is  to  implement  a classification system to facilitate the data collection process, using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. This approach functions as  a  tool  to  classify  data  for  potential  beneficiaries.  This  research  aims  to  classify  data  and  measure  the  accuracy  in  assessing  the eligibility of zakat recipients based on predetermined criteria, utilizing the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. A total of 602 data from BAZNAS in the city of Pekanbaru were used in this study, by dividing the training and test data, namely divided 90:10, 80:20, and 70:30 splits. The evaluation results from the confusion matrix of k=3, k=5, k=7, k=9, and k=11 show that the highest accuracy is achieved at k=5 with an 80:20 split, with an accuracy rate of 89.3%. Furthermore, a precision of 87.3% and a recall of 91.4% can also be attained through this approach.
Keywords : BAZNAS; Data Mining; Classification; K-Nearest Neighbour

## 1. PENDAHULUAN
Zakat adalah pensucian harta, yaitu dengan menyisihkan separuh harta pada saat waktunya tiba dan jumlahnya diberikan kepada yang berhak menerimanya. Zakat juga memiliki arti sebagai ibadah yang berkaitan dengan harta yang memiliki fungsi sosial. Zakat termasuk dalam rukun Islam tiga yang memiliki tujuan membersihkan harta setiap muslim[1]. Dalam ekonomi  Islam,  zakat  adalah  alat  lain  yang  dapat  mempengaruhi  perilaku  seorang  Muslim  dan  memajukan perekonomian[2].
Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) adalah lembaga yang dibentuk oleh pemerintah daerah di setiap kabupaten dan kota untuk bertanggung jawab dalam pengawasan dan pengelolaan zakat. Nama Badan Amil Zakat Kota Pekanbaru bernama BAZNAS Kota Pekanbaru[3]. Saat ini panitia BAZNAS Kota Pekanbaru menghitung secara manual kebutuhan penerima zakat untuk dapat melaksanakan metode penyaluran zakat. Hal ini memungkinkan terjadinya perbedaan dan ketidaksinambungan kelayakan dan ketidaklayakan calon penerima zakat serta efisiensi penggunaan waktu yang kurang optimal.  Selain  itu,  penghitungan  kelayakan  akan  memakan  waktu  yang  cukup  lama  jika  orang yang  menerima  zakat terlalu  banyak  yang  mendaftar  untuk  mengajukan  zakat  sekaligus  membutuhkan  waktu  dalam  proses  seleksi  dan pendayagunaan  zakat  harus  mampu  menghasilkan  produk  yang  akurat  dan  tepat  sasaran  hasil  operasi  kelayakan. Mengingat permasalahan di atas, diperlukan suatu metode untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pendataan para penerima zakat. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi Data mining terhadap data yang ada akan dijelaskan dengan proses  analisis  karakteristik  sampel  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan,  membuat  proses  pemilihan  lebih mudah, konsisten, dan mampu mengidentifikasi penyimpangan subjektif dari data yang ada[4].
Data mining adalah suatu teknologi yang mengolah volume data yang besar dengan menggabungkan algoritma canggih  bersama  teknik  analisis  konvensional.  Istilah  ini  merujuk  pada  upaya  untuk  menemukan  informasi  yang tersembunyi di dalam basis data[5]. selain itu, data mining juga merupakan suatu prosedur yang mengekstrak informasi berharga dari dataset yang sangat besar dengan menerapkan pendekatan dua dimensi dan berbagai aspek. Pendekatan ini
mengintegrasikan  teknik  analisis  statistik,  visualisasi  data,  penemuan  pengetahuan,  pengenalan  pola,  dan  manajemen, dengan  memanfaatkan  ide-ide  interdisipliner  yang  relatif  baru  terkait  analisis  data  dan  penemuan  pengetahuan  dari database [6]. Saat  ini  ada  lima  kategori Data  mining yang  dapat  dibagi, Estimation , Forecasting, Classification , Clustering , dan Association [7]. Salah satu teknik data mining adalah klasifikasi. Proses pengklasifikasian data melibatkan identifikasi kumpulan model dan fungsi yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan dan membedakannya ke dalam kelompok yang berbeda. Proses  mengidentifikasi  model  yang  mengkarakterisasi  dan  membedakan  kelompok  ide  data  dikenal  sebagai klasifikasi[8]. Dengan tujuan menerapkan model Klasifikasi ini untuk mengidentifikasi kelas suatu objek ketika kelasnya tidak diketahui. Klasifikasi melibatkan dua proses, yaitu Proses training Melakukan pembangunan model menggunakan data training. Proses testing Melakukan tes terhadap data testing menggunakan model yang telah diperoleh dari proses training[9].
