## Klasifikasi Daerah Tertinggal di Indonesia Menggunakan Algoritma SVM dan k-NN

## Classification of Underdeveloped Areas in Indonesia
Using the SVM and k-NN Algorithms
Harun Al Azies *) , Gangga Anuraga Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, PGRI Adi Buana University
* E-mail: harunalazies@gmail.com

## ABSTRACT
The  determination  or  classification  of  underdeveloped  areas  essentially  consists  of  classifying several observations taking into account existing indicators. The classification method used is K- Nearest  Neighbor  (k-NN)  and  Support  Vector  Machines  (SVM).  This  study  aims  to  analyze  the accuracy  of  the  classification  between  SVM  and k-NN  algorithms  in  the  classification  of underdeveloped areas in Indonesia. The data source used in this study is secondary data obtained from the Central Bureau of Statistics (BPS). The data used are 514 districs and municipalities of Indonesia.  After analysis,  the conclusion is that there are 122 districs and  municipalities that are left behind out of a total of 514 districs and municipalities in Indonesia. The most underdeveloped areas are on the island of Papua, followed by the areas of the islands of Bali and Nusa Tenggara, and Sulawesi. Based on the results of the classification of underdeveloped areas using the method SVM with the kernel RBF has the best results with the parameters C = 1 and γ = 0.05 while the results of the classification of underdeveloped areas using the method k-NN obtains the best results with k = 15 Based on the results of classification of underdeveloped areas using the SVM and the k-NN method, including the level of classification is very good. The two methods compared have the  same  precision  value of  92.2%  and  can  be  used  to  determine  the  classification  of underdeveloped areas.
Keywords: classification, machine learning, supervised learning, underdeveloped areas.

## PENDAHULUAN
Kesenjangan pembangunan dan perkembangan antara  wilayah  masih  terjadi  di  Indonesia, sehingga  masih terdapat  wilayah-wilayah  yang sudah  maju  dan  berkembang  pesat,  namun berbanding  terbalik  dengan  wilayah-wilayah yang  masih  kurang  berkembang  dan  bahkan termasuk kedalam wilayah tertinggal. Penentuan  atau  pengklasifikasian  kabupaten tertinggal  dan  tidak  tertinggal  adalah  metode mengelompokkan wilayah berdasarkan indikator  yang  telah  ditetapkan  (Purwandari, 2017). Permasalahan  ini  dapat  diselesaikan menggunakan  salah  satu  metode  dalam machine learning.
Machine Learning (ML) atau pembelajaran mesin  merupakan  pendekatan  dalam Artificial Intelligence (AI) (Russell,  2016).  ML menjadi salah  satu  bidang  ilmu  komputer  yang  tumbuh paling  cepat,  dengan  aplikasi  yang  luas jangkauannya (Shalev-Shwartz, 2014). Algoritma machine learning memiliki beberapa jenis diantaranya supervised learning algorithms, unsupervised  learning algorithms, semi-supervised  learning dan reinforcement
learning (Smola, 2008). Penelitian ini berfokus pada  salah  satu  algoritma machine  learning yaitu supervised  learning. Supervised  learning adalah algoritma khusus untuk klasifikasi yang (Kotsiantis,  2007),  cara kerjanya  memetakan input  ke  sebuah output yang  diinginkan  atau algoritma (Ayodele, 2010).
Algoritma dalam supervised machine learning yang  menjadi  fokus  penelitian  ini adalah Support Vector Machines (SVM) dan k- Nearset  Neighbor (k-NN). Support  vector machine adalah  metode  yang  dikenalkan  oleh Vapnik pada tahun 1992 (Gunn, 1998) dengan cara  kerja  dasarnya  adalah  mengklasifikasikan suatu  kasus  dengan  memaksimalkan  batas- batas hyperplane (Abe,  2010).  Pemilihan algoritma  SVM  adalah  terkait  performanya dalam  mengklasifikasikan  suatu pattern/pola, selain  itu  kelebihan  algoritmaini  mencegah terjadinya  permasalahan  dimensionalitas  (Tan et  al.,  2019).  Sedangkan  metode  klasifikasi algoritma k-NN dalam penelitian yang dilakukan  oleh (Deng et al.,  2016)  algoritma k-NN  digunakan  untuk  mengklasifikasikan setiap sampel pengujian berdasarkan k tetangga
terdekat  di  cluster  data  terdekat.  Kluster  yang pusatnya  memiliki  jarak  Euclidean  minimum dari  sampel  uji  adalah  yang  paling  dekat. Konsep  jarak  Euclidean  ini  memperlakukan semua variable adalah bebas (tidak berkorelasi) (James et al., 2013).
