## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392

## Klasifikasi Pemberian Bantuan Umkm Cirebon Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Hira Wahyuni Azizah 1 , Odi Nurdiawan 2* , Gifthera Dwilestari 3 , Kaslani 4 , Edi Tohidi 4
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Indonesia
4 Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Indonesia Email: 1 hirawahyuni1998@gmail.com , 2* odinurdiawan2020@gmail.com, 3 ggdwilestari@gmail.com
4 kaslani123@gmail.com 5 editohidi22@gmail.com Email Penulis Korespondensi: odinurdiawan2020@gmail.com Submitted: 99/99/2022 ; Accepted: 99/99/2022 ; Published: 28/05/2022
Abstrak −Pemerintah  Indonesia  dalam  mendapatkan  data  Real  Time  UMKM  yang  berhak  mendapatkan  bantuan,  akurasi penyaluran  bantuan  UMKM,  dan  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  melalui  UMKM  khususnya  Wilayah Kabupaten  Cirebon.  Terdapat  beberapa  cara  agar  bantuan  transfer  tunai  untuk  UMKM  skala  mikro  dari  pemerintah  tepat sasaran,  dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode  k-nearest  neighbors  dalam mengklasifikasi  menerima  bantuan UMKM.  Data  yang  digunakan dalam penelitian  ini  menggunakan  data  skunder  dengan atribut Kabupaten, Kecamatan, Nama Usaha, Nama Produk, Izin Usaha, Aset dan Omset. Penerapan algoritma knn dengan menggunakan  operator  retrive,  cross  validation,  dan  dalam  mengembangkan  model  menggunakan  operator  algoritma  knn, apply  model  dan  performance.  Hasil  akurasi    98,46  %  dengan  rincian  yaitu  Hasil  Prediksi  Layak  dan  ternyata  true  Layak sebanyak 339 Data. Hasil Prediksi Layak dan ternyata true Tidak Layak sebanyak 2 Data. Hasil Prediksi Tidak Layak dan ternyata  true  Layak  sebanyak  4  Data.  Hasil  Prediksi  Tidak  Layak  dan  ternyata  true  Tidak  Layak  sebanyak  42  Data. Rekomendasi  pola  pengetahuan  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN,  Peneliti  memberikan  rekomendasi layak untuk di berikan bantuan umkm sebanyak 339 data perserta umkm yang tersebar di wilayah kabupaten cirebon dan masuk dalam kategori terdampak. Kemudian ada bebepara peserta umkm tidak dapat menerima bantuan umkm menurut penerapan algoritma knn yaitu sebanyak 42 data, serta terdapat 2 data peserta yang diusulkan untuk menerima bantuan umkm. Harapan penelitian bagi peserta yang mendapatkan bantuan dari pemerintah dapat bisa bertahan dalam kondisi covid 19 seperti ini.
Kata Kunci : UMKM; Bantuan; Covid 19; Algoritma KNN; Indonesia.
Abstract −The Indonesian government in obtaining Real Time data on MSMEs who are entitled to assistance, accuracy in distributing MSME assistance, and accelerating Indonesia's economic growth through MSMEs, especially the Cirebon Regency area. There are several ways so that cash transfer assistance for micro-scale SMEs from the government is right on target, in this study the authors will use data mining techniques with the k-nearest neighbors method in classifying receiving assistance from SMEs. The data used in this study uses secondary data with attributes of Regency, District, Business Name, Product Name,  Business  License,  Assets  and  Turnover.  The  application  of  the  KNN  algorithm  uses  the  retrieval  operator,  cross validation, and in developing the model using the KNN algorithm operator, apply model and performance. The results of the accuracy are 98.46 % with details, namely the Prediction Results are Eligible and it turns out to be true as many as 339 Data. The Prediction Result is Eligible and it turns out to be true Not Eligible as much as 2 Data. Prediction results are not eligible and it turns out to be true as much as 4 data. Prediction results are not eligible and it turns out to be true, 42 data are not eligible. Recommendations for the pattern of knowledge obtained using the K-NN algorithm. Researchers provide recommendations that are feasible to be given assistance for MSMEs as many as 339 MSME participant data spread across the Cirebon district and  included  in  the  affected  category.  Then  there  are  several  MSME  participants  who  cannot  receive  MSME  assistance according to the application of the KNN algorithm, which is 42 data, and there are 2 data from participants who are proposed to receive MSME assistance. The hope of the research for participants who receive assistance from the government can survive in conditions like this covid 19.