Metode penyelesaian masalah klasifikasi yang populer adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan  salah  satu  teknik  paling  sederhana  dalam  mengatasi  masalah  klasifikasi,  namun  sering memberikan hasil yang kompetitif dan menarik perhatian[6]. K-Nearest Neighbor banyak digunakan oleh para peneliti karena  kelebihannya,  yaitu  akurasi  yang  tinggi  [10].  Pada  penelitian  [11]  membandingkan    algoritma  KNN  dengan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree pada kualitas air, dengan hasil metode KNN memiliki tingkat akurasi paling tinggi sebesar 86.88% dibandingkan dengan Decision Tree sebesar 80.84% dan Naïve Bayes sebesar 63.60%, sedangkan dalam penelitian [12] membandingkan algoritma KNN dengan SVM dalam kasus memprediksi struktur sekunder protein, dalam penelitian tersebut tingkat akurasi KNN lebih tinggi dibandingkan dengan metode lainnya, menggunakan nilai K = 5, K = 10, dan K = 15 serta sliding window sebesar 15. Akurasi yang dihasilkan yaitu 49.59% menjadi akurasi terbaik, sedangkan metode SVM menggunakan nilai C = 1 dan gamma = 0.1 menghasilkan akurasi terbaik sebesar 0.62. Metode umum ini digunakan untuk klasifikasi data. Dalam penerapannya, metode KNN ini memungkinkan klasifikasi suatu set data baru dengan mempertimbangkan sejumlah tetangga terdekat, di mana penentuan ini didasarkan pada jarak terpendek antara  data  latih  dan  data  uji  [13].  KNN  beroperasi  menggunakan  algoritma supervised  learning ,  di  mana  hasil  dari instance baru yang diajukan diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  kategori yang dimiliki  oleh  tetangga  terdekatnya. Kelas yang paling sering muncul di antara tetangga tersebut akan menjadi kelas yang digunakan untuk hasil klasifikasi [14].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam melakukan klasifikasi data  untuk  menentukan  calon  penerima  zakat.  Tujuan  utamanya  adalah  mengurangi  ketidakakuratan  yang  bisa menghambat  proses  penentuan  penerima  zakat,  dengan  memastikan  bahwa  klasifikasi  yang  dilakukan  sesuai  dengan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Hal ini dilakukan dikarenakan mencakup permasalahan diatas maka dari itu kami melakukan penelitian ini.
Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam proses klasifikasi. Misalnya, penelitian[15] Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada nilai K=15 dan K=30, data baru (D160) diklasifikasikan sebagai kategori "Tidak Layak" dengan tingkat akurasi mencapai 100%. Sementara itu, pada nilai K=45, K=60, dan K=75, data baru (D160) diklasifikasikan sebagai kategori "Layak" dengan tingkat akurasi sebesar 81,25%. Studi lain[16] memprediksi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN, Pengujian terhadap pengaruh nilai K menunjukkan hasil akurasi optimal sebesar 100% pada nilai K=3 dan 100% pada nilai K=4. Studi [17] Dalam klasifikasi Pencemaran Udara di Kota Jakarta dengan mayoritas k=7, hasil menunjukkan bahwa kualitas udara pada bulan berikutnya dikategorikan sebagai "SEDANG", dan penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 95,78%. Studi [18] Dalam prediksi penjualan  produk  Unilever  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor ,  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  dalam klasifikasi  penjualan  produk  sebesar  86,66%.  Studi  [19] Dalam  analisis  penjualan  produk  paket  kuota  internet menggunakan metode K-Nearest Neighbor , diperoleh prediksi penjualan paket kuota internet yang terdiri dari SP CL1, SP CL2, SP CL4, dan SP CL8 dengan tingkat akurasi sebesar 71,43%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  tahap  yang  diimplementasikan  melalui  serangkaian  langkah-langkah,  yang  dapat ditemukan dalam ilustrasi pada Gambar 1.