Penelitian  mengenai Machine Learning dengan  membandingkan  algoritma  klasifikasi semakin  banyak  dilakukan. (Delgado et  al.,
2014) melakukan
penelitian dengan menggunakan 179 jenis klasifier yang diterapkan  pada  121  kumpulan  data  dari  basis data UCI  Machine  Learning  Repository hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  yang  terbaik adalah  metode Random  Forest (RF)  dan  SVM dengan  kernel  Gaussian  yang. (Guo et  al., 2003)  dengan  menggunakan  dataset  dari UCI Machine  Learning  Repository melakukan penelitian  tentang  pendekatan  berbasis  model k-NN,  hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa model  berbasis  k-NN  merupakan  metode  yang cukup kompetitif untuk klasifikasidapat dibandingkan  dengan  C5.0  dan k-NN  standard dengan hal akurasi klasifikasi yang baik, tetapi lebih  efisien  daripada k-NN  standar. Selain  itu (Jung et  al., 2018)  juga  melakukan  evaluasi kinerja  dari  tiga  pengklasifikasi  yaitu  SVM, distance-weighted k-nearest neighbour (WKNN),  dan decision  tree (DT)  dengan menggunakan  data  dari  solusi  set  sensor  yang dioptimalkan dan tidak dioptimalkan.
Pada  permasalahan  di  Indonesia (Fernanda et al., 2019)  melakukan  perbandingan  metode klasifikasi  pada  permasalahan hipertensi. Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis faktor  risiko  yang  signifikan  adalah  regresi logistik dan Classification and Regression Tree (CART)  dengan  menggunakan  metode  yang sama  yaitu  regresi  logistic  Al  Azies  (2017) mendapatkan  akurasi  95%  untuk  meng- klasifikasikan  perilaku  hidup  bersih  dan  sehat (PHBS)  Rumah  Tangga  Penderita  TB  di Wilayah  Pesisir  Kota  Surabaya. (Puspitasari, 2018) Menerapkan SVM dan
k-NN
menggunakan  SVR  sebagai  fitur  seleksi  pada analisis  saham  untuk  Bursa  Efek  Indonesia. Demikian pula pada penelitian (Al Azies et al., 2019) melakukan penelitian untuk membandingkan  kernel  pada  SVM  dalam klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia, hasil klasifikasi  menunjukkan  bahwa  kernel Radial Basis  Function (RBF)  adalah  metode  yang sesuai untuk mengklasifikasikan IPM.

## METODE

## Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini didasarkan dari data histori  yang  merupakan  sumber  data  sekunder berupa  16  variabel  penelitianyang  didapatkan berdasar  Perpres  Nomor  131  Tahun  2015  dan  yang digunakan  digunakan  oleh  Kementerian  Negara Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan  Transmigrasi sebagai  indikator  penetapan  ketertinggalan  daerah, data  tersebut  diperoleh  dari  Publikasi  Badan  Pusat Statistik.

## Obyek dan Variabel Penelitian
Obyek  pengamatan  pada  penelitian  ini  adalah kabupaten  dan  kota  di  Indonesia  sebanyak  514. Variabel  terbagi  menjadi  satu  variabel  respon  dan variabel prediktor. Variabel prediktor yang digunakan  sebanyak  15  variabel  yang  terbagi menjadi  6  kriteria.  Adapaun  variabel  yang digunakan dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Skala Y = 1 (Kabupaten/Kota Tertinggal) Y = 0 (Kabupaten/Kota Tidak Tertinggal) Nominal Indeks Kedalaman Kemiskinan (X 1 ) Rasio Indeks Keparahan Kemiskinan (X 2 ) Rasio Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) (X 3 ) Rasio Harapan Lama Sekolah (X 4 ) Rasio Usia Harapan Hidup (X 5 ) Rasio
Banyaknya Desa/Kelurahan
Menurut Ketersediaan Sistem Keuangan Desa (X 6 )
Rasio
Banyaknya Desa/Kelurahan
Menurut Keberadaan Sarana Kesehatan Rumah Sakit(X 7 )
Rasio
Banyaknya Desa/Kelurahan Yang
Mempunyai Sekolah Jenjang SMA/SMK (X 8 ) Rasio Persentase Rumah Tangga Menurut Sumber Air Minum Leding (X 9 ) Rasio Persentase Rumah Tangga Menurut Dan Sumber Penerangan PLN (X 10 ) Rasio Rata-Rata Jarak Kabupaten/Kota ke Ibukota Provinsi (X 11 ) Rasio Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Ketersediaan Angkutan Umum (X 12 ) Rasio Jumlah Desa Yang Mengalami Banjir (X 13 ) Rasio Jumlah Desa Yang Mengalami Gempa Bumi (X 14 ) Rasio Jumlah Desa Yang Mengalami Tanah Longsor (X 15 ) Rasio

## Langkah-langkah Penelitian
Tahapan  analisis  yang  digunakandalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Menggunakan  statistika  deskriptif    untuk melakukan eksplorasi  data sebagai  tujuan mengetahui gambaran umum kondisi persebaran ketertinggalan daerah di Indonesia.
