IMPLEMENTASI ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR (MKNN) UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA DANA BANTUAN COVID-19

Abstract

Bantuan Langsung Tunai (BLT) yaitu program dari pemerintahan yang pemberiannya dengan syarat dan tanpa syarat kepada masyarakat miskin dalam bentuk uang tunai atau berbagai bantuan lainnya (Kemenko Kesra, 2009). Bersamaan dengan itu, saat pandemi COVID-19 masuk ke Indonesia, BLT kembali digelar pada tahun 2020. Warga yang terkena dampak pandemi Covid-19 bukan hanya masyarakat yang terkena dampak kesehatannya, tetapi juga masyarakat yang terdampak ekonominya. Meskipun BLT Dana Desa di Indonesia telah dialokasikan dengan tepat, masih terdapat kekurangan, salah satunya adalah masalah sasaran penerima BLT Dana Desa yang belum optimal. Seperti contohnya di Desa Andongsari, Kecamatan Ambulu, Kabupaten Jember. Oleh karena itu, agar penerima BLT Dana Desa semakin tepat sasaran atau sesuai kriteria, maka diperlukan alat atau metode untuk membantu permasalahan tersebut, salah satu diantaranya ialah menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor untuk dapat mengetahui tingkat akurasi, presisi, dan recall pada penyaluran bantuan langsung tunai yang ada di desa Andongsari. Berdasarkan hasil pengujian k yang telah dilakukan dari range 1-11 didapatkan hasil k optimal di angka 3, dan nilai akurasi sebesar 94,92%, nilai presisi sebesar 90,48%, sedangkan nilai recall sebesar 95%.