Klasifikasi Keluarga Sejahtera Study Kasus : Kecamatan Kota Palembang
Ilsa Palingga  Ninditama 1,* , Ilsa Palingga Ninditama 1 , Widya Cholil 2 , Muhamad Akbar 3 , Darius Antoni 4
1 Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* ilsapalingga28@gmail.com, 2 widya@binadarma.ac.id, 3 muhamad.akbar@binadarma.ac.id,
4 dariusantoni@mail.binadarma.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Salah satu faktor dominan dalam tercapainya pembangunan nasional adalah jumlah penduduk yang besar dan berkualitas.  Besarnya  jumlah  penduduk  pada  Kecamatan  di  Kota  Palembang  belum  menghasilkan  pengetahuan  yang bermanfaat  untuk  kecamatan-kecamatan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  klasifikasi  tingkat  kesejahteraan keluarga  menggunakan  data  fokus  pada  rentang  tahun  2015  hingga  2020  dengan  10.187  record  data.  Rapidminer  pada penelitian ini sebagai alat untuk menganalisis data dari tahap preprocessing, data pelatihan dan mengklasifikasikan variabel menggunakan Fuzzy  K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes untuk  membuat  model  dan  menentukan  kriteria  yang  akan membantu BKKBN dalam menentukan keluarga sejahtera guna mempermudah penyuluh lapangan KB dalam melaksanakan konseling KB. Dari hasil analisis data didapatkan bahwa penggunaan  naïve bayes 93,99% lebih akurat dibandingkan k-NN dengan akurasi 87,28%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa klasifikasi keluarga sejahtera telah mencapai tujuan visi Pemerintah.
Kata Kunci: Klasifikasi, K-NN, Naïve Bayes , Keluarga Sejahtera, Data Mining
Abstract− One of the dominant factors in achieving national development is a large and quality population. A large number of residents in the sub-districts in Palembang City has not produced useful knowledge for these sub-districts.This study aims to classify the level of family welfare using focused data in the 2015 to 2020 range with  10,187  data  records.Rapidminer  in  this  study  as  a  tool  to  analyze  data  from  the  preprocessing  stage, training data and classifying variables using Fuzzy K-Nearest Neighbor an Naïve Bayes to create a model and determine  criteria  that  will  assist  the  BKKBN  in  determining  a  prosperous  family  to  make  it  easier  for  field extension workers to carry out family planning counseling.From the results of data analysis, it was found that the  use  of  nave  Bayes  was  93.99%  more  accurate  than  k-NN  with  an  accuracy  of  87.28%.  Based  on  these results,  it  can  be  concluded  that  the  classification  of  prosperous  families  has  achieved  the  goals  of  the Government's vision.
Keywords : Classification, K-NN, Naïve Bayes, Family Planning, Data Mining / data science

