## KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Annisa Rahma Putri, Asep Jamaludin, Garno Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 2010631170055@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Desa  Geyongan  memiliki  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi,  mencapai  49,82%  per  2023.  Untuk  mengatasi masalah  ini,  pemerintah  mengeluarkan  program  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD). Namun,  ada kesalahan dalam pembagian yang dianggap tidak adil karena data kelayakan penerima tidak sesuai. Oleh karena itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  penerima  BLT  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan  tujuan  memastikan  bantuan  tepat  sasaran.  Pendekatan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database ) digunakan  untuk  memodelkan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  bantuan  aplikasi  RapidMiner.  Penelitian ini menggunakan empat skenario pembagian data latih dan uji (90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40) dengan variasi nilai  K  (1,  3,  5,  7,  9,  11,  13,  15,  17,  dan  19)  untuk  mencapai  akurasi  terbaik.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa skenario  pembagian  data  80:20  dengan  nilai  K=9  memberikan accuracy tertinggi,  yaitu  87,31%,  dengan precision 89,06%, recall 85,07%, dan F-Measure 87,02%.
Kata kunci :  Bantuan Langsung Tunai, Data Mining, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan permasalahan mendasar yang  dihadapi  oleh  Indonesia.  Istilah  kemiskinan muncul  ketika  individu  atau  sekelompok orang  tidak mampu  mencapai  tingkat  kesejahteraan  ekonomi yang  merupakan  kebutuhan  minimum  untuk  hidup layak,  seperti  pangan,  tempat  tinggal,  pendidikan, pakaian, dan pekerjaan [1].
Desa Geyongan merupakan salah satu desa yang terletak  di  Kecamatan  Arjawinangun,    Kabupaten Cirebon,  Jawa  Barat.  Berdasarkan  data  yang diperoleh  dari  pemerintahan  Desa  Geyongan  pada tahun  2023,  jumlah  penduduk  Desa  Geyongan sebanyak  5.941  jiwa.  Data  persentase  rata-rata penduduk  yang  masuk  dalam  kategori  miskin  per Desember 2023 mencapai 49,82%, sebagaimana yang terlihat  dalam  Gambar  1.  Angka  ini  cukup  tinggi dibandingkan  dengan  persentase  nasional  yang sebesar  9,36%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Desa Geyongan  merupakan  desa  yang  masih  menghadapi permasalahan kemiskinan.
Gambar 1. Data Kemiskinan Desa Geyongan Per Tahun 2023
Sebagai  solusi  untuk  tingkat  kemiskinan  yang tinggi,  pemerintah  meluncurkan  program  Bantuan
Langsung  Tunai  (BLT).  Program  ini  mencakup berbagai  bentuk  bantuan,  termasuk  pemberian  uang tunai  dengan  atau  tanpa  syarat  tertentu.  Program Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  merujuk  pada ketentuan yang tercantum dalam Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  60  Tahun 2014  tentang  Dana  Desa  yang  bersumber  dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara.  Sesuai dengan ketentuan dalam Peraturan Menteri Keuangan Nomor 94/PMK.07/2021 mengenai Percepatan Penyaluran Dana Desa dan Bantuan  Langsung Tunai (BLT)  Desa,  program  ini  berfokus  pada  pemberian uang  tunai  Rp300.000  per  bulan  kepada  masyarakat miskin [2].
Dikarenakan  berasal  dari  dana  desa  maka pembagian  BLT  telah  diatur  dalam  Peraturan  Bupati Kabupaten  Cirebon  Nomor  25  Tahun  2020  Tentang Perubahan  Atas  Peraturan  Bupati  Cirebon  Nomor  3 Tahun  2020  Tentang  Tata  Cara  Pembagian  dan Penetapan  Rincian  Dana  Desa  Setiap  Desa  di Kabupaten  Cirebon.  Dengan  adanya  aturan  tersebut pembagian  BLT  seharusnya  tepat  sasaran,  dimana masyarakat  tidak  mampu  menjadi  prioritas  utama. Namun, dalam pelaksanaanya ada beberapa kesalahan pembagian yang dirasa tidak adil.
Dalam  wawancara  yang  dilakukan  dengan seorang  penduduk  Desa  Geyongan,  ditemukan ketidaksesuaian  antara  kriteria  yang  telah  ditetapkan dan  status  penerima  BLT.  Seorang  pejabat  desa menyatakan  bahwa  penyebab  masalah  ini  adalah penggunaan  metode  manual  dalam  proses  pemilihan penerima BLT. Data yang dikumpulkan oleh relawan desa  dari  berbagai  tingkat  harus  divalidasi  secara manual,  yang  memakan  waktu  lama  dan  memiliki risiko ketidak tepat sasaran.
