Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2023

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator yang sangat penting dalam mengukur tingkat kesejahteraan suatu daerah. IPM memiliki tiga dimensi penting seperti kesehatan, pengetahuan dan standar hidup yang layak. Dimensi kesehatan dapat diukur melalui angka harapan hidup saat lahir, sementara dimensi pengetahuan menggunakan kombinasi indikator harapan lama sekolah dan rata-rata tahun sekolah. Sedangkan dimensi standar hidup yang layak mengacu pada kemampuan daya beli masyarakat dalam memenuhi kebutuhan pokok, dilihat dari rata-rata pengeluaran per kapita yang disesuaikan. Pada penelitian ini, IPM  Tahun 2023 di Provinsi Sumatera Selatan diklasifikasikan menjadi 2 kategori yaitu IPM rendah (IPM < 70) dan IPM tinggi (IPM >70). Klasifikasi kategori IPM dilakukan menggunakan metode KNN dengan teknik validasi silang Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV). Metode ini dilakukan dengan mencari k objek dalam data latih yang paling dekat dengan objek pada data uji. Penelitian ini memiliki tujuan agar mengetahui akurasi klasifikasi IPM dengan metode k-NN dengan nilai k sebesar 1, 3, dan 5. Berdasarkan hasil evaluasi model KNN menggunakan confusion matrix didapatkan nilai k = 1 dengan akurasi sebesar 88,89%, sedangkan k = 3 tingkat akurasi 83,33% kemudian nilai k = 5 didapatkan akurasi 77,78%. Hasil evaluasi model KNN didapatkan nilai k = 1 untuk mendapatkan klasifikasi data yang optimal dengan tingkat akurasi sebesar 88,89%.