Abstract
Kemiskinan merupakan masalah sosial-ekonomi yang serius di Jawa Timur, yang memerlukan analisis mendalam untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi tersebut. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam data mining digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan berdasarkan data sosial ekonomi di Jawa Timur. Data yang digunakan mencakup beberapa atribut, seperti persentase penduduk miskin, pengeluaran per kapita, indeks pembangunan manusia, dan akses sanitasi. Dengan mengeksplorasi berbagai nilai K, akurasi KNN dievaluasi dalam memprediksi kategori kemiskinan (tinggi atau rendah). Hasil analisis menunjukkan bahwa model KNN mencapai akurasi 92,11%, memberikan kontribusi dalam pemetaan kemiskinan yang dapat mendukung kebijakan pengentasan kemiskinan di tingkat daerah.