## 1. PENDAHULUAN
Masalah kependudukan di Indonesia merupakan tantangan besar yang dihadapi pemerintah dari masa ke masa. Kependudukan  adalah  sesuatu  hal  yang  sangat  penting  bagi  negara  yang  berkaitan  dengan  jumlah  penduduk, penyebaran,  pertumbuhan,  struktur,  mobilitas,  kualitas,  dan  kondisi  kesejahteraan  yang  melibatkan  ekonomi, politik, agama,  budaya, sosial serta  lingkungan penduduk  setempat  merupakan  isi dari  Undang-Undang (UU) Nomor 52 Tahun 2009 Tentang Perkembangan Kependudukan dan Pembangunan Keluarga, pasal 1 ayat 2.
Persoalan umum  yang pasti ditemui oleh  bidang kependudukan dan keluarga  berencana  yaitu kurang seimbangnya struktur umur penduduk dan masih tingginya angka pertumbuhan penduduk di beberapa provinsi. Penyebab  utama  meningkatnya  pertumbuhan  penduduk  yang  relatif  tinggi  yaitu  masih  tingginya  angka kelahiran di satu pihak dan lebih banyaknya penurunan tingkat kematian di lain pihak.
Untuk  mengatasi  hal  yang  demikian,  “BKKBN  mengemban  tugas  yaitu  melaksanakan  tugas pemerintahan  di  bidang  pengendalian  penduduk  dan  penyelenggaraan  keluarga  berencana”  sesuai  Peraturan Kepala  BKKBN  Nomor  72/PER/B5/2011  tentang  Organisasi  dan  Tata  Kerja  Badan  Kependudukan  dan Keluarga Berencana Nasional, dalam pasal 2[1].
Indikator  yang  dibuat oleh  BKKBN  bahwasanya  ada  lima  kategori  keluarga  sejahtera  tersebut,  yaitu tahapan  yang  menjadi  prioritas  BKKBN  adalah  pra  sejahtera,  keluarga  sejahtera  I  dan  keluarga  sejahtera  II dikarenakan  kategori  tersebut  berpotensi  besar  dalam  peningkatan  jumlah  penduduk,  sementara  dua  lainnya ialah  keluarga  sejahtera  III  dan  keluarga  sejahtera  III-plus.  Pendataan  yang  dilakukan  oleh  pendata  KB  (RT, Kader dan Karang Taruna) di lapangan hanya dapat mendata kategori keluarga sejahtera namun untuk pemetaan
keluarga  sejahtera  itu  sendiri  belum  terklasifikasi  dengan  baik  sehingga  para  penyuluh  lapangan  KB  (PLKB) masih kesulitan untuk melakukan konseling KB.
Pada penelitian ini akan diteliti mengenai klasifikasi kategori keluarga sejahtera, Klasifikasi merupakan suatu    teknik  penting  dalam  data  mining,  teknik  ini  bisa  memprediksi  label  kelas.  Sehingga  tujuan  dari klasifikasi adalah kebenaran dalam memprediksi sebuah nilai [2] sedangkan Keluarga Sejahtera adalah Keluarga yang terbentuk berdasarkan perkawinan yang sah, bertaqwa kepada Tuhan Yang /maha Esa, mampu memenuhi kebutuhan hidup spiritual dan materi yang layak, memiliki hubungan yang serasi, selaras, dan seimbang antar anggota dan antar keluarga dengan masyarakat dan lingkungan[3]. Adapun data dalam penelitian ini berasal dari data  PK  (Keluarga  Indonesia  Keluarga  Sejahtera)  BKKBN  Kota  Palembang  dimana  data  ini  terdiri  atas  data seluruh keluarga per kecamatan di Kota Palembang.
Tahun 2005 dilakukan kajian indikator KS secara terbatas di kalangan BKKBN untuk mengakomodir berbagai  saran  perbaikan  [4].  Hasil  kajian  tersebut  menghasilkan  beberapa  perubahan  indikator,  adapun tahapan-tahapan indikator dari keluarga sejahtera tersebut sebagai berikut:
1. Keluarga pra sejahtera
Keluarga pra sejahtera merupakan keluarga yang belum mampu memenuhi kebutuhan dasarnya (basic need) secara minimal, seperti kebutuhan akan spiritual, sandang, pangan, papan, kesehatan dan KB.
2. Keluarga Sejahtera I
Keluarga yang sudah mampu memenuhi kebutuhan dasarnya secara minimal tapi belum mampu memenuhi kebutuhan sosial psikologinya seperti kebutuhan akan pendidikan, KB, transportasi, interaksi lingkungan tempat tinggal.  Keluarga  Sejahtera  I  adalah  keluarga  yang  kebutuhan  dasar  sudah  terpenuhi  tapi  kebutuhan  sosial psikologi belum bias terpenuhi merupakan pengertain dari Keluarga Sejahtera I. Indikator Keluarga Sejahtera I adalah:
a. Pada umunya seluruh anggota keluarga, makan 2 kali atau lebih dalam satu hari.
b. Saat  berada  di  rumah,  bekerja,  sekolah  maupun  berpergian  anggota  keluarga  mempunyai  pakaian berbeda
c. Rumah yang dihuni keluarga memiliki atap, lantai dan dinding yang baik.
d. Dibawa ke sasaran kesehatan apabiila anak sakit dan atau pasangan usia subur ingin ber KB.
e. Pergi ke sarana pelayanan kontrasepsi apabila pasangan usia subur (PUS) ingin menggunakan KB
f. Semua anak bersekolah khususnya anak usia 7-15 tahun di keluarga.