2. Membagi  data  menjadi  data  training  dan  data testing. Dataset yang diperoleh dibagi menjadi 2 bagian  yaitu data  training (75%)  dan data testing (25%). Dengan rincian pada Tabel 2.
Tabel 2. Komposisi Pembagian Dataset
Daerah Tertinggal Daerah Tidak Tertinggal Total Data Training 96 289 385 (75%) Data Testing 26 103 129 (25%)
3. Mengklasifikasi  status  ketertinggalan  wilayah dengan menggunakan algoritma SVM a. Melakukan  optimasi  parameter  pada  SVM untuk setiap jenis kernel (kernel linier, RBF dan Polinomial)
b. Menyusun confusion matrix.
c. Menghitung  nilai  akurasi  untuk  mengukur performa model.
4. Mengklasifikasi status wilayah tertinggal dengan menggunakan algoritma k-NN a. Melakukan optimasi parameter k b. Menghitung  kuadrat  jarak euclid(query instance)  masing-masing  objek  terhadap training  data  yang  diberikan,  selanjutnya data diurutkan berdasarkan euclidean distance terkecil ke terbesar.
c. Pemeringkatan  hasil  pengurutan  sesuai dengan nilai k, lalu tentukan
d. Pengkategorian  atau  pelabelan  dari  data yang telah diperingkatkan tersebut berdasarkan  kategori  tetangga  terdekat  yang paling banyak 5. Melakukan pemilihan algoritma terbaik berdasarkan performa klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Ketertinggalan Daerah di Indonesia
Pemerintah  setiap  lima  tahun  sekali  didalam RPJMN mengeluarkan  status  terbaru  kondisi ketertinggalan  wilayah  di  Indonesia.  Indonesia terdiri dari 34 provinsi dan terbagi menjadi 514 kabupaten  dan  kota.  Berdasarkan Peraturan Presiden  yang  dikeluarkan  pada  tahun  2015 Nomor 131 tentang penetapan status kabupaten dan  kota  tertinggal,  dari  514  kabupaten  dan kota di Indonesia 24 persen atau masih terdapat 122  wilayah  yang  masuk  kedalam  kategori wilayah  tertinggal. Hasil  pemetaan  pada
Gambar  1  menjelaskan  persebaran  wilayah tertinggal  di  Indonesia.  Mayoritas  kabupaten dan kota tertinggal di Indonesia (dilambangkan dengan  warna  kuning)  didominasi  merupakan kabupaten  dan  kota  yang  berada  di  wilayah timur Indonesia.
Gambar 1. Sebaran Ketertinggalan Daerah Terdapat  103  kabupaten  dan  kota  di wilayah  timur  Indonesia  berstatus  sebagai wilayah tertinggal, sementara itu 19 kabupaten dan  kota  lain  merupakan  wilayah  berstatus tertinggal  berada  dikawasan  Indonesia  bagian barat.  Berdasarkan  Perpres Nomor  131 tahun 2015  juga  dapat  diketahui  bahwa  Provinsi Papua menjadi wilayah dengan jumlah kabupaten  dan  kota  berstatus  tertinggal terbanyak  di  Indonesia,  terdapat  26  dari  29 kabupaten dan kota di Provinsi Papua berstatus sebagai wilayah tertinggal
Klasifikasi Daerah Tertinggal Menggunakan Algoritma Support  Vector
Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM) merupakan salah  satu  jenis  dari supervised  machine learning yang  akan  menjadi  salah  satu algoritma  untuk  mengklasifikasikan  status ketertinggalan  wilayah  di  Indonesia.  Unit observasi  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh kabupaten  dan  kota  di  Indonesia  yang berjumlah 514. Seperti dijelaskan pada langkah penelitian  poin  kedua,  bahwa  data  kabupaten dan kota yang berjumlah 514 akan dibagi untuk dilakukan  pemisahan menjadi  data  training sebanyak 75% dari keseluruhan 514 kabupaten dan  kota,  sementara  itu  sisa  data  akan digunakan  sebagai  data  testing.  Selanjutnya seperti dijelaskan pada langkah penelitian poin ketiga untuk klasifikasi menggunakan algoritma  SVM  ini  akan  menggunakan  tiga fungsi  untuk  mendapatkan  algoritma  terbaik berdasarkan  akurasi  ketepatan  klasifikasinya. Tiga  fungsi  SVM  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah linier, RBF dan polynomial.
Klasifikasi Daerah Tertinggal Menggunakan Linear Kernel SVM Klasifikasi pertama yaitu klasifikasi
menggunakan  kernel  linier.  Kernel  linier adalah  salah  satu  fungsi  dalam  SVM  yang digunakan  untuk  karakteristik  data  yang terindikasi  terklasifikasi  secara  linier.  Setiap kernel  dalam  SVM  memiliki  perbedaan, perbedaan  mendasar  setiap  kernel  adalah  pada parameter  yang  digunakan.  Kernel  linier  pada SVM  memiliki  parameter C atau Cost.  Kernel linier  bekerja  dengan  cara  mengoptimasi parameter Cuntuk mendapatkan akurasi klasifikasi  terbaik  dengan  cara  melakukan berbagai kombinasi model atau trial and error. Penentuan parameter
terbaik
SVM
menggunakan  linear  kernel  dapat  dievaluasi melalui ukuran performa klasifikasi yang dapat diukur  menggunakan  akurasi. Hasil  optimasi parameter  C  menggunakan  fungsi  kernel  linier adalah sebagai berikut.
