## IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK MENDUGA SALINITAS AIR LAUT

## Yuri Efenie
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Madura Email: yuri.efenie.2016@gmail.com

## Miftahul Walid
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Madura Email: miftahul.walid@uim.ac.id

## ABSTRAK
Dalam peneltian mencoba untuk menduga salinitas air laut menggunakan metode K- Nearest Neighbour, metode ini berfungsi untuk mengklasikfikasi data input dengan menggunakan metode pengukuran jarak ( Distance) dengan data training, variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai letak kordinat ( latitude dan longitude) dan outputnya adalah berupa nilai salinitas, studi kasus dalam penelitian ini adalah perairan selatan sumenep,  Sistem yang dibuat telah mampu melakukan pendugaan namun dengan tingkat error yaitu rata – rata 1,00 sehingga perlu adanya analisa kembali karena data yang digunakan hanya sedikit, perlu adanya penambahan data sehingga hasil akan lebih optimal,  perlu juga melakukan percobaan dengan mengubah metode atau menyederhanakan aturan – aturan atau dengan menambahkan variabel input dalam sistem yang telah dibuat sehingga menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik, karena sistem yang ada masih membutuhkan waktu yang cukup lama dalam melakukan pendugaan.
Kata kunci: K-NN, Salinitas, Latitude, Longitude

## ABSTRACT
In this research, trying to predict the salinity of sea water using the K-Nearest Neighbor method, this method serves to clarify the input data using the  distance measurement method with training data,  the  variable  used  in  this  study  is  the  value  of  the  location  of  coordinates  (latitude  and longitude)  and  the  output  is  in  the  form  of  salinity,  the  case  study  in  this  study  is  the  southern waters of Sumenep, the system has been able to make an estimate but with an error rate of 1.00 so that  there  is  a  need  for  re-analysis  because  the  data  used  is  only  small,  the  need  for  additional data  so  that  the  results  will  be  more  optimal,  it  is  also  necessary  to  experiment  with  changing methods or simplifying rules or by adding input variables in the system that have been created so that  it  produces  better  accuracy  values,  because  the  existing  system  still  requires  a  long  time  in estimating.
Keywords: K-NN, Salinity, Latitude, Longitude

