## Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Menentukan Klasifikasi Status Ekonomi Penerima Bantuan
Yohana Sicke Fuansah* 1 , Hetty Meileni 2 , Leni Novianti 3
Jurusan Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telp +620711353414 e-mail: * 1 yohanasicke09@gmail.com , 2 meileni@polsri.ac.id , 3 leninovianti16@gmail.com

## Abstrak
Pelaksanaan bantuan sosial oleh pemerintah di Desa Mardiharjo menunjukkan masalah signifikan dalam identifikasi penerima yang berhak. Meskipun bantuan telah diberikan, sejumlah penerima  tidak  memenuhi  syarat,  sementara  yang  lebih  membutuhkan  justru  tidak mendapatkannya.  Dalam  upaya  peningkatan  efisiensi  dan  keakuratan,  penulis  melakukan penelitian  yang  menerapkan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  menyusun  klasifikasi penerima bantuan. Penggunaan K-NN dengan nilai k sebesar 5 menghasilkan aplikasi klasifikasi yang membedakan dengan jelas status kebutuhan warga, memastikan bahwa warga mampu tidak lagi  menerima  bantuan  sementara  warga  yang  memerlukan  mendapat  prioritas.  Pengujian menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan  tingkat  akurasi  model sebesar  76,25%.  Hasil  ini menegaskan bahwa pendekatan K-NN mampu meningkatkan seleksi penerima bantuan dengan akurasi  yang  memadai,  mengurangi  kesalahan  dalam  identifikasi  dan  meningkatkan  efisiensi penyaluran bantuan sosial di tingkat lokal, seperti yang terjadi di Desa Mardiharjo.
Kata kunci— Kemiskinan, Klasifikasi , K-Nearest Neighbor , Confusion Matrix

## Abstract
Implementation of government social aid reveals in Mardiharjo village a significant issue in identifying eligible recipients. Despite the aid being provided, some recipients do not meet the criteria,  while  those  in  greater  need  do  not  receive  it.  In  an  effort  to  enhance  efficiency  and accuracy,  the  author  conducted  research  applying  the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  method  to classify aid recipients. The use of K-NN with a value of k equal to 5 resulted in a classification application that distinctly distinguishes the status of residents' needs, ensuring that those who are financially capable no longer receive aid, while those in need receive priority. Testing using a confusion matrix indicated a model accuracy rate of 76.25%. These results affirm that the K-NN approach can improve the selection of aid recipients with adequate accuracy, reducing errors in identification,  and  enhancing  the  efficiency  of  local  social  aid  distribution,  as  observed  in Mardiharjo village.
Keyword—Poverty, Classification, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
ertumbuhan ekonomi suatu negara memerlukan perhatian yang cermat dari pemerintah dan seluruh masyarakat. Di Indonesia, masalah kemiskinan tetap menjadi tantangan serius yang belum terselesaikan sepenuhnya. Menurut laporan Badan Pusat Statistik (BPS) pada bulan Maret 2020, jumlah penduduk yang hidup dalam kondisi miskin di Indonesia mencapai sekitar 27,55 juta orang, setara dengan 9,78 persen dari total populasi [1]. Tingkat kemiskinan yang tinggi ini mengakibatkan peningkatan permintaan bantuan dari pemerintah.
P