Tabel  3. Hasil  Optimasi  Pemilihan  Parameter
Terbaik Kernel Linier Parameter (C) Akurasi 10 -4 0.798 10 -3 0.814 10 -2 0.915* 10 -1 0,891 1 0.899 Ket  :  *) Parameter  terpilih  dengan  nilai  akurasi terbesar
Tabel  3  menunjukkan  hasil  optimasi parameter C menggunakan  kernel  linier,  hasil tersebut  didapat  menggunakan  data  training yaitu  75  persen  dari  dataset.Berdasarkan  hasil optimasi  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi terbaik  yaitu  0.915  atau  91.5  persen  pada parameter  C  sebesar  0.01.  Hasil  optimasi  ini akan digunakan untuk langkah analisis selanjutnya  yaitu  menyusun confusion  matrix. Confusion matrix adalah matriks yang menunjukkan kinerja algoritma dalam
mengklasifikasi  secara  visual.  Melalui  matriks ini  dapat  diketahui  perbandingan  antara klasifikasi  aktual  dengan  prediksinya.  Berikut merupakan hasil confusion matrix untuk kernel linier dengan parameter C sebesar 0.01.
Tabel 4  merupakanconfusion  matrix yang didapat  menggunakan  data testing  yaitu  25 persen dari dataset. Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui  jika  status  ketertinggalan  wilayah terbagi  menjadi  status  tertinggal  dan  status tidak tertinggal.
Tabel 4. Confusion Matrik Kernel Linier Aktual Prediksi Tertinggal Tidak Tertinggal Tertinggal 103 True Positive (TP) 11 False Positive (FP) Tidak Tertinggal 0 False Negative (FN) 15 True Negative (TN)
Terdapat  129  data  yang  termasuk  kedalam data  testing  yang  digunakan  untuk  menyusun confusion matrix. Berdasarkan confusion matrix dapat  diketahui, SVM  dengan kernel linier memprediksi status wilayah “Tertinggal” adalah  sebanyak  114 kali, dan memprediksi suatu wilayah kedalam status “Tidak Tertinggal” adalah sebanyak 15 kali. Sementara  itu  103  daerah  secara  data  aktual merupakan daerah  berstatus  tertinggal dan 26 daerah  lainnya  adalah  daerah  berstatus tidak tertinggal. Berdasarkan  Tabel  4  nilai prediksi bernilai  11  merupakan nilai False  Positive (FP), artinya nilai tersebut adalah prediksi yang menetapkan  suatu daerah  berstatus  tertinggal sedangkan secara data  aktualnya  daerah tersebut  tidak  berstatus  tertinggal. Selanjutnya nilai prediksi sebesar 0  merupakan nilai False Negative (FN),  artinya nilai tersebut  adalah prediksi yang menetapkansuatu daerah berstatus  tidak  tertinggal  sedangkan secara aktualnya daerah berstatus tertinggal. Berdasarkan  hasil confusion  matrix, nilai-nilai yang  terdapat  didalam confusion  matrix pada Tabel  4  dapat  digunakan  untuk  menghitung nilai  akurasi,  nilai  ini  yang  menujukkan performa dari kernel linier dalam mengklasifikasikan status ketertinggalan wilayah.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan akurasi menggunakan kernel linier.
(1) 0,915 = 11 + 0 + 15 + 103 15 + 103 = + + + + = FP FN TN TP TN TP
Accuracy
Hasil  perhitungan  akurasi  pada  persamaan (1)  menunjukkan  bahwa  performa  klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  kernel linier sebesar  0.915  atau  setara  dengan  91.5% yaitu  mampu  dengan  tepat  mengklasifikasikan 118 sampel dari total 129 sampel data testing.
Klasifikasi Daerah Tertinggal Menggunakan Radial  Basis  Function  (RBF) Kernel SVM Klasifikasi kedua yaitu klasifikasi
menggunakan  kernel  RBF.  Berbeda  dengan kernel  linier,  kernel  RBF  adalah  salah  satu
fungsi  dalam  SVM  yang  digunakan  untuk karakteristik  data  yang  tidak  terindikasi terklasifikasi  secara  linier.  Kernel  RBF  pada SVM  memiliki  parameter C atau Costdan parameter Gamma  (γ ). Kernel  RBF  bekerja dengan  cara  mengoptimasi parameter  C dan Gammauntuk  mendapatkan  akurasi  klasifikasi terbaik  dengan  cara  melakukan  berbagai kombinasi  model  atau trial  and  error.Hasil optimasi  parameter  C  dan γ menggunakan fungsi kernel RBF adalah sebagai berikut.