Keywords : UMKM; Assistance; Covid 19; KNN Algorithm; Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Tahun 2020 dunia mengalami pandemi yang mempengaruhi semua bidang kehidupan, salah satunya pada bidang ekonomi.  Semua  negera  mengalami  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi,  tidak  terkecuali  Indonesia.  Indonesia mengalami  kontraksi  pertumbuhan  sebesar  5,32  persen  pada  triwulan  II-2020  terhadap  triwulan  II-2019)  dan mengalami  kontraksi  pertumbuhan sebesar 4,19 persen terhadap triwulan sebelumnya. Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) sebagai inti perekonomian Indonesia terdampak sangat serius pada berbagai aspek seperti, penjualan  menurun,  produksi  menurun,  kesulitan  permodalan,  kesulitan  bahan  baku,  distribusi  terhambat,  dan jumlah  tenaga  kerja  harus  dikurangi  yang  mengakibatkan  banyak  pekerja  harus  kehilangan  pekerjaannya  agar UMKM dapat tetap berjalan dan tidak sedikit UMKM yang terpaksa menutup usahanya karena beberapa masalah dampak dari pandemi ini.
Bantuan modal diperlukan UMKM yang mempunyai pendanaan dan permodalan yang kecil atau terbatas dapat  mengatasi  kesulitan  akibat  dampak  dari  pandemi  ini.  Pemerintah  mempersiapkan  5  skema  pemulihan ekonomi  untuk  sektor  UMKM,  salah  satunya  diperuntukan  untuk  UMKM  yang  masuk  kategori  rentan  akibat dampak  pandemi  diupayakan  agar  masuk  sebagai  penerima  bantuan  sosial  pemerintah.  Pemerintah  Indonesia melakukan beberapa langkah untuk menjaga aktivitas perekonomian tetap berjalan seperti, melalui Kementerian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392
Perindustrian (Kemenperin) memberikan pinjaman dengan bunga rendah kepada UMKM untuk pengadaan bahan baku, restrukturisasi kredit, menghubungkan para pelaku UMKM dengan platform toko online untuk membantu pemasaran  dan  penjualan  produk-produk  UMKM  seperti  Tokopedia,  Shopee,  dan  Blibli  Kementerian Ketenagakerjaan  (Kemnaker)  memberikan  bantuan  berupa  subsidi  gaji  atau  upah  bagi  pekerja  buruh  dalam penanganan dampak Covid-19  Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah (KemenkopUKM) melakukan kelonggaran pembayaran pinjaman, keringanan pajak UMKM enam bulan, transfer tunai untuk bisnis skala mikro. Pemerintah mengupayakan bantuan transfer tunai agar tepat sasaran karena selama ini mengalami kesulitan untuk mendapatkan data yang riil[1]-[2]
Menurut ari rohmawati pelatihan serta bantuan dari pemerintah sangatlah penting untuk umkm saat ini agar umkm yang ada di kabupaten pesawaran tidak semakin terpuruk. Namun karena banyaknya umkm yang ada di pesawaran  dan  belum  terklasifikasi  dengan  baik  antara  usaha  mikro,kecil  dan  menengah  menyebabkan  masih banyaknya  pemberian  bantuan  maupun  bimbingan  dari  pemerintah  yang  tidak  tepat  sasaran.  Maka  dari  itu dibutuhkan teknik klasifikasi data mining menggunakan teorema naive bayes untuk mengklasifikasi usaha mikro, kecil dan menengah yang dapat membantu pihak dinas koperasi dan umkm kabupaten pesawaran untuk menyusun data secara sistematis dan terstruktur. Berdasarkan hasil uji coba terhadap sampel data menggunakan algoritma naive bayes menghasilkan tingkat akurasi 98,68% yang artinya algoritma naive bayes dapat gunakan sebagai bahan masukan bagi pengambil keputusan.[3]
