## Prediksi Harga Tandan Buah Segar dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Silvi Joya Arditna Br Bukit * , Rakhmat Kurniawan R.
Fakultas Sains Dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* Joyasilvi2001@gmail.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: Joyasilvi2001@gmail.com Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 28/09/2023 ; Published: 29/09/2023
Abstrak −Kelapa sawit dan produk turunannya  merupakan sumber devisa bagi negara ini, karena perlu adanya upaya untuk memelihara  dan  mengembangkan  kesinambungan  peningkatan  kelapa  sawit  sebagai  sumber  daya  alam  yang  potensial. perusahaan melakukan analisis statistik pada faktor penghambat hasil panen bulan sebelumnya dengan nilai koreksi 5% – 12%. Akan tetapi analisis seperti ini masih menghasilkan hasil prediksi yang kurang tepat, hal ini dikarenakan proses perhitungan masih melibatkan teknik perkiraan dari pengalaman pribadi, melihat dari pola produksi di waktu sebelumnya dan faktor penentu lain seperti luas lahan, jumlah pokok dan umur tanam. Akibatnya target prediksi sering kali mengalami kesalahan dan hasil produksi berlebih atau kurang dari target. Oleh sebab itu diperlukannya perhitungan prediksi yang lebih baik dalam menentukan target  produksi  kelapa  sawit.  Prediksi  yang  akurat  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  untuk meningkatkan  hasil  produksi.  Untuk  melakukan  peramalan  diperlukan  penerapan  Algoritma  K-Nearet  Neighbor  dapat digunakan  untuk  memprediksi  harga  sawit  pada  waktu  yang  akan  datang.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining menggunakan harga TBS kelapa sawit dari tahun 2018 sampai tahun 2023 (Mei 2023) diperoleh kesimpulan bahwa prediksi harga TBS kelapa sawit pada bulan ke-67 (Juli 2023)  memiliki tingkat akurasi sebesar sebesar 10,667 dengan k=3 dan 19,200 dengan k=5.
Kata Kunci: Prediksi; Harga; TBS; Data Mining; K-Nearet Neighbor
Abstract −Palm oil and its derivative products are a source of foreign exchange for this country, because efforts are needed to maintain and develop the sustainability of palm oil as a potential natural resource. The company carries out statistical analysis on the factors inhibiting the previous month's harvest with a correction value of 5% – 12%. However, this kind of analysis still produces inaccurate prediction results, this is because the calculation process still involves estimation techniques from personal experience,  looking  at  previous  production  patterns  and  other  determining  factors  such  as  land  area,  principal  amount  and planting age. As a result, prediction targets often experience errors and production results are excessive or less than the target. Therefore, better predictive calculations are needed in determining palm oil production targets. Accurate predictions can help companies  make  decisions  to  increase  production  output.  To  carry  out  forecasting,  it  is  necessary  to  apply  the  K-Nearest Neighbor Algorithm which can be used to predict palm oil prices in the future. Based on the results of data mining calculations using palm oil FFB prices from 2018 to 2023 (May 2023), it was concluded that the prediction of palm oil FFB prices in the 67th month (July 2023) had an accuracy level of 10,667 with k=3 and 19,200 with k=5.
Keywords : Predictions; Prices; TBS; Data Mining; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Sektor pertanian di Indonesia dibedakan menjadi tiga jenis yaitu perkebunan, sawah dan ladang. Dari ketiga jenis sektor pertanian, sektor perkebunan yang lebih banyak diminati dikarenakan pertanian jenis perkebunan cenderung memiliki  nilai  jual  yang  tinggi,  pembudidayaan  dalam  skala  besar,  serta  daya  tariknya  yang  terus  meningkat. Sektor tanaman  perkebunan  di  Indonesia banyak didominasi oleh tanaman kelapa sawit, kakao, karet, tebu dan kopi. Dari kelima tanaman ini kelapa sawit yang paling menguntungkan. Dilansir dari https://www.ajnn.net/news/harga-tbs-kelapa-sawit-naik-di-aceh- barat/index.html  Harga beli Tandan Buah Segar (TBS) di Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Aceh Barat mengalami kenaikan pada pekan pertama Juli  2023. Kenaikan ini dipicu oleh nilai jual Crude Palm Oil (CPO) dunia yang bergerak naik. Namun, untuk pekan selanjutnya nilai serupa belum dapat dipastikan akan bertahan  atau  tidak.  Community  Development Officer perusahaan  PKS PT Karya Tanah Subur, Azra Husaini mengatakan, untuk harga beli sawit pada pekan  pertama  Juli  naik  menjadi Rp50  dibandingkan  akhir  Juni  atau  minggu lalu yang bertahan pada harga Rp1.750. "Harga sawit minggu ini mengalami  kenaikan  dibandingkan  minggu  lalu.  Pekan  lalu  Rp1.750  sekarangi  Rp1.800 atau  naik  Rp50. Kenaikan ini dipicu naiknya harga CPO," Azra Husaini, Sabtu, 8 Juli 2023.