Gambar 1 . Alur Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 tersebut dapat dijelaskan, bahwa:
a . Perumusan Masalah
Ini adalah langkah awal dalam metodologi penelitian ketika masalah penelitian dipahami dan dikaji. Selanjutnya dilakukan upaya mencari solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Dalam bab ini juga dibahas kerangka kerja dan topik utama  penelitian[5]. Rumusan  masalahnya  adalah  bagaimana  penerapan  metode K-Nearest  Neighbor  (K-NN) untuk mengklasifikasikan layak tidaknya dalam penerimaan zakat dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) .
b.   Pengumpulan Data
1. Studi Pustaka
Metode ini akan dilakukan dengan menggunakan teknik mencari referensi yang relevan dari berbagai buku, jurnal akademik, dan jurnal yang dianggap penting dan terpercaya.
2. Wawancara
Menganalisis,  merancang  dan  membangun  sistem  klasifikasi  memerlukan  pendataan  penerima  program  zakat Pekanbaru Peduli,pada tahap ini. Data kriteria yang diperlukan untuk penelitian penerima manfaat program Pekanbaru peduli dirangkum, pada tahap pengumpulan data peneliti melakukan sesi tanya jawab dengan pengelola  BAZNAS yang terkait dengan penelitian.
3. Data Sekunder
Data  sekunder  mengacu  pada  informasi  yang  diperoleh  dari  sumber  selain  responden  yang  dijadikan  dasar analisis[20]. Misalnya  saja  melalui  orang  lain  atau  melalui  sebuah  dokumen.  Penelitian  ini  merupakan  sampel pendataan penerima manfaat program zakat Pekanbaru Peduli.
c.   Pembahasan
Tahap  ini  dilakukan  setelah  pengumpulan  data  dari  metodologi  penelitian.  Menganalisis  metode  tertentu  yang digunakan untuk menganalisis suatu masalah tertentu. Pada tahap analisis ini, peneliti akan mengkaji permasalahan proses data mining berikut ini. Ini menjelaskan proses analisis data mining.
1. Data Selection
Langkah  ini  melibatkan  pemilihan  beberapa  atribut  yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dari kumpulan  data  yang  besar.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  602  record.  Pada  penelitian  ini digunakan adalah umur, tanggungan, pekerjaan, jumlah usulan, penghasilan, dan kondisi rumah sebagai atribut dan layak tidak layak sebagai label.
2. Transformation
Selama prosedur, data akan diubah menggunakan metode pelabelan. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  apabila  datanya  berupa  angka,  supaya  data  tadi  dapat  diolah  memakai algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Tabel 1. Transformation Tanggungan
No Tanggungan Angka 1 Sangat Sedikit 1 2 Sedikit 2 3 Biasa 3 4 Banyak 4 Tabel 2. transformation pekerjaan No perkerjaan Angka 1 Tidak berkerja 1 2 wiraswasta 2 3 wirausaha 3 Tabel 3. kondisi rumah No Kondisi Rumah Angka 1 Mengontrak 1 2 menumpang 2 3 Rumah sendiri 3
3. Data mining K-Nearest Neighbor (K- NN)
Setelah data melalui tahap pre-processing dan tahap tranformation maka data telah bisa diolah menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K- NN )[21].