## 3. Keluarga Sejahtera II
Keluarga  Sejahtera  II  adalah  keluarga  yang  sudah  bisa  memenuhi  seluruh  kebutuhan  dasar,  kebutuhan sosial psikologis dan perkembangan keluarganya. Indikator Keluarga Sejahtera II meliputi:
a. Anggota keluarga melakukan ibadah sesuai dengan kepercayaan dan agama masing-masing.
b. Dalam seminggu paling kurang sekali keluarga makan daging atau ikan atau telur.
c. Semua  anggota  keluarga  memperoleh  paling  kurang  1  stel  pakaian  baru  dalam  kurun  waktu  setahun terakhir
d. Untuk setiap penghuni satu rumah luas lantai rumah paling kurang 8 m 2 .
e. Keluarga  dalam  keadaan  sehat  sehingga  bisa  melakukan  tugas  dan  fungsi  masing-masing  dalam  kurun waktu tiga bulan terakhir.
f. Ada satu atau lebih anggota keluarga yang bekerja untuk memperoleh penghasilan
g. Bisa baca tulis latin bagi seluruh anggota keluarga usia 10-60 tahun.
h. Menggunakan alat atau obat kontrasepsi bagi pasangan usia subur dengan anak dua atau lebih.
Dalam penelitian ini  menggunakan  metode Fuzzy K-Nearest Neighbor , yang akan dibandingkan  dengan metode Naive Bayes. Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor adalah pengembangan dari teori K-Nearest Neighbor yang digabungkan dengan teori fuzzy dalam menyampaikan pemberian label kelas pada data uji yang diprediksi [5].  Sedangkan  metode Naive  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan.  Metode  Naive  Bayes  juga  dinilai  berpotensi  baik  dalam  mengklasifikasi  dokumen  dibandingkan metode pengklasifikasian yang lain dalam hal akurasi dan efisiensi komputasi [6].
Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi dengan menggunkan  algoritma Fuzzy K-Nearest Neighbor dan Naive  Bayes dalam  memprediksi  kategori  keluarga  sejahtera  dengan  menggunakan  kriteria- kriteria yang sudah ditentukan dengan mengetahuai tingkatan keluarga sejahtera guna mempermudah penyuluh dalam melaksanakan konseling KB.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Data  primer  dan  sekunder  merupakan  data  yang  digunakan  dalam  suatu  penelitian.  Melakukan  pengamatan langsung  di  lapangan  dengan  berpedoman  pada  instrumen  penelitian  melakukan  observasi  merupakan  cara untuk  menghasilkan  data  primer,  sedangkan  untuk  mendapatkan  data  sekunder  bisa  didapatkan  dari  berbagai laporan dan publikasi yang relevan dengan penelitian.
Data  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  data  PK  (Keluarga  Indonesia  Keluarga  Sejahtera)  BKKBN  Kota Palembang dimana data ini terdiri atas data seluruh keluarga per kecamatan di Kota Palembang. Data tersebut merupakan data tahun 2015 sampai dengan tahun 2020 yang pada setiap tahunnya dilakukan pemuktahiran data.

## 2.2.1. Metode Observasi
Cara  pengumpulan  data  dengan  cara  pengamatan  secara  langsung  adalah  pengertian  dari  metode  observasi. Tidak  boleh  ada  pengaruh  terhadap  objek  dalam  tahapan  observasi  [7].  Dengan  maksud  lain,  peneliti  hanya mengamati atau mengobservasi fenomena yang terjadi. Untuk memudahkan dalam observasi maka diperlukan instrumen atau daftar pengamatan. Hal  ini dimaksudkan agar observasi dilakukan sesuai target penelitian dan tidak  melebar  ke  bidang  yang  tidak  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Hal-hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam melakukan metode observasi, yaitu :
1.Dimana akan dilakukan observasi
2.Objek apa yang akan diobservasi
3.Data-data apa yang akan dikumpulkan pada saat observasi
4.Cara observasi

## 2.2.2. Teknik Pengambilan Sample secara Acak Cluster
Apabila populasi tersebar dalam beberapa wilayah (cluster) yang memiliki kriteria yang sama maka salah satu atau beberapa wilayah dapat diambil secara acak sebagai sample. Cluster sampling ataun sampling daerah dilakukan terhadap populasi terbesar di suatu daerah. Keuntungan metode ini adalah lebih mudah dilakukan bagi peneliti pada populasi daerah besar. Metode ini sering digunakan pada populasi yang tersebar di suatu wilayah dimana kondisi tidak dikenal semuanya[8].

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  Suatu  proses  penemuan  informasi  baru  dengan  cara  mencari  pola-pola  atau  aturan tertentu  dari  sejumlah  data  yang  sangat besar  merupakan  pengertian  data  mining  secara  sederhana.[9]Untuk menggali  dan  menemukan  pengetahuan  dalam  data  mining  terdapat  enam  kelompok  fungsional  data  mining yang dapat digunakan yaitu:
1. Deskripsi  memiliki  fungsi  bagi  data  yang  memiliki  banyak  jenis  dan  berskala  besar  dalam  memberi gambaran secara ringkas.
2. Estimasi berfungsi secara garis besar dalam menaksir suatu nilai yang belum diketahui.
3. Prediksi misalnya memperkirakan stok produk suatu perusahaan dalam kurun waktu satu tahun kedepan atau dapat disimpulkan menerka suatu nilai di masa mendatang.
4. Klasifikasi  berutujuan  untuk  dapat  memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui yang memiliki proses dalam memperoleh suatu fungsi atau model yang bias membedakan kelas data atau konsep.
5. Pengelompokan bertujuan mengidentifikasi data dengan karakteristik tertentu.
6. Asosiasi  sebagaimana  dimaksud  digunakan  untuk  mengidentifikasi    barang-barang  yang  memiliki peluang dibeli konsumen bersamaan dengan produk lain dengan kata lain analisis keranjang pasar.