Dalam situs https://www.suara.com/bisnis/2022/01/26/143508/penyumbang-terbesar-devisa-negara- indonesia-adalah-kelapa-sawit-berapa-nominalnya diinformasikan  bahwa tidak  semua  alat  tukar  atau  mata uang  bisa menjadi  devisa  suatu  negara.  Namun,  sejauh  ini  kelapa  sawit  menyumbang  devisa negara  terbesar sepanjang  2020  yakni  sebesar  25,60  miliar  dolar  Amerika  atau sekitar Rp358 triliun. Dengan besar devisa itu, industri sawit juga telah membuat neraca  perdagangan  Indonesia  mengalami  surplus  21,70  miliar  dolar  pada 2020. Kelapa  sawit  bahkan  jadi penyumbang  devisa negara terbesar dalam  20 tahun.
Kelapa sawit banyak ditanam di wilayah Jawa, Sumatra, Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, Maluku dan  Papua.  Namun  perkebunan  kelapa  sawit  paling  luas  berada  di  wilayah  Sumatera  dan  Kalimantan.  Hal  ini disebabkan  di  wilayah  Indonesia  Timur  belum  banyak  diminati  oleh  para  investor  dikarenakan  permasalahan infrastruktur  dan  keamanan.  Selain  itu  diperlukan  biaya  yang  lebih  besar  karena  perlunya  pembukaan  lahan, proses produksi dan pemasaran hasil. Salah satu perusahaan kelapa sawit yang ada di wilayah Sumatera adalah
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6818
PT.Salapian  Indo Sawit  yang beralamat di Desa Ujung Teran Dusun Kec.Salapian Kabupaten Langkat. Dalam sebuah  wawancara dengan KTU perusahaan yang tergolong dalam jenis perkebunan besar swasta (PBS) ini mulai melakukan  proses  penanaman  kelapa  sawit  pada  tahun  hingga  sekarang.  Hasil  produksi  kelapa  sawit  sangat berpengaruh  pada  jumlah  target  permintaan  olahan,  target  hasil  olahan,  anggaran  upah  pekerja  panen,  dan anggaran  produksi.  Oleh  sebab  itu  dalam  menargetkan  jumlah  produksi  berikutnya  perusahaan  melakukan perhitungan produksi terlebih dahulu atau melakukan  prediksi, tujuannya untuk mengetahui kebijakan apa saja yang akan diambil.
Prediksi atau forecasting adalah suatu upaya untuk memperoleh gambaran mengenai apa yang akan terjadi di  masa  yang  akan  datang.  Untuk  melakukan  peramalan  diperlukan  metode  tertentu  dan  metode  mana  yang digunakan tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam hal ini gambaran  yang didapat tersebut akan  menjadi acuan untuk  membuat suatu keputusan. Pada kondisi  yang tidak menentu  sulit  bagi  kita  untuk  menentukan  suatu  perencanaan  yang  efektif.  Peramalan  dapat  membantu  para pemimpin untuk mengurangi ketidakpastian dalam melakukan perencanaan[1].
Penerapan Algoritma K.Nearet Neighbor dapat digunakan untuk memprediksi harga sawit pada waktu yang akan datang. Ketepatan  algoritma  KNN sangat dipengaruhi oleh ada atau tidaknya fitur-fitur  yang tidak  relevan, atau jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi[2].  Algoritma KNN memiliki beberapa  kelebihan  yaitu  ketangguhan  terhadap training data yang  memiliki  banyak noise dan efektif apabila training  data-nya  besar[3].  Sedangkan,  kelemahan  KNN  adalah  KNN  perlu  menentukan  nilai  dari parameter  K (jumlah  dari  tetangga  terdekat),  training  berdasarkan  jarak  tidak  jelas mengenai  jenis  jarak  apa  yang  harus digunakan dan atribut mana yang harus digunakan untuk mendapatkan hasil terbaik, dan biaya komputasi cukup tinggi karena diperlukan perhitungan jarak dari tiap query instance pada keseluruhan training sample[4]. Tujuan dari algoritma ini adalah mengklasifikasikan obyek baru bedasarkan atribut dan training sample[5]. Classifier tidak menggunakan model apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik query, akan ditemukan sejumlah K obyek atau (titik training) yang paling dekat dengan titik query. Klasifikasi menggunakan voting terbanyak diantara klasifikasi dari K obyek[6]. Allah SWT berfirman dalam QS. Luqman ayat 34 tentang prediksi :
ۖ  ِماَح ْرَ ْلْٱ ىِف اَم ُمَلْعَي َو  َثْيَغْلٱ ُل ِ زَنُي َو ِةَعاَّسلٱ ُمْلِع ۥُهَدنِع َ َّللَّٱ َّن
ٌٌۢريِبَخ ٌميِلَع َ َّللَّٱ  َّنِإ ۚ ُتوُمَت  ٍض ْرَأ ِ ىَأِب  ٌٌۢسْفَن ى ِرْدَت اَم َو ۖ اًدَغ ُبِسْكَت اَذاَّم  ٌسْفَن ى ِرْدَت اَم َو
Artinya  :  Sesungguhnya  hanya  di  sisi  Allah  ilmu  tentang  hari  Kiamat;  dan  Dia  yang  menurunkan  hujan,  dan mengetahui apa yang ada dalam rahim. Dan tidak ada seorang pun yang dapat mengetahui (dengan pasti) apa yang akan  dikerjakannya  besok.  Dan  tidak  ada  seorang  pun  yang  dapat  mengetahui  di  bumi  mana  dia  akan  mati. Sungguh, Allah Maha Mengetahui, Maha Mengenal.