Untuk  menangani  masalah  tersebut,  akan dilakukan proses data mining menggunakan algoritma KNN untuk mengklasifikasi calon penerima  BLT.  Berbagai  kriteria  akan  diolah  untuk menghasilkan  nilai,  yang  akan  dibandingkan  dengan data  pelatihan  guna  menentukan  kelayakan  calon penerima BLT. Penelitian ini menggunakan algoritma KNN  karena  secara  efisien  dapat  menangani  data pelatihan  yang  besar,  tahan  terhadap  data  pelatihan yang noise ,  dan  dapat  memberikan  hasil  data  yang akurat [3].
Terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan  dalam  proses  klasifikasi  seperti Decision Trees,  Neural  Networks,  Support  Vector  Machines, KNN,  Naïve  Bayes ,  dan  masih  banyak  yang  lainnya. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk mengetahui perbandingan  dari  masing  masing  masing  algoritma. Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Purwantoro dan Nugroho pada tahun 2023  mengenai Analisa  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan Algoritma K-Nearest  Neighbors Untuk  Klasifikasi Penerima  Beasiswa.  Penelitian  tersebut  mengambil sampel  sebanyak  940  calon  penerima  beasiswa  di Universitas  Muhammdiyah  Pringsewu  sebagai  data yang  digunakan  untuk  klasifikasi.  Klasifikasi  ini dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan C4.5. Penelitian ini mengembangkan  metode  untuk  mendapatkan  skema penerimaan beasiswa yang optimal dengan pemerataan  tertinggi  bagi  penyelenggara  universitas. Proses  perhitungan  dilakukan  menggunakan  bantuan alat  RapidMiner.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan  didapat  hasil  bahwa  algoritma  KNN memiliki  performa  yang  lebih  unggul  dengan  presisi sebesar  98,08%,  akurasi  98,30%,  dan  recall  98,00% serta  hasil  AUC  sebesar  1,000  yang  dimana  dapat dikategirokan sebagai Exellent Classification. Sedangkan  dengan  penggunaan  algoritma  C4,5 memperoleh  akurasi  sebesar  97,23%  dengan  nilai precision  94.43%,  nilai  recall  100,00%  dan  hasil AUC 0,956 [4].
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nurmahaludin  dan  Gunawan  pada  tahun  2019 mengenai  klasifikasi  air  PDAM  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  dan  K-Means . Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan salah  satu  metode  yang  terdapat  dalam  klasifikasi yang bersifat supervised learning sedangkan K-Means merupakan  algoritma clusterring yang  bersifat unsupervised . Pada penelitian tersebut kedua algoritma  digunakan  untuk  klasifikasi  kualitas  air pada  PDAM  Banjarmasin.  Parameter  kualitas  air yang  digunakan  meliputi mikrobiologi,  kimia anorganik,  parameter  fisik,  serta  parameter  kimia. Kualitas air yang diuji diklasifikasikan menjadi layak dan  tidak  layak.  Berdasarkan  hasil  pengujian diperoleh  akurasi  dengan  KNN  lebih  baik  yaitu  88% dibandingkan dengan K-Means yaitu 76% [1]. Berdasarkan  temuan  hasil  penelitian  di  atas, penerapan  Algoritma K-Nearest  Neighbor terbukti
memiliki  performa  terbaik  dibandingkan  dengan  dua algoritma lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini akan difokuskan  pada  penerapan  Algoritma  KNN  untuk mengklasifikasi  penerima  BLT  di  Desa  Geyongan, sehingga penentuan penerima BLT dapat lebih akurat dan tepat sasaran. Proses klasifikasi akan menggunakan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh Desa  Geyongan.  Metodologi  yang  akan  digunakan adalah Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD), yang  membantu dalam penambangan data terstruktur dan terarah dari awal  hingga akhir. Proses klasifikasi akan dilakukan menggunakan perangkat RapidMiner.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Bantuan Langsung Tunai
Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah program pemerintah  berupa  bantuan  uang  tunai  atau  bantuan lain  kepada  masyarakat  yang  berada  dalam  kondisi ekonomi  kurang  mampu,  dengan  tujuan  membantu mereka  mengatasi  kesulitan  akibat  Pandemi  Covid- 19.  Pada  tingkat  pemerintahan  desa,  terselenggara program  BLT-DD  memanfaatkan  Dana  Desa  untuk memberikan  bantuan  kepada  warga  tidak  mampu  di desa.  Program  ini  dilaksanakan  untuk  membantu mereka dalam memenuhi kebutuhan dasar. Pengaturan  terkait  program  ini  dijabarkan  dalam Peraturan  Menteri  Desa,  Pembangunan  Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Nomor 14 Tahun 2020, yang  merupakan  revisi  ketiga  dari  Peraturan  Menteri Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi  Nomor  11  Tahun  2019  mengenai Prioritas  Penggunaan  Dana  Desa  Tahun  2020. Peraturan ini mengatur tentang penyelenggaraan BLT yang bersumber dari dana desa [5].

