## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972

## Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Sosial Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

## Agung Triayudi
Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 28/07/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published : 30/09/2023
Abstrak− Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  merpuakan  sebuah  program  pemerintah  yang  dilakukan  untuk  membantu  dalam memberantas kemiskinan  masyrakat di Indonesia  dan mensejahterakan  keluarga di  Indonesia.  Pemberian Dana  Bantuan  Sosial (Bansos) disalurkan dari Kementerian pusat, lalu diteruskan pada dinas sosial setempat dan kemudian dibagikan kepada masyarakat melalui  masing  –  masing  kantor  camat.  Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  selanjutnya  dilakukan  proses  penentuan  dan pemilihan terhadap keluarga yang mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) tersebut. Namun, dalam proses pelaksanaan yang dilakukan terdapat beberapa kendala yang dilalui, salah satunya adalah pemberian Dana Bantuan Sosial (Bansos) masih belum tepat sasaran bagi keluarga yang layak menerima Dana Bantuan Sosial (Bansos). Masalah tersebut merupakan sebuah hal penting yang  harus  diselesaikan,  hal  tersebut  dikarenakan  tujuan  utama  dari  program  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  untuk  membantu mengentaskan  kemiskinan  di  Indonesia.  Peninjauan  dan  pengolahan  data  kembali  berdasarkan  dengan  data  sebelumnya  dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  salah  satu  teknik  pada  bidang  komputer.  Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang dipergunakan melakukan pengolahan data kembali. Pengolahan data kembali pada data mining berdasarkan dengan data  – data yang tersimpan sebelumnya pada kumpulan data atau gudang data. Klasifikasi merupakan bagian dari data mining yang bertujuan untuk  mengetahui  model  –  model  tertentu  dari  data  untuk  kiranya  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa  kelas  atau  kelompok. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan bagian dari pada teknik pada data mining yang bertujuan untuk membagi data pada kelompok tertentu. Hasil yang didapatkan pada penelitian yaitu nilai K yang digunakan pada penelitian yaitu K=7, hasil proses pengelompokan data keluarga yang baru memutuskan bahwasannya keluraga tersebut menerima Dana Bantuan Sosial (Bansos)
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Dana; Bantuan Sosial; Algoritma K-Nearest Neighbor
Abstract− The Social Assistance Fund (Bansos) is a government program carried out to assist in eradicating community poverty in Indonesia and improving the welfare of families in Indonesia. Social Assistance Funds (Bansos) are distributed from the central ministry, then forwarded to local social services and then distributed to the community through each sub-district office. After data collection is carried out, the process of determining and selecting the families who receive Social Assistance Funds (Bansos) is carried out. However, in the implementation process there were several obstacles, one of which was that the provision of Social Assistance Funds (Bansos) was still not on target for families who deserved to receive Social Assistance Funds (Bansos). This problem is an important matter that must be resolved, this is because the main aim of the Social Assistance Fund (Bansos) program is to help eradicate poverty in Indonesia. Reviewing and processing data again based on previous data can be completed using one of the computer techniques. Data mining is a technique used to reprocess data. Data processing returns to data mining based on data previously stored in a data collection or data warehouse. Classification is part of data mining which aims to find out certain models of data so that they can be divided into several classes or groups. The K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is part of a data mining technique which aims to divide data into certain groups. The results obtained in the research are the K value used in the research, namely K=7, the result of the family data grouping process which has just determined that the family received Social Assistance Funds (Bansos).
Keywords : Data Mining; Classification; Fund; Social Assistance; K-Nearest Neighbor Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  merpuakan  sebuah  program  pemerintah  yang  dilakukan  untuk  membantu  dalam memberantas kemiskinan masyrakat di Indonesia dan mensejahterakan keluarga di Indonesia. Program Dana Bantuan Sosial  (Bansos)  memberikan  bantuan  ke  masyarakat  berupa  pemberian  uang  tunai  dengan  besaran  nominal  yang berbeda pada setiap programnya. Program Dana Bantuan Sosial (Bansos) sudah berjalan dimulai pada tahun 2014 hingga sampai saat ini, hasil yang telah didapatkan berupa penurunan angka keluarga miskin di Indonesia[1], [2].
Pemberian Dana Bantuan Sosial (Bansos) disalurkan dari Kementerian pusat, lalu diteruskan pada dinas sosial setempat dan kemudian dibagikan kepada masyarakat melalui masing – masing kantor camat. Dalam pemberian Dana Bantuan Sosial (Bansos) sepenuhnya merupakan tanggung jawab dari dinas sosial dengan mendapatkan data terlebih dahulu  terhadap  kondisi  dari  keluarga  yang  terdapat  pada  suatu  wilayah  tertentu.  Dimana  data  tersebut  dilakukan pengumpulan oleh tim khusus[3], [4].
Setelah dilakukan pengumpulan data, selanjutnya dilakukan proses penentuan dan pemilihan terhadap keluarga yang mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) tersebut. Dimana bagi keluarga yang mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) diharuskan untuk memenuhi kondisi – kondisi ataupun keadan tertentu. Setelah terpenuhi kondisi atau keadaan  yang  telah  ditentukan  maka  keluarga  tersebut  dinyatakan  layak  untuk  mendapatkan  Dana  Bantuan  Sosial (Bansos) tersebut[5], [6].