## 2.3 Metode
Metode  yang  dipilih  pada  penelitian  ini  berdasarkan  kesesuaian  data  dengan  metode pengklasifikasi  yang paling  baik  yang  sudah digunakan   oleh   beberapa   peneliti   sebelumnya.  Berikut ini algoritma yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor
Metode yang menghasilkan hasil kesalahan yang dikategorikan sidikit merupakan metode klasifikasi yang biasa dan baik digunakan karena penentuan keputusan dalam mengklasifikasikan suatu objek sangat penting .
Metode K-Nearest Neighbor yang digabungkan dengan teori fuzzy menghasilkan metode baru yaitu Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor untuk menyampaikan pemberian label kelas pada data uji yang di prediksi. Metode ini  bisa  memberikan  prediksi  secara  tegas  pada  data  yang  uji  berdasarkan  kelas  dengan  memberikan  nilai keanggotaan.  dan  tetangga  terdekat.  Teknik  algoritma  K-Nearest  Neighbor  juga  mudah  untuk
diimplementasikan. Dalam hal ini jumlah data atau biasa disebut dengan tetangga terdekat ditentukan oleh user yang  dinyatakan  oleh  k  [10].  Sebuah  data  bisa  dimiliki  oleh  kelas  yang  berbeda  dengan  nilai  derajat keanggotaan  pada  interval  dan  bisa  dikatakan  memiliki  nilai  keanggotaan  pada  setiap  kelas  dalam  teori himpunan  fuzzy.  Dalam  menggunakan  metode  Fuzzy  KNearest  Neighbor  terdepat  beberapa  langkah  sebagai berikut:
1.Menghitung jarak Euclidean
Rumus jarak euclidean :
(1)
Di mana: 𝑑 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) = jarak Euclidean 𝑥𝑖 = record ke-i 𝑥𝑗 = record ke-j 𝑎𝑟 = data ke-r
2. Diurutkan berdasarkan nilai Euclidean distance
3. K record klasifikasi terdekat ditentukan
4. Target output merupakan kelas yang mayoritas.

## 2. Naïve Bayes
Salah  satu algoritma  yang terdapat pada teknik klasifikasi  merupakan pengertian algoritma Naive  Bayes. Memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema Bayes Naive dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak adanya ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada  hubungannya  dengan  ciri  dari  kelas  lainnya.  Bayesian  classification  terbukti  mempunyai  akurasai  dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan  data  yang  besar  [11].Teorema  ini digabungkan dengan Naive dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Adapun rumus dari teorema Bayes tersebut yaitu :
𝑷 ( 𝑯 | 𝑿 ) = 𝑷 ( 𝑿 | 𝑯 ). 𝑷 ( 𝑯 ) (2) 𝑷 ( 𝑿 )
Dimana : 𝑋 : Data dengan class yang belum diketahui. 𝐻 : Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik. 𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability). 𝑃 ( 𝐻 )   : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability). 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 . 𝑃 ( 𝑋 ) : Probabilitas 𝑋 .
Rapid Miner adalah sebuah solusi yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap data mining, analisis prediksi  dan  text  mining  [12].  Teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga  bisa  menghasilkan  keputusan  yang  paling  baik  yang  digunakan  oleh    Rapid  Miner.Adapun  untuk eksperimen data penelitian, peneliti menggunakan RapidMiner   9.7   untuk   mengolah   data   dan   alat bantu mengukur akurasi dari eksperimen. Langkah-langkah   pada   penelitian   dapat   dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Data Selection            Pre-Processing           Transformation             Klasifikasi              Akurasi