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan alat yang memfasilitasi pengguna  mengakses  data  dengan  cepat,  terutama data  dalam  jumlah  besar.  Lebih  khusus  lagi, data mining adalah suatu proses mengelola informasi yang besar dan sebelumnya tidak diketahui diekstraksi atau digali dari database yang besar. Proses ini melibatkan penggunaan  analisis  statistik  pada  data  guna mengidentifikasi  pola-pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui. Tujuannya adalah menghasilkan pengetahuan  yang  bermanfaat  dan  dapat  dipahami, yang  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  mengambil keputusan bisnis yang krusial [6].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  metode  pengelompokkan objek  berdasarkan  karakteristik  yang  dimilikinya. Proses  klasifikasi  dapat  dijalankan  dengan  berbagai metode,  baik  melalui  tindakan  manual  manusia maupun  dengan  dukungan  teknologi.  metode  manual melibatkan  partisipasi  manusia  tanpa  bantuan  dari algoritma  komputer.  Di  sisi  lain,  klasifikasi  yang menggunakan  teknologi  melibatkan  penggunaan beberapa  algoritma  untuk  membantu  dalam  proses pengelompokkan tersebut [7].

## 2.4. Algoritma K-Nearest Neighbor
KNN merupakan suatu algoritma yang berfungsi untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data latih  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  objek tersebut. Cara kerja KNN melibatkan pencarian jarak terdekat  antara  data  yang  sedang  diuji  dengan  K tetangga  terdekat  dalam  data  latih.  Klasifikasi  baru diprediksi  berdasarkan  mayoritas  klasifikasi  dari tetangga-tetangga  tersebut.  Penetapan  nilai  optimal untuk  parameter  K  dalam  algoritma  ini  tergantung pada sifat-sifat data [8].
Sebelum  menghitung  jarak  antara  data  dan objek,  langkah  awalnya  adalah  menentukan  nilai  K, yang  menunjukkan  jumlah  tetangga  yang  akan digunakan dalam proses klasifikasi. Kemudian, untuk menghitung  jarak  antara  dua  titik,  yaitu  titik  pada data  latih  dan  titik  pada  data  uji,  digunakan  rumus Euclidean dengan persamaan sebagai berikut:
d(X1, X2) = ∑ √(X1i − X2i) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
Dimana: d (X1,X2)= Jarak Euclidean X1 = data 1 X2 = data 2 i = fitur ke- n = jumlah fitur

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  teknik  yang  dipakai untuk  mengevaluasi  tingkat  keakuratan  dalam  data mining. Tabel  matriks dalam confusion  matrix terdiri dari dua kelas,  yaitu kelas positif dan  negatif . Dalam menangani permasalahan klasifikasi, evaluasi menggunakan confusion  matrix dianggap  sebagai solusi  optimal  selama  proses  klasifikasi.  Setelah melalui  proses  pengujian  data,  outputnya  kemudian dimasukkan  ke  dalam  tabel confusion  matrix untuk menghitung nilai Accuracy, Precision, Recall,  dan F- Measure [9].
2.6. Knowledge Discovery in Database
Konsep KDD ( Knowledge Discovery in Database ) dapat diartikan sebagai proses komprehensif dalam mengekstraksi atau mengidentifikasi  informasi  potensial  kumpulan  data yang  besar. Output yang  dihasilkan  biasanya dianalisis untuk membentuk dasar pengetahuan, yang selanjutnya  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk pengambilan  keputusan  [10].  tahapan  dalam  KDD melibatkan serangkaian langkah seperti berikut :

## 2.7. RapidMiner
RapidMiner  adalah  sebuah  aplikasi  yang dikembangkan  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute of Technologi Blanchardstown bersama Ralf Klinkenberg.  Perangkat  lunak  ini  dirancang  sebagai sumber  terbuka  dan  dikodekan  menggunakan  bahasa pemrograman  Java  di  bawah  lisensi  GNU Public Licence ,  memungkinkannya  untuk  berjalan  pada berbagai  sistem  operasi.  Fokus  utama  RapidMiner adalah  pada  pengolahan  data,  khususnya  dalam konteks data mining [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge Discovery  in  Database .  Metode  ini  terdiri  dari  lima tahapan  yang  harus  dilalui  yaitu data  selection, preprocessing, transformation, data mining, evaluation, dan knowledge .  KDD  digunakan  pada penelitian ini karena termasuk ke dalam metode yang tahapannya  terstruktur,  dapat  digunakan  untuk  skala data  yang  besar,  dan  banyak  penelitian  yang menggunakan  metode  ini  dengan  memperoleh  hasil yang baik.