Dalam penelitian ini, penulis mengacu kepada penelitian lain sebagai referensi, salah satu penelitian yang sejenis  yang  dilakukan  oleh  Resti  Hutami  dkk (2016)  membahas   tentang  metode  K-Nearest  Neighbor  yang diimplementasikan  untuk  prediksi  penjualan  furniture.  Penelitian  tersebut  melakukan  prediksi  penjualan furniture dengan teknologi data mining untuk menganalisis volume data penjualan. Metode K-Nearest Neighbor digunakan karena memiliki akurasi yang tinggi dengan rasio kesalahan yang minim. Hasil dari prediksi tersebut menunjukan bahwa metode K- Nearest Neighbor berhasil diimplementasikan untuk  menyelesaikan  kasus prediksi penjualan dengan tingkat eror sebesar 6% dan akurasi sebesar 94%[7]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Andi Gita Novianti dkk, dengan judul “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Prediksi Waktu Kelulusan  Mahasiswa”.  Pada  penelitian  ini  menerapkan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Fungsi Similarity  untuk  menghitung  kemiripan  data  dalam  sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat  memberikan  prediksi waktu  kelulusan  mahasiswa. Hasil  pengujian  menggunakan aplikasi prediksi  waktu  kelulusan dengan 7 (tujuh) kriteria  yaitu  IPS1-IPS4,  jumlah  SKS  lulus  sampai  semester  4,  jurusan  SLTA,  program  studi,  asal  suku, penghasilan orang tua dan jenis kelamin di dapat akurasi untuk Program Studi Teknik Informatika S1 sebesar 84% sedangkan Program Studi Sistem Informasi S1 sebesar 87%[8]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Risman Hendri  dkk  membahas  tentang  penentuan  calon  penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor. Dari pengujian  yang dilakukan terhadap 22 data sampel  yang dijadikan acuan dalam perhitungan K- Nearest  Neighbor  dalam  menghasilkan  keputusan  diperoleh  nilai  keakuratan  sebesar  90,90%[9].  Penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Ferry  Hermawan  &  Halim Agung  membahas  tentang  memprediksi  penjualan berdasarkan ketegori barang. Hasil dari penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor dapat memprediksi penjualan di tahun 2015 berdasarkan data penjualan barang dari tahun 2012-2014 dengan menggunakan Euclidean Distance, dengan  tingkat  keberhasilan  metode  58,33%  pada  nilai  toleransi  error  10%  dan  rata-rata  keakuratan  prediksi 88,54% yang tergolong memiliki  kinerja  bagus  dan  memprediksi  penjualan  berdasarkan  kategori  barang dengan tingkat keberhasilan algoritma 70% pada nilai toleransi error 10% dan rata-rata keakuratan prediksi 85,91% yang tergolong  memiliki  kinerja  bagus[10].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakykan  oleh  Tundo  membahas  tentang bagaimana metode fuzzy tsukamoto melakukan prediksi produksi minyak kelapa sawit. Berdasarkan perhitungan tersebut  didapatkan  nilai  AFER  dengan  metode  Tsukamoto  menggunakan  rule  yang  terbentuk  dari  REPTree sebesar 23,17% sehingga akurasi kebenaran yang dihasilkan sebesar 76,83%[11]. Penelitian selanjutnya Amalia Aldina  Thoha  dan  Sudradjat  (2019)  dalam  penelitian  yang  berjudul  “Pengolahan  panen  kelapa  sawit  (Elaeis Guineensis  Jacq)  di  kebun  Adolina,  Sumatera  Utara”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  meningkatkan pengetahuan  tentang  budidaya  tanaman  kelapa  sawit  dan  secara  khusus  8  menganalisis  faktor-faktor  yang
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6818
mempengaruhi  produksi  kelapa  sawit  yaitu  pemanenan.  Teknik  pengumpulan  data  dengan  metode  observasi, wawancara,  dan  dokumentasi.  Jenis  data  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  data primer  dan  data  sekunder. Hasil  penelitian  adalah  tingginya  kehilangan  panen yang mempengaruhi produksi tanaman kelapa sawit. Angka kerapatan  panen  yang didapat 61,36% bahwa kebutuhan tenaga kerja panen sekitar 2/3  ha per orang.  Kapasitas panen  adalah  145,75  TBS  dan  kualitas  mutu  buah  yang  dipanen  mencapai  hampir 100% di  atas  setandar  yang ditetapkan perusahaan[12].
