KOMPARASI METODE KNN DAN C4.5 DALAM KLASIFIKASI DATA MUTU PADI ORGANIK

M. Erfan Rianto




Abstract

Tanaman padi adalah tanaman semusim yang berumur pendek. Jenis varietas padi di indonesia sangatlah banyak dan bervariasi sehingga menjadi pokok pangan utama masyarakat indonesia (Adhy, 2021). Pada penelitian ini akan di bahas mengenai penerapan metode data mining. Bertujuan untuk membandingkan hasil dari kedua metode klasifikasi pada tanaman padi organik tersebut. Adapun metode yang dipakai yaitu Algoritma K-nearest Neighbors (KNN) dan C4.5 dengan menggunakan bahasa pemrograman python (Rachman et al., n.d.-a; Sari & Hasibuan, 2019). Data mutu padi organik kami peroleh dari dinas pertanian Bondowoso melalui link dari kaggle.com. Kemudian hasil dari perbandingan kedua algoritma akan dijadikan acuan untuk klasifikasi. Kesimpulan dari prosiding ini adalah membandingkan hasil dari kedua algoritma tersebut. 

 

Keywords

C4.5; Klasifikasi; K-nearest neighbors; Mutu padi organik

Full Text:

PDF

References

Adhy, D. R. (2021). Rancang Bangun Sistem Prediksi Varietas Padi Yang Cocok Dengan Lahan Menggunakan Metode Data Mining Algoritma C4. 5. Jurnal Ilmiah Sains, Teknologi Dan Rekayasa, 1(1), 32–39.

Arie, J. S. (2019). Implementasi Algoritma KNN Dalam Memprediksi Curah Hujan dan Temperatur Untuk Tanaman Padi. SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, 8(1).

Faid, M. (2017). Klasifikasi mutu padi organik menggunakan C4. 5 di dinas pertanian bondowoso. Prosiding SNATIF, 155–162.

Nasution, D. A., Khotimah, H. H., & Chamidah, N. (2019).

Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 4(1), 78–82.

Nuari, R., Apriliyani, A., Juwari, J., & Kusrini, K. (2018). IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MEMPREDIKSI VARIETAS PADI YANG COCOK UNTUK LAHAN PERTANIAN. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 4(2), 28–34.

Rachman, A., Furqon, M. T., & Ramdani, F. (n.d.-a). Klasifikasi Varietas Unggul Padi menggunakan Algoritme C4. 5. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN, 2548, 964X.

Rachman, A., Furqon, M. T., & Ramdani, F. (n.d.-b). Klasifikasi Varietas Unggul Padi menggunakan Algoritme C4. 5. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN, 2548, 964X.

Sari, S. M., & Hasibuan, N. A. (2019). ANALISA DATA PERTANIAN TANAMAN PANGAN UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN DENGAN DATA MINING ALGORITMA C. 45 (STUDI KASUS: DINAS TANAMAN PANGAN dan HOLTIKUTURA PROVINSI SUMUT). Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika, 7(4), 473–480.

Suhartini, S. (2019). Klasifikasi Pengaruh Faktor Cuaca Terhadap Hasil Produksi Tanaman Pangan Di Yogyakarta Menggunakan Metode Decision Tree. Naskah Publikasi Program Studi Sistem Informasi.

Sularno, S., & Anggraini, P. (2017). Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Tingkat Keganasan Hama Pada Tanaman Padi (Studi Kasus: Dinas Pertanian Kabupaten Kerinci). Jurnal Sains Dan Informatika: Research of Science and Informatic, 3(2), 161–170.

SYAIDAH, S. S. N. U. R. (n.d.). KLASIFIKASI KUALITAS PADI ORGANIK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4. 5 DI DINAS KETAHANAN PANGAN, PERTANIAN DAN PERIKANAN.




Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 M. Erfan Rianto

Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 

Prosiding Seminar Nasional Hi-Tech (Humanity, Health, Technology) diterbitkan oleh Lembaga Penerbitan, Penelitian, dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP3M) Universitas Nurul Jadid, Paiton, Probolinggo, Jawa Timur, Indonesia. Telp: 082318007953. Email: prosiding.hitech@gmail.com