Tabel  5.  Hasil  Optimasi  Pemilihan  Parameter Terbaik Kernel RBF C Gamma(γ) 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 10 -3 0.798 0.798 0.798 0.798 0.798 10 -2 0.798 0.798 0.798 0.798 0.798 10 -1 0.837 0.876 0.884 0.868 0.860 1 0.915 0.907 0.922 0.922 0.922*
Ket : *) Parameter terpilih dengan nilai akurasi terbesar
Tabel  5  menunjukkan  hasil  optimasi parameter C dan γ menggunakan  kernel  RBF, hasil  tersebut  didapat  menggunakan  data training yaitu 75 persen dari dataset. Berdasarkan hasil optimasi tersebut didapatkan nilai  akurasi  terbaik  yaitu  0.922  atau  92.2 persen  pada  parameter C  =  1, serta  γ  =  0. 05. Hasil  optimasi  ini  akan  digunakan  untuk langkah  analisis  selanjutnya  yaitu  menyusun confusion  matrix. Berikut  merupakan  hasil confusion  matrix untuk  kernel RBF  dengan parameter C sebesar 1 serta γ = 0. 05.
Tabel 6. Confusion Matrix Kernel RBF Aktual Prediksi Tertinggal Tidak Tertinggal Tertinggal 101 True Positive (TP) 8 False Positive (FP) Tidak Tertinggal 2 False Negative (FN) 18 True Negative (TN)
Tabel  6  merupakan confusion  matrix yang didapat  menggunakan  data testing  yaitu  25 persen dari dataset. Berdasarkan Tabel 6 dapat diketahui  jika  status  ketertinggalan  wilayah terbagi  menjadi  status  tertinggal  dan  status tidak  tertinggal.  Terdapat  129  data  yang termasuk kedalam data testing yang digunakan untuk menyusun confusion matrix. Berdasarkan confusion  matrix dapat  diketahui,
SVM  dengankernel  RBF memprediksi status wilayah “Tertinggal” adalah sebanyak 109 kali, dan memprediksi suatu wilayah kedalam status “Tidak  Tertinggal”  adalah  sebanyak  20 kali. Sementara  itu  103  daerah  secara  data  aktual merupakan daerah  berstatus  tertinggal dan 26 daerah  lainnya  adalah  daerah  berstatus  tidak tertinggal.Berdasarkan  Tabel  6  nilai prediksi bernilai 8 merupakan nilai False Positive (FP), artinya  nilai  tersebut  adalah prediksi yang menetapkan  suatu daerah  berstatus  tertinggal sedangkan secara data  aktualnya  daerah tersebut  tidak  berstatus  tertinggal. Selanjutnya nilai prediksi sebesar  2 merupakan nilai False Negative (FN),  artinya nilai tersebut  adalah prediksi yang menetapkansuatu daerah berstatus  tidak  tertinggal  sedangkan secara aktualnya daerah berstatus tertinggal. Berdasarkan  hasil confusion  matrix, nilai-nilai yang  terdapat  didalam confusion  matrix pada Tabel  6  dapat  digunakan  untuk  menghitung nilai  akurasi,  nilai  ini  yang  menujukkan performa dari kernel RBF dalam mengklasifikasikan status ketertinggalan.
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  akurasi menggunakan kernel RBF
(2) 0,922 = 8 + 2 + 18 + 101 18 + 101 = + + + + = FP FN TN TP TN TP Accuracy
Hasil  perhitungan  akurasi  pada  persamaan (2)  menunjukkan  bahwa  performa  klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  kernel RBF sebesar  0.922  atau  setara  dengan  92.2% yaitu  mampu  dengan  tepat  mengklasifikasikan 119 sampel dari total 129 sampel data testing.
Klasifikasi Daerah Tertinggal

## Menggunakan Polinomial Kernel SVM
Klasifikasi  terakhir  untuk  algoritma  SVM adalah  fungsi  kernel  polinomial.  Setiap  data pengamatan  tentunya  memiliki  perbedaan karaktersitik, salah satunya adalah data dengan karakteristik  non linier.  Kernel  polinomial merupakan  fungsi  kernel  yang  memfasiltasi untuk  jenis  data  yang  non  linier.  Kernel  ini pada  SVM  memiliki  parameter Cost (C)  dan Degree (d). Penentuan parameter terbaik SVM menggunakan polinomial kernel dapat dievaluasi  melalui  ukuran  performa  klasifikasi yang dapat diukur menggunakan akurasi. Hasil optimasi  parameter  C  dan  dmenggunakan fungsi  kernel  polinomial  adalah  sebagai berikut.
Tabel  7  menunjukkan  hasil  optimasi parameter C dan d menggunakan  kernel polinomial.