Namun, dalam proses pelaksanaan yang dilakukan terdapat beberapa kendala yang dilalui, salah satunya adalah pemberian  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  masih  belum  tepat  sasaran  bagi  keluarga  yang  layak  menerima  Dana

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
Bantuan  Sosial  (Bansos).  Bagi  keluarga  yang  seharusnya  dikategorikan  miskin  tidak  mendapatkan  Dana  Bantuan Sosial (Bansos) sedangkan bagi keluarga yang dikategorikan mampu mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos).
Masalah tersebut merupakan sebuah hal penting yang harus diselesaikan, hal tersebut dikarenakan tujuan utama dari program Dana Bantuan Sosial (Bansos) untuk membantu mengentaskan kemiskinan di Indonesia. Maka dari itu perlu kiranya digunakan sebuah teknik atau cara khusus yang dapat membantu untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Penyelesaian  permasalahan  terhadap  kesalahan  penerimanaan  tersebut  kiranya  dapat  diselesaikan  dengan melihat  kembali  terhadap  data  –  data  penerima  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  sebelumnya  untuk  dilakukan pengolahan  ulang  agar  dapat  dipergunakan  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  terhadap  penentuan penerima Dana Bantuan Sosial (Bansos)[7], [8].
Peninjauan  dan  pengolahan  data  kembali  berdasarkan  dengan  data  sebelumnya  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan salah satu teknik pada bidang komputer. Dimana teknik tersebut banyak dipergunakan secara umum pada  berbagai  macam  instansi  untuk  membantu  penyelesaian  masalah  terhadap  pengolahan  data  kembali.  Teknik komputer yang dimaksud adalah Data Mining.
Data mining merupakan sebuah teknik yang dipergunakan melakukan pengolahan data kembali. Pengolahan data kembali pada data mining berdasarkan dengan data – data yang tersimpan sebelumnya pada kumpulan data atau gudang data. Pada data mining  sendiri  proses pengolahan data yang dilakukan nantinya akan mendapatkan berupa sebuah  informasi  –  informasi  baru  yang  dapat  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  macam  masalah. Pada data mining  sendiri terdapat  berbagai  macam  bagian untuk  proses penyelesaian masalah, salah satunya merupakan Klasifikasi[9]–[11].
Klasifikasi merupakan bagian dari data mining yang bertujuan untuk mengetahui model – model tertentu dari data untuk kiranya dapat dibedakan menjadi beberapa kelas atau kelompok. Proses klasifikasi yang dilakukan pada data mining dengan melihat kondisi  –  kondisi yang terpenuhi terhadap data untuk masuk dalam kelas tertentu[12], [13].  Pada  data  mining  klasifikasi  merupakan  bagian  dari  supervised  learning,  dimana  proses  klasifikasi  yang dilakukan harus mengetahui terlebih dahulu  kelas atau kelompok yang akan dituju  pada. Dalam klasifikasi  sendiri terdapat berbagai macam algoritma yang dapat dipergunakan seperti Rough Set, Naïve Bayes, CART, Decision Tree dan  juga  berbagai  macam  algoritma  lainnya[14]–[17].  Pada  penelitian  ini  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan bagian dari pada teknik pada data mining yang bertujuan untuk membagi data pada kelompok tertentu. Proses pengolahan data pada Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk menemukan kelas data berdasarkan dengan perhitungan nilai jarak terdekat terhadap tetangga sebelumnya. Pada Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) proses awal yang dilakukan dengan menentuka terlebih dahulu nilai K, setelah itu dilakukan proses perhitungan jarak tetangga baru dengan tetangga terdekat. Setelah dilakukan proses perhitungan nilai tersebut, selanjutnya dilakukan pemantauan manakah kelas paling banyak daripada nilai K yang telah ditentukan. Data baru tersebut nantinya dimasukan dalam kelas bagi kelas yang terbanyak pada nilai K[18]–[20].
Dalam  mendukung  terlaksananya  penelitian  maka  diperlukan  beberapa  refrensi  ataupun  pendukung  dari penelitian,  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Siti  Nurjanah,  dkk  pada  tahun  2020 dengan judul penelitian “Penerapan Algoritma K – Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Pencemaran Udara Di Kota Jakarta” didapatkan hasil penelitian bahwasannya Algoritma K-NN dapat dipergunakan untuk mengklasifikasi pencemaran  udara  yang  terjadi  di  Jakarta  dengan  nilai  K  yang  digunakan  adalah  7  dan  akurasi  hasil  adalah 95,78%[21].
Penelitian lainnya yang dipergunakan sebagai pendukung penelitian seperti yang dilakukan oleh Muhammad Naja Maskuri, dkk di tahun 2022 dengan judul penelitian yang dilakukan “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  untuk  Memprediksi  Penyakit  Stroke”  dimana  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  bahwasannya  proses prediksi  terhadap  penyakit  stroke  tersebut  dapat  terselesaikan  dengan  penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN), dimana nilai K yang digunakan adalah 9 serta tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 95%[22].