Sedangkan  menurut  Umkm  pada  saat  ini  sebagian  besar  dihadapkan  dalam  suatu  permasalahan  yang membuat usaha tersebut menjadi tidak lancar atau tidak berkembang, hal ini disebabkan oleh faktor permodalan, pengembangan kemitraan, promosi, pengembangan usaha dan sumber daya manusia. Pemberian bantuan terhadap pelaku  usaha  umkm  dengan  cara  memberi  pelatihan  strategi  pemasaran  dan  penggunaan  sarana  prasarana penjualan sesuai proporsi masing-masing pelaku usaha dengan melihat hasil analisa algoritma datamining. Hasil pengujian  menunjukan  bahwa  perbandingan  algoritma  klasifikasi  decision  tree  dengan  chaid  akurasi  tertinggi 90.49% untuk algoritma decision tree sedangkan 89.51% untuk algoritma chaid. Sedangkan pengujian algoritma asosiasi menggunakan algoritma tertius mendapatkan kombinasi asosiasi antara nilai atribut umur, jenis kelamin, dan pekerjaan.[4]-[5]
Pemerintah  Indonesia  dalam  mendapatkan  data  Real  Time  UMKM  yang  berhak  mendapatkan  bantuan, akurasi  penyaluran  bantuan  UMKM,  dan  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  melalui  UMKM khususnya Wilayah Kabupaten Cirebon. Terdapat beberapa cara agar bantuan transfer tunai untuk UMKM skala mikro dari pemerintah tepat sasaran, dalam penelitian ini penulis akan menggunakan teknik data mining dengan metode k-nearest neighbors dalam mengklasifikasi menerima bantuan UMKM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini peneliti menggunakan pendekatan kuantitatif. Dalam pengertiannya penelitian deskriptif adalah penelitian  yang  menggambarkan  suatu  keadaan  atau  kondisi  yang  terjadi  disuatu  daerah,  yang  pemecahan masalahnya  secara  tersistem  berdasarkan  data  –  data  yang  bersikap  fakta  yang  ada.  dan  data  kuantitatif  adalah jenis data berupa angka yang dapat digunakan dalam proses operasi matematika, data ini berasal dari data fakta yang ada. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat rasio yang merupakan data yang berbentuk angka sebenarnya.

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data merupakan suatu cara yang dilakukan oleh peneliti untuk memperoleh data-data yang  diperlukan.  Dalam  penelitian  ini  teknik  yang  digunakan  adalah  survey  penelitian  dan  Sumber  data  pada penelitian ini menggunakan Data Skunder dimana data yang di ambil tahun 2021.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Metode pengembangan data mining  yang digunakan untuk  menganalisis data dalam penerapan data mining  ini menggunakan  proses  tahapan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  yang  terdiri  dari  Data,  Data  Cleaning, Data transformation, Data mining, Pattern evolution, knowledge :[6]-[8]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392
Berikut merupan hal – hal yang perlu di lakukan dalam penelitian berdasarkan tahapan knowledge discovery in databases;
1. Data
Data  merupakan  sekumpulan  data  operasional  yang  diperlu  sebelum  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dalam Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai. [9]-[10]
2. Data Cleaning
Proses data  cleaning merupakan  proses  Pembersihan  data  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  data  yang tidak memiliki nilai (null), data yang salah input, data yang tidak relevan, duplikat data dan data yang tidak konsisten  karena  keberadaanya  bisa  mengurangi  mutu  atau  akurasi  dari  hasil  data  mining  nantinya. Pembersihan  data  juga  akan  mempengaruhi  performasi  dari  system  data  mining  karena  data  yang  akan ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
3. Data transformation
Data  transformation  dilakukan  dengan  memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai  nominal menjadi bernilai numerik.
4. Data Mining
Pada fase ini yang dilakukan adalah menerapkan algoritma atau metode pencarian pengetahuan. Ini adalah langkah  penting  di  mana  teknik  kecerdasan  diterapkan  untuk  mengekstrak  pola  informasi  yang  berpotensi berguna dari data yang dipilih.