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Data Selection
Data  yang  digunakan  adalah  Data  PK  (Keluarga  Indonesia  Keluarga  Sejahtera)  BKKBN  Kota  Palembang dimana data ini terdiri atas data seluruh keluarga per kecamatan di Kota Palembang. . Adapun jumlah data yang diperoleh  sebanyak  10.187  dibagi  menjadi  data  training  (data  keluarga  sejahtera)  sejumlah  9.619  dan  data testing sejumlah 566 data. Dalam penelitian ini data yang digunakan termasuk data dalam lingkup Pembangunan
Keluarga  yang  memiliki  beberapa  variabel  data  .  Adapun  variabel  data  tersebut terdiri  dari  40  variable  yaitu Kode Kabupaten, Kode Kecamatan, Kode Kelurahan, Kode RW, Kode RT, NIK 1 (Kepala Keluarga), Nama, Usia  Kawin,  Jumlah  Anak,  Kesertaan Ber-KB, Pakaian,  Makan,  Berobat, Pakaian Berbeda, Makan (Daging), Ibadah, PUS (Pasangan Usia Subur), Tabungan, Komunikasi, Hubungan Sosial, Informasi, Pengurus Kegiatan Sosial,  Posyandu,  BKB  (Bina  Keluarga  Balita),  BKR  (Bina  Keluarga  Remaja),  PIK-R,  BKL  (Bina  Keluarga Lansia),  UPPKS,  Jenis  Atap,  Jenis  Dinding,  Jenis  Lantai,  Sumber  Penerangan,  Air  Minum,  Bahan  bakar memasak, Toilet, Kepemilikan Bangunan,  Luas Bangunan, Anggota, Kecamatan dan Bobot nilai (Y).

## 2. Processing dan Cleaning
Proses cleaning dilakukan dengan menghilangkan noise, membuang duplikasi data, memeriksa data yang tidak  konsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  cetak  (tipografi) [13] .  Setelah memperoleh  data  dengan    jumlah  42  variabel,  data tersebut  dikelola  untuk  membuang  variable-variavle  yang tidak  diperlukan  sehingga  tersisa  menjadi  32  variabel  yang  terdiri  dari  Usia  Kawin,  Jumlah  Anak,  Kesertaan Ber-KB,  Pakaian,  Makan,  Berobat,  Pakaian  Berbeda,  Makan  (Daging),  Ibadah,  PUS  (Pasangan  Usia  Subur), Tabungan,  Komunikasi,  Hubungan  Sosial,  Informasi,  Pengurus  Kegiatan  Sosial,  Posyandu,  BKB  (Bina Keluarga  Balita),  BKR  (Bina  Keluarga  Remaja),  PIK-R,  BKL  (Bina  Keluarga  Lansia),  UPPKS,  Jenis  Atap, Jenis  Dinding,  Jenis  Lantai,  Sumber  Penerangan,  Air  Minum,  Bahan  bakar  memasak,  Toilet,  Kepemilikan Bangunan,  Luas Bangunan, Anggota dan Bobot nilai (Y).
Dimana variabel input adalah (X) dan varibel output adalah (Y). Adapun 32 data tersebut dibagi menjadi 4 parameter berfungsi untuk memberikan petunjuk pada hasil untuk melihat turunan (kondisi) mana yang paling dominan dalam penentuan keluarga sejahtera seperti pada tabel 1 berikut :
Tabel 1 . Pembagian Parameter
Fokus Parameter  Variabel Pada parameter Grafis membahasa kondisi keluarga dari segi  keluarga  berencana,  yang  berhubungan  dalam pennetuan keluarga sejahtera itu sendiri.
Grafis
X1 = Usia X2 = Jumlah Anak X3 =Kesertaan ber-KB
Parameter  Keluarga  membahas  kondisi  keluarga  dari segi  kebutuhan  ekonomi,  keharmonisan  keluarga  dan hubungan  sosial  keluarga  dengan  sesama  masyarakat yang  menjadi  point  utama  penentuan  tingkat  keluarga sejahtera
Keluarga X4 = Pakaian X5 = Makan X6 = Berobat X7 = Pakaian Berbeda
X8 = Makan (Daging)
X9 = Ibadah
X10 = PUS (Pasangan Usia Subur)
X11 = Tabungan
X12 = Komunikasi
X13 = Hubungan Sosial
X14 = Informasi
X15 = Pengurus Kegiatan Sosial
X16 = Posyandu
X17 = BKB (Bina Keluarga Balita)
X18 = BKR (Bina Keluarga Remaja)
X19 = PIK-R
X20 = BKL (Bina Keluarga Lansia),
X21 = UPPKS
Terakhir parameter tempat tinggal. Parameter ini sendiri merujuk  ke  keadaan  keluarga  tersebut  dari  kelayakan tempat  tinggal,  anggota  keseluran  yang  menetap  dan komponen-komponen pembantu di rumah itu sendiri.
Tempat Tinggal
X22 = Jenis Atap
X23 = Jenis Dinding
X24 = Jenis Lantai
X25 = Sumber Penerangan
X26 = Air Minum
X27 = Bahan bakar memasak
X28 = Toilet
X29 = Kepemilikan Bangunan
X30 = Luas Bangunan
X31 = Anggota Parameter hasil adalah parameter output akhir yang menghasilkan penentuan keluarga sejahtera. Hasil Y = Output