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  pada  saat  ini  telah  masuk  ke  berbagai  bidang  ilmu,  seperti pendidikan,  pertanian,  perikanan,  kelautan  dan  lain  lain,  pada  beberapa  bulan  yang  lalu  pertanian  garam nasional mendapatkan permasalahan karena habisnya stok garam sehingga terjadi lonjakan harga garam dan pemerintah harus melakukan kebijakan impor garam dari luar negeri, hal ini merupakan fenomena yang kurang baik karena notabeni Indonesia merupakan negara yang memiliki garis pantai terpanjang kedua di dunia  dengan  hal  itu  indonesia  sangat  berpotensi  dalam  pengembangan  pertanian  garam.  salinitas merupakan kadar garam yang terlarut dalam air, semakin tinggi salinitas maka semakin banyak garam yang
akan dihasilkan, walaupun kadar salinitas baik masih belum tentu menentukan kualitas garam yang baik, dalam penelitian ini peneliti hanya ingin melakukan pendugaan salinitas air laut, beberapa penelitian untuk menduga salinitas air laut sudah pernah dilakukan oleh wouthuyzen pada tahun 2011 dalam penelitian ini peneliti  mengukur  salinitas  permukaan  laut  menggunakan  data  warna  laut  menggunakan  citra  modis (Wouthuyzen dkk, 2011), pada tahun 2016 Nafizah melakukan penelitian dengan judul  Evaluasi Algoritma Wouthuyzen  dan  Son  untuk  Pendugaan  Sea  Surface  Salinity  (SSS)  (Studi  Kasus:  Perairan  Utara Pamekasan) (Nafizah dkk, 2016), dalam penelitian tersebut menunjukkan bahwa perbedaan nilai salinitas perairan dari algoritma Wouthuyzen dengan data in-situ berkisar antara 2,66 hingga 3,91 psu. Sedangkan selisih  salinitas  algoritma  Son  dengan  data  in-situ  2,14  hingga 3,00  psu.  Adapun nilai  NMAE  algoritma Wouthuyzen  dengan  data  in-situ  sebesar  7,2  %,  sedangkan  pada  algoritma  Son  sebesar  10,6  %,  karena masih besarnya tingkat error maka dalam penelitian ini peneliti mencoba menggunakan metode klasifikasi yang  bersifat  supervised  yaitu  metode  K-Nearest  Neighbour  (K-NN),  metode  K-NN  sudah  sering digunakan untuk pattern recognition, seperti pola tulisan tangan angka Arabic (Akbar & Sarwoko, 2016) pengenalan  pola  bentuk  bunga  (Akbar  &  Sarwoko,  2016)  klasifikasi  daun  dengan  perbaikan  fitur citra(Liantoni,  2015)    pola  citra  dalam  deteksi  penyakit  kulit  (Liyanto,  Roro,  2015),  K-NN  juga  pernah digunakan  untuk  sistem  keamanan  rumah(Junoh  et  al.,  2012)  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam klasifikasi data hasil produksi kelapa sawit pada PT. Minamas Kecamatan Parindu(Krisandi, Prihandono, & Bayes,  2013)  Perpaduan  Genetic  Algorithn  dan  K-NN  juga  pernah  digunakan  untuk  diteksi kanker(Bhuvaneswari & Therese, 2015), Variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai letak kordinat ( latitude dan longitude) dan outputnya adalah berupa nilai salinitas, studi kasus dalam penelitian ini adalah perairan selatan sumenep, konsep kerja sistem ini adalah dengan cara mengklasifikasi data input menggunakan  metode  perhitungan  jarak  dengan  data  training,  diharapkan  dengan  metode  K-NN  bisa melakukan  pendugaan  lebih  baik  dari  metode  sebelumnya.Tulisan    yang    dapat    dimuat    adalah    yang mengkaji  masalah  yang  berhubungan  dengan  teknologi  dibidang  mesin, elektronika dan ilmu komputer.

## 2.  STUDI PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Febri  Liantoni  pada  tahun  2015  melakukan  penelitian  untuk  mengklasifikasi  daun  dengan perbaikan  fiitur  citra  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbour  (K-NN),  Dari  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan  meliputi  praproses,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  didapatkan  kesimpulan. Penggunaaan  median  filter  dan  erosi  citra  mampu  memperbaiki  citra  daun,  sehingga  dapat mempermudah  proses  ekstraksi  tur  dan  klasifikasi.  Pengujian  klasifikasi  dengan  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  86,67%,  hasil  ini menunjukkan metode KNN mampu melakukkan klasi kasi daun dengan baik(Liantoni, 2015). Pada  tahun  2016  Roni  Akbar  dan  Eko  Adi  Sarwoko  melakukan  penelitian  yang  berjudul  studi analisis pengenalan pola tulisan tangan angka arabic (INDIAN) menggunakan metode K- Nearest Neighbors dan  connected  component  labeling  Pada  studi  analisis  ini  telah  dilakukan  pengujian dengan  menggunakan  100  citra  uji.  Tiga  hasil  klasifikasi  terbaik  dari  pengenalan  pola  tulisan tangan angka Arabic (Indian) menggunakan metode k- nearest neighbors(KNN) adalah 86% saat nilai k = 1, 84% dengan nilai k = 3, dan 83% dengan k = 5(Akbar & Sarwoko, 2016).
Sebastian Rori Lisyanto pada tahun 2015 melakukan penelitian untuk mengenali pola citra penyakit  kulit  menggunakan  K-NN  penelitian  ini  menggunakan  60  kali  uji  coba.  Uji  coba  ini dilakukan dengan mencari akurasi klasifikasi dari setiap kemungkinan kombinasi sudut, jarak dan jumlah data training dan testing yang berbeda-beda. Kemudian dicari rata-rata dari semua uji coba berdasarkan  sudut,  jarak dan jumlah  data  training  dan  testing  sehingga dapat  diketahui pengaruh ketiganya  terhadap  akurasi  klasifikasi.  Pada  hasil  klasifikasi  didapatkan  akurasi  tertinggi  dengan menggunakan sudut 45°, jumlah data training dan testing 150 dan 60 serta jarak 3 piksel(Liyanto, Roro, 2015).
Pengenalan  pola  bentuk  bunga  menggunakan  principle  component  analysis  dan  K-NN pernah  dilakukan  oleh  oleh herfina pada  tahun 2013  PCA digunakan  untuk proses  ekstraksi  fitur yaitu untuk mendapat penciri dari citra bunga tersebut. Sedangkan K-NN digunakan untuk proses klasifikasi citra bunga. Hasil evaluasi pengenalan pola pada bentuk citra bunga menggunakan K- NN berdasarkan ekstraksi ciri dengan PCA menghasilkan akurasi sebesar 97,70%(Herfina, 2013).

