Website: https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/AGROMIX
DOI: https://doi.org/10.35891/agx.v10i2.1636 p-ISSN: 2085-241X ; e-ISSN: 2599-3003
Implementasi metode K-nearest neighbor dan bagging untuk klasifikasi mutu produksi jagung
Implementation of the K-nearest neighbor method and bagging for the classification of the quality of corn production
Moch. Lutfi 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan, Indonesia email: moch.lutfi@yudharta.ac.id
Informasi artikel: Dikirim: 01/09/2019 ditinjau: 18/09/2019 disetujui: 30/09/2019
Copyright (c) 2019 AGROMIX is licensed under a Creative
Commons Attribution
4.0 International License.
ABSTRACT: Corn is an agricultural crop in the Indonesian community in addition to rice and soybeans, because almost all of the fertile areas for agricultural crop seeds,  the  quality  of  corn  that  must  be  met  as  food  raw  material,  is  very necessary  for  farmers  producing  crops.  The  k-nearest  neighbor  algorithm  is  a method used for the classification process of objects based on training data with the distance closest to the object or often called euclidean distance. In this study, replace imputation is used for the preprocessing stage of missing value data and bagging is used to handle large-scale datasets while k-nearest neighbor is used as a  classification  of  the  quality  of  corn-based  on  the  attributes  Varietas,  Length, Shape,  Color  Taste,  Season  Technique,  Pests  PH.  Based  on  testing  the  best accuracy value is 79.30%, precision is 83.04% while recall with a value of 80.93% results  is  obtained  from  the  results  of  the  performance  test  of  bagging  and replace  imputation  methods  on  the  k-nearest  neighbor  algorithm  by  handling missing values.
Keywords : corn; classification; imputation; bagging; K-nearest neighbor
ABSTRAK: Jagung merupakan tanaman pertanian di masyarakat Indonesia selain padi dan kedelai, dikarenakan    hampir    dari    keseluruhan daerahnya yang subur untuk bibit tanaman pertanian, kualitas  mutu  jagung  yang  harus  dipenuhi  sebagai  bahan  baku  pangan,  sangat  diperlukan  untuk petani  penghasil  panen.  Algoritma k-nearest  neighbor adalah  metode  yang  digunakan  untuk proses  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data training dengan  jaraknya  yang  paling  dekat dengan  objek  atau  sering  disebut euclidean  distance .  Dalam  penelitian  ini  digunakan replace imputation untuk  tahap preprocessing data missing value dan bagging digunakan  untuk menangani dataset dalam sekala besar sedangkan k-nearest neighbor digunakan sebagai klasifikasi kualitas  mutu  jagung  berdasar attribut  Varietas ,  Panjang,  Bentuk,  Warna  Rasa,  Teknik  Musim, Hama  PH.  Berdasarkan  pengujian  data  nilai  akurasi  terbaik  yaitu  79.30%, precision yaitu  83.04% sedangkan recall dengan  nilai  80.93%  hasil  tersebut  di  peroleh  dari  hasil  uji  kinerja  metode bagging dan replace  imputation pada  algoritma k-nearest  neighbor dengan  penanganan missing value.
Kata Kunci: jagung; klasifikasi; imputation; bagging; K-nearest neighbor
Sitasi: Lutfi, M. (2019). Implementasi metode K-nearest neighbor dan bagging untuk klasifikasi mutu produksi jagung. AGROMIX , 10 (2), 130-137. https://doi.org/10.35891/agx.v10i2.1636

## PENDAHULUAN
Jagung
merupakan tanaman pertanian  di  masyarakat  Indonesia  selain  padi dan kedelai, dikarenakan hampir dari keseluruhan  daerahnya  yang  subur  untuk  bibit tanaman  pertanian.  Jagung  dapat    diolah sebagai    bahan    konsumsi  manusia  maupun hewan. Tanaman jagung yang banyak di tanam oleh  masyarakat  di  Indonesia  adalah  tipe
mutiara  (Munarto et  al., 2014),  serta  terdapat juga jagung yang bertipe brondong, jagung tipe tepung, jagung gigi kuda, dan jagung manis.
Kualitas  mutu  jagung  yang  harus dipenuhi  sebagai  bahan  baku  pangan,  sangat diperlukan  untuk  petani  penghasil  panen. Sebagai  bahan  acuan  dalam  penyusunan standar  mutu  jagung  adalah  SNI  (Indonesia, 1998),  dan  dapat  pula  memperhatikan  dari semua data serta masukan dari berbagai pihak.
