PREDIKSI PANEN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGBOUR

Willmen TB Panjaitan, Ema Utami, Hanif Al Fatta

Abstract


Krisis ketahanan pangan menjadi perhatian penting termasuk seluruh negara didunia. Berdasarkan laporan dari FAO, krisis ketahanan pangan ini telah berlangsung dah diperkirakan akan berlangsung lama apabila negara-negara tidak mempersiapkan strategi terhadap ketahanan pangan. Indonesia sebagai salah satu negara dengan luas pertanian yang memiliki potensial tentu telah mempersiapkan berbagai strategi untuk menyikapi masalah ketahanan pangan termasuk ketersediaan bahan makanan seperti beras. Pada penelitian ini akan dibahan mengenai penerapan salah satu metode datamining dalam proses prediksi panen pagi. Dataset yang digunakan berasal dari BPS Provinsi D.I Yogyakarta dari tahun 2000 hingga 2017. Adapun metode yang digunakan yaitu k-Nearest Neighbor serta untuk pengujian nya digunakan RMSE. Hasil dari penelitian ini, metode k-Nearst Neighbor dengan model sederhana dapat melakukan prediksi terhadap panen padi dengan nilai RMSE 90532.279 +/- 0.000 dan Absolute Error 80876.833 +/- 40682.076.

Keywords


Absolute Error; Datamining; k-Nearest Neigbor; RMSE

Full Text:

PDF

References


A. Nurmasani, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Support Vector Machine,” J. Inf.

Interaktif, vol. 2, no. 1, 2017.

Djafar, M. I. Sarita, and Y. P. Pasrun, “Peramalan jumlah produksi padi di sulawesi

tenggara menggunakan metode,” semanTIK, vol. 3, no. 2, pp. 113–120, 2017.

FAO, IFAD, WFP, and WHO, “2017 Building Resilience for Peace and Food

Security the State of Food Security and Nutrition in the World,” FAO, IFAD

WFP, pp. 1–54, 2017.

FAO, “Socio-economic context and role of agriculture,” 2017.

I. H. Jang and Y. C. Choe, “Forecasting Rice Productivity Using a Neural Network

Method : A Global Warming Scenario Impact Factors on Rice Productivity,”

Adv. Sci. Technol. Lett., vol. 49, no. SoftTech, pp. 222–228, 2014.

K. Asih, F. A. Setyaningsih, and D. M. Midyanti, “Aplikasi Prediksi Produksi Padi

Menggunakan Regresi Interval Dengan Neural Fuzzy Di Kabupaten Kubu

Raya,” Coding,Sistem Komput. Untan, vol. 05, no. 2, pp. 108–118, 2017.

K. Ming Leung, “k-Nearest Neigbor Algorithm for Classification”, NYU

Politechnic Scool of Enginering, 2007.

L. Gabralla and A. Abraham, “Computational Modeling of Crude Oil Price

Forecasting: A Review of Two Decades of Research,” Mirlabs.Org, vol. 5, pp.

–740, 2013.

M. Kuhkan, “A Method to Improve the Accuracy of K-Nearest Neighbor

Algorithm,” Int. J. Comput. Eng. Inf. Technol., vol. 8, no. 6, pp. 90–95, 2016.

Prajesh P Anchalia, Kaushik Roy, “The k-Nearest Neighbor Algorithm Using

MapReduce Paradigm”, Fifth International Conference on Intelligent System,

Modeling and Simulation, 2014.

T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error

(MAE)? -Arguments against avoiding RMSE in the literature,” Geosci. Model

Dev., vol. 7, no. 3, pp. 1247–1250, 2014.

U. K. Dey, A. H. Masud, and M. N. Uddin, “Rice Yield Prediction Model Using

Data Mining,” Int. Conf. Electr. Comput. Commun. Eng. (ECCE), Febr. 16-18,

, pp. 321–326, 2017.

V. Sellam and E. Poovammal, “Prediction of crop yield using regression analysis,”

Indian J. Sci. Technol., vol. 9, no. 38, 2016.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.