Algoritma k-NN
a) Tahapan pertama adalah memasukkan nilai k, sedangkan nilai k minimalnya adalah 1 dan maksimalnya adalah jumlah set data latih
b) Kedua,  adalah  melakukan  normalisasi  untuk  semua  pola  set  data  latih  ataupun  set  data  uji.  Hal  ini bertujuan  supaya rentang  keseluruhan  nilai  pola memiliki rentang  nilai  yang  sama,  antara  0  sampai  1. Perhitungan normalisasi yang digunakan adalah metode min-max
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 −𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑥 −𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 (1)
1) datax adalah data yang akan dihitung normalisasinya yang diambil berdasarkan kolom datanya.
2) datamin adalah data terkecil di kolom yang sama
3) datamax a dalah data terbesar di kolom yang sama dengan data yang akan dinormalisasi.
c) Tahap ketiga adalah menghitung jaraj Euclidean yang akan disimbolkan sebagai deuclidean ( x,y ). 𝑑 𝐸𝑐𝑢𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 )2 𝑖 (2)
1) dimana i adalah banyaknya set data dan x adalah jumlah set data uji, sedangkan y adalah set data latih. 2) Tahap  selanjutnya  adalah  lakukan voting atau  pemilihan  dari  jarak euclidean terkecil  yang  masuk peringkat sejumlah nilai k . 3) Langkah terakhir adalah menentukan hasil klasifikasi berdasarkan tahap keempat yang terbanyak
5. Evaluation
Pada tahap evaluasi diharapkan mendapatkan informasi atau pola yang berguna sebagai acuan pemutakhiran data.  Algoritma  k-NN  adalah  satu  rumpun  dengan  algoritma  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  dan   beberapa algoritma klasifikasi yang termasuk dalam metode supervised learning . Model evaluasi yang digunakan pada algoritma  ini  adalah  menentukan  nilai Accuracy,  Precission,dan  Recall. Dengan  tahapan  yang  sama  yaitu dengan menggunakan metode Tabel Confusion Matrix .
6. Knowledge
Tahap terakhir dari proses data  mining  adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi  dari  hasil analisis yang didapat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Skunder  artinya  data  yang  akan  digunakan  menggunakan  umkm  tahun  2021 dengan  target  umkm  kategori  mikro  dengan  data  sebanyak  387  peserta  umkm  dengan  rincian  perkecamatan diambil sebanyak 10 data umkm, maka data tersebut tertuang dalam tabel berikut ini :
Tabel 1. Data UMKM
No Kabupaten Kecamatan
Nama Usaha Nama Produk
Izin Usaha Aset Omset 1 Cirebon Waled Warung Kelontong & Jus Puji Aulia Sembako Dan Jus Buah Ya 42,000,000 29,000,000 2 Cirebon Waled Izzaazka Handmade Penjahitan/ Pembuatan Pakaian Ya 45,000,000 28,000,000 3 Cirebon Waled Jamu Bagas Waras Jamu Ya 46,000,000 27,000,000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392
No Kabupaten Kecamatan Nama Usaha Nama Produk
Izin Usaha Aset Omset 4 Cirebon Waled Z2N Collection Penjahitan/ Pembuatan Pakaian Ya 50,000,000 29,000,000 5 Cirebon Waled Kampoengtelo Wingko Singkong. Telo Meduq Dan Ceriping Ya 51,000,000 28,000,000 6 Cirebon Waled Tyan Cake Olahan Pangan Ya 52,000,000 27,000,000 7 Cirebon Waled Jus & Snack Al- Cha Jus & Snack Ya 40,000,000 24,000,000 8 Cirebon Waled Aik Snack Olahan Pangan Ya 43,000,000 23,000,000 9 Cirebon Waled Aj Catering Aneka Makanan Ya 44,000,000 26,000,000 10 Cirebon Waled Dira Cell Pulsa Dan Atk Foto Copy Ya 42,000,000 29,000,000 … … … … … … … … 387 Cirebon Astanajapura Jeruk Segar Nusantara Buah Ya 50,000,000 28,000,000

## 3.2 Data Preprocesing
Pre-Processing merupakan tahap awal dataset akan dilakukan pembersihan data, data yang akan dibersihkan yakni data umkm kabupaten cirebon.