Gambar 2. Data mining K-Nearest Neighbor (K- NN)
Di  bawah  ini  adalah  prosedur  penghitungan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN), seperti terlihat pada Gambar 2.
a) Pada tahap pertama ditentukan nilai k.
b) Melakukan normalisasi min-max yang memproses data menjadi rentang 0 dan 1
Perhitungan normalisai dengan metode min-max
normalized = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 −𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑥 −𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 (1)
Data x adalah data yang akan dihitung normaliasinya yang diambil berdasarkan kolom datanya Data min adalah data terkecil dikolom yang sama Data max adalah data terbesar dikolom yang sama dengan data yang akan di normalisasikan c) Menghitung jarak Euclidean data latih dan data uji.
d) Mengurutkan hasil jarak data terkecil ke terbesar.
e) Mencari  mayoritas kelas dari nilai K tetangga dan dijadikan hasil prediksi. Untuk menghitung Euclidean, gunakan rumus pada persamaan 2.
𝑑 euclidean (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑖 (2)
Keterangan : d euclidean =  Jarak euclidean
𝑖 =  Banyak set data
x
=  Jumlah set data uji
y =  Jumlah set data latih
4. Interpretation atau Evaluation
Proses menghasilkan informasi atau wawasan baru dari sampel data yang disegmentasi menggunakan algoritma K- Nearest  Neighbor  (K-NN). Langkah  evaluasi  ini  adalah  untuk  melihat  tingkat  kinerja  algoritma  berdasarkan  hasil polling. Salah satu parameter yang digunakan untuk evaluasi algoritma adalah confusion matrix yang dapat dilihat pada Tabel 4 dengan melihat nilai akurasinya[10].
Table 4. confusion matrix Actual Predicted Positive Negative Positive TP FP Negative FN TN Keterangan:
TP ( True Positive ) mengacu pada jumlah poin data ya yang dapat diidentifikasi secara benar. TN ( True Negative ) mengacu pada jumlah titik data berlabel yang berhasil diidentifikasi sebagai salah. FP ( False Positive ) mengacu pada jumlah titik data yang dapat diidentifikasi secara meyakinkan sebagai salah. FN ( False Negative ) mengacu pada jumlah titik data dengan label yang dapat diidentifikasi secara positif. Untuk mencari nilai Accuracy , Precision , Recall dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙        = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)
Accuracy mengukur sejauh mana model dapat secara tepat mengklasifikasikan semua kelas. Precision mengukur sejauh mana model dapat memprediksi kelas positif dengan benar. Recall mengukur sejauh mana model dapat menangkap atau mendeteksi kelas yang sebenarnya positif.

## 2.4 Kesimpulan Dan Saran
Dari hasil pengujian, dapat ditarik kesimpulan yang relevan dengan masalah dan tujuan penelitian. Kesimpulan ini mencakup evaluasi terhadap Accuracy, Precision , dan recall yang dihasilkan dari perhitungan algoritma K-Nearest Neighbors [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis dilakukan dengan memanfaatkan data dari BAZNAS Kota Pekanbaru Peduli. Pengujian data pada penelitian ini dilakukan  melalui  implementasi  pemrograman Python dengan  menerapkan  model  algoritma K-Nearest  Neighbors . Rincian data gabungan dapat diidentifikasi pada Gambar 3.

