Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah

  • Aziza L
  • Astuti R
  • Maulana B
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
98Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Ketahanan pangan merupakan hal yang penting untuk dijaga karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komposit ketahanan pangan tahun 2021 dan 2022 di 29 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut dinormalisasi terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model KNN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model KNN dapat digunakan untuk memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah dengan akurasi yang baik

Cite

CITATION STYLE

APA

Aziza, L. N., Astuti, R. Y., Maulana, B. A., & Hidayati, N. (2024). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 404–412. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i2.1201

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free