## 3.2. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilakukan  menggungakan tahapan  yang  sesuai  dengan  model  yang  sebelumnya telah  dibahas  yaitu Knowledge  Discovery  in Database .  Berikut  merupakan  rincian  dari  rancangan penelitian yang akan dilaksanakan.
 Data  selection ,  proses  pemilihan  data  yang  akan digunakan. Penelitian ini menggunakan data calon penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa Geyongan  Tahun  2023.  Atribut  yang  digunakan disesuaikan  dengan  kebutuhan  dalam  proses seleksi  penerima  BLT  yang  ada  di  Desa Geyongan.
 Preprocessing ,  proses  pembersihan  data  pada tahap  ini,  data  yang  tidak  lengkap,  duplikat,  atau memiliki  masalah  lainnya  diolah  agar  proses penambangan  data  menghasilkan output yang optimal
 Transformation ,  proses  pengubahan  bentuk  atau format  data.  Proses  pengubahan  ini  dilakukan dengan tujuan Menyusun data untuk menyesuaikan proses data mining .  Data mining , proses penambangan data. Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor dengan  tujuan  klasifikasi  penerima Bantuan Langsung Tunai di Desa Geyongan.
 Evaluation ,  tahap  ini  dapat  dikatakan  sebagai tahap penyajian informasi dari hasil penambangan data.  Informasi  direpresentasikan  dalam  format yang dapat dipahami oleh pihak yang terlibat
 Knowledge, tahap  ini  berisi  kesimpulan  dari evaluasi data mining yang dihasilkan.

## Gambar 3. Rancangan Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  Calon  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai  Dana  Desa  (BLT  DD)  Geyongan  tahun  2023, disajikan  dalam  format Excel dengan  total  671 records .  Data  ini  mencakup  22  atribut,  yang kemudian hanya dipilih 9 atribut relevan. Acuan yang digunakan  dalam  pemilihan  atribut  ini  adalah  dari Peraturan  Kuwu Nomor 3 Tahun 2023 Pasal 3,  yang menjadi  landasan  untuk  menentukan  calon  penerima Bantuan Langsung Tunai di Desa Geyongan.  Berikut merupakan atribut terpilih yang akan digunakan pada proses selanjutnya.
Tabel 1. Pemilihan Atribut
No Atribut Jenis Keterangan Detail 1. Nama Kategorikal - - 2. NIK Numerik - - 3. Penghasilan Numerik Digunakan Atribut Atribut Utama
No Atribut Jenis Keterangan Detail 4. Usia Numerik Digunakan Atribut Atribut Utama 5. Status Perkawinan Kategorikal Digunakan Atribut Atribut Utama 6. Tanggungan Numerik Digunakan Atribut Atribut Utama 7. Pekerjaan Kategorikal Digunakan Atribut Atribut Utama 8. Kriteria BLT Numerik Digunakan Atribut Atribut Utama 9. Status Kategorikal Digunakan Atribut Label/ Class Pemilihan  atribut  dilakukan  menggunakan RapidMiner dengan bantuan operator Select Attributes.
Gambar 4. Pemilihan Atribut Dengan RapidMiner
Gambar 5. Pemilihan Atribut Relevan
Atribut  yang  terpilih  akan  diolah  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor dalam  proses data mining .  Setelah  pemilihan  atribut,  target  data  sudah tersedia untuk tahap berikutnya.
Gambar 6. Potongan Hasil Data Selection

## 4.2. Preprocessing
Dalam  kasus  ini,  dengan  data  yang  terdiri  dari 671  dan  hanya  23  nilai  yang  hilang,  penting  untuk memilih metode yang paling efisien dan efektif untuk membersihkan  data.  Meskipun  opsi  mengabaikan tuple atau  mengisi  atribut  kosong  secara  manual dapat  menjadi  solusi,  namun  keduanya  memerlukan waktu  dan  upaya  yang  signifikan,  terutama  dalam skala  data  yang  besar  seperti  ini.  Oleh  karena  itu, menggunakan  nilai  rata-rata  sebagai  pengganti  untuk nilai yang hilang menjadi solusi yang lebih tepat.
Gambar 7. Missing Value
Digunakan  operator Replace  Missing  Value pada  RapidMiner  untuk  mengisi missing  value pada data dengan nilai rata rata dari masing masing atribut.
