PENERAPAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS ALGORITMA GENETIKA UNTUK KLASIFIKASI MUTU PADI ORGANIK

Abstract

Abstrak
Penentuan kualitas mutu padi memegang peranan yang sangat penting terhadap terjaminnya keterediaan padi, sebab di indonesia beras merupakan bahan makanan pokok dan merupakan sumber kalori bagi sebagian besar penduduk, sehingga stabilitas pertumbuhan tanaman padi juga akan berpengaruh terhadap ketahanan pangan, untuk mengetahui jenis mutu padi yang berkualitas harus dilihat dri beberapa aspek yang ditelusuri dari karakteristiknya seperti, mutu, warna, variatas, panjang, bentuk, rasa, teknik, musim, ama, dan PH. Untuk itu dalam makalah ini akan menjelaskan bagaimana menghasilkan mutu padi yang akurat dan maka dilakukan sebuah penelitian dalam mencari pola dari mutu padi dengan menggunakan metode k-nearest neighbor dan algoritma genetika dengan proses k-fold cross validation dan confusion matrik bertujuan agar pengkalsifikasian tidak lagi sekedar hanya menggunakan perkiraan semata tapi menggunakan data dari pengalaman expert yang sudah di eksrak dan menjadi acuan utama dalam menentukan klasifikasi mutu dari sebuah padi. Proses yang dilakukan menghitung dari data testig dan training dengan k-fold validation dan menghasilkan akurasi yang sangat signifikan, yang semula dari proses pengolahan data dengan K-NN menghasilkan 81.60% kemudian lebih meningkat ketika pengolahan data kombinasi K-NN dan Algoritma Genetika yaitu 96,40% untuk dataset 4952.

Kata kunci: Mutu padi, K-Nearest Neighbor, Algoritma Genetika, Confusion Matrik