KLASIFIKASI PERSENTASE KEMISKINAN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATA MINING ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

  • Adi Duwo Jiwo Saputro Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Adam Darmawan Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Betha Nurina Sari Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang

Abstract

Salah satu masalah utama yang masih dihadapi banyak negara, termasuk Indonesia, adalah kemiskinan. Keadaan dimana seseorang dipandang tidak mampu secara ekonomi untuk memenuhi kebutuhan. Data berdasarkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada Provinsi Jawa Barat, persentase kemiskinan yang terjadi di Jawa Barat pada tahun 2016 – 2021, BPS mencatat jumlah persentase kemiskinan yang terjadi di Jawa Barat pada tahun 2016 = 8.95, 2017 = 8.71, 2018 = 7.45, 2019 = 6.91, 2020 = 7.88, 2021 = 8.40. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi tingkat persentase kemiskinan di Jawa Barat pada tahun 2016 – 2021 menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Cara kerja K-Nearest Neighbor yang berfungsi membedakan kelas data atau konsep. Hasil penelitian ini menunjukkan persentase kemiskinan 27 kabupaten/kota yang ada di Jawa Barat pada nilai k=3 dengan tingkat akurasi sebesar 96.30%, recall 100% dan presisi sebesar 92,31%. Dari penelitian yang dilakuakn Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berhasil mengklasifikasikan dengan baik.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-01-05