## 2.1 K-Nearest Neighbour
Algoritme  k-nearest  neighbor  (K-NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  training  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. Pengelompokkan  suatu  data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke  beberapa  data/tetangga (neighbor)  terdekat.  Dalam  hal  ini  jumlah  data/tetangga  terdekat  ditentukan  oleh  user  yang dinyatakan  dengan  k.  Misalkan  ditentukan  k=5,  maka  setiap  data  testing  dihitung  jaraknya terhadap  data  training  dan  dipilih  5  data  training  yang  jaraknya  paling  dekat  kedata  testing. (Herfina, 2013)
Algoritma  K-NN  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma  supervised  Perbedaan antara  supervised  learning  dengan  unsupervised  learning  adalah  pada  supervised  learning bertujuan untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada  dengan  data  yang  baru.  Sedangkan  pada  unsupervised  learning,  data  belum  memiliki  pola apapun,  dan  tujuan  unsupervised  learning  untuk  menemukan  pola  dalam  sebuah  data(Krisandi  et al., 2013).
Metode  k-Nearest  Neighbour  (K-NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
Data  pembelajaran  diproyeksikan  ke  ruang  berdimensi  banyak,  dimana  masing-masing dimensi  merepresentasikan  ciri  dari  data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi  bagian-bagian  berdasarkan klasifikasi  data  pembelajaran.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga  biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak Euclidean dengan rumus umum sebagai berikut :
Klasifikasi k-NN dilakukan dengan mencari k- buah tetangga terdekat dan memilih kelas dengan ki  terbanyak  pada  kelas  ωi.  Adapun  langkah-langkah  klasifikasi  k-NN  adalah  sebagai  berikut (Walid & Darmawan, 2017) : 1. Jika sekumpulan vector data latih memiliki 𝑁 titik data secara keseluruhan, amka kenalilah k- buah tetangga terdekat dari sampel 𝑥 dimana 𝑘 meruapakn bilangan ganjil. 2. Dari  k-buah  tetangga  terdekat  tersebut,  identifikasikan  jumlah  vector 𝑘𝑖 pada  kelas 𝜔𝑖 ,  = 1,2,....., 𝑚 dengan
.
3. Masukkan 𝑥 pada kelas 𝜔𝑖 dengan nilai 𝑘𝑖 maksimum.
4. Jika terdapat dua atau lebih kelas 𝜔𝑖 yang memilki 𝐸 tetangga terdekat. Maka terjadilah kondisi seimbang dan digunakan strategi pemecahan konflik.
5. Untuk  masing-masing  kelas  yang  terlibat  dalam  konflik,  tentukan  jarak antara 𝑥 dengan kelas 𝜔 .
6. Jika  pola  pelatihan  ke-m  dari  kelas 𝜔𝑖 yang  terlibat  dalam  konflik  ditunjukkan  dengan
maka jarak antara 𝑥 dengan kelas adalah :
7. Masukkan 𝑥 ke dalam kelas dengan jarak d 𝑖 paling kecil, yaitu 𝑥 ∈ 𝜔 , jika 𝑑𝑐 < 𝑑𝑖 untuk 𝑖 , 𝐶 ∈ 1,...., 𝑀 dan 𝑖 ≠ 𝐶 .
3.  METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Proses Pengumpulan Data
Data diambil di perairan utara kabupaten sumenep, data yang diamati adalah salinitas perairan dengan menggunakan refractometer untuk mengukur salinitas air laut dan GPS untuk mengetahui letak koordinat pengamatan, Pengambilan data lapangan tersebar di 22 titik stasiun pengamatan pada tanggal 10 - 21 Juli 2017. Adapun sebaran stasiun pengamatan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Data Lapangan Stasiun   Lintang  Bujur Salinitas 1 7,17826  113,9164 31 2 7,18193  113,9085 33 3 7,21143  113,8924 32 4 7,20828  113,912 33 5 7,20684  113,9403 34 6 7,19546  113,8826 33 7 7,12554  113,7964 30 8 7,11524  113,7375 31 9 7,10942  113,6889 32 10 7,13647  113,5922 34 11 7,1037  113,4221 33 12 7,1408  113,3528 35 13 7,1756  113,3022 34 14 7,1446  113,2627 34 15 7,1447  113,2337 35 16 7,1426  113,215 35 17 7,20447  113,9312 34 18 7,17649  113,9198 31 19 7,1027  113,4013 33 20 7,1153  113,3745 34 21 7,1215  113,3642 35 22 7,1528    113,2731 34