## Gambar 3. Mengimport Dataset
Langkah  pertama  adalah  menginput  atau  memanggil dataset  excel yang  akan digunakan  kedalam google  colab atau python untuk analisis data dengan cara pd.read_excel('dataa.xlsx') , seperti terlihat pada Gambar 3. Pada Gambar 3 dataset sudah berhasil diinput kedalam phyton , kemudian dataset yang akan digunakan memiliki tujuh atribut yaitu Umur, tanggungan, pekerjaan, jumlah usulan, pendapatan, dan kondisi tempat tinggal dan layak atau tidak sebagai label. Langkah selanjutnya adalah proses pembagian atribut data tersebut menjadi x dan y dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Membagi Atribut Data Menjadi X dan Y
Pada Gambar 4, ini merupakan tahap pembagian atribut data, dimana dataset tersebut dibagi menjadi dua atribut yaitu y dan x, variabel x memiliki atribut umur, tanggungan, pekerjaan, jumlah usulan, pendapatan dan kondisi tempat tinggal, dan variabel y memiliki label atribut. Kemudian proses selanjutnya yaitu pembagian data seperti terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pembagian Data Dalam Komposisi 80:20
Gambar 5 menunjukkan proses pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Mengimpor fungsi `train_test_split` dari modul `model_selection` dalam pustaka Scikit-Learn (`sklearn`) untuk membagi dataset menjadi dua bagian: satu untuk pelatihan model (train) dan satu untuk pengujian model ( test ). Setelah pernyataan ini dieksekusi, kita akan memiliki empat variabel, ` x_train ` (fitur untuk pelatihan), ` x_test ` (fitur untuk pengujian), ` y_train ` (target untuk pelatihan), dan `y_test ` (target untuk pengujian). Dengan fungsi train_test_split dengan perbandingan 80:20. Jumlah data latih sebanyak 481  dan  uji  121.  Setelah  itu,  algoritma K-Nearest  Neighbor dimodelkan  menggunakan  fungsi  klasifikasi K-Neighbor dengan rumus jarak Euclidean . Nilai k yang  digunakan pada penelitian ini adalah 3, 5, 7, 9 dan 11.Sebelum melakukan pencarian  nilai  K,  dataset  dinormalisasi  terlebih  dahulu,  di  mana  perhitungan  jarak  sangat  mempengaruhi  hasil, normalisasi dapat membantu meningkatkan kinerja model. Dapat kita lihat proses normalisasi pada tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Normalisasi Dataset Trainig
UMUR TANGGUNGAN PEKERJAAN JUMLAH USULAN PENGHASILAN KONDISI RUMAH 0,5614 0,66667 0,5 0,0465013 0,110169492 0 0,33333 0,66667 0,5 0,0299197 0,279661017 1 0,26316 0,33333 0,5 0,0219359 0,161016949 0 0,21053 0,33333 0,5 0,0333088 0,220228983 0,5 0,17544 0,66667 0,5 0,0100854 0,161016949 0 0,29825 0,33333 0 0,0333088 0,13559322 0 0,63158 0,33333 0 0,0061641 0,076271186 0 0,14035 0,66667 0,5 0,0598757 0,088983051 1 0,54386 0,33333 0 0,0968147 0,152542373 0 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 0,26316 0,33333 1 0,3176297 0,06779661 0,5 0,07018 0,33333 0,5 0,0674273 0,088983051 0,5

## Tabel 6. Normalisasi Dataset Testing
UMUR TANGGUNGAN PEKERJAAN JUMLAH USULAN   PENGHASILAN KONDISI RUMAH 0,14286 0,66667 0,5 0,0909091 0,076923077 0,5 0,25 1 0 0,2424242 0,123076923 0,5 0,39286 0,33333 1 0,3030303 0,107692308 0,5 0,75 0,33333 0,5 0,1666667 0,115384615 0 0,53571 0 0,5 0,1212121 0,130769231 0,5 0,32143 0,66667 0,5 0,1515152 0,076923077 0,5 0,53571 0 1 0,1212121 0,107692308 0,5 0,60714 0 0 0,1060606 0,076923077 0 1 0,33333 0,5 0,0909091 0,115384615 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0,67857 0 0,5 0,2424242 0,230769231 0 0,03571 0,33333 0,5 0,1060606 0,230769231 1
Setelah normalisasi data, kemudian melakuan proses pemodelan algoritma K-Nearest Neighbour dengan rumus Euclidean distance menggunakan fungsi klasifikasi K-neighbor untuk mencari nilai K ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Pemodelan K-Nearest Neighbor
Pada  tahapan  pemodelan  dengan  algoritma K-nearest  neighbour  (KNN), dilakukan  pengujian  akurasi  untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi KNN pada dataset tersebut. Penilaian akurasi didasarkan pada confusion matrix. Hasil dari evaluasi akurasi menggunakan confusion matrix.