Gambar 8. Hapus Missing Value Menggunakan Operator Replace Missing Value
Gambar 9. Memilih Data
Setelah  dilakukan  pengisian  nilai  kosong menggunakan  nilai  rata  rata  dari  masing  masing atribut maka sudah tidak ada lagi missing  value pada data.
Gambar 10. Hasil Replace Missing Value
Dilakukan export data  ke  dalam  bentuk  excel menggunakan  operator Write  Excel untuk  digunakan pada tahap transformasi data.
Gambar 11. Export Data
4.3. Transformation Metode data  mining memerlukan  data  yang sesuai  dengan  kebutuhan  algoritma  saat  dieksekusi. Algoritma  K-NN,  misalnya,  memerlukan  data
numerik  untuk  mencari  pengetahuan  atau  pola.  Oleh karena  itu,  pada  tahap  ini,  dilakukan  transformasi format  data  tanpa  mengubah  makna  aslinya.  Data yang  ditransformasi  yaitu  nilai  nilai  pada  attribute usia,  status  perkawinan,  tanggungan,  pekerjaan, penghasilan,  dan  kriteria  BLT.  Proses  penentuan bobot  sangat  fleksibel,  disesuaikan  dengan  studi kasus dan pemahaman pakar.
Pembobotan ini juga membantu dalam menentukan  jarak  antara  data  latih  dan  uji,  dengan bobot  yang  diberikan  berdasarkan  relevansi  tetangga terdekat.  Pemilihan  nilai  K  pada  saat  prose  data mining  yang  optimal  dalam  KNN  sangat  penting untuk  memastikan  akurasi  klasifikasi  yang  tinggi,  di mana nilai K yang terlalu kecil dapat membuat model terlalu sensitif terhadap noise, sementara nilai K yang terlalu  besar  dapat  mengurangi  sensitivitas  terhadap data  relevan.  Kombinasi  antara  pembobotan  yang tepat  dan  nilai  K  yang  optimal  akan  memastikan bahwa  bantuan  disalurkan  kepada  penerima  yang benar-benar  membutuhkan,  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan secara objektif.
a. Atribut Usia Tabel 2. Transformasi Record Atribut Usia Kategori Nilai Bobot 18 – 30 tahun 1 31 – 50 tahun 0.6 51 – 70 tahun 0.3 >71 tahun 0 b. Atribut Status Perkawinan Tabel 3. Transformasi Record Atribut Status Perkawinan Kategori Nilai Bobot Belum kawin 1 Kawin 0.5 Janda/duda 0 c. Atribut Tanggungan Tabel 4. Transformasi Record Atribut Tanggungan Kategori Nilai Bobot <1 – 2 orang 1 3 – 4 orang 0.6 5 – 6 orang 0.3 >6 orang 0
d. Atribut Pekerjaan Tabel 5.Transformasi Record Atribut Pekerjaan Kategori Nilai Bobot Pekerjaan formal:  Guru swasta  Dosen swasta
 Karyawan Perusahaan Swasta
 Karyawan Honorer
 Karyawan Perusahaan Pemerintah
 Pegawai Negeri Sipil
 Perangkat Desa
 TNI
 POLRI 1

## Pekerjaan informal:
 Buruh harian lepas
 Buruh jasa perdagangan hasil bumi
 Buruh tani
 Buruh usaha jasa transportasi dan perhubungan
 Pedagang barang kelontong
 Pedagang keliling
 Petani
 Sopir
 Wiraswasta 0.5
Tidak bekerja:
 Ibu Rumah Tangga
 Pelajar
 Purnawirawan/Pensiunan
 Belum bekerja 0
e. Atribut Penghasilan
Tabel 6. Transformasi Record Atribut Penghasilan Kategori Nilai Bobot >5.000.000 1 3.000.001 – 5.000.000 0.75 1.000.001 – 3.000.000 0.5 500.000 – 1.000.000 0.25 <500.000 0

## f. Atribut Kriteria BLT
Tabel 7. Transformasi Record Atribut Kriteria BLT
Kategori Nilai Bobot Keluarga Miskin/tidak mampu yang berdomisili di Desa tidak punya NIK/KK 1 Punya penyakit kronis/menahun 0.75 Kehilangan mata pencaharian 0.5 Belum terdata DTKS 0.25 Masuk DTKS belum dapat JPS (Tidak termasuk penerima PKH, Kartu Sembako, Kartu Pra Kerja, Bansos Tunai, dan Program Bansos Pemerintah Lainnya) 0
Berikut  adalah  potongan  data  hasil  dari  seluruh proses data transformation dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Potongan Hasil Proses Data Transformation

## 4.4. Data Mining
Tahap  utama  dalam  metodologi  KDD  adalah proses data  mining ,  dimana  tujuannya  adalah
menemukan  pola,  pengetahuan,  dan  informasi menarik  dalam  data  yang  telah  melewati  langkah- langkah  sebelumnya.  Pada  tahap  ini,  fokus  pada pemilihan  tugas  data  mining  menggunakan  teknik klasifikasi  dengan  memanfaatkan  algoritma  K-NN dan dijalankan menggunakan alat bantu RapidMiner.