Selain itu juga terdapat penelitian yang dilakukan oleh Inna Alvi Nikmatun dan Indra Waspada ditahun 2019 dengan  judul  penelitian  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor” bahwasannya hasil penelitian menunjukan bahwasannya proses klasifikasi terhadap masa studi mahasiswa tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, hasil klasifikasi tersebut didukung dengan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 75,95%[23].
Terdapat juga penelitian yang dilakukan oleh M. Syukri Mustafa dan I Wayan Simpen pada tahun 2019 dimana judul penelitian yang digunakan “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Memprediksi Pasien Terkena  Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa  Kabupaten  Bulukumba”  dimana  hasil  dari  penelitan mengatakan  bahwasannya  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dapat  membantu  untuk  melakukan  prediksi terhadap masyarakat yang terkena penyakit diabetes di kabupaten bulukumba, dimana pada penelitian yang dilakukan didapatkan tingkat akurasi sebesar 68,30%[24].
Penelitian terakhir yang digunakan sebagai dasar penelitian yang dilakukan oleh Anis Nikmatul Kasanah, dkk di  tahun  2019  dengan  judul  penelitian  “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN”  dengan  hasil  penelitian  bahwasannya Algoritma K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap berita online serta algoritma

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
K-Nearest  Neighbor  dapat  dikombinasikan  dengan  algoritma  lainnya  untuk  melakukan  peningkatan  tingkat akurasi[25].
Berdasarkan dengan penjelasan yang telah dijabarkan diatas maka tujuan yang akan dilakukan pada penelitian yaitu akan dilakukannya penelitian terhadap proses klasifikasi  terhadap masyarakat  penerima Dana Bantuan Sosial (Bansos).  Proses  klasifikasi  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  masyarakat  tersebut  layak  untuk mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) atau tidak. Hasil yang ingin dicapai dari penelitian nantinya tidak lagi terdapat kesalahan terhadap penentuan keluarga yang layak mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Sebelum  dilakukan penelitian perlu  kiranya diketahui  terlebih dahulu terhadap kerangka kerja dari penelitian yang dilakukan.  Kerangka  Kerja  Penelitian  bertujuan  untuk  mengetahu  setiap  proses  langkah  pada  penelitian,  dengan kerangka kerja penelitian tersebut penelitian yang dilakukan dapat terarah lebih bagik dan tampak jelas setiap proses yang dilakukan dimulai dari tahapan identifikasi masalah, penerapan algortima sampai dengan penarikan kesimpulan dari hasil. Adapun kerangka kerja penelitian yang digunakan pada penelitian dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pada  gambar  1.  tersebut  dapat  dilihat  kerangka  kerja  dari  penelitian,  dimana  tahapan  kerja  pada  penelitian dimulai  dari  tahapan  identifikasi  maslaah.  Pada  tahapan  ini  akan  diketahui  permasalahan  ataupun  kendala  yang dihadapi dalam proses penentuan penerima Dana Bantuan Sosial (Bansos) hingga akhirnya diperlukan penyelesaian pada  penelitian. Setelah  dilakukan  proses  identifikasi  masalah,  selanjutnya  yaitu  proses  pengumpulan  data.  Proses pengumpulan  data  merupakan  mengumpulkan  data  keluarga  calon  penerima  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  yang nantinya akan dilakukan pengolahan untuk mengetahui apakah termasuk dalam keluarga yang menerima dana bantuan sosilal  atau  tidak.  Tahapan  berikutnya  merupakan  tahapan  preprosesing  data,  pada  tahapan  ini  dilakukan  proses penyesuaian  data  dari  data  yang  telah  dikumpulkan.  Penyesuaian  data  yang  dilakukan  agar  kiranya  data  dapat dipergunakan  pengolahan  hingga  didapatkan  hasil  pada  penelitian.  Setelah  dilakukan  tahapan  preprosesing  data, selanjutnya masuk dalam tahapan yang paling penting dari penelitian yaitu penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor. Pada tahapan ini nantinya akan dilakukan proses pengolahan data yang baru dengan menghitung nilai jarak terdakat terhadap  data  sebelumnya,  Dimana  dari  penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  nantinya  dapat  melihat apakah  keluarga  tersebut  dapat  menerima  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  atau  tidak.  Setelah  dilakukan  proses penerapan  metode,  tahapan  paling  akhir  yaitu  penarikan  kesimpulan  dari  pada  penelitian  dan  juga  hasil  yang didapatkan.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan teknik yang digunakan untuk proses pengolahan data. Proses pengolahan data yang dilakukan pada data mining berdasarkan dengan pengolahan data yang berasal dari masa lampau. Data yang terkumpul menjadi kumpulan  data  dimasa  lampau  dilakukan  pengolahan  data  kembali  untuk  mendapatkan  informasi  baru  dari  data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
tersebut. Informasi tersebut nantinya dimanfaatkan oleh pemilik data untuk melakukan proses pengambilan keputusan. Pada data mining  informasi  yang didapatkan nantinya dapat  dipergunakan oleh berbagai  macam  bidang keilmuan. Proses pengolahan data pada data mining dilakukan dengan berbagai macam teknik seperti klasifikasi, klasterisasi, prediksi,  estimasi  dan  asosiasi.  Seluruh  teknik  tersebut  dipergunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  ataupun  hasil  yang ingin didapatkan dari proses pengolahan data tersebut[25]–[27].