## 3.1 Evaluasi
Setelah menyelesaikan tahapan pemodelan dengan algoritma K-nearest neighbour (KNN), dilakukan pengujian akurasi untuk  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi  KNN  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Penilaian  akurasi  didasarkan  pada confusion matrix . Dapat dilihat pada gambar 7, dimana pemanggilan confusion matrix ada from sklearn.metrics import confusion_matrix ,  Baris  pertama  mengimpor  fungsi confusion  matrix dari  modul sklearn.metrics,  cm  = confusion_matrix(y_test, y_pred), Baris kedua memanggil fungsi confusion_matrix dengan parameter y_test dan y_pred . y_test adalah label sebenarnya dari data uji,  sementara y_pred adalah label yang diprediksi oleh model untuk data uji tersebut. Hasil dari fungsi ini disimpan dalam variabel cm, yang akan berisi confusion matrix , print(cm ), Baris terakhir mencetak confusion matrix yang telah dihitung sebelumnya.
Gambar 7. Pemanggilan Confusion Matrix 80:20
Kemudian hasil dari evaluasi akurasi menggunakan confusion matrix dengan variasi nilai k yang diuji tercantum pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Semua Akurasi Nilai K  Hasil Akurasi (90:10)  Hasil Akurasi (80:20)  Hasil Akurasi (70:30) K 3 85 88 87 K 5 86 89 86 K 7 85 85 85 K 9 88 85 86 K 11 83 85 85
Pengujian dilakukan  dengan confusion matrix dimana banyaknya tetangga terdekat adalah K = 3,5,7,9 dan 11, kemudian  digunakan  perbandingan    90:10,80:20,70:30.  Dari  hasil  pengujian  yang  tercatat  dalam  Tabel  7,  ditemukan bahwa akurasi tertinggi mencapai 89% dengan rasio data latih dan uji sebesar 80:20, dan nilai K = 5. Detail confusion matrix untuk tingkat akurasi tertinggi dapat diperiksa pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Hasil Confusion Matrix 80:20
Gambar diatas menjelaskan hasil  pengujian model klasifikasi yang  dilakukan, angka  pada gambar menunjukkan seberapa baik model dapat menentukan kelas sebenarnya terhadap kelas prediksi dengan perbandingan data 80:20 ketika K = 5. Kemudian laporan klasifikasi hasil Classification Report, ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Hasil Classification Report
Dari gambar 9 terlihat terdapat laporan Classification Report, yang diperoleh dari perhitungan pengujian confusion matrix .  Hasil  perhitungan  yang  diperoleh  adalah  nilai Precision 87%,  recall  91%  ,dan accuracy  89%. Hasil  tersebut menunjukkan bahwa model klasifikasi dapat bekerja dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan  efektif dalam mengklasifikasikan data BAZNAS  Kota  Pekanbaru  peduli.  Data  yang  digunakan  sebanyak  602  dataset,  yang  kemudian  dibagi  menjadi  tiga skenario  perbandingan:  90:10,  80:20,  dan  70:30.  Hasil  pengujian  menggunakan  Google  Colab Python menunjukkan performa hasil terbaik terjadi pada pengujian dengan K=5 dan perbandingan data latih dan uji 80:20 dengan accuracy 89%. Hasil tersebut juga diikuti dengan nilai precision sebesar 87%, recall sebesar 91%. Untuk penyelidikan lebih lanjut, disarankan untuk   meningkatkan  nilai  akurasi  dengan  mencoba  kumpulan data  lain yang  berbentuk  tipe data  numerik (belum dikonversi).

## REFERENCES
[1] Islami Alvin Anzaz, “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) menggunakan algoritma lexrank,” vol. 4, no. 1, pp. 154–163, 2023.
[2] Suryani Dyah and Fitriani Laitul, “Fungsi Zakat dalam Mengatasi Kemiskinan,” Al-Iqtishad J. Islam. Econ. , vol. 10, no. 1, pp.
43–62, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.stai-alazharmenganti.ac.id/index.php/AlIqtishod/article/view/307/176
[3] Haerani  Elin  and  Ramdaril  Ramdaril,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendistribusian  Zakat  Pada  Baznas  Kota  Pekanbaru Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) Dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 15–20, 2019, doi: 10.15408/jti.v10i2.6994.