Bojonegoro  merupakan  salah  satu kabupaten Jawa Timur mayoritas masyarakatnya  petani  juga  membudidayakan tanaman jagung. selain itu jagung untuk saat ini dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia  karena kaya  akan  gizi,  oleh  sebab  itu  kualitas  mutu jagung  harus  terjaga  sedemikian  rupa  karena produksi jagung semakin tahun produktivitasnya  menurun  oleh  berkurangnya lahan  tanam.  Proses  klasifikasi  data  mining merupakan  peran  utama  dalam  proses penggalian  informasi  (Witten,  et  al., 2016 ) dengan  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan dari  sejumlah  informasi  data  yang  ada,  dalam jumlah  kecil  maupun  dalam  sekala  besar sehingga  diharapkan  mampu  menemukan  pola baru yang bermakna.
Secara  umum  menentukan  kualitas mutu  jagung  sangatlah  sulit  karena  dari masing-masing  daerah  lahan  tanam  memiliki unsur  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  suatu  metode  klasifikasi  untuk
menentukan  kualitas  mutu  jagung  yang  akan dihasilkan.
Metode  klasifikasi  data  mining  ada  6 yaitu decision  tree , svm,  naive  bayes dan k-nearest  neighbor (Fayed  &  Atiya,  2009)  dari metode  klasifikasi  tersebut  yang  sering digunakan  dalam  penelitian  adalah  metode k-nearest neighbor . Metode k-nearest neighbor digunakan  untuk  prediksi  maupun  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  nilai  k  tetangga terdekat. Tujuan dari k-nearest neighbor adalah untuk  prediksi  atau  klasifikasi  objek  baru berdasarkan data  training (Han  &  Kamber, 2012),  nilai  parameter  k  yang  digunakan menyatakan  jumlah  jarak  tetangga  terdekat yang  melibatkan  dalam  menentukan  klasifikasi label  kelas  sebagai  target  pada  data  uji.  Dari nilai  parameter  nilai  k  jarak  tetangga  terdekat yang  dipilih  setelah  itu  dilakukan  voting  kelas sebagai target dari nilai parameter nilai k jarak tetangga terdekat.
Algoritma k-nearest  neighbor memiliki kelebihan  karena  sederhana,  efektif  dan sudah banyak diterapkan di berbagai kasus penelitian pada  klasifikasi  maupun  prediksi  (Xindong  Wu, 2009).  Namun  kelemahan  dari  algoritma k-nearest neighbor jika diterapkan pada dataset skala  besar  (Wan, et  al. ,  2012)  karena  tingkat akurasi  dan  waktu  komputasi  kurang  baik (Fayed  &  Atiya,  2009).  Adapun  dataset  yang besar berupa volume yang banyak, atribut atau label  data  yang  banyak,  dan  informasi  yang melebihi  sehingga  perlu  adanya  penanganan
khusus  dalam  pengolahan  data  salah  satunya dengan  metode Computing .  Penelitian  yang dilakukan (Neo & Ventura, 2012) menggunakan metode Direct  Boosting untuk  meningkatkan performance akurasi k-nearest neighbor dengan modifikasi pembobotan jarak tetangga terhadap data latih.
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini perlu  adanya  metode untuk  mengatasi  dataset skala  besar  yang  akan  diproses  sehingga mampu meningkatkan kinerja klasifikasi (Wahono  et  al.,  2014)  kualitas  mutu  produksi jagung. Bagging merupakan metode penggabungan  atau  sering  disebut  teknik ensemble pada teknik klasifikasi ini memisahkan data  training ke  beberapa data training yang  baru  dengan  pengambilan sampling  data  untuk  membangun  model  basis data training baru ( Wahono, & Suryana, 2013).
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode k-nearest  neighbor sebagai  klasifikasi  kualitas mutu jagung berdasar atribut Varietas, Panjang, Bentuk, Warna Rasa, Teknik Musim, Hama PH.
Penelitian  tentang  klasifikasi  hasil pertanian  telah  lama  dilakukan,  dan  sudah banyak  hasil  penelitian  yang  dipublikasikan. Sebelum  memulai  penelitian,  perlu  adanya kajian terhadap penelitian yang  sudah dilakukan,  agar  dapat  mengetahui  metode, data,  maupun  model  yang  sudah  pernah digunakan.  Kajian  penelitian  sebelumnya sebagai rujukan untuk mengetahui state of the art tentang  penelitian  klasifikasi  tentang  hasil
pertanian  yang  membahas  tentang  klasifikasi kualitas mutu jagung.