Secara  umum  data  mining  juga  disebut  sebagai  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan  proses  untuk  mendaptkan  kembali  pengetahuan  –  pengetahuan  yang tersimpan  pada  kumpulan  data,  pengetahuan  yang  didapatkan  pada  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) nantinya dapat juga disebut dengan hasil proses penerapan data mining[24].

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  bagian  dari  pada  teknik  klasifikasi  pada  data  mining.  Dimana Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat melakukan pengelompokan terhadap data yang baru untuk dimasukan pada kelompok tertentu berdasarkan dengan kriteria tertentu. Proses pengelompokan yang dilakukan pada Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN) dengan melakukan perhitungan jarak terdekat  pada data baru terhadap jarak terhadap data lama. Proses yang dilakukan pada Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) berdasarkan dengan perhitungan nilai euclidean distance. Adapun rumus yang digunakan untuk proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut[2]–[4]:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dana Bantuan Sosial (Bansos) merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk menekan angka kemiskinan bagi keluarga di Indonesia. Dana Bantuan Sosial (Bansos) yang diberikan kepada keluarga melalui perwakilan keluarga berupa sejumlah uang tunai dengan nominal tertentu. Dalam proses yang dilakukan untuk penentuan warga penerima Dana Bantuan Sosial (Bansos) didapatkan kendala yaitu masih kiranya terdapat kesalahan dalam penentuan keluarga penerima  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos).  Dimana  dalam  hal  ini,  keluarga  yang  layak mendapatkan  Dana  Bantuan Sosial (Bansos) tersebut tetapi tidak mendapatkan bantuan Dana Bantuan Sosial (Bansos), sedangkan keluarga yang tidak layak mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos) tersebut mendapatkan Dana Bantuan Sosial (Bansos). Tentu saja  hal  tersebut  menjadi  masalah  yang  cukup  serius  dan  harus  diselesaikan,  hal  tersebut  dikarenakan  jika permasalahan tersebut terus berlanjut maka tujuan dari program Dana Bantuan Sosial (Bansos) untuk menekan angka kemiskinan di Indonesia tidaklah tercapai. Maka dari itu kiranya perlu dilakukan proses penyelesaian permasalahan dengan  menggunakan  sebuah  teknik  khusus.  Teknik  yang  dimaksud  adalah  data  mining.  Data  mining  merupakan sebuah cara yang digunakan untuk melakukan proses pengolahan data berdasarkan dengan data dimasa lampau yang terkumpul  pada  kumpulan  data.  Dengan  menggunakan  data  mining  dapat  melihat  data  keluarga  penerima  Dana Bantuan Sosial (Bansos) sebelumnya kemudian dilakukan proses pendekatan terhadap data sebelumnya dengan data baru  bagi  keluarga  yang  akan  dilakukan  proses  pengelompokan  tersebut.  Pada  data  mining  proses  penyelesaian masalah  menggunakan  algoritma  penyelesaian.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan tersebut yaitu Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Setelah  dilakukan  proses  analisis  terhadap  masalah,  maka  selanjut  dapat  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan algoritma K-Nearest Neighbor. Namun sebelum dilakukan proses penyelesaian dengan algoritma K-Nearest Neighbor terlebih  dahulu  harus  diketahui  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  penyelesaian  masalah.  Adapun  data  yang digunakan untuk dilakukan pengolahan data dengan algoritma K-Nearest Neighbor tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Peneriman Dana Bantuan Sosial (Bansos) No  Objek Pekerjaan Jumlah Tanggungan Pendapatan Kondisi Rumah Hasil 1 O1 Wiraswasta 3 Rp  1.800.000 Sewa Menerima 2 O2 Karyawan Swasta 4 Rp  2.000.000 Milik Sendiri Menerima 3 O3 Buruh Pabrik 2 Rp  2.500.000 Milik Sendiri Menerima 4 O4 Wirausaha 5 Rp  2.200.000 Sewa Menerima 5 O5 Wirausaha 4 Rp  2.100.000 Sewa Tidak 6 O6 Wiraswasta 4 Rp  2.500.000 Sewa Tidak 7 O7 Wirausaha 3 Rp  2.500.000 Milik Sendiri Tidak 8 O8 Wirausaha 2 Rp  2.400.000 Milik Sendiri Tidak 9 O9 Wirausaha 4 Rp  1.900.000 Milik Sendiri Tidak 10 O10 Karyawan Swasta 3 Rp  2.200.000 Sewa Tidak 11 O11 Karyawan Swasta 2 Rp  2.400.000 Sewa Menerima

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