## 3. Transformation
Transformation  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  cleaning  data  pada  tahap  ini  data  yang  telah dipisah dan dipilih lalu diubah kedalam numerical berfungsi mengubah data ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining [14]. Sebagai penjelasan Untuk data Kesertaan ber-KB dikelompokkan menjadi 3 (tiga) kelompok. Hasil transformasi data bisa dilihat pada table 2 dibawah ini :

## Tabel 2. Hasil Transformasi Data
No Kesertaan ber-KB Ditransformasikan menjadi nilai 1 Ya 1 2 Tidak 2 3 Tidak berlaku 3 4. Klasifikasi
Pada tahapan ini, dilakukan proses penentuan data menggunakan tools Rapidminer terhadap data penduduk yang sudah ditesting menggunakan model classifier yang sudah dibentuk.
5. Akurasi
Hasil Akurasi Hasil menunjukkan perbandingan antara dua metode yaitu metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dan Metode Naïve Bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Uji 4 Parameter
Untuk melihat turunan (kondisi) mana yang paling dominan dalam penentuan keluarga sejahtera, maka hasil uji dari 4 Parameter variable X adalah sebagai berikut
1.Kondisi grafis
X1 = Usia X2 = Jumlah anak
X3 = Kesertaan ber-KB
Gambar 2. Kondisi Grafis
Dari  kondisi  grafis,  bisa  dilihat  pada  histogram  diatas  variable  yang  paling  dominan  yaitu  Variabel Jumlah Anak dalam penentuan keluarga sejahtera.
2. Kondisi keluarga
X1 = Makan X2 = Pakaian Berbeda X3 = Ibadah X4 = PUS
X5 = Komunikasi
Gambar 3. Kondisi Keluarga
Dari kondisi keluarga, bisa dilihat pada histogram diatas variable yang paling dominan yaitu Variabel PUS (Pasangan Usia Subur) dalam penentuan keluarga sejahtera.
3. Kondisi tempat tinggal
X1 = Air Minum
X2 = Kepemilikan Bangunan
X3 = Jumlah Anggota Menetap di Rumah
Gambar 4. Kondisi Tempat Tinggal
Dalam  parameter  kondisi  tempat  tinggal,  bisa  dilihat  pada  histogram  diatas  variable  yang  paling dominan yaitu Variabel Jumlah Anggota yang menetap dirumah dalam penentuan keluarga sejahtera.
Selanjutnya  dari  setiap  kondisi  yang  variablenya  paling  dominan  akan  dikalkulasikan  sehingga  bisa diketahui variable mana yang paling dominan diantara 3 kondisi tersebut.
Gambar 5. Kondisi Perhitungan Akhir
Hasil  akhir yang didapat dari diagram diatas, bahwasannya variable PUS (Pasangan Usia Subur) dalam Kondisi  Keluarga  memiliki  nilai  tertinggi,  dikarenakan  Pasangan  Usia  Subur    dengan  dua  anak  atau  lebih menjadi  peserta  KB  sangat  berpengaruh  dalam  penentuan  keluarga  sejahtera.  Karena  jika  PUS  tidak  ber-KB akan  menambah  anggota  keluarga  dengan  bertambahnya  anggota  keluarga  otomatis  pengeluaran  bertambah ditinjau dari alasan ekonomi.

## 3.2 Hasil Uji Pelabelan Y
Setelah dilakukan  transformasi data seperti penjelasan pada tabel 2, maka label Y diuji keakuratan pelabelannya menggunkan  teknik  cluster.  Dalam  pengujian  ini  digunakan  100  data  sampel  data  yang  didapat  dari  Dinas BKKBN merupakan data real yang menghasilkan label Y (output) dengan transformasi angka 0, 1 dan 2. seperti pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3 . Pengujian Label Y id y Cluster 0 1 2 1111 1 √ 1112 2 √ 1113 2 √ …… 1209 2 √ 1210 2 √ Jumlah T=68 F=13 T=12 F=4 T=2 F=1 Persentase Hitung Manual 83% 75% 67%
Setelah  melakukan pengujian  label Y  menggunakan teknik cluster untuk meningkatkan tingkat keakuratan sebuah model yang dibangun berdasarkan dataset tertentu maka digunakan suatu teknik fold Cross Validation menggunkan 100 dataset. Berikut hasil dari perhitungan tersebut :