Penelitian  yang  dilakukan  (Munarto  et al.,  2014)  ekstraksi  fitur  dengan  pengambilan ciri  dan  fitur  dari  bentuk  data  yang  nantinya nilai  yang  didapat  akan  dianalisa  untuk  proses klasifikasi dengan menggunakan metode artificial  intelligence yaitu fuzzy  logic .  Metode fuzzy  logic diimplementasikan  karena  dapat merepresentasikan  dengan  baik  sehingga mampu  menentukan  keputusan  klasifikasi kualitas biji jagung pecah, biji jagung yang rusak maupun biji jagung yang sempurna.
Penelitian yang dilakukan (Effendy et al. , 2018)  menggunakan  perhitungan  klasifikasi data ordinal hanya ditemukan pada tools weka. Dalam  penelitian  sebelumnya  menunjukkan konsep  klasifikasi class  ordinal belum  pernah dilakukan. Namun beberapa tahun terakhir ada kemajuan  dalam learning  artificial dalam konsep ordinal menggunakan machine learning seperti  algoritma decision  trees,  neural network, dan support  vector  machines dan lain-lain  sudah  mendukung  proses  klasifikasi ordinal.
Penelitian  yang  dilakukan  (Munanda, 2010)  tentang  pengembangan  aplikasi  sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa jenis penyakit tanaman menggunakan metode Fuzzy MCDM berbasis  web.  Penelitian  ini  digunakan metode fuzzy  Multi  Criteria  Desicion  Making untuk  mengatasi  diagnosis  masalah  penyakit tanaman  jagung.  Hasil  diagnosis  masalah
penyakit tanaman jagung diambil dari perhitungan  tertinggi  dari  setiap  jenis  penyakit yang ada.
Pada  penelitian  ini  akan  diterapkan metode  klasifikasi k-nearest  neighbor pada dataset  dinas  pertanian  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  penentuan  kualitas  mutu jagung di kabupaten Bojonegoro.

## METODE
Penelitian  ini  mengusulkan  penerapan metode dan aplikasi sistem untuk
mengimplementasikan  bentuk  metode  yang diusulkan,  selanjutnya  menerapkan  pada private  dataset Dinas  Pertanian  Kabupaten Bojonegoro  dan  mengukur  kinerjanya.  Untuk proses  klasifikasi  kualitas  mutu  jagung, diusulkan  model  klasifikasi  menggunakan algoritma k-nearest  neighbor .  Validasi  pada pengukuran  kinerja  digunakan  10x-fold cross validation . Hasil data uji dianalisa menggunakan confusion matrix .

## Gambar 1. Model yang diusulkan
Model yang diusulkan dengan algoritma k-nearest  neighbor pada dataset private dinas pertanian  kabupaten  Bojonegoro  akan  dibagi
menjadi  10  bagian.  Secara  bertahap  data  akan dibagi  sebagai  data  latih  dan  sebagian  lainnya digunakan  sebagai  data  uji.  Data  latih  diproses
10 fold
Cross Validation Factors Proposed Method
Validation Measurement Private Dataset Dinas Pertanian Preprocesing Model Bagging + k-nearest neighbor Confusion Matrix Missing
menggunakan  algoritma  klasifikasi k-nearest neighbor , dan diuji dengan data latih, kemudian diukur  kinerjanya  menggunakan  evaluasi confusion matrix .
Tahapan  metode  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Mengumpulkan data
2. Preprocessing data
3. Menerapkan metode bagging
4. Menerapkan ke Metode k-nearest neighbor
5. Validasi menggunakan 10 k-fold validation
6. Evaluasi menggunakan confusion matrix
K-nearest neighbor
Algoritma k-nearest neighbor merupakan  metode  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan data  training yang  jarak  tetangga yang paling dekat dengan objek data ( Setiawan et  al .,  2015 )  atau  sering  disebut Euclidean distance . Data training diproyeksikan ke dalam ruang  berdimensi  banyak,  dari  dimensi masing-masing  merepresentasikan bentuk  fitur dari data yang ada. Ruang yang dihasilkan akan dibagi  berdasarkan data  training .  Dari  titik ruang  ini  sering  ditandai  dengan  kelas  c  jika kelas c merupakan klasifikasi yang ditemui pada nilai  parameter  k  buah  jarak  tetangga  yang paling  dekat  dari  titik  berdasarkan  jarak Euclidean distance (Han & Kamber, 2012).
Tahapan algoritma k-nearest neighbor
Secara  umum  algoritma k-nearest  neighbor untuk  mencari  nilai  jarak  (k)  terdekat  atau Euclidean distance adalah sebagai berikut:
a. Siapkan dataset produksi jagung
b. Menentukan nilai K.
c. Menghitung kuadrat jarak euclid distance.