No  Objek Pekerjaan Jumlah Tanggungan Pendapatan Kondisi Rumah Hasil 12 O12 Karyawan Swasta 2 Rp  2.000.000 Sewa Menerima 13 O13 Wiraswasta 2 Rp  1.850.000 Milik Sendiri Menerima 14 O14 Wiraswasta 4 Rp  2.100.000 Milik Sendiri Menerima 15 O15 Wiraswasta 5 Rp  2.700.000 Milik Sendiri Tidak 16 O16 Buruh Pabrik 3 Rp  2.300.000 Sewa Tidak 17 O17 Buruh Pabrik 5 Rp  1.950.000 Sewa Menerima 18 O18 Wiraswasta 4 Rp  2.000.000 Sewa Menerima 19 O19 Karyawan Swasta 3 Rp  1.800.000 Milik Sendiri Menerima 20 O20 Karyawan Swasta 5 Rp  1.700.000 Milik Sendiri Tidak
Pada tabel 1, dapat dilihat untuk data yang akan digunakan dalam penyelesaian penelitian. Pada data tersebut terdapat 20 alternatif atau objek yang digunakan sebagai dasar proses pengolahan data terhadap data yang baru. Selain itu  dapat  dilihat  juga  bahwa  terdapat  4  atribut  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  yaitu  Pekerjaan,  Jumlah Tanggungan, Pendapatan, Kondisi Rumah. Pada data tersebut juga terdapat hasil yang menjadi target kelas sebagai tujuan  dari  pengelompokan  nantinya,  terdapat  2  kelas  yang  menjaditujuan  yaitu  Menerima  dan  Tidak.  Setelah didapatkan data awal maka selanjutnya dilakukan prosesing data, tujuan dilakukan prosesing data untuk menyesuaikan data  yang  dipakai  dengan  algoritma  yang  akan  digunakan.  Adapun  ketentuan  dalam  prosesing  data  dapat  dilihat berikut:
Tabel 2. Preprosesing Atribut Pekerjaan No Pekerjaan Hasil Preprosesing 1 Karyawan Swasta 1 2 Wirausaha 2 3 Wiraswasta 3 4 Buruh Pabrik 4
Pada tabel 2 dapat dilihat dasar untuk melakukan preporsesing pada atribut pekerjaan. Pada tabel tersebut dapat dilihat hasil preprosesing bahwasannya perkerjaan Karyawan Swasta menjadi 1, Wirausaha menjadi 2, Wiraswasta menjadi  3  dan  Buruh  Pabrik  menjadi  4.  Selain  preprosesing  pada  atribut  karyawan,  dilakukan  juga  preprosesing terhadap atribut pendapatan. Adapun preprosesing atribut pendapatan dapat dilihat berikut
Tabel 3. Preprosesing Atribut Pendapatan No Pendapatan Hasil Preprosesing 1 Rp. 1.500.000 - Rp. 2.000.000 1 2 Rp. 2.000.001 - Rp. 3.000.000 2 3 Rp. 3.000.001 - Rp. 4.000.000 3 4 > Rp. 4.000.000 4
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  dasar  aturan  yang  digunakan  untuk  melakukan  preprosesing  data  pada  atribut pendapatan. Pada tabel tersebut dapat dilihat nilai hasil preprosesing bagi kepala keluarga yang memilik pendapatan antara  Rp.  1.500.000  sampai  Rp.  2.000.000  hasil  preprosesing  menjadi  1,  bagi  kepala  keluarga  yang  memiliki pendapatan  antara  Rp.  2.000.001  sampai  Rp.  3.000.000  hasil  preprosesing  menjadi  2,  bagi  kepala  keluarga  yang memiliki pendapatan antara Rp. 3.000.001 sampai Rp. 4.000.000 hasil preprosesing menjadi 3 dan bagi keluarga yang memiliki  pendapatan  lebih  besar  dari  Rp.  4.000.000  hasil  preprosesing  menjadi  4.  Atribut  terakhir  yang  perlu dilakukan preprosesing yaitu atribut kondisi rumah. Adapun aturan preproesing atribut kondisi rumah dapat dilihat berikut:
Tabel 4. Preprosesing Atribut Kondisi Rumah No  Kondisi Rumah  Hasil Preprosesing 1 Sewa 1 2 Milik Sendiri 2
Dari tabel 4 dapat dilihat dasar dilakukannya preprosesing pada atribut kondisi rumah. Pada tabel tersebut dapat dilihat  bahwasannya  kondisi  rumah  yang  Sewa  menjadi  1  dan  kondisi  rumah  Milik  Sendiri  menjadi  2.  Setelah diketahui  seluruh  aturan  yang  digunakan  untuk  melakukan  preprosesing  data,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses preprosesing data. Adapun hasil preprosesing data dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Preprosesing Data
No  Objek  Pekerjaan  Jumlah Tanggungan  Pendapatan  Kondisi Rumah Hasil 1 O1 3 3 2 1 Menerima 2 O2 1 4 1 2 Menerima 3 O3 4 2 2 2 Menerima

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
No  Objek  Pekerjaan  Jumlah Tanggungan  Pendapatan  Kondisi Rumah Hasil 4 O4 2 5 2 1 Menerima 5 O5 2 4 2 1 Tidak 6 O6 3 4 2 1 Tidak 7 O7 2 3 2 2 Tidak 8 O8 2 2 2 2 Tidak 9 O9 2 4 1 2 Tidak 10 O10 1 3 2 1 Tidak 11 O11 1 2 2 1 Menerima 12 O12 1 2 2 1 Menerima 13 O13 3 2 1 2 Menerima 14 O14 3 4 2 2 Menerima 15 O15 3 5 2 2 Tidak 16 O16 4 3 2 1 Tidak 17 O17 4 5 1 1 Menerima 18 O18 3 4 2 1 Menerima 19 O19 1 3 1 2 Menerima 20 O20 1 5 1 2 Tidak