## 930  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 929 - 938
Mendapat  perhatian  khusus  sebagai  lokasi  penelitian,  Desa  Mardiharjo  terletak  di Kabupaten  Musi  Rawas  dan  masih  tergolong  sebagai  daerah  dengan  tingkat  kemiskinan  yang signifikan. Dengan populasi sekitar 1.000 orang, mayoritas penduduknya bekerja sebagai petani dan buruh tani [2]. Meskipun pemerintah telah memberikan bantuan sosial kepada warga di Desa Mardiharjo,  terdapat  permasalahan  dalam  menentukan  siapa  yang  sebenarnya  membutuhkan bantuan. Ketidakakuratan dalam penilaian dan kesalahan input data menjadi faktor yang sering mengakibatkan ketidaktepatan dalam menentukan status ekonomi penerima bantuan sosial.
Untuk  mengatasi  ketidaktepatan  dalam  identifikasi  status  ekonomi,  Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)  dari  bidang  machine  learning  diimplementasikan.  Algoritma  ini memungkinkan  pengelompokan  objek  berdasarkan  kesamaan  dengan  objek  terdekat  dalam dataset  yang  ada  [3].  Penerapan  metode  K-NN  bertujuan  untuk  memperbaiki  efektivitas  dan efisiensi program bantuan sosial di Desa Mardiharjo, memastikan penentuan penerima bantuan dilakukan secara lebih akurat. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat ditentukan secara tepat siapa yang membutuhkan bantuan sosial dan siapa yang seharusnya tidak menerimanya. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi dalam alokasi bantuan, memastikan bantuan sosial tepat sasaran, dan memberikan dukungan yang sesuai bagi masyarakat yang membutuhkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  tahapan  dalam  bidang  ilmu  data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan atau memisahkan data ke dalam kategori-kategori tertentu berdasarkan atribut atau  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  data  tersebut.  Asal  usul  istilah  "klasifikasi"  berasal  dari "classificatie" dalam bahasa Belanda dan "classification" dalam bahasa Prancis. Proses klasifikasi dapat  dilaksanakan  melalui  penerapan  metode  yang  telah  ditentukan,  misalnya  dengan mengelompokkan  data  berdasarkan  tipe  atau  sifat-sifat  tertentu.  Melalui  proses  klasifikasi  ini, data dapat diatur secara terstruktur dan mempermudah analisis serta pengambilan keputusan [4].
Klasifikasi juga dapat diartikan sebagai suatu teknik atau metode dalam machine learning yang digunakan untuk memisahkan atau mengelompokkan data menjadi beberapa kategori atau kelas  yang  berbeda  berdasarkan  ciri-ciri  atau  atribut-atribut  tertentu.  Tujuannya  adalah  untuk dapat  memprediksi  kelas  atau  kategori  dari  suatu  data  yang  belum  diketahui  kelasnya, berdasarkan pembelajaran dari data yang telah diketahui kelasnya sebelumnya[5].

## 2.2 K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor atau KNN merupakan sebuah algoritma klasifikasi dalam machine learning yang menggunakan data pembelajaran sebagai acuan untuk menentukan kategori atau kelas  dari  objek  baru.  Algoritma  ini  menghitung  jarak  antara  objek  baru  dan  setiap  data pembelajaran  untuk  menentukan  kelas  yang  paling  cocok.  Dengan  demikian,  KNN  dapat mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel pembelajaran yang telah ada[6].
K-Nearest Neighbor adalah algoritma yang biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan  objek  baru  dengan  mempertimbangkan  mayoritas  kategori  pada  KNN  dari data  pembelajaran  yang  telah  ada.  Kelas  dengan  frekuensi  terbanyak  akan  menjadi  hasil klasifikasi dari metode KNN[7].
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  kedekatan  jarak  antara  objek  baru  dan  data pembelajaran adalah sebagai berikut:
Similarity (T, S) = ∑ f(Ti ,Si)∗Wi n i=1 Wi (1)
Keterangan:
T : kasus baru S : kasus yang ada dalam penyimpanan n : jumlah atribut dalam setiap kasus i : atribut individu antara 1 s.d. n f : fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S w : bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Kedekatan umumnya dinyatakan dengan nilai yang berkisar antara 0 hingga 1. Ketika nilai adalah 0, itu menunjukkan bahwa kedua kasus tidak  memiliki kesamaan sedikitpun, sementara nilai 1 menunjukkan bahwa kedua kasus benar-benar mirip satu sama lain[8].

## 2.3 Rapid Application Development (RAD)
Pendekatan RAD bertujuan untuk mengurangi waktu yang umumnya dibutuhkan dalam fase  siklus  hidup  pengembangan  sistem  tradisional,  yaitu  antara  tahap  perancangan  dan implementasi sistem informasi. Jika pemahaman mengenai kebutuhan perangkat lunak diterapkan secara menyeluruh dan batasan lingkup perangkat lunak telah terdefinisi dengan tegas, tim bisa menyelesaikan pembuatan perangkat lunak dengan cepat[9].