√∑(         )( )
d. Mengurutkan objek termasuk pada kelompok  jarak  tetangga  yang  paling terdekat  atau  sering  disebut Euclidean distance.

## Bagging
Metode  penggabungan  pada machine learning yang dikembangkan untuk meningkatkan  stabilitas  dan  akurasi  dari algoritma machine  learning yang  digunakan dalam klasifikasi maupun prediksi. Bagging juga dapat mengurangi bentuk varians serta membantu  menghindari  terjadinya overfitting (Wahono,  &  Suryana,  2013).  Meskipun biasanya  digunakan  pada  metode decision  tree (Abellán,  2013),  namun bagging juga  dapat digunakan  pada  semua  jenis  metode machine learning dan konsep bagging adalah pendekatan model average .
Berikut tahapan metode bagging :
1. Buat sampel data {( 𝑋 , 𝑌 1 ∗ ) 1 ∗ , ( 𝑋 , 𝑌 2 ∗ ), … , 2 ∗ ( 𝑋𝑛 ∗ , 𝑌𝑛 ∗ )} 2. Output akhir : ( ) ∑ ( )

## Confusion matrix
Confusion  matrix merupakan  tabel informasi  klasifikasi  yang  mengandung  hasil dari  perhitungan  model  yang  diusulkan  secara keseluruhan  (Sokolova  &  Lapalme,  2009). Pengukuran data dengan menggunakan
evaluasi confusion  matrik melalui  akurasi,
presisi, dan recall . Hasil pengukuran dari model yang  diusulkan  direpresentasikan  ke  dalam sebuah  table  informasi  hasil  klasifikasi  untuk memudahkan  pembacaan.  Adapun  rumus perhitungannya(Gorunescu, 2011) yaitu :
(1)
(2)
(3) Predicted Negative Positive Actual Negative TN TP Positive FN FP Keterangan: TP = True Positif TN = True Negative FP = False Positif
FN = False Negative

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen dilakukan menggunakan sebuah  laptop  DELL  Latitude  E7240  dengan prosesor  Pentium®Core  i7-4600U@  2.10  GHz, memori  (RAM)  8,00  GB,  dan  sistem  operasi Windows  8  64-bit.  Untuk  menganalisis  hasil pengukuran  kinerja  digunakan  aplikasi  Rapid Miner.
Hasil pengukuran kinerja metode k-nearest  neighbor pada dataset  private dinas pertanian  kabupaten  Bojonegoro  ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1 hasil akurasi metode yang diusulkan
accuracy: 79.30% Grade-C  Grade-D  Grade-B  Grade-A  class precision Pred. Grade-C 2203 42 406 2 83.04% Pred. Grade-D 144 722 27 3 80.58% Pred. Grade-B 373 11 967 10 71.05% Pred. Grade-A 2 1 4 35 83.33% class recall 80.93% 93.04% 68.87% 70.00%
Dari tabel di atas bisa disimpulkan bahwa hasil  akurasi  menggunakan  metode bagging
dan replace  imputation pada k-nearest neighbor adalah sebagai berikut:
a. Nilai  TP  ( True  Positive) dan  nilai  selain  TP disebut dengan FN ( False Negative) .
b. Sedangkan class  recall merupakan  kolom yang  berisi besar  nilai  klasifikasi  yang  tepat.
Misalnya class recall yang tepat pengklasifikasiannya adalah sebagai berikut:
c. Sedangkan class  precision merupakan  baris yang  berisi besar  nilai  klasifikasi  yang  tepat. Misalnya class precision yang tepat pengklasifikasiannya adalah sebagai berikut:
𝑛
d. Sedangkan accuracy merupakan  persentase hasil  klasifikasi  yang  benar  yang  bisa didapatkan dengan cara berikut:
Perbandingan  akurasi  metode k-nearest neighbor dengan metode Imputation + bagging + k-nearest neighbor.
Gambar 2. Perbandingan akurasi
KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan perhitungan menggunakan model Ordinal Class klasifikasi sebagai target dari dataset .