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  ktu,  selama  ini  dalam  melakukan  perhitungan  target,  perusahaan melakukan  analisis  statistik  pada  faktor  penghambat  hasil  panen  bulan  sebelumnya  dengan  nilai  koreksi  5%  – 12%. Akan tetapi analisis seperti  ini  masih  menghasilkan hasil prediksi  yang kurang tepat, hal  ini  dikarenakan proses  perhitungan  masih  melibatkan  teknik  perkiraan  dari  pengalaman  pribadi,  melihat  dari  pola  produksi  di waktu sebelumnya dan faktor penentu lain seperti luas lahan, jumlah pokok dan umur tanam. Selain itu perusahaan juga melihat dari kondisi pasar. Teknik prediksi seperti ini masih dilakukan karena pihak perusahaan merasa teknik ini mudah dilakukan dibandingkan dengan meggunakan tools peramalan atau teori peramalan. Akibatnya target prediksi  sering  kali  mengalami  kesalahan  dan  hasil produksi  berlebih  atau  kurang  dari  target.  Oleh  sebab  itu diperlukannya perhitungan prediksi yang lebih baik dalam menentukan target produksi kelapa sawit. Prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan hasil Produksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian diperlukan tahapan-tahapan yang bermanfaat dalam menyelesaikan permasalahan sehingga tujuan dalam penelitian tercapai. Adapun kerangka kerja dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Flowchart Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor

## 2.2 Prediksi
Prediksi  merupakan  seni  dalam  melakukan  perhitungan  untuk  menentukan  kejadian  dimasa  depan  dengan menggunakan  data–data  di  masa  lalu.  Prediksi  pada  implementasinya  membentuk  sebuah  aturan  dengan mengimplementasikan metode perhitungan yang kemudian dilakukan analisis[13]. Teknik prediksi dimulai dengan melakukan  eksplorasi  data  guna  untuk  mencari  pola  data  pada  suatu  kurun  waktu.  Prediksi/forcasting  adalah menetukan  jumlah  kebutuhan  bulan  mendatang  terkait  dengan  dukungan  data  historis  (historical  data)  atau serangkaian waktu/periode yang dianalisis sehingga dapat diperhitungkan untuk memprediksi jumlah kebutuhan pada bulan mendatang. Prediksi juga dapat digunakan dalam pengklasifikasian, tidak hanya untuk memprediksi time series, karena sifatnya yang bisa menghasilkan class berdasarkan atribut yang ada.

## 2.3 Algortima K-Nearest Neigbor (KNN)
Algoritma  k-Nearest  Neighbor  merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  jumlah  k  yang  telah  ditentukan  dan mengkalsifikasikan  ke  dalam  kelas  baru[14].  K-NN  termasuk algoritma supervised learning dimana hasil dari query instance yang baru diklasifikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada k-NN. Kelas yang paling banyak muncul itu yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi[15]. Tujuan  dari algoritma  ini  adalah  mengklasifikasikan objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training  sample.  Algoritma  k-Nearest  Neighbor  menggunakan  klasifikasi ketetanggaan (neighbor) sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru[16]–[18]. Teknik  pencarian tetangga
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6818
terdekat  pada  umumnya  dilakukan  dengan  menggunakan  formula  jarak  euclidean.  Langkah-langkah  untuk menghitung algoritma k-NN:
a. Menentukan nilai k.
b. Menghitung kuadrat jarak euclid (query instance) masing-masing objekterhadap training data yang diberikan.
c. Kemudian mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yangmempunyai jarak euclid terkecil.
d. Mengumpulkan label class Y (klasifikasi Nearest Neighbor).
e. Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka dapat dipredeksikan nilai query instance yang telah dihitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Transformation
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  analisis  data  terhadap  harga  TBS  kelapa  sawit.  Tahap  pertama  adalah melakukan  penumpulan  data.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  harga  TBS  kelapa  sawit berdasarkan 5 tahun terakhir, yaitu pada tahun 2018 hingga tahun 2022. Kemudian data tersebut diseleksi dan akan digunakan untuk diolah untuk memprediksi  harga TBS di tahun selanjutnya.  Pada tahap transformation, proses pembentukan  data training  berdasarkan  data  yang  ada,  data  harus  di  seleksi  terlebih  dahulu  untuk menentukan atribut mana yang dapat mempengaruhi kenaikan harga TBS. Adapun data training digunakan adalah seperti yang ditunjukkan oleh tabel 1.