## 2.4 Rancangan Penelitian
Penulis  mengilustrasikan  tahapan  rancangan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dalam bentuk diagram seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1 Rancangan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode K-Nearest Neighbor
Tabel 1 Kriteria sebagai syarat atau ketentuan dalam pengklasifikasian
No Nama Kriteria 1 Pekerjaan 2 Tanggungan 3 Penghasilan 4 Pendidikan 5 Rumah 6 Kepemilikan Lahan Tabel 2 Penentuan nilai atau bobot masing-masing kriteria No Nama Sub Kriteria Pekerjaan Bobot 1 Buruh 4 2 Petani 3 3 Wiraswata 2 4 PNS 1 No Nama Sub Kriteria Tanggungan Bobot 1 >3 Orang 4 2 3 Orang 3 3 2 Orang 2 4 1 Orang 1 No Nama Sub Kriteria Penghasilan Bobot 1 <750000 4 2 <1500000 3 3 <2500000 2 4 >2500000 1 No Nama Sub Kriteria Pendidikan Bobot 1 SD 4 2 SMP 3 3 SMA 2 4 Sarjana 1 No Nama Sub Kriteria Rumah Bobot 1 Kayu 4 2 Batu Bata 3 3 Batako 2 4 Beton 1 No Nama Sub Kriteria Lahan Bobot 1 0 m 2 4 2 <250 m 2 3 3 <1000 m 2 2 4 >1000 m 2 1
Nilai  k  yang  digunakan  penulis  adalah  k=5.  Digunakannya  nilai  k=5    dapat  membantu mengurangi  pengaruh  outlier  atau  noise  yang  mungkin  ada  dalam  dataset.  Penghitungan  jarak antara data training dan data testing dilakukan dengan menggunakan metode Euclidean Distance. Dalam penelitian ini penulis menggunakan alat bantu Microsoft Excel 2010 untuk perhitungan manual.
d( x i , y i ) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana, d(x,y)   : Jarak antara data x ke data y x i : Data testing ke- i y i : Data training ke- I
Tabel 3 Sampel data training N o Nama Peker jaan Tang- gungan Pengha- silan Pendi- dikan Rumah  La- han Kelas 1 RUKINI 3 2 3 4 3 4 Tidak Mampu 2 V. MARIANI 2 1 1 2 2 2 Tidak Mampu 3 SUWARTI 4 1 4 4 3 3 Tidak Mampu 4 SUKARTI 3 2 2 3 3 3 Tidak Mampu 5 PUWARTA 4 4 2 4 3 4 Tidak Mampu 6 AMAD MUKHLIS 3 1 3 2 3 3 Mampu 7 BUANG 3 3 2 3 3 3 Mampu 8 ASDANI 3 2 2 2 2 1 Mampu 9 SUDARMAN 4 3 1 2 2 3 Mampu 1 0 ASMADI 3 4 1 2 3 1 Mampu Tabel 4 Sampel data testing No Nama Pekerja- an Tanggu- ngan Pengha- silan Pendidi- kan Rumah  Lahan 1 SUPAR MIN 3 1 4 4 4 3
Proses klasifikasi antara data training dan data testing dapat diuraikan sebagai berikut.
1. Jarak Rukini
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1 = √(3 − 3) 2 +   (1 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 = √4
= 2
2. Jarak V. Mariani
934  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 929 - 938
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 + (4 − 1) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 2) 2 = √19
= 4.358899
3. Jarak Suwarti
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 4) 2 +   (1 − 1) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √2
= 1.414214

## 4. Jarak Sukarti
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 3) 2 +   (1 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √7
= 2.645751
5. Jarak Puwarta
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 4) 2 +   (1 − 4) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 = √16
= 4

## 6. Jarak Amad Mukhlis
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1 = √(3 − 3) 2 +   (1 − 1) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √6
= 2.44949

## 7. Jarak Buang
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1 = √(3 − 3) 2 +   (1 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = √10
= 3.162278

## 8. Jarak Asdani
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 3) 2 +   (1 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 1) 2 = √17
= 4.123106
9. Jarak Sudarman
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1 = √(3 − 4) 2 +   (1 − 3) 2 + (4 − 1) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 3) 2 = √22
= 4.690416

## 10. Jarak Asmadi
d(x i , y i ) = √∑ (xi − yi) 2 n i=1
= √(3 − 3) 2 +   (1 − 4) 2 + (4 − 1) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 1) 2 = √27
= 5.196152
Menetukan tetangga terdekat sebanyak nilai k yang digunakan yaitu k=5. Kelas data testing Suparmin ditetukan berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga terdekat.
Tabel 5 Nilai k=5 N o Nama Peker jaan Tanggu ngan Pengha silan Pendi dikan Ru mah La han Kelas Jarak 1 SUWARTI 4 1 4 4 3 3 Tidak Mampu 1.414214 2  RUKINI 3 2 3 4 3 4 Tidak Mampu 2 3  AMAD MUKHLIS 3 1 3 2 3 3 Mampu 2.44949 4  SUKARTI 3 2 2 3 3 3 Tidak Mampu 2.645751 5  BUANG 3 3 2 3 3 3 Mampu 3.162278
Berdasarkan tabel 5, dapat  dilihat bahwa terdapat 3 (tiga) data masyarakat tidak mampu dan 2 (dua)  data  merupakan  masyarakat  mampu.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa data  testing Suparmin adalah masyarakat tidak mampu .