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  hasil  dari  preprosesing  data  yang  dilakukan.  Preprosesing  data  pada  tabel  5 merupakan preprosesing data pada tabel 1 berdasarkan dengan ketentuan preprosesing data pada tabel 2, tabel 3 dan tabel 4. Tahapan selanjutnya setelah didapatkan data akhir maka proses yang dilakukan berikutnya adalah penerapan dari Algoritma K-Nearest Neighbor dengan cara melakukan perhitungan kedekatan antara data yang baru dengan data sebelumnya. Sebelum proses yang dilakukan untuk perhitungan jarak harus diketahui terlebih dahulu data testing atau data baru yang akan dilakukan proses penentuan apakah menerima Dana Bantuan Sosial (Bansos) atau tidak. Adapun data testing dapat dilihat berikut
Tabel 6. Data Testing No  Objek Pekerjaan Jumlah Tanggungan Pendapatan Kondisi Rumah  Hasil 1 A1 Buruh Pabrik 4 Rp. 1.800.000 Sewa ????
Pada tabel 6, dapat dilihat data testing yang akan dilakukan proses pengelompokan dan juga penentuan menjadi penerima  Dana  Bantuan  Sosial  (Bansos)  atau  tidak.  Tetapi  data  testing  yang  digunakan  harus  dilakukan  terlebih dahulu  untuk  tahapan prosesing, hal  tersebut  dikarenakan data yang terdapat pada data testing tidak sesuai  dengan proses penggunaan algoritma nantinya. Adapun hasil preprosesing data testing dapat dilihat berikut:
Tabel 7. Hasil Preprosesing Data Testing
No  Objek  Pekerjaan  Jumlah Tanggungan  Pendapatan  Kondisi Rumah  Hasil
1 A1 4 4 1 1 ????
Pada tabel 7 merupakan hasil dari preprosesing data testing. Setelah dilakukan penyesuaian data testing tersebut maka selanjutnya dapat dilakukan proses perhitungan nilai jarak dari data testing tersebut dengan data sebelumnya. Proses perhitungan jarak pada algoritma K-Nearest Neighbor dapat diselesaikan seperti tampak berikut ini:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (1)
D1 = √(4−3) 2 + (4 − 3) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(1) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √1 + 1 + 1 + 0 = √3 = 1,73
D2
= √(4−1) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(3) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (−1) 2
= √9 + 0 + 0 + 1 = √10 = 3,16
D3
= √(4−4) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(0) 2 + (2) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
= √0 + 4 + 1 + 1 = √6 = 2,45

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
D4 = √(4−2) 2 + (4 − 5) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(2) 2 + (−1) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √4 + 1 + 1 + 0
= √6 = 2,45
D5
= √(4−2) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(2) 2 + (0) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √4 + 0 + 1 + 0
= √5 = 2,24
D6
= √(4−3) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(1) 2 + (0) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √1 + 0 + 1 + 0 = √2
= 1,41
D7
= √(4−2) 2 + (4 − 3) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(2) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
= √4 + 1 + 1 + 1 = √7 = 2,65
D8
= √(4−2) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(2) 2 + (2) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
= √4 + 4 + 1 + 1 = √10 = 3,16
D9
= √(4−2) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(2) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (−1) 2
= √4 + 0 + 0 + 1 = √5 = 2,24
D10
= √(4−1) 2 + (4 − 3) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(3) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √9 + 1 + 1 + 0 = √11 = 3,32
D11
= √(4−1) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(3) 2 + (2) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √9 + 4 + 1 + 0 = √14 = 3,74
D12
= √(4−1) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(3) 2 + (2) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √9 + 4 + 1 + 0 = √14 = 3,74
D13
= √(4−3) 2 + (4 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(1) 2 + (2) 2 + (0) 2 + (−1) 2
= √1 + 4 + 0 + 1 = √6 = 2,45
D14
= √(4−3) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(1) 2 + (0) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
= √1 + 0 + 1 + 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
= √3 = 1,73
D15
= √(4−3) 2 + (4 − 5) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(1) 2 + (−1) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
= √1 + 1 + 1 + 1
= √4 = 2
D16
= √(4−4) 2 + (4 − 3) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(0) 2 + (1) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √0 + 1 + 1 + 0 = √2 = 1,41
D17
= √(4−4) 2 + (4 − 5) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 = √(0) 2 + (−1) 2 + (0) 2 + (0) 2
= √0 + 1 + 0 + 0 = √1 = 1
D18
= √(4−3) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = √(1) 2 + (0) 2 + (−1) 2 + (0) 2