## Tabel 1. Data Training Harga TBS Kelapa Sawit
2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2145 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3125 2117 2100 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3200 2117 2100 2118 2300 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3200 3250 3330 3200 2117 2100 2118 2102 2228 2157 2256 2432 2530 2600 2890 3174 3250 3330 3200 2117 2100 2118 2102 2228 2157 2256 2432 2513 2600 2890 3174 3250 3220 3200 2117 2100 2118 2102 2228 2157 2256 2432 2513 2600 2991 3174 3250 3220 3200 2117 2100 2118 2102 2228 2157 2256 2432 2513 2559 2991 3174 3250 3220 3200 2117 2100 2118 2150 2228 2157 2256 2432 2513 2559 2991 3174 3250 3220 3200 2001 2100 2118 2150 2228 2143 2256 2432 2519 2559 2991 3174 3230 3220 3200 2001 2100 2118 2150 2228 2143 2256 2432 2519 2559 2991 3174 3230 3220 3200 2001 2118 2118 2150 2228 2143 2173 2432 2519 2559 2991 3174 3230 3220 3200 2001 2118 2118 2150 2228 2143 2173 2432 2519 2559 2991 3174 3230 3220 3200 2001 2118 2118 2150 2228 2143 2173 2432 2519 2559 2991 3174 3230 3220 3200 2001 2118 2102 2150 2313 2143 2173 2415 2519 2559 2991 3174 3230 3250 3200 2001 2118 2102 2150 2313 2143 2173 2415 2519 2742 2991 3100 3230 3250 3210 2001 2118 2102 2150 2313 2143 2173 2415 2519 2742 2991 3100 3230 3250 3210 2001 2118 2102 2150 2313 2143 2173 2415 2519 2742 2991 3100 3050 3250 3210 3450 3425 3220 3150 2950 2875 2800 2800 2700 2230 2680 2690 2650 2540 2400 3450 3425 3220 3150 2950 2875 2800 2800 2700 2274 2680 2690 2650 2540 2400 3450 3500 3220 3150 2950 2875 2800 2800 2700 2274 2680 2690 2650 2540 2400 3500 3500 3220 3150 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2680 2720 2650 2540 2400 3500 3500 3220 3150 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2680 2720 2650 2540 2400 3500 3500 3220 3150 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2630 2720 2760 2540 2480 3500 3500 3220 3150 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2630 2720 2760 2540 2480 3500 3500 3220 3150 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3220 3000 2950 2850 2800 2800 2775 2274 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3220 3000 2950 2850 2800 2800 2775 2285 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3210 3000 2950 2850 2745 2800 2775 2285 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3210 3000 3900 2850 2745 2800 2775 2285 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3210 3000 3900 2850 2745 2825 2775 2285 2630 2720 2760 2530 2480 3500 3500 3210 3000 3900 2850 2745 2825 2775 2285 2630 2720 2760 2530 2429 3400 3500 3210 3000 3900 2850 2745 2825 2775 2285 2630 2650 2760 2530 2429 3400 3500 3210 3000 3900 2850 2745 2825 2775 2285 2630 2650 2760 2510 2429 3400 3500 3210 3000 3900 2825 2745 2825 2775 2285 2700 2650 2760 2510 2429 3400 3500 3210 3000 3900 2825 2745 2825 2700 2438 2700 2650 2760 2510 2429
2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2045 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2530 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2450 2560 2410 2400 2200 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2450 2430 2410 2400 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2450 2430 2410 2400 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2400 2450 2430 2410 2375 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2001 1998 2118 2102 2228 2332 1863 2411 2513 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2001 1998 2102 2125 2228 2332 1863 2411 2513 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2001 1998 2102 2125 2313 2146 1863 2415 2639 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2480 2450 2430 2430 2375 2180 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2429 2450 2430 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2429 2500 2430 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2429 2500 2430 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2429 2500 2460 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2429 2500 2460 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2125 2313 2146 2173 2415 2639 2559 2991 3174 2840 2860 3300 3345 2160 2220 1400 1800 2100 1930 2310 2290 2559 2991 3174 2840 2860 3380 3345 2160 2190 1350 1750 2100 1930 2280 2290 2559 2991 3174 2840 2920 3380 3345 2160 2160 1300 1690 2080 1950 2280 2290 2559 2991 3174 2840 2970 3380 3345 2260 2010 1300 1770 2060 1950 2280 2290 2559 2991 3174 2840 3070 3380 3345 2290 2010 1300 1800 2080 1985 2330 2290 2559 2991 3174 2920 3070 3380 3345 2290 2070 1200 1830 2080 2060 2330 2290 2559 2991 3174 2920 3070 3350 3380 2240 2110 1100 1830 2100 2060 2330 2270 2559 2991 3174 2920 3080 3350 3380 2240 2110 1100 1830 2025 2060 2330 2290 2559 2991 3174 2970 3080 3350 3380 2240 2110 1150 1830 2055 2060 2330 2290 2559 2991 3174 3020 3050 3350 