Keakuratan data diuji dengan menggunakan 10 fold  validation yang  artinya  melatih  data sebanyak  10x  dan  menguji  data  sebanyak  10x dari  jumlah  data  4952.  Pengujian  dilakukan menggunakan  parameter  k1,  k2,  k3,  k4  dan  k5 dengan  menghitung  nilai precision,  recall, dan accuracy .  Berdasarkan  pengujian  metode  yang diusulkan  bahwa  metode bagging dan replace imputation pada k-nearest neighbor menunjukkan performance yang  signifikan dibandingkan  dengan  metode  k-NN  dan  nilai akurasi  terbaik  yaitu  79.30%, precision yaitu 83.04%  sedangkan  recall  dengan  nilai  80.93%
hasil  tersebut  di  peroleh  dari  hasil  uji  kinerja metode  bagging  dan replace imputation pada algoritma k-nearest neighbor dengan penanganan missing value .

## DAFTAR PUSTAKA
Abellán,  J.  (2013).  Ensembles  of  decision  trees based  on  imprecise  probabilities  and uncertainty  measures. Information  Fusion ,
14 (4), 423–430.
https://doi.org/10.1016/j.inffus.2012.03.003 Fayed,  H.  A.,  &  Atiya,  A.  F.  (2009).  A  novel template  reduction  approach  for  the K-nearest neighbor method. IEEE Transactions  on  Neural  Networks , 20 (5),
890–896.
https://doi.org/10.1109/TNN.2009.2018547 Gorunescu,  F.  (2011). Data  mining:  concepts  and techniques .
Chemistry &amp; https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2012). Data  Mining: Concepts and Techniques (3rd ed) .
7 5 ,3 2 % 7 2 ,3 8 % 7 7 ,4 8 % 7 6 ,8 4 % 7 8 ,8 8 % 7 5 ,4 0 % 75 ,7 9% 7 7 ,7 7 % 7 9 ,2 4 % 7 9 ,3 0 % k1 k2 k3 k4 k5 Perbandingan akurasi k-NN IB+k-NN
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  Hall,  M.  A.,  &  Pal,  C.  J. (2016). Data  Mining:  Practical  machine learning  tools  and  techniques .  Morgan Kaufmann.
Indonesia, S. N. (1998). SNI 01-4483-1998 Jagung bahan  baku  pakan  Badan  Standardisasi Nasional - BSN.
M unanda,  E.,  &  Nanang,  P.  (2010).  Perancangan
Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Tanaman jagung menggunakan Fuzzy MCDM berbasis Web. Litek , 10, 113-117..
Munarto,  R.,  Permata,  E.,  &  Salsabilla,  R.  (2014), Klasifikasi  Kualitas  Biji  Jagung  Manis Berdasarkan  Fitur  Warna  menggunakan Fuzzy  Logic .  Prosiding  Simposium  Nasional
Rekayasa Aplikasi Perancangan dan Industri.
Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Effendy,  F.,  &  Purbandini,  P.  (2018).  Klasifikasi
Rumah Tangga Miskin Menggunakan Ordinal
Class  Classifier. Jurnal  Nasional  Teknologi dan Sistem Informasi , 4 (1), 30-36.
Neo,  T.  K.  C.,  &  Ventura,  D.  (2012).  A  direct boosting  algorithm  for  the k-nearest neighbor classifier  via  local  warping  of  the distance metric. Pattern Recognition Letters ,
33 (1),
92–102.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2011.09.02
8
Setiawan,  T.  A.,  Wahono,  R.  S.,  &  Syukur,  A.
(2015). Integrasi metode sample
bootstrapping  dan  weighted  principal component  analysis  untuk  meningkatkan performa K-nearest  neighbor pada  dataset besar. Journal  of  Intelligent  Systems , 1 (2),
76-81.
Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis  of  performance  measures  for classification  tasks. Information  Processing and Management , 45 (4), 427–437. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002
Wahono,  R  S,  &  Suryana,  N.  (2013).  Combining particle  swarm  optimization  based  feature selection  and  bagging  technique  for software  defect  prediction. International Journal  of  Software  Engineering  and  Its Applications , 7 (5), 153–166. https://doi.org/10.14257/ijseia.2013.7.5.16
Wahono,  R.  S.,  Suryana,  N.,  &  Ahmad,  S.  (2014).
Metaheuristic  optimization  based  feature selection  for  software  defect  prediction. Journal  of  Software , 9 (5),  1324–1333. https://doi.org/10.4304/jsw.9.5.1324-1333 Wan,  C.  H.,  Lee,  L.  H.,  Rajkumar,  R.,  &  Isa,  D.
(2012). A hybrid text classification approach with  low  dependency  on  parameter  by integrating K-nearest  neighbor and  support vector  machine. Expert  Systems  with Applications , 39 (15), 11880–11888.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.02.068
Xindong Wu, V. K. (2009). The Top Ten Algorithms in Data Mining . Data Mining and Knowledge Discovery .