IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN NORMALISASI Z-SCORE DALAM KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA SERUNAI - Safitri, Novi; Kusnandar, Dadan; Martha, Shantika (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2024)
Beberapa program pemerintah dalam menanggulangi masalah kemiskinan, diantaranya Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Bantuan Sosial Tunai (BST), dan Bantuan Langsung Tunai (BLT) dana desa. Desa Serunai merupakan desa yang berada di Kecamatan Salatiga Kabupaten Sambas, telah menerapkan pemberian bantuan sosial sejak tahun 2020. Penentuan penerima bantuan sosial yang dilakukan dengan cara manual dapat menjadi penyebab ketidaktepatan sasaran penerima bantuan. Oleh karenanya penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan penerima bantuan sosial dan mencari akurasi terbaik menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan normalisasi z-score. Penerima bantuan sosial diklasifikasikan menjadi tiga, yaitu penerima PKH, penerima BLT dana desa dan tidak menerima bantuan. Klasifikasi penerima bantuan menggunakan perhitungan jarak Euclidean dengan sembilan parameter K, yaitu . Perhitungan akurasi dilakukan dengan confusion matrix. Data yang digunakan adalah data Pemutakhiran Keluarga Desa Serunai Tahun 2022 yang berdomisili di Dusun Kemboja, diperoleh dari website BKKBN dan kantor Desa Serunai, sebanyak 205 data dengan delapan variabel atribut dan satu variabel kelas. Data dibagi menjadi data latih (training) dan data uji (testing), dengan proporsi 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi terbaik diperoleh pada proporsi 90:10 dengan parameter , dimana dari 20 individu yang diprediksi, terdapat sepuluh individu diklasifikasikan sebagai penerima PKH (kelas 1), satu individu diklasifikasikan sebagai penerima BLT dana desa (kelas 2) dan sembilan individu diklasifikasikan sebagai bukan penerima bantuan (kelas 3). Jika disandingkan dengan data aktual terdapat dua individu yang salah diklasifikasikan sehingga didapatkan akurasi sebesar 90%, dengan recall sebesar 100% dan presisi sebesar 80%. Kata Kunci: klasifikasi, normalisasi z-score, jarak Euclidean.