Hasil
tersebut didapat
menggunakan data training yaitu 75 persen dari dataset.  Berdasarkan  hasil  optimasi  tersebut didapatkan  nilai  akurasi  terbaik  yaitu  0.907 atau 90.7 persen pada parameter C = 1, serta d = 1.
Tabel  7.  Hasil  Optimasi  Pemilihan  Parameter
Terbaik Kernel Polinomial Degree(d) C 1 2 3 4 5 10 -3 0.798 0.798 0.806 0.806 0.822 10 -2 0.806 0.806 0.837 0.837 0.837 10 -1 0.899 0.860 0.868 0.853 0.853 1 0.907 0.884 0.884 0.868 0.868
Ket  :  *) Parameter  terpilih  dengan  nilai  akurasi terbesar
Hasil  optimasi  ini  digunakan  untuk  langkah analisis  selanjutnya  yaitu  menyusun confusion matrix. Berikut  merupakan  hasil confusion matrix untuk  kernel  polinomial  dengan parameter C sebesar 1 serta d = 1.
Tabel 8. Confusion Matrix Kernel Polinomial Aktual Prediksi Tertinggal Tidak Tertinggal Tertinggal 101 True Positive (TP) 10 False Positive (FP) Tidak Tertinggal 2 False Negative (FN) 16 True Negative (TN)
Tabel  8  merupakanconfusion  matrix yang didapat  menggunakan  data testing  yaitu  25 persen dari dataset. Berdasarkan Tabel 8 dapat diketahui  jika  status  ketertinggalan  wilayah terbagi  menjadi  status  tertinggal  dan  status tidak  tertinggal.  Terdapat  129  data  yang termasuk kedalam data testing yang digunakan untuk menyusun confusion matrix. Berdasarkan confusion  matrix dapat  diketahui, SVM  dengankernel  polinomial memprediksi status  wilayah  “Tertinggal”  adalah  sebanyak 111  kali, dan memprediksi  suatu  wilayah kedalam  status “Tidak  Tertinggal”  adalah sebanyak  18 kali. Sementara  itu  103  daerah secara  data  aktual  merupakan daerah  berstatus tertinggal dan 26 daerah lainnya adalah daerah berstatus  tidak  tertinggal.Berdasarkan  Tabel  8 nilai prediksi bernilai 10 merupakan nilai False Positive (FP), artinya  nilai  tersebut  adalah prediksi yang  menetapkan  suatu daerah berstatus  tertinggal  sedangkan secara data
aktualnya  daerah  tersebut  tidak  berstatus tertinggal. Selanjutnya  nilai prediksi sebesar  2 merupakan nilai False  Negative (FN),  artinya nilai tersebut adalah prediksi yang menetapkan suatu daerah berstatus tidak tertinggal sedangkan secara aktualnya  daerah  berstatus tertinggal. Berdasarkan  hasil confusion  matrix, nilai-nilai  yang  terdapat  didalam confusion matrix pada  Tabel  8  dapat  digunakan  untuk menghitung  nilai  akurasi,  nilai  ini  yang menujukkan performa  dari  kernel  polinomial dalam
mengklasifikasikan status ketertinggalan. Berikut merupakan hasil perhitungan  akurasi  menggunakan  kernel polynomial.
(3) 0,907 = 10 + 2 + 16 + 101 16 + 101 = + + + + = FP FN TN TP TN TP Accuracy
Hasil  perhitungan  akurasi  pada  persamaan (3)  menunjukkan  bahwa  performa  klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  kernel polinomial sebesar  0.907  atau  setara  dengan 90.7% yaitu mampu dengan tepat mengklasifikasikan 117 sampel  dari  total  129 sampel data testing. Klasifikasi Daerah Tertinggal
Menggunakan k-Nearset Neighbor (k-NN) Selain  menggunakan  algoritma  SVM,  pada penelitian  ini  juga  menggunakan  algoritma k- Nearset  Neighbor (k-NN)  yang merupakan jenis  dari supervised  machine  learning yang sistem  kerja  klasifikasinya  memperhitingkan distance atau  jarak  antar  data  pengamatan. Sama  halnya  dengan  SVM  yang  memiliki parameter  untuk  melakukan  klasifikasi, k-NN juga  memiliki  parameter  yang  disimbolkan dengan k yang  nantinya  dilakukan  optimasi untuk  menentukan  parameter  terbaik  dengan hasil  performa klasifikasi  terbaik. Berikut merupakan  hasil  optimasi  parameter  k  pada algoritma k-NN  untuk  mengklasifikasikan status ketertinggalan daerah di Indonesia.