3380 2240 2080 1150 1930 2085 2090 2330 2290 2559 2991 3174 3020 3100 3350 3380 2240 2080 1150 1930 2105 2160 2280 2290 2559 2991 3174 3070 3100 3350 3380 2240 2080 1230 1950 2105 2160 2280 2290 2559 2991 3174 3070 3085 3350 3430 2240 2080 1260 2050 2090 2160 2280 2240 2559 2991 3174 3070 3070 3350 3430 2290 2000 1260 2050 2090 2160 2280 2240 2559 2991 3174 3070 3070 3250 3430 2320 2000 1350 2050 2120 2210 2250 2270 2559 2991 3174 3070 3150 3250 3430 2320 1970 1380 2050 2120 2210 2250 2240 2742 3126 3100 3170 3150 3250 3410 2320 1920 1360 2050 2120 2210 2190 2240 2742 3126 3100 3170 3150 3250 3410 2320 1960 1400 2000 2120 2210 2190 2240 2742 3126 3100 3170 3150 3250 3430 2420 1960 1480 1950 2120 2270 2190 2240 2742 3126 3100 3200 3150 3320 3430 2420 1960 1480 1950 2120 2300 2190 2240 2742 3126 3100 3200 3130 3320 3430 2420 1610 1480 1920 2120 2320 2190 2220 2742 3126 3100 3200 3180 3290 3380 2380 1510 1480 1920 2120 2320 2190 2220 2742 3126 3100 3200 3200 3210 3340 2380 1430 1530 2020 2160 2320 2190 2220 2742 3126 3100 3180 3300 3210 3340 2380 1350 1530 2050 2160 2320 2220 2220 2742 3126 3100 3180 3300 3230 3340 2360 1300 1550 2130 2060 2320 2220 2220 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2142  1959  2051 2282  2230  2483  2377  2033  1959  2051 2282  2230  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2033  1931  2100 2282  2274  2538  2442  2088  1931  2100
2282  2274  2538  2442  2088  1931  2100 2282  2274  2525  2318  2088  1936  2100
2258  2396  2525  2318  2088  1936  2100 2258  2396  2525  2318  2088  1936  2100 2258  2396  2525  2318  2088  1936  2100 2258  2396  2525  2318  2088  1936  2100 2258  2396  2525  2318  2016  1936  2100 2258  2396  2525  2256  2016  1936  2100 2258  2396  2525  2256  2016  1936  2100 2258  2396  2478  2256  2016  1936  2132
2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132
Data training yang digunakan pada penelitian ini adalah diambil dari bulan januari 2018 pada data ke 25 sampai dengan Juni 2023 pada data ke 25. Sedangkan untuk data testing digunakan untuk data testing  (uji) yang digunakan untuk prediksi untuk bulan Juni 2023 dengan memasukkan data bulan januari 2018 pada data ke 26-31 sebelumnya sampai dengan Juni 2023 pada data ke26-31.
Tabel 2. Data Testing
2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3100 3050 3250 3210 2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3000 3050 3250 3210 2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3000 3050 3250 3210 2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3000 3050 3250 3210 2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3000 3050 3250 3210 2001 2118 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3000 3050 3250 3210 3400 3400 3500 3200 3000 3900 2825 2745 2825 2700 2438 2700 2650 2720 2500 3400 3400 3500 3200 3000 3900 2825 2745 2825 2700 2438 2700 2650 2720 2500 3400 3400 3500 3200 3000 3900 2825 2745 2825 2700 2438 2700 2650 2720 2500 3400 3400 3500 3300 2130 3900 2825 2745 2825 2700 2438 2700 2650 2720 2500 3400 3400 3950 3300 2130 3900 2825 2745 2220 2700 2438 2700 2650 2700 2500 3400 2320 1400 3300 2100 3900 2825 2745 2220 2700 2438 2700 2650 2700 2500 2500 2500 2460 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2500 2500 2460 2430 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2500 2500 2460 2500 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2500 2500 2460 2500 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2500 2500 2460 2500 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2500 2000 2460 2500 2300 2170 2117 1990 2102 2122 2313 2147 2173 2415 2539 2742 3126 3100 3160 3300 3260 2630 2320 1300 1590 2130 2060 2320 2220 2220 2742 3126 3100 2760 3300 3260 2410 2320 1300 1660 2130 2060 2320 2220 2220 2742 3126 3100 2760 3300 3260 2460 2320 1330 1660 2130 2030 2320 2220 2220 2742 3126 3100 2860 3300 3290 2160 2320 1400 1760 2130 1840 2310 2220 2220 2742 3126 3100 2860 3300 3310 2160 2320 1400 1800 2130 1840 2310 2220 2220 2742 3126 3100 2860 3300 3345 2160 2320 1400 1800 2100 1840 2310 2220 2220 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132 2258  2438  2478  2256  2016  2018  2132

## 3.2 K-Nearest Neighbor
Berdasarkan dari tahapan data  mining untuk algoritma  K-nearest Neighbor, adapun  langkah-langkah  K-nearest Neighbor sebagai berikut :
a. Penentuan nilai k. Penentuan nilai k yang digunakan tidak memiliki aturan yang baku,s ehingga pada penelitian ini nilai k yang digunakan adalah 3.
b. Hitung  jarak data training dan data uji (testing)  yang ada pada tahap transformation denggan  menggunakan perhitungan Euclidean Distance sebagai berikut :
Penentuan distance (jarak) data training dan data testing
𝑑𝑖𝑠𝑡 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ (1)
Sehingga didapatkan jarak sebagai berikut pada tabel 3.