## 3.2 Tampilan Aplikasi
Gambar 2 Form Klasifikasi Status Ekonomi Mampu dan Tidak Mampu
Gambar 3 Hasil Perhitungan Jarak

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  diskusi  hasil  penelitian  yang  dilaksanakan  di  Desa  Mardiharjo, terdapat beberapa kesimpulan utama sebagai berikut:
1. Implementasi  perangkat  lunak  Klasifikasi  Status  Ekonomi  Penerima  Bantuan  telah membantu  efisiensi  kerja  di  tingkat  desa,  mempercepat  proses  seleksi  warga  yang memenuhi syarat untuk menerima Bantuan Sosial.
2. Pemilihan  metode K-Nearest  Neighbor dalam  perangkat  lunak  Klasifikasi  Status Ekonomi  Penerima  Bantuan  dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan  dalam menentukan penerima Bantuan Sosial.
3. Berdasarkan  hasil  uji  Confusion  Matrix,  ditemukan  30 True Negative dan  10 False Positive . Sementara itu, True Positive tercatat sebanyak 31 dan False Negative sejumlah 9. Akibatnya, Algoritma K-Nearest Neighbor berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 76,25%.

## 5. SARAN
Dari  analisis  yang  telah  dipresentasikan  dalam  bab-bab  sebelumnya,  berikut  beberapa rekomendasi yang dapat diajukan:
1. Untuk penelitian mendatang, disarankan untuk mempertimbangkan penggunaan metode lain selain K-Nearest Neighbor atau bahkan melakukan perbandingan antara dua metode dalam satu studi kasus.
2. Mengenai  proses  penginputan  data,  penulis  dapat  memperluas  fitur  dengan menambahkan opsi impor data. Ini akan mempercepat proses penginputan data yang saat ini masih dilakukan secara individual.
3. Kriteria  yang  digunakan  dalam  perangkat  ini  saat  ini  terbatas  hanya  pada  3  kriteria penilaian  karena  keterbatasan  waktu.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk  penelitian berikutnya  agar  mempertimbangkan  untuk  meluaskan  jangkauan  kriteria  yang digunakan,  sehingga  perangkat  lunak  ini  dapat  memberikan  penilaian  yang  lebih komprehensif terhadap calon penerima Bantuan Sosial.
4. Dalam penelitian selanjutnya, diinginkan peningkatan dalam jumlah data yang digunakan saat pengujian. Semakin banyak data yang digunakan, hasilnya akan semakin akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti bersyukur kepada Allah SWT. karena berkat kehendak, rahmat dan hidayah-Nya, peneliti dapat menyelesaikan penelitian ini. Orang Tua yang sangat berjasa dalam memberikan dukungan, dukungan finansial serta doa dan teman teman yang telah memberikan support.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] bps.go.id, “Persentase Penduduk Miskin Maret 2020 naik menjadi 9,78 persen,” bps.go.id , 2020. https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/07/15/1744/persentase-penduduk-miskin- maret-2020-naik-menjadi-9-78-persen.html (accessed Apr. 09, 2023).
[2] Mardiharjo.com,  “Pemerintah  Desa  -  Desa  Mardiharjo,” mardiharjo.com ,  2020. http://mardiharjo.com/index.php/artikel/kategori/berita-desa (accessed Apr. 07, 2023).
[3] D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Memprediksi Prestasi  Mahasiswa  Berdasarkan  Latar  Belakang  Pendidikan  dan  Ekonomi,” JISKA (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  56–67,  2022,  doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.56-67.
[4] Irma Devi Lestari, “196927-ID-klasifikasi-online-dan-google,” Iqra’ , pp. 83–94, 2016.
[5] I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs , vol. x, No.x, no. 1, pp. 1–5, 2015.
[6] N. N. Dzikrulloh and B. D. Setiawan, “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 ),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 5, pp. 378–385, 2017.
[7] 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
[8] Y.  D.  Atma  and  A.  Setyanto,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  K-NN  dalam
938  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 929 - 938
Identifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Metik J. , vol. 2, no. 2, pp. 31–37,
2018.
[9] Fanesyah Musvina, Sri Rahmawati, and Harkamsyah Andrianof, “Implementasi Metode Rapid Application Development (Rad) Dalam Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Pada Smpn 22 Padang,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 74–90, 2022, doi: 10.55606/juisik.v2i2.226