Tabel  9  menunjukkan  hasil  optimasi parameter  k  menggunakan  algoritma  k-NN. Hasil  tersebut  didapat  menggunakan  data training yaitu 75 persen dari dataset. Berdasarkan hasil optimasi tersebut didapatkan nilai  akurasi  terbaik  yaitu  0.922  atau  92.2 persen  pada  parameter k =  15.  Hasil  optimasi ini  akan  digunakan  untuk  langkah  analisis selanjutnya  yaitu  menyusun confusion  matrix. Berikut  merupakan  hasil confusion  matrix untuk  algoritma k-NN  dengan  parameter  k sebesar 15.
Tabel  9.  Hasil  Optimasi  Pemilihan  Parameter
Terbaik k Nearset Neighbor (k-NN) Parameter Akurasi Parameter Akurasi k=1 0.822 k=9 0.892 k=2 0.868 k=10 0.892 k=3 0.876 k=11 0.899 k=4 0.899 k=12 0.899 k=5 0.899 k=13 0.899 k=6 0.899 k=14 0.906 k=7 0.892 k=15 0.922 k=8 0.899 Tabel 10. Confusion Matrix k-NN Aktual Prediksi Tertinggal Tidak Tertinggal Tertinggal 102 True Positive (TP) 9 False Positive (FP) Tidak Tertinggal 1 False Negative (FN) 17 True Negative (TN) Tabel 10 merupakan confusion matrix yang didapat  menggunakan  data testing  yaitu  25 persen  dari  dataset. Berdasarkan  Tabel  10 dapat  diketahui  jika  status  ketertinggalan wilayah  terbagi  menjadi  status  tertinggal  dan status  tidak  tertinggal.  Terdapat  129  data  yang termasuk kedalam data testing yang digunakan untuk menyusun confusion matrix.
Berdasarkan confusion matrix dapat diketahui, k-NN dengan parameter k sebesar 15 memprediksi status wilayah  “Tertinggal” adalah  sebanyak  111  kali, dan memprediksi suatu wilayah kedalam status “Tid ak Tertinggal” adalah sebanyak 18 kali.
Sementara itu 103 daerah secara data aktual merupakan daerah  berstatus  tertinggal dan 26 daerah  lainnya  adalah  daerah  berstatus  tidak tertinggal. Berdasarkan  Tabel  10  nilai prediksi bernilai 9 merupakan nilai False Positive (FP), artinya  nilai  tersebut  adalah prediksi yang menetapkan  suatu daerah  berstatus  tertinggal sedangkan secara data  aktualnya  daerah tersebut  tidak  berstatus  tertinggal. Selanjutnya nilai prediksi sebesar  1 merupakan nilai False Negative (FN),  artinya nilai tersebut  adalah prediksi yang  menetapkan suatu daerah berstatus  tidak  tertinggal  sedangkan secara aktualnya daerah berstatus tertinggal. Berdasarkan  hasil confusion  matrix, nilai-nilai yang  terdapat  didalam confusion  matrix pada
Tabel  10  dapat  digunakan  untuk  menghitung nilai  akurasi,  nilai  ini  yang  menujukkan performa  dari k-NN  dalam  mengklasifikasikan status  ketertinggalan.  Berikut  merupakan  hasil perhitungan akurasi menggunakan k-NN.
(4) 0,922 = 9 + 1 + 17 + 102 17 + 102 = + + + + = FP FN TN TP TN TP
Accuracy
Hasil  perhitungan  akurasi  pada  persamaan (4)  menunjukkan  bahwa  performa  klasifikasi menggunakan  algoritma k-NN sebesar  0.922 atau setara dengan 92.2% yaitu mampu dengan tepat  mengklasifikasikan 119 sampel  dari  total 129 sampel data testing.

## Perbandingan Klasifikasi Daerah Tertinggal Menggunakan k-NN dan SVM
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  ketepatan  yang  paling  baik diantara  algoritma  SVM  dan k-NN.  Oleh karena itu tahap selanjutnya adalah membandingan diantara kedua algoritma tersebut  berdasarkan  performa  klasifikasinya.
Berikut merupakan
visualisasi hasil perbandingan performa  klasifikasi  masing- masing algoritma.
Gambar 2. Perbandingan Nilai  Akurasi  k-NN dan SVM
Performa klasifikasi yaitu  nilai  akurasi dikategorikan  berdasarkan  beberapa  kelompok yang disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11.  Klasifikasi Tingkat Akurasi
(Aulianita, 2016) Akurasi(%) Performa >90 – 100 Sangat Baik >80 – ≤ 90 Baik >70 – ≤ 80 Cukup 60 – ≤ 70 Buruk < 60 Salah
Berdasarkan  Tabel  11  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  klasifikasi  daerah  tertinggal dengan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) untuk fungsi kernel RBF dan algoritma k-NN  merupakan  algoritma  dengan  kualifikasi
sangat  baik.  Kedua  algoritma  tersebut  jika dibandingkan memiliki nilai akurasi yang sama baik  dan  dapat  digunakan  untuk  menentukan klasifikasi daerah tertinggal.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  klasifikasi  daerah  tertinggal dengan algoritma SVM fungsi RBF  kernel memiliki  hasil terbaik  dengan  parameter C=1 serta γ=0 .05 yang memiliki performa klafiskasi sebesar 92.2%. Sedangkan hasil  klasifikasi daerah tertinggal dengan algoritmak-NN diperoleh  hasil  terbaik  dengan k=15 yang memiliki  performa  klafiskasi  sebesar 92.2%. Berdasarkan hasil  klasifikasi  daerah  tertinggal dengan algoritmaa SVM  dan k-NN termasuk dalam  performa sangat  baik.  Kedua  metode tersebut  jika  dibandingkan  memiliki  nilai akurasi  yang  sama  baik  dan  dapat  digunakan untuk menentukan klasifikasi daerah tertinggal.