RapidMiner sering digunakan sebagai alat untuk mengekstraksi  pola  data  sesuai  dengan  tujuan pemrosesan  data.  Meskipun  demikian,  tidak  semua algoritma dan metode yang tersedia dapat sepenuhnya sesuai untuk mengolah dataset  yang sedang diproses. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penyesuaian  pola data  sebelumnya  untuk  memastikan  kecocokan  yang optimal.
Gambar 13. Pemodelan K-NN pada Rapidminer
a. Retrieve pada  penelitian  ini  digunakan  untuk mengakses dataset yang  telah  disimpan  di repositori  RapidMiner.  Sebelumnya,  dataset dimasukkan  secara  manual  ke  dalam  repositori RapidMiner
b. Set  Role digunakan  untuk  menetapkan  peran (role) dari atribut dalam dataset. Atribut Status di tetapkan  sebagai  label  untuk  proses  klasifikasi, NIK diberi role id  sebagai penanda atau pengenal unik  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi entitas  data,  dan  Nama  diberi  role  metadata  yang memberikan deskripsi atau konteks dari NIK.
Gambar 14. Memberikan Role Untuk Beberapa Attributes
c. Split  Data dilakukan  untuk  merancang  skenario data  mining.  Pada  tahap  ini, dataset yang  telah diakses  melalui  operator retrieve akan  dipartisi menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji. Penelitian  ini  menggunakan  empat  skenario pembagian  data  yaitu  90%  :  10%,  80%  :  20%, 70%  :  30%,  dan  60%  :  40%  untuk  menemukan pemodelan terbaik.
d. K-NN    pada  Gambar  13  adalah  operator  inti,  di mana  operator  ini  bertanggung  jawab  untuk menghasilkan  model  K-NN  yang  akan  digunakan dalam proses klasifikasi. Pada operator K-NN ini, nilai  K  yang  akan  diuji  meliputi  1,  3,  5,  7,  9,  11, 13,  15,  17,    dan  19.  Algoritma  K-NN  akan melakukan  klasifikasi  pada  data  uji  dengan mempertimbangkan  kedekatan  data  uji  terhadap
data  latih  sebagai  tetangga,  dengan  nilai-nilai  K yang telah ditentukan sebelumnya.
e. Apply Model digunakan untuk menerapkan model yang  telah  dikonfigurasi  sebelumnya.  Dalam konteks  model  yang  telah  dibuat,  hal  ini mencakup  penggunaan  K-NN  serta  skenario pembagian data yang telah diatur sebelumnya.
f. Performance berfungsi  sebagai  alat  evaluasi kinerja  dalam  tugas  klasifikasi.  Selain  digunakan untuk evaluasi dalam konteks klasifikasi, operator ini  juga  dapat  diterapkan  untuk  mengevaluasi teknik  selain  klasifikasi.  Di  sisi  lain,  operator  ini menentukan  teknik  yang  akan  digunakan  dan melakukan  perhitungan  kriteria  umum  yang terkait dengan teknik tersebut.

## 4.5. Evaluation
Evaluasi  merupakan  langkah  krusial  dalam mengidentifikasi pola dan pengetahuan yang diperoleh  dari  proses data  mining .  Pada  tahap  akhir ini, model prediksi dinilai untuk menilai sejauh mana kesesuaian  hipotesis  dengan  hasil  aktual.  Model penelitian  dieksekusi  melalui  pengujian  pada  data latih dan data uji. Pemodelan dilakukan dengan empat skenario  pembagian  data  latih  dan  data  uji  yang mengahsilkan nilai akurasi sebagai berikut: a. Skenario  pembagian  data  berupa  90%  data  latih dan 10% data uji.
Tabel 8. Skenario 90% : 10% Nilai K Accuracy Precision Recall F- Measure 1 77,61% 82,76% 70,59% 76,19% 3 85,07% 90,00% 79,41% 84,37% 5 85,07% 90,00% 79,41% 84,37% 7 83,58% 79,49% 91,18% 84,93% 9 85,07% 80,00% 94,12% 86,49% 11 83,58% 79,49% 91,18% 84,93% 13 85,07% 85,29% 85,29% 85,29% 15 83,58% 79,49% 91,18% 84,93% 17 86,57% 85,71% 88,24% 86,96% 19 86,57% 85,71% 88,24% 86,96%
b. Skenario  pembagian  data  berupa  80%  data  latih dan 20% data uji.