Tabel 3. Distance Data Training dan Data Testing
Distance 2820,38 2842,87 2846,16 2885,98 2972,48 2981,08 2936,92 2957,39 2983,55 2763,37 2579,1 2579,17 2610,95 2618,72 2638,21 2645,32
c. Penguurutan data hasil perhitungan. Jarak yang telah didapatkan kemudian diurutkan dari yang paling dekat jaraknya sampai dengan  yang paling  jauh (ascending) adalah  2579,1; 2579,17;  2610,95 ; 2818,72; 2638,21; 2645,32; 2763,37; 2820,38; 2842,87; 2846,16; 2885,98; 2936,92; 2972,48; 2981,08;  2983,55; 2957,39. Menentukan kelompok hasil uji  berdasarkan  label mayoritas dari k-nearest terdekat. Karena nilai k=3 maka diambil 3 jarak terkecil, yaitu jarak yang dipilih hanya 3, yaitu 2610,95 ; 2818,72; dan 2638,21.
d. Langkah  selanjutnya  dengan  menggunakan  kategori  Nearest  Neighbor  yang  paling  mayoritas  maka  dapat diprediksikan harga TBS kelapa sawit periode berikutnya menggunakan Mathlab Rapid Miner 10.0.

## 3.3 Implementasi Rapid Miner
Rapid  miner  merupakan  salah  satu  software  data  mining  pengolahan  data  set  untuk  mencari  pola  data  sesuai dengan  tujuan  dari  pengolahan  data  tersebut.  Dilakukan  adalah  drag  and  drop  operator  read  excel  kemudian lakukan importing tabel microsoft excel ke dalam proses untuk membaca data training dalm format excel, karena yang akan di prediksi pada bulan ke-67 atau bulan Juli 2023 maka pada atribut bulan ke-67 diganti menjadi label.

## Gambar 1. Importing data Training pada Operator Read Excel
Pada gambar 2., data dimasukkan ke dalam sistem berdasarkan harga TBS setiap bulannya, data harga yang asli  dijadikan  sebagai  integer,  sedangkan  data  yang  akan  diprediksi  dijadikan  label.  Selanjutnya  drag  and  drop operator Split Data untuk membagi data testing dan data training. Pada Split Data, masukkan entry data 80% atau 0,8 sebagai data training, dan 20% atau 0,2 sebagai data testing seperti pada gambar 3.
Selanjutnya, tambahkan operator KNN, K-NN dengan memasukkan nilai k=3 seperti pada gambar 4.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6818
Gambar 3. Susunan Operator Algoritma KNN dengan K=3
Kemudian  tambahkan  operator  Apply  Model  dan  Performance,  Apply  Model  digunakan  untuk mengetahui ramalan bulan ke-67. Hasil ramalan tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 4. Hasil ramalan bulan ke-67
Kemudian operator Performance digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi penggunakan metode KNN dengan k=3. Hasil akurasi digunakan dengan metode RMSE (Root Mean Sqare Error) sebesar 10,667 atau 0,106%.
Gambar 5. Tingkat Akurasi Menggunakan RMSE
Untuk melihat keefektifan penggunaan nilai k, penggunaan KNN dengan k=3 dibandingkan dengan uji model lagi menggunakan k=5. Pengujian model dapat dilihat pada gambar 7.
Berdasarkan gambar 7, nilai akurasi KNN menggunakan k=5 adalah 19,200 atau 0,19%.
Gambar 7. Hasil Akurasi RMSE dengan k=5
Selanjutnya untuk menentukan ramalan bulan ke-31 dengan k=5, didapatkan hasil seperti pada gambar 9.
Gambar 8. Ramalan Bulan 31 dengan K=5.