[4] Riyyan Muhamad and Firdau Hafiz, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan KNN Terhadap Data Penerimaan Beasiswa (Studi  Kasus  Lembaga  Beasiswa  Baznas  Jabar),” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–10,  2022,  doi: 10.36595/jire.v5i1.547.
[5] Kurnia Fitra, Kurniawan Jhoni, Fahmi Ichsan, and Monalisa Siti, “Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Euclidean Distance,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun.  dan  Ind. ,  pp.  230–239,  2019,  [Online].  Available:
https://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/8089
[6] Nikmatun Inna Alvi and Indra Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[7] Julianto Indri Tri, Kurniadi Dede, Nashrulloh Muhammad Rikza, and Mulyani Asri, “Comparison of Classification Algorithm and Feature Selection in Perbandingan Algoritma Klasifikasi Dan Feature Selection,” Jutif , vol. 3, no. 3, pp. 739–744, 2022.
[8] Ula Mutammimul, Zulhusna Ria, Putra Fhonna Rizki, and Pratama Angga, “Penerapan Model Klasifikasi K-Nearest Neighbor Dalam Pencarian Kesesuaian Pekerjaan,” Metik J. , vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i1.343.
[9] Raysyah Siti, Arinal Veri, and Mulyana Dadang Iskandar, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Deteksi Warna  Menggunakan  Metode  Knn  Dan  Pca,” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  88–95,  2021,  doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.
[10]  Akhmad  Muhammad  Rhosyid  and  Siswa  Taghfirul  Azhima  Yoga,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Biaya Kuliah Di Perguruan Tinggi,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 185–192, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i2.921.
[11]  Tangkelayuk Aldi, “The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision Tree,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2048.
[12]  Anggi  Tasari,  Dinata  Tarigan  Dewan,  Nia  Erika,  Br  Devina,  and  S  Kana  Saputra,  “Perbandingan  Algoritma  Support  Vector Machine dan KNN dalam Memprediksi Struktur Sekunder Protein,” vol. 9, no. 2, pp. 172–179, 2022.
[13]  Iswanto, Tulus, and Sihombing Poltak, “Comparison of Feature Selection To Performance Improvement of K-Nearest Neighbor Algorithm in Data Classification,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1709–1716, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.471.
[14]  M.  Syukri  Mustafa  and  I. Wayan  Simpen,  “Implementation of the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Algorithm  to  Predict  Patients Affected by Diabetes at the Manyampa Health Center, Bulukumba Regency,” Pros. Semin. Ilm. Sist. Indormasi dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[15]  Hasanah Riyan Latifahul, Hasan Muhamad, Pangesti Witriana Endah, Wati Fanny Fatma, and Gata Windu, “Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan Metode Knn (K-Nearest Neighbor),” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.33480/techno.v16i1.25.
[16]  Tangguh Admojo Fadhila, “Indonesian Journal of Data and Science Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.
[17]  Nurjanah Siti, Siregar Amril Mutoi, and Kusumaningrum Dwi Sulistya, “Penerapan Algoritma K  – Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Pencemaran Udara Di Kota Jakarta,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/14
[18]  Aisha Alfani W.P.R., Rozi Fahrur, and Sukmana Farid, “Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 155–160, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[19]  Handoko  Dedi,  Tambunan  Heru  Satria,  and  Tata  Hardinata  Jaya,  “Analisis  Penjualan  Produk  Paket  Kuota  Internet  Dengan Metode  K-Nearest  Neighbor,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  111–119,  2021,  doi: 10.30645/jurasik.v6i1.275.
[20]  Ali Jamaluddin and Faroji Ridwan, “Pengaruh Profitabilitas terhadap Nilai Perusahaan,” J. Neraca Perad. , vol. 1, no. 2, pp. 128– 135, 2021, doi: 10.55182/jnp.v1i2.36.
[21]  Basuki Beni, Alwis Nazir, Gusti Siska Kurnia, Handayani Lestari, and Iskandar Iwan, “Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 510–516, 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5665.