## 3.2 Perancangan Sistem
Adapun perancangan sistem pendugaan salinitas air laut adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Perancangan Sistem
Data input berupa data nilai kordinat ( Longitude dan Latitude ) kemudian diproses oleh metode K-NN  dengan  mencari  nilai  jarak  terdekat  ( Euclidean  distance )  dengan  data training ,  setelah beberapa  iterasi  dan  mendapat  nilai  dengan  jarak  terdekat,  proses  K-NN  akan  selesai  dan  akan memunculkan  nilai  salinitas    ( output ).  Proses  selanjutnya  mencari  nilai error dari  output  hasil perhitungan K-NN dengan menggunakan metode Means Square Error (MSE), dengan MSE akan diketahui berapa nilai perbedaan antara hasil K-NN dengan data lapangan ( real ).

## 4.  HASIL
Metode K – Nearest Neighbour membutuhkan proses learning untuk menghasilkan keputusan yang akurat dalam proses Testing, dari 22 data lapangan, 15 data digunakan sebagai data Training  dan 7 data digunakan  sebagai  data  Testing,  setelah  dilakukan  proses  menggunakan  metode  K-NN  didapatkan  hasil sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil dari proses K-NN ST Long Lat Salinitas       Prediksi 7       7,12554  113,7964 30 33 8       7,11524  113,7375 31 33 9       7,10942  113,6889 32 33 10       7,13647  113,5922 34 33 11       7,1037 113,4221 33 33 12       7,1408 113,3528 35 35 13       7,1756      113,3022                 34            34
Setelah dilakukan perhitungan dengan menggunakan Mean Square Error (MSE) untuk mengetahui nilai error data prediksi menggunakan metode K-NN yang dibandingkan dengan data salinitas lapangan. Adapun hasil perhitungan adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil perhitungan MSE ST   Salinitas ( Lap )      Prediksi (K-NN) MSE 7 30 33 3 8 31 33 2 9 32 33 1 10 34 33 1 11 33 33 0 12 35 35 0 13 34 34 0

## 5. KESIMPULAN
Sistem  yang  dibuat  telah  mampu  melakukan  pendugaan  namun  dengan  tingkat  error  yaitu rata – rata 1,00 sehingga perlu adanya analisa kembali karena data yang digunakan hanya sedikit, perlu  adanya  penambahan  data  sehingga  hasil  akan  lebih  optimal,    perlu  juga  melakukan percobaan  dengan  mengubah  metode  atau  menyederhanakan  aturan  –  aturan  atau  dengan menambahkan variabel input dalam sistem yang telah dibuat sehingga menghasilkan nilai akurasi yang  lebih  baik,  karena  sistem  yang  