Tabel 2 Hasil Preprocesing data Kabupa ten Kecama tan Nama Usaha Nama Produk Izin Usaha Aset Omset Stat us Cirebon Waled Warung Kelontong & Jus Puji Aulia Sembako Dan Jus Buah Ya 42,000,0 00 29,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Izzaazka Handmade Penjahitan/ Pembuatan Pakaian Ya 45,000,0 00 28,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Jamu Bagas Waras Jamu Ya 46,000,0 00 27,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Z2N Collection Penjahitan/ Pembuatan Pakaian Ya 50,000,0 00 29,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Kampoengtelo Wingko Singkong. Telo Meduq Dan Ceriping Ya 51,000,0 00 28,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Tyan Cake Olahan Pangan Ya 52,000,0 00 27,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Jus & Snack Al-Cha Jus & Snack Ya 40,000,0 00 24,000,0 00 Laya k Cirebon Waled Aik Snack Olahan Pangan Ya 43,000,0 00 23,000,0 00 Laya k … … … … … … … … Cirebon Pangena n Cucian Motor Barokah Jasa Cuci Motor Ya 51,000,0 00 27,000,0 00 Laya k

## 3.3 Data Transformation
Data transformation Atribut yang dilakukan transformasi yakni atribut item, proses transformasi dilakukan dengan membuat atribut baru item menjad atribut khusus :

## Gambar 1. Transformasi
Implementasi model algoritma K-NN sesuai dengan konsep Data Mining maka peneliti dapat di gambarkan model sebagai berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392
Gambar 2 Model awal.
Berdasarkan  Gambar  diatas  tentang  pemanggilan  data  dengan  menggunakan  operator  retrive  dan  cross validation. Sedangkan model untuk melakukan pola algoritma knn dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 3. Algoritma KNN
Berdasarkan gambar diatas menjelaskan bahwa dalam membangun model algoritma knn maka perlu operator yaitu operator Algoritma knn, apply model dan performance.

## 3.5 Evaluation
1. Akurasi
Berdasarkan uraian model diatas maka dapat dijelaskan pola yang dihasilkan akurasi sebagai berikut :
Berdasarkan  gambar  diatas  tentang  akurasi  maka  didapatkan  bahwa  akurasi  dalam  penelitian  ini  yaitu sebesar 98,46 % dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Layak dan ternyata true Layak sebanyak 339 Data., Hasil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 110 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1392
Prediksi Layak dan ternyata true Tidak Layak sebanyak 2 Data. Hasil Prediksi Tidak Layak dan ternyata true Layak sebanyak 4 Data. Hasil Prediksi Tidak Layak dan ternyata true Tidak Layak sebanyak 42 Data.
