Klasifikasi Program Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)(Studi Kasus Kecamatan Malangbong Kabupaten Garut) - Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Isu kemiskinan di Indonesia menjadi perhatian utama pemerintah baik di tingkat pusat maupun daerah. Pemerintah merespons permasalahan ini melalui beberapa program salah satunya Program Bantuan Sosial (BANSOS). Melalui inisiatif ini, pemerintah berusaha menurunkan tingkat kemiskinan. Namun sering kali penentuan atribut yang digunakan untuk menunjukkan bahwa masyarakat masuk dalam kategori miskin dan berhak mendapatkan BANSOS masih sering kali kurang tepat. Konsep data mining diharapkan dapat mempermudah penyelesaian masalah penentuan atribut BANSOS. Dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Crisp-DM), diharapkan dapat ditemukan solusi yang lebih akurat dan efisien dalam menentukan kriteria penduduk miskin untuk menerima BANSOS. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer dengan jumlah data sebanyak 19.943 keluarga serta pembagian rasio 70% untuk data latih, 30% data uji dan nilai K=598 atau 3% dari total dataset, diperoleh tingkat akurasi model sebesar 86,70%. Pada model yang telah dibuat, dilakukan validasi terhadap model tersebut dengan menggunakan 600 data keluarga di luar dataset dengan kondisi geografis wilayah pegunungan, perkotaan dan pesisir. Hasil validasi ini menghasilkan akurasi sebesar 85,92%.