Performance of the K-Nearest Neighbors method on identification of maize plant nutrients

Abstrak

Jagung merupakan salah satu jenis komoditas konsumsi dalam negeri maupun ekspor yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Namun rendahnya produktivitas tersebut disebabkan oleh factor utama yaitu tingkat kesuburan tanah yang menurun, sehingga berpengaruh sama hasil panen. Permasalahan tersebut memerlukan penerapan teknologi dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode penelitian didasarkan pada 17 tanda kekurangan unsur hara dengan proses perhitungan jarak minkowski, perhitungan kekurangan unsur hara tanah berdasarkan nilai K yang ditentukan. Hasil pengujian penelitian menggunakan K = 75 untuk mendapatkan akurasi sebesar 92,40. Analisis komparatif metode K-nearest neighbor (K-NN) dan NB dengan mencari kedekatan antara kriteria kasus baru dan kriteria kasus lama berdasarkan kriteria kasus terdekat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki nilai akurasi yang lebih baik daripada NB.