2. Hasil Klasifikasi Tidak Layak Menerima Bantuan
Berdasarkan hasil akurasi maka peserta umkm yang tidak dapat menerima bantuan pemerintah sebanyak 44 UMKM adapun data sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil yang tidak dapat menerima Bantuan No Status Hasil Prediksi Kabupaten Kecamatan Nama Usaha 1 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Babakan Mustika Hijab 2 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Babakan Iyel Art & Production 3 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Ciwaringin Bagor Makwett 4 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Greged Es Kuwud Mba Lintang 5 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Losari Minuman Pop Ice 6 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Beber Jualan Rosok Zakariyah 7 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Kedawung Penny Olshop 8 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Kaliwedi Sinta Catering 9 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Lemah Abang Soto Ayam Pak Joyo … … … … … … 42 Tidak Layak Tidak Layak Cirebon Greged Rumah Jahit
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  beberapa  pola  pengetahuan  yang  diperoleh  dengan menggunakan algoritma K-NN, Peneliti memberikan rekomendasi layak untuk di berikan bantuan umkm sebanyak 339  data  perserta  umkm  yang  tersebar  di  wilayah  kabupaten  cirebon  dan  masuk  dalam  kategori  terdampak. Kemudian ada bebepara peserta umkm tidak dapat menerima bantuan umkm menurut penerapan algoritma knn yaitu  sebanyak  42  data,  serta  terdapat  2  data  peserta  yang  diusulkan  untuk  menerima  bantuan  umkm.  Harapan penelitian bagi  peserta yang mendapatkan bantuan dari pemerintah dapat  bisa bertahan dalam kondisi  covid  19 seperti ini

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan penulis dapat menarik kesimpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data skunder dengan atribut Kabupaten, Kecamatan, Nama Usaha, Nama Produk, Izin Usaha Aset dan  Omset.  Penerapan  algoritma  KNN  dengan  menggunakan  operator  retrive,  cross  validation,  dan  dalam mengembangkan model menggunakan operator algoritma knn, apply model dan performance. Hasil akurasi  98,46 % dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Layak dan ternyata true Layak sebanyak 339 Data. Hasil Prediksi Layak dan ternyata true Tidak Layak sebanyak 2 Data. Hasil Prediksi Tidak Layak dan ternyata true Layak sebanyak 4 Data. Hasil Prediksi Tidak Layak dan ternyata true Tidak Layak sebanyak 42 Data. Rekomendasi pola pengetahuan yang diperoleh dengan menggunakan algoritma K-NN, Peneliti memberikan rekomendasi layak untuk di berikan bantuan umkm sebanyak 339 data perserta umkm yang tersebar di wilayah kabupaten cirebon dan masuk dalam kategori  terdampak.  Kemudian  ada  bebepara  peserta  umkm  tidak  dapat  menerima  bantuan  umkm  menurut penerapan algoritma knn yaitu sebanyak 42 data, serta terdapat  2 data peserta yang diusulkan untuk menerima bantuan umkm. Harapan penelitian bagi peserta yang mendapatkan bantuan dari pemerintah dapat bisa bertahan dalam kondisi covid 19 seperti ini.

## REFERENCES
[1] Ambarsari,  E.  W.  (2019).  Pemodelan  Reward  Rule  Game  Streamer  Indonesia  Tingkat  Amatir  dengan  Orange  Data Mining. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 4 (1), 9. https://doi.org/10.30998/string.v4i1.3606
[2] Anggara Cahya Putra1, K. D. H. (2021). Optimalisasi Penyaluran Bantuan Pemerintah Untuk UMKM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Resti , 1 (10), 474–482.
[3] Frank,  Eibe,    et  al.  (2004). The  WEKA  Data  Mining  Software:  An  Update.  Department  of  Computer  Science.  New Zealand . University of WaikatoHamilton.
[4] Kristanto, A. (2019). Tinggi Berdasarkan Prestasi Dengan Menggunakan Metode Iterative Dichotomizer 3 ( Id3 ) ( Studi Kasus : Fti Uksw ). Simetris , 10 (2), 433–444.
[5] Kusrini. (2007). Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data . CV Andi Offsite.
[6] Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge In Data: An Introduction to Data mining . JohnWilley& Sons. Inc.
[7] Msme,  E.,  &  South,  I.  N.  (2021). Jurnal  Pertambangan  AROUND-MINING  COMMUNITY  EMPOWERMENT THROUGH CREATIVE Jurnal Pertambangan . 5 (2).
[8] Nisa,  C.  (2021). Analisis  Dampak Kebijakan  Penyaluran  Kredit  kepada  UMKM  Terhadap  Pertumbuhan  Pembiayaan UMKM Oleh Perbankan. DeReMa , 11 (2).
[9] Pandie, E. S. Y. (2021). Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi. J-Icon , 6 (1), 15–20.
[10]  Raharjo, M. R. (2017). Analisis Algoritma Klasifikasi Dan Asosiasi Terhadap Atrtibut Data Pelaku Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (Umkm). Technologia: Jurnal Ilmiah , 8 (3), 176. https://doi.org/10.31602/tji.v8i3.1747