Berdasarkan data testing dan data training yang telah dinput pada Rapidminer, dapat dilihat bahwa pada k=3, harga TBS pada bulan ke-67 (Juli 2023) adalah Rp. 2132 sedangkan prediksi harga TBS adalah Rp. 2121,333 dengan hasil akurasi ramalan ini adalah sebesar 10,667. Sedangkan pada k=5, harga TBS pada bulan ke-67 (Juli 2023)  adalah  Rp.  2132  dengan  prediksi  sebesar  Rp.  2112,800  dengan  hasil  akurasi  ramalan  ini  adalah  sebesar 19,200. Hasil ini  menunjukkan terdapat perbedaan akurasi berdasarkan nilai k, namun nilai k=3 memiliki harga ramalan yang lebih mendekati sehingga dinyatakan dalam kasus ini, nilai k=3 lebih efektif digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  dengan  menggunakan  algorirma  K-nearest  Neighbor  dengan mengguakan data yang diolah menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Berdasarkan hasil perhitungan data mining menggunakan harga TBS kelapa sawit dari tahun 2018 sampai tahun 2023 (Mei 2023) diperoleh  kesimpulan  bahwa  prediksi  harga  TBS  kelapa  sawit  pada  bulan  ke-67  (Juli  2023)    memiliki  tingkat akurasi  sebesar  sebesar  10,667  dengan  k=3  dan  19,200  dengan  k=5.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan KNN pada kasus ini lebih efektif menggunakan k=3 karena RMSE paling akurat yang mendekati 0.

## REFERENCES
[1] I. Watson, Applying case-based reasoning: techniques for enterprise systems. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1998.
[2] M. Kuhn and K. Johnson, Feature engineering and selection: A practical approach for predictive models. Chapman and Hall/CRC, 2019.
[3] Kusrini and E. T.L, Algoritma dan Data Mining. Yogyakarta: Andi, 2009.
[4] K. Liu, Z. Li, C. Yao, J. Chen, K. Zhang, and M. Saifullah, “Coupling the k-nearest neighbor procedure with the Kalman filter for real-time updating of the hydraulic model in flood forecasting,” Int. J. Sediment Res., vol. 31, no. 2, pp. 149– 158, 2016.
[5] R.  I.  Ndaumanu  and  M.  R.  Arief,  “Analisis  prediksi  tingkat  pengunduran  diri  mahasiswa  dengan  metode  K-Nearest Neighbor,” Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta, 2014.
[6] H.-I.  Eum,  S.  P.  Simonovic,  and  Y.-O.  Kim,  “Climate  change  impact  assessment  using  k-nearest  neighbor  weather generator: case study of the Nakdong River basin in Korea,” J. Hydrol. Eng., vol. 15, no. 10, pp. 772–785, 2010.
[7] R. Hutami and E. Z. Astuti, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Furniture Pada CV. Octo Agung Jepara,” Univ. Dian Nuswantoro Semarang, vol. 3, no. 2, pp. 40–51, 2016.
[8] A.  G.  Novianti  and  D.  Prasetyo,  “Penerapan  algoritma  k-nearest  neighbor  (k-nn)  untuk  prediksi  waktu  kelulusan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6818
mahasiswa,” in Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), 2017, pp. 108–113.
[9] H. Risman, D. Nugroho, and Y. R. W. Utami, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Pada Aplikasi Penentu Penerima Beasiswa Mahasiswa Di STMIK Sinar Nusantara Surakarta,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 3, no. 2, 2015.
[10]  F. Hermawan and H. Agung, “Implementasi Metode  K-Nearest Neighbor Pada  Aplikasi Data Penjualan PT. Multitek Mitra Sejati,” J. Sains dan Teknol., vol. 4, no. 2, 2017.
[11]  T.  Tundo,  “Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dengan  Rule  Yang Terbentuk Menggunakan Decision Tree Reptree,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI, vol. 9, no. 2, pp. 253–265, 2020.
[12]  A.  A.  Thoha,  “Pengelolaan  Panen  Kelapa  Sawit  (Elaeis  guineensis  Jacq.)  di  Kebun  Adolina,  Sumatera  Utara,”  Bul. Agrohorti, vol. 5, no. 2, pp. 157–166, 2017.
[13]  S. K. Pal and S. C. K. Shiu, Foundations of soft case-based reasoning. John Wiley & Sons, 2004.
[14]  M. Furqan and H. L. S. Sriani, “Klasifikasi daun bugenvil menggunakan gray level co-occurrence matrix dan K-Nearest Neighbor,” J. CoreIT, vol. 6, no. 1, pp. 22–29, 2013.
[15]  E. Elnahrawy, “Log-based chat room monitoring using text categorization: A comparative study,” in The International Conference on Information and Knowledge Sharing, US Virgin Islands, 2002.
[16]  W.  F.  Ardianti,  S.  Sriani,  and  A.  H.  Hasugian,  “Application  of  color  extraction  methods  and  k-nearest  neighbor  to determine maturity avocado butter,” J. Tek. Inform. CIT Medicom, vol. 15, no. 1, pp. 9–20, 2023.
[17]  C. Romero, S. Ventura, P. G. Espejo, and C. Hervás, “Data mining algorithms to classify students,” in Educational data mining 2008, 2008.
[18]  M.  Sarkar  and  T.-Y.  Leong,  “Application  of  K-nearest  neighbors  algorithm  on  breast  cancer  diagnosis  problem.,”  in Proceedings of the AMIA Symposium, 2000, p. 759.