Tabel 9. Skenario 80% : 20% Nilai K Accuracy Precision Recall F- Measure 1 78,36% 81,67% 73,13% 77,16% 3 84,33% 88,33% 79,10% 83,46% 5 85,07% 88,52% 80,60% 84,37% 7 86,57% 87,69% 85,07% 86,36% 9 87,31% 89,06% 85,07% 87,02% 11 85,82% 87,50% 83,58% 85,50% 13 86,57% 87,69% 86,07% 86,87% 15 86,57% 87,69% 86,07% 86,87% 17 82,84% 83,35% 83,58% 83,46% 19 84,33% 84,85% 73,58% 78,81%
c. Skenario  pembagian  data  berupa  70%  data  latih dan 30% data uji.
Tabel 10. Skenario 70% : 30% Nilai K Akurasi Precision Recall F- Measure 1 73,27% 72,83% 75,25% 74,02% 3 82,18% 78,26% 89,11% 83,33% 5 82,67% 83,00% 82,18% 82,59% 7 82,67% 83,67% 81,19% 82,41% 9 82,18% 82,18% 82,18% 82,18% 11 80,69% 79,81% 82,18% 80,98% 13 81,19% 81,19% 81,19% 81,19% 15 76,73% 74,11% 82,18% 77,94% 17 78,71% 77,36% 81,19% 79,23% 19 80,20% 78,50% 83,17% 80,77%
d. Skenario  pembagian  data  berupa  60%  data  latih dan 40% data uji.
Tabel 11. Skenario 60% : 40% Nilai K Akurasi Precision Recall F- Measure 1 73,88% 72,22% 77,61% 74,82% 3 80,22% 76,47% 87,31% 81,53% 5 81,72% 82,44% 80,60% 81,51% 7 81,34% 82,81% 79,10% 80,91% 9 80,22% 80,45% 79,85% 80,15% 11 79,85% 80,77% 78,36% 79,55% 13 79,85% 79,41% 80,60% 80,00% 15 80,22% 80,00% 80,60% 80,30% 17 80,60% 79,71% 82,09% 80,88% 19 80,97% 80,29% 82,09% 81,18%
Dari  4  model  yang  telah  dibuat  menggunakan pembagian  data  uji  dan  data  latih  serta  penggunaan beberapa  nilai  K  diketahui  bahwa  nilai accuracy tertinggi  yang  didapat  adalah  pada  penggunaan dataset dengan data latih 80%, data uji 20%, dan nilai K=  9  yakni  sebesar  87,31%.  Selanjutnya  untuk menghitung  evaluasi,  penelitian  ini  menggunakan teknik confusion matrix .
Tabel 12. Confusion Matrix
True (Tidak Layak) True (Layak) Prediksi Tidak Layak 60 (TN) 10 (FN) Prediksi Layak 7 (FP) 57 (TP)
Tabel confusion  matrix di  atas  diperoleh  dari proses  menggunakan  model  K-NN  dengan  data  latih 80%, uji 20%, dan nilai K = 9, yang memiliki akurasi terbesar.  Akurasi  yang  berhasil  dicapai  adalah 87,31%.  Uraian  penjelasan  prediksi  tabel confusion matrix diatas  dari  yang  diperoleh  dari  134 records data uji adalah:
 Sebanyak 57 calon penerima diprediksi layak dan aktualnya juga layak.
 Sebanyak 7 calon penerima diprediksi layak tetapi aktualnya tidak layak.
 Sebanyak  60  calon  penerima  diprediksi  tidak layak dan aktualnya juga tidak layak.
 Sebanyak  10  calon  penerima  diprediksi  tidak layak tetapi aktualnya layak.