## DAFTAR PUSTAKA
Abe  S. 2010. Support  Vector  Machines  for Pattern Classification 2nd Edition. London: Springer-Verlag. Al  Azies  H.  2017. Analisis Perilaku  Hidup Bersih  Dan  Sehat  (PHBS)  Rumah  Tangga Penderita  TB  Di  Wilayah  Pesisir  Kota
Surabaya Menggunakan Pendekatan Regresi  Logistik  Biner.  [Skripsi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember]
Al  Azies  H,  Trishnanti  D,  Mustikawati  EPH. 2019.Comparison of Kernel Support Vector Machine (SVM) in Classification of Human Development  Index  (HDI), IPTEK  Journal of Proceedings Series. 1:53-57.
Aulianita, Rizki. 2016. Komparasi  Metode  K- Nearest  Neighbors  dan  Support  Vector Machine  Pada  Sentiment  Analysis  Review Kamera. Journal Speed-Sentra  Penelitian Engineering dan Edukasi. 8(3):71-77. Ayodele, TO. 2010. New Advances in Machine Learning,  Yagang  Zhang  (Ed).  London: IntechOpen Limited. Delgado  M,  Cernadas  E,  Barro,  S,  & AmorimD.  2014.  Do  we  need  hundreds  of classifiers to solve real  world classification problems?.The Journal of Machine
Learning Research. 15:3133-3181.
Deng  Z, Zhu  X,  Cheng  D,  Zong  M, Zhang  S.
2016. Efficient
k-NN classification algorithm  for  big  data. Neurocomputing. 195: 143 – 148. Fernanda, J W, Anuraga G, Fahmi, MA. 2019. Risk  factor  analysis  of  hypertension  with
logistic  regression  and  Classification  and Regression  Tree  (CART).  In Journal  of
Physics: Conference Series. 1217(1): 012109.
Gunn S.  1998. Support  Vector  Machine  for Clasification  and  Regression. Southamton: University  of  Southampton  Institutional Repository.
Guo  G.,  Wang  H.,  Bell  D.,  Bi  Y.,  Greer  K. 2003  KNN  Model-Based  Approach  in Classification. In:  Meersman  R.,  Tari  Z., Schmidt  D.C.  (eds)  On  The  Move  to Meaningful Internet Systems 2003: CoopIS, DOA,  and  ODBASE.  OTM  2003.  Lecture Notes in Computer Science. 2888: 986-996. James  G,  Witten  D,  Hastie T,  Tibshirani  R.
2013. An introduction to statistical learning:  with  applications  in  R. New York:Springer.
Jung M, Niculita O, Skaf Z. 2018. Comparison of  different  classification  algorithms  for fault  detection  and  fault  isolation  in complex
systems. Procedia
Manufacturing.19:111-118.
Kotsiantis  SB.  2007.  Supervised  Machine Learning:  A  Review  of  Classification Techniques. Informatica. 31:249-268.
Purwandari T,  Hidayat Y.  2017. Pemodelan
Ketertinggalan Daerah di Indonesia Menggunakan Analisis Diskriminan . Prosiding  Konferensi  Nasional  Penelitian Matematika
dan Pembelajarannya
(KNPMP). 2: 194-200.
Puspitasari  D  A,  Rustam  Z.  2018.  Application of SVM-KNN  using  SVR  as  feature selection  on  stock  analysis  for  Indonesia stock  exchange.  In AIP  Conference
Proceedings. 2023:020207.
Russel,  S.  J.  dan  Norvig,  P.  (2016),  Artificial intelligence:  a  modern  approach,  Malaysia; Pearson Education Limited
Shalev-Shwartz  S,  Ben-David  S. (2014).
Understanding  Machine  Learning From Theory  to  Algorithms.UK:  Cambridge
University Press.
Smola A,
Vishwanathan SVN. 2008. Introduction  to  machine  learning.  UK:
Cambridge University Press.
Tan  PN, Steinbach  M,  Karpatne A,  Kumar  V.
2019. Introduction  to  Data  Mining,  2nd Edition. London: Pearson Education, Inc.
Vapnik VN.  1995. The  Nature  of  Statistical Learning  Theory  (2nd  ed.).  Springer Verlag.