Klasifikasi Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Weighted K-Nearest Neighbour - Adi Mustofa; Okfalisa Okfalisa; Eka Pandu Cynthia; Yelfi Yelfi; Siska Kurnia Gusti (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2022)
Abstrak - Di awal tahun 2020 ini, World Health Organization (WHO) menerima laporan dari Cina mengenai kejadian infeksi berat yang belum diketahui penyebabnya. Kemudian WHO memberi nama virus ini sebagai Covid-19 pada 11 februari 2020. Covid-19 berdampak besar pada perekonomian global termasuk pada perekonomian Indonesia. Akibat penyebaran virus covid-19 banyak pelaku usaha mikro kecil (UMK) dan koperasi yang tidak bisa melakukan aktifitas usaha, Pelaku Industri Kecil yang tidak bisa melakukan aktifitas produksi, Jasa transportasi umum konvensional atau online dalam kota ,buruh, pekerja, atau tenaga harian lepas yang tidak memiliki pekerjaan, dan pekerja sektor formal yang dirumahkan atau korban Pemutusan Hubungan Kerja (PHK). Pemerintah daerah memberikan bantuan bagi masyarakat yang terdampak pandemi Covid-19. Dalam menentukan kelayakan penerima bantuan di kelurahan wonorejo masih menggunakan sistem manual, dimana penentuannya berdasarkan kriteria-kriteria dari hasil rekap data .Sehingga dalam jumlah data yang besar membutuhkan waktu yang relatif lama, serta ketelitian yang tinggi dalam menentukan kelayakan penerima bantuan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan sistem klasifikasi yang diharapkan dapat menentukan penerima bantuan. Metode yang dapat digunakan adalah Weighted KNN. Setelah dilakukan pengujian dengan Confusion Matrix dengan nilai k=5 didapatkan tingkat akurasi sebesar 87.69%.Kata Kunci: Bantuan, Covid-19, Klasifikasi, K-Neearest Neighbor, Weighted KNN. Abstract - In early 2020, the World Health Organization (WHO) received a report from China regarding the incidence of severe infections with unknown causes. Then on February 11, 2020 WHO named it as COVID-19. Covid-19 has had a major impact on the global economy, including the Indonesian economy. Due to the spread of the Covid-19 virus, many micro, small and medium enterprises and cooperatives are unable to carry out business activities, Small industry that unable to carry out production activities,public transportation service workers in the city both, laborer , and freelancer without a job, and laid-off formal sector workers. Local governments provide assistance to communities affected by the Covid-19 pandemic.  In determining the class of beneficiaries in Wonorejo District, the manual system is still used, where the determination is based on criteria from the results of the data recap. So that large amounts of data require a relatively long time, and high accuracy in determining the class of beneficiaries. To overcome these problem tersebut require classification system that expected to be able to determine the class of beneficiaries. The method that can be used is Weighted K-NN.The result of the Confusion Matrix method obtained an accuracy rate of 87.69%.Key Word:  Assistance, Covid-19, Classification, K-Neearest Neighbor, Weighted KNN