## Gambar 6 . Fold Cross validation
Dari  hasil  akhir diatas diperoleh akurasi tertinggi  yaitu 91.95%  dengan + 6.34% dan  mendapatkan rerata micro sebesar 92 %. Adapun hasil class precision yang merupakan jumlah data yang true positive (jumlah data positif yang dikenali secara benar sebagai positif) dibagi dengan jumlah data yang dikenali sebagai positif. Dari hasil  pengujian  nilai  precision  yaitu  90.00%  untuk  class  pred.1  ,  92.05%  untuk  class  pred.2  dan  untuk  class pred.0  dihasilkan  nilai  akurasi  100%.    Dan  class  recall  didapat  100%  untuk  prediksi  pada  class  ke  2.  Nilai terendah pada recall adalah pada class 1 sebesar 56.25%.

## 3.2. Implementasi dengan RapidMiner
Pada  perhitungan  ini,  dilakukan  pengukuran  akurasi  untuk  membuktikan  tingkat  performa  suatu  algoritma terhadap dataset yang digunakan menggunakan alat bantu aplikasi Rapidminer.
1. Hasil pengujian Fuzzy K-Nearest Neighbor
Dalam  aplikasi  Rapidminer  proses  perhitungan  performa  algoritma  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  dapat digambarkan seperti Gambar 7 berikut:
Gambar 7. Main Proses Algoritma KNN di RapidMiner
Dengan  menggunakan  pemodelan Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FK-NNC)  seperti  gambar  di  atas,  dengan jumlah data training (data keluarga sejahtera) sejumlah 9.619 dan data testing sejumlah 566 data. Berikut hasil perhitungan akurasi data training menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NNC). Dapat diketahui tingkat akurasinya sebesar 87.28% seperti gambar 8 berikut:
Gambar 8. Akurasi Data Algoritma KNN
Gambar 9 . Visualisasi data
Pada  gambar  9  diatas,  prediction  (Y)  yang  memiliki  angka  nol  dan  berwarna  orange  merupakan  kategori keluarga pra sejahtera, angka satu yang  memiliki  warna hijau  yaitu kategori keluarga sejahtera 1 dan terakhir angka dua yang berwarna biru merupakan kategori keluarga sejahtera 2.
2. Hasil pengujian Naïve Bayes Berikut Model Sub Proses di rapid Miner menggunakan agoritma Naive Bayes :
Gambar 10. Model Sub Proses Algoritma Naïve Bayes
Selanjutnya didapatkan hasil akurasi senilai 93.99% yang bisa dilihat pada gambar 11 dibawah ini:
Gambar 11 . Akurasi Data
Gambar 12. Visualisasi Data
Pada  gambar  12  merupakan  visualisasi  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  prediksi  pada  data  yang tidak  terlihat  atau  mengubah  data  dengan  menerapkan  model  preprocessing.  Dimana  prediction  (Y)  yang memiliki angka nol dan berwarna orange merupakan kategori keluarga pra sejahtera, angka satu yang memiliki warna hijau yaitu kategori keluarga sejahtera 1 dan terakhir angka dua yang berwarna biru merupakan kategori keluarga sejahtera 2.
Berdasarkan  hasil pemodelan  yang telah di proses oleh tools Rapidminer  selain  menghasikan  bentuk pola pemodelan dengan kearuratan data tools tersebut juga bisa menghasilkan data dalam bentuk visualisai. Adapun keakuratan data yang dihasilkan yaitu sebesar 93.99%.

## 3.3. Tingkat Akurasi Per Metode
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada  penelitian  ini  diperoleh  accuracy  k-NN  lebih  tinggi  dari  pada accuracy Naive Bayes dengan perbandingan pada tabel 4 di bawah ini:

## Tabel 4. Perbandingan Akurasi
Metode Accuracy  Precision Recall Error Fuzzy K- Nearest Neighbor (FK-NNC) 88.87% 93.26% 80.11% 11.13% Naïve Bayes 93.99% 97.10% 89.16% 6.01%
Kinerja  dari  Metode  Naïve  Bayes  lebih  baik  dari  Metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FK-NNC) merujuk pada tabel 4. Bagaimanapun akurasi klasifikasi tidak dapat mencapai hasil yang sempurna dengan tidak adanya error.  Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  testing  dan  data  training  yang  digunakan  dari  tahapan preprocessing yang dilakukan.
Untuk  metode  Naïve  Bayes  akurasi  yang  dihasilkan  cukup  baik,  hal  ini  karena  keunggulan  dari  metode Naïve  Bayes  sendiri  yaitu  mampu  melakukan  klasifikasi  meskipun  memiliki  data  training  yang  sedikit  untuk estimasi parameternya.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  menerapkan  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FK-NNC) dan  Metode  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasikan kategori keluarga sejahtera diketahui bahwa kinerja metode Naïve Bayes lebih unggul dari metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NNC. Bisa dilihat dari perhitungan dengan menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NNC) dengan jumlah data training (data keluarga sejahtera) sejumlah 9.619 dan data testing  sejumlah  566  data  dihasilkan  tingkat  akurasinya  sebesar  87.28%.  Sedangkan  perhitungan  dengan menggunakan Metode Naive Bayes meghasilkan akurasi nilai sebesar 93.99%.
Selanjutnya kesimpulan dari sub parameter dimana variable X dibagi menjadi 4 parameter yang berfungsi untuk memberikan petunjuk pada hasil akhir untuk melihat turunan (kondisi) mana yang paling dominan dalam penentuan keluarga sejahtera. Hasil  akhir yang didapat yaitu variable PUS (Pasangan Usia Subur) karena jika PUS  tidak  ber-KB  akan  menambah  anggota  keluarga  dengan  bertambahnya  anggota  keluarga  otomatis pengeluaran  bertambah ditinjau dari alasan ekonomi. Oleh karena  itu Pasangan Usia Subur  dengan dua anak atau lebih menjadi peserta KB sangat berpengaruh dalam penentuan keluarga sejahtera.

## REFERENCES
[1] bkkbn.go.id, “Tugas KB,” www.bkkbn.go.id , 2020. www.bkkbn.go.id/pages/tugas-pokok-dan-fungsi (accessed Jan. 08, 2020).
[2] S. Defiyanti, “Integrasi Metode Clustering dan Klasifikasi untuk Data Numerik,” pp. 256–261, 2017.
[3] bkkbn.go.id, “Pengertian Keluarga Sejahtera,” 2020 , 2020. http://aplikasi.bkkbn.go.id/mdk/BatasanMDK.aspx (accessed Jan. 08, 2020).
[4] E. Sunarti, “Kajian Indikator Kesejahteraan Keluarga,” Institute Pertanian Bogor, 2006.
[5] aryono rahmad Hakim, D. Safitri, and sugito, “Klasifikasi keikutsertaan keluarga dalam program keluarga berencana (kb) di kota semarang menggunakan metode mars dan fk-nnc,” vol. 5, pp. 341–349, 2016.
[6] R. A. Saputra, A. R. Taufik, L. S. Ramdhani, R. Oktapian, and E. Marsusanti, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Metode Kontrasepsi Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Semin. Nas. Inov. dan Tren , pp. 106–111, 2018.
[7] S. Herlinda, M. Said, and N. Gofar, “Metodologi Penelitian,” in Metodologi Penelitian , L. P. U. Sriwijaya, Ed. 2015, p. 56.
[8] S. Herlinda et al. , “Metodologi Penelitian,” in Metodologi Penelitian , Lembaga Penelitian Universitas Sriwijaya, Ed. 2015, p. 51.
[9] W. Cholil and L. Atika, “Model Data Mining Dalam Mengidentifikasi Pola Laju Pertumbuhan Antar Sektor Ekonomi di Provinsi Sumatera Selatan dan Bangka Belitung,” vol. 8, no. November, pp. 103–109, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.181.
[10] A. Satria, P. Anugerah, and C. Dewi, “Implementasi Algoritme Fuzzy K-Nearest Neighbor untuk Penentuan Lulus Tepat Waktu ( Studi Kasus : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya ),” vol. 2, no. 4, pp. 1726–1732, 2018.
[11] Catur Suprianto dan Purnama Farida, “Deteksi Penyakit Diabetes Type II dengan naive bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p., 2013.
[12] I. W. S. Wicaksana, D. A. C, D. A. Baskoro, and L. Ambarwati, “Rapid Miner,” in Belajar Data Mining dengan Rapid Miner , R. Sanjaya, Ed. 2013, p. 8.
[13] T. Thi Bi Dan, S. Widya Sihwi, and R. Anggrainingsih, “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 Pada Data Kelulusan Mahasiswa S1 Di Universitas Sebelas Maret,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 4, no. 2, p. 84, 2016, doi: 10.20961/its.v4i2.1770.
[14] I. N. Syahfitri, “Penerapan Data Mining untuk Menentukan Besar Pinjaman pada Koperasi Simpan Pinjam,” J. Inform. dan Sist. Inf. Univ. Ciputra , vol. 03, no. 02, pp. 18–27, 2017.