Analisa Klasifikasi Keberhasilan Panen Padi Dengan K-Nearest Neighbor

Sebagian besar masyarakan Indonesia yang tinggal di Pedesaan umumnya memiliki mata pencaharian di bidang pertanian. Selain di karuniai dengan tanah yang subur, bangsa Indonesia juga memiliki iklim tropis. Namun sering kali keberadaan hama akan menghambat petani mendapatkan hasil panen yang melimpah, tak jarang hama ini menyebabkan puso atau kegagalan panen. Hama selalu menjadi musuh utama petani. Hama dan penyakit pada tanaman merupakan salah satu kendala yang sangat mengganggu dalam usaha pertanian. Kegagalan panen sering terjadi karena kurangn memantau penyerangan tanaman dari berbagai factor sehingga terlambat untuk dikendalikan. Akibat serangan hama, produktivitas tanaman menjadi menurun, baik kualitas maupun kuantitasnya. Oleh karena itu kehadirannya perlu dikendalikan, apabila populasinya di lahan telah melebihi batas ambang batas. Petani terus berfikir bagaimana cara mengendalikan tanaman dari gangguan hama dan penyakit. Maka itu penulis mencoba melakukan penelitian analisa klasifikasi keberhasilan panen padi dengan metode K-nearest neighbor yaitu sistem yang mengklasifikasi keberhasilan panen padi ditinjau dari 6 faktor utama penentu keberhasilan panen padi dan penulis akan menguji dengan beberapa metode dan algoritma selain K-nearest Neighbor. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa sistem yang dibuat sistem yang dibuat memiliki akurasi 87% yang dapat dikatakan cukup akurat dan dapat membantu petani memprediksi keberhasilan panen, dan dari hasil pengujian sistem akan lebih akurat bila menggunakan algoritma SVM dan Random Forest.