= √1 + 0 + 1 + 0 = √2 = 1
D19
= √(4−1) 2 + (4 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(3) 2 + (1) 2 + (0) 2 + (−1) 2
= √9 + 1 + 0 + 1 = √113 = 3,32
D20
= √(4−1) 2 + (4 − 5) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(3) 2 + (−1) 2 + (0) 2 + (−1) 2
= √9 + 1 + 0 + 1 = √11 = 3,32 Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  jarak,  maka  dilakukan  penyusunan  data  agar  kiranya  mudah  untuk dilihat. Adapun hasil perhitungan jarak dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak 1 O1 1,73 2 O2 3,16 3 O3 2,45 4 O4 2,45 5 O5 2,24 6 O6 1,41 7 O7 2,65 8 O8 3,16 9 O9 2,24 10 O10 3,32 11 O11 3,74 12 O12 3,74 13 O13 2,45 14 O14 1,73 15 O15 2,00 16 O16 1,41 17 O17 1,00 18 O18 1,41 19 O19 3,32

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
20 O20 3,32
Pada  tabel  8,  dapat  dilihat  hasil  perhitungan  jarak  antara  data  testing  dengan  data  yang  lama.  Selanjutnya setelah dilakukan perhitungan jarak, data tersebut disusun berdasarkan dengan jarak terkecil hingga jarak tersebesar. Adapun hasil perankingan perhitungan jarak dapat dilihat berikut:
Tabel 9. Hasil Perankingan Perhitungan Jarak
No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak  Ranking 1 O17 1,00 1 2 O6 1,41 2 3 O16 1,41 2 4 O18 1,41 2 5 O1 1,73 5 6 O14 1,73 5 7 O15 2,00 7 8 O5 2,24 8 9 O9 2,24 8 10 O3 2,45 10 11 O4 2,45 10 12 O13 2,45 10 13 O7 2,65 13 14 O2 3,16 14 15 O8 3,16 14 16 O10 3,32 16 17 O19 3,32 16 18 O20 3,32 16 19 O11 3,74 19 20 O12 3,74 19
Pada tabel 9 dapat dilihat hasil perankingan perhitungan jarak yang telah dilakukan. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwasannya data sudauh tersusun dari mulai jarak terkecil hingga jarak terbesar. Tahapan selanjutnya yaitu proses pengambilan keputusan, namun sebelum dilakukan proses pengambilan keputusan dilakukan pemisahan data dahulu. Data perankingan hasil perhitungan jarak yang masuk K=7 maka akan digunakan sebagai proses pengambilan keputusan. Adapun data nilai K=7 dapat dilihat berikut
Tabel 10. Data Nilai K=7
No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak  Ranking Hasil 1 O17 1,00 1 Menerima 2 O6 1,41 2 Tidak 3 O16 1,41 2 Tidak 4 O18 1,41 2 Menerima 5 O1 1,73 5 Menerima 6 O14 1,73 5 Menerima 7 O15 2,00 7 Tidak
Setelah didapatkan nilai K=7 pada tabel 10 diatas, maka dapat dilakukan proses penentuan kelas. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwasannya kelas dengan hasil “Menerima” sebanyak 4 kali sedangkan hasil “Tidak” sebanyak 3 kali. Hal tersebut menandakan bahwasanya proses pengambilan keputusan yang dilakukan bahwasannya data testing mendapatkan keputusan “Menerima”. Adapun hasil pengambilan keputusan dapat dilihat berikut
Tabel 11. Hasil Pengambilan Keputusan
No  Objek Pekerjaan Jumlah Tanggungan Pendapatan Kondisi Rumah Hasil 1 A1 Buruh Pabrik 4 Rp. 1.800.000 Sewa Menerima
Seperti  terlihat  pada  tabel  11,  data  keluarga  dengan  Pekerjaan  adalah  Buruh  Pabrik,  Jumlah  Tanggungan sebanyak 4 (empat) orang, Pendapatan sebesar Rp. 1.800.000 dan Kondisi Rumah yang ditempati adalah Sewa. Maka keluarga tersebut layak untuk menerima Dana Bantuan Sosial (Bansos)

## 4. KESIMPULAN
Hasil akhir yang dilakukan dari proses penelitian adalah sebuah proses penarikan kesimpulan dari hasil. Dalam proses penelitian yang dilakukan didapatkan hasil bahwasannya penyelesaian permasalahan dalam penentuan penerima Dana

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
Bantuan  Sosial  (Bansos)  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  Data  Mining.  Proses  penyelesaian  dengan  data mining  dilakukan  meninjau  kembali  terhadap  data  yang  telah  tersimpan  sebelumnya,  dalam  hal  ini  proses  yang dilakukan dengan meninjau kembali data keluarga yang telah menerima Dana Bantuan Sosial (Bansos) sebelumnya. Dalam proses penyelesaian dengan data mining, dilakukan dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN). Pada algoritma tersebut dilakukan proses perhitungan jarak dari data testing dengan data yang sebelumnya. Hasil yang  didapatkan  dari  penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  bahwasannya  dengan  nilai  K=7  dapat  ditentukan bahwasannya data testing “Menerima” Dana Bantuan Sosial (Bansos)

## REFERENCES
[1] H.  Mubarok,  S.  Murni,  and  M.  M.  Santoni,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. Jakarta-Indonesia , no. April, pp. 773–782, 2021.
[2] A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin,  “Identifikasi Citra  Jenis  Bunga  menggunakan  Algoritma  KNN  dengan  Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[3] A. Pratama, F. A. Ma’ruf, Iin, A. Rizki Rinaldi, and Faturrhohman, “Klasifikasi Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 11–15, 2021.
[4] A. Christopher and T. M. S. Mulyana, “Klasifikasi Tumbuhan Angiospermae Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berdasarkan Pada Bentuk Daun,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 4, pp. 1233–1243, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i4.3211.
[5] S. Z. H. Rukmana, A. Aziz, and W. Harianto, “Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Normalisasi Dan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 439–445, 2022.
[6] A. E. Gumanti, Taslim, S. Handayani, and D. Toresa, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Topik Skripsi Mahasiswa di Fakultas Ilmu Komputer,” JITaCS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 44–50, 2022.
[7] LOUIS MADAERDO SOTARJUA and DIAN BUDHI SANTOSO, “Perbandingan Algoritma KNN, Decision Tree Dan Random  Forest  Pada  Data  Imbalanced  Class  Untuk  Klasifikasi  Promosi  Karyawan,” J.  INSTEK  (Informatika  Sains  dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 192–200, 2022, doi: 10.24252/instek.v7i2.31385.
[8] M. D. Hendriyanto and B. N. Sari, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Judul Berita Hoax,” J. Ilm. Inform. , vol. 10, no. 02, pp. 80–84, 2022, doi: 10.33884/jif.v10i02.5477.
[9] R.  Nuraini,  “Klasifikasi  Citra  Jenis  Kapasitor  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Principal Component Analysis,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 133–140, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1694.
[10]  R. S. Amardita, A. Adiwijaya, and M. D. Purbolaksono, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 62, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[11]  W. Ramdhani, D. Bona, R. B. Musyaffa, and C. Rozikin, “Klasifikasi Penyakit Kangker Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 12, pp. 445–452, 2022.
[12]  H. A. Dwi Fasnuari, H. Yuana, and M. T. Chulkamdi, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 16, no. 2, pp. 133–142, 2022, doi: 10.35457/antivirus.v16i2.2445.
[13]  M. Y. Putra and D. I. Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[14]  A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 7, no. 2, p. 217, 2021.
[15]  A. S. Fikri, F. Setiawan, W. A. Violando, A. D. Muttaqin, and F. Rahmawan, “Analisis Penutupan Lahan menggunakan Google Earth Engine (GEE) dengan Metode Klasifikasi Terbimbing (Studi kasus: WIilayah Pesisir Kabupaten Lamongan, Provinsi Jawa Timur),” in Prosiding FIT ISI Vol , 2021, vol. 1, pp. 1–102, [Online]. Available: http://eprints.itn.ac.id/1418/.
[16]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[17]  Jeprianto  and  R.  A.  Aziz,  “Implementasi  Algoritma  Rough  Set  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Mendapatkan  Rule  Dalam Menyeleksi Pemohon Bantuan Fasilitas Rumah Ibadah (Studi Kasus : Pemerintah Kabupaten Pringsewu),” JTKSI , vol. 03, no. 93, pp. 74–83, 2020.
[18]  B. N. Azmi, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Pengaruh PCA Pada Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 94–103, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUSTINDO/article/view/8190%0Ahttp://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/J USTINDO/article/download/8190/4143.
[19]  K. F. Margolang, M. M. Siregar, S. Riyadi, and Z. Situmorang, “Analisa Distance Metric Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kredit Macet,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 118–124, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1262.
[20]  S. T. Rizaldi and M. Mustakim, “Perbandingan Teknik Pembagian Data untuk Klasifikasi Sarana Akses Air pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12 , pp. 130–137, 2020.
[21]  S.  Nurjanah,  A.  M.  Siregar,  and  D.  S.  Kusumaningrum,  “Penerapan  Algoritma  K  –  Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Klasifikasi Pencemaran Udara Di Kota Jakarta,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/14.
[22]  M.  N.  Maskuri,  Harliana,  K.  Sukerti,  and  R.  M.  H.  Bhakti,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk Memprediksi Penyakit Stroke,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 4, no. 1, pp. 130–140, 2022.
[23]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[24]  M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Untuk Memprediksi Pasien Terkena Penyakit Diabetes Pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba,” Semin. Ilm. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 532 − 542 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3972
1, pp. 1–10, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/1 -10/68.
[25]  A. N. Kasanah, Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019.
[26]  N.  M.  Putry  and  B.  N.  Sari,  “KOMPARASI  ALGORITMA  KNN  DAN  NAÏVE  BAYES  UNTUK  KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 10, no. 1, 2022.
[27]  N.  Ajijah,  A.  Kurniawan,  and  Susilawati,  “Klasifikasi  Teks  Mining  Terhadap  Analisa  Isu  Kegiatan  Tenaga  Lapangan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 7, no. 1, pp. 254–262, 2023.