Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Sosial di Indonesia - Juanuari, Juanuari; Manzis, Ilham; Musyaffa, Abdurrozzaq; Ngara, Simson Mali; Syahla, Haura; Putra, Jordy Lasmana (Fakultas Teknik, Universitas Pasundan, 2026)
Kemiskinan tetap menjadi tantangan utama dalam pembangunan berkelanjutan di Indonesia, yang diperparah oleh kurangnya sistem identifikasi presisi untuk penyaluran bantuan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di 514 kabupaten/kota di Indonesia guna mendukung pengambilan keputusan kebijakan sosial yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan mencakup analisis dataset dengan 12 atribut indikator sosial-ekonomi, seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan akses sanitasi. Tahapan pra-pemrosesan data melibatkan normalisasi min-max untuk menyelaraskan skala fitur yang heterogen serta teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan distribusi kelas antara kategori