Berikut merupakan perhitungan jika dilakukan secara manual :
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 = 57+60 57+7+10+60 = 117 134
= 0, 8731 x 100% = 87,31%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 57 57+1𝑜 = 57
67
= 0, 8507 x 100% = 85,07%
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 57 57+7 = 57 64
= 0, 8906 x 100% = 89,06%
F-Measure = 2 𝑥 𝑝 𝑥 𝑟 𝑝+𝑟 = 2 𝑥 89,06% 𝑥 85,07% 89,06%+ 85,07%
= 87,02%

## 4.6. Knowledge
Dari  4  model  K-NN  yang  telah  dibuat menggunakan  empat  skenario  pembagian  data  yakni 90%:10%,  80%:20%,  70%:30%,  60%:40%  diketahui bahwa akurasi tertinggi diperoleh ketika menggunakan data latih 80%, uji 20%, dan nilai  K = 9  dengan  akurasi  sebesar  87,31%.  Meskipun  hasil klasifikasi model ini tidak mencapai 100% keakuratan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  temuan  dari  penelitian yang  dilakukan  dengan  studi  kasus  di  Desa Geyongan, dapat disimpulkan bahwa ketidaksesuaian antara  validitas  data  kriteria  penerima  yang  telah ditetapkan  dengan  penentuan  status  kelayakan penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  di  Desa Geyongan,  dapat  ditangani  melalui  penggunaan metode  data  mining  dengan  teknik  klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Pemodelan  data  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan Software RapidMiner  telah berhasil  mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar 87,31%  dengan  skenario  pembagian  data  80:20  dan nilai  K=9.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  KNN merupakan  metode  yang  efektif  dan  akurat  dalam mengklasifikasi  penerima  BLT,  yang  diharapkan dapat  memperbaiki  ketidaktepatan  sasaran  penerima bantuan di Desa Geyongan.
K-Nearest Neighbors (KNN) dapat meningkatkan  akurasi  dalam  penentuan  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  dengan  mengurangi
subjektivitas  yang  ada  dalam  metode  manual.  KNN menggunakan data historis dan kriteria objektif untuk mengklasifikasikan  calon  penerima,  memastikan bahwa  keputusan  didasarkan  pada  data  konkret  dan mengurangi  bias  individu.  Dengan  memvalidasi  dan memverifikasi data secara otomatis, KNN meningkatkan  konsistensi  dan  akurasi  penentuan penerima  bantuan.  Algoritma  ini  juga  tahan  terhadap data noise dan dapat menggunakan pembobotan serta nilai  K  yang  optimal  untuk  hasil  yang  lebih  sensitif dan  akurat.  Hal  ini  memastikan  bahwa  bantuan disalurkan  secara  tepat  sasaran  kepada  mereka  yang benar-benar  membutuhkan,  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan.
Disarankan  agar  pemerintah  desa  mengadopsi teknologi ini secara berkelanjutan dan mengintegrasikannya  dengan  sistem  informasi  yang ada  untuk  memastikan  distribusi  bantuan  yang  lebih adil  dan  tepat  sasaran,  serta  melakukan  pelatihan kepada  relawan  dan  pejabat  desa  terkait  penggunaan teknologi  ini  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas dalam penyaluran BLT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  Rudi  Cahyono,  P.  Negeri  Banjarmasin,  and U.  Lambung  Mangkurat,  “Klasifikasi  Kualitas Air PDAM Menggunakan  Algoritma  KNN Dan K-Means,” 2019.
[2]  I.  Sofi,  “Efektivitas  Bantuan  Langsung  Tunai Dana  Desa  Dalam  Pemulihan  Ekonomi  Di Desa,” Jakarta, 2021.
[3]  C.  A.  Rachma,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor  Dalam Penentuan  Klasifikasi Tingkat   Kedalaman  Kemiskinan  Provinsi  Jawa Timur,” Malang, 2022.
[4]  A.  Purwanto et  al. ,  “Analisa  Perbandingan Kinerja  Algoritma  C4.5  Dan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors  Untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa,” 2023. [Online]. Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoin fo/index
[5]  M.  U.  L.  Pulana,  “Implementasi  Program Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa Dalam  Rangka  Penanganan  Dampak  Becana Covid  19  Di  Desa  Kanaungan  Kecamatan Labakkang,” 2020.
[6]  C.  Zai  and  T.  Komputer,  “Implementasi  Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” 2022.
[7]  A.  P.  Wibawa,  M.  Guntur,  A.  Purnama,  M. Fathony  Akbar,  and  F.  A.  Dwiyanto,  “Metode- metode  Klasifikasi,” Prosiding  Seminar  Ilmu Komputer  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  3,  no. 1, 2018.
[8]  A. Pauji, S. Aisyah, A. Surip, R. Saputra, and I. Ali,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai,” KOPERTIP : Jurnal Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan  Komputer , vol.  4,  no.  1,  pp.  21–27,  Jun.  2022,  doi: 10.32485/kopertip.v4i1.114.
[9]  B. Santosa and A. Umam, Data Mining dan Big
Data  Analytics  (2nd  ed.) .  Penebar  Media
Pustaka, 2018.
[10]  E.  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan Tinggi . Deepublish Publisher, 2020.
[11]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” JBASE  - Journal  of  Business  and  Audit  Information Systems ,  vol.  4,  no.  1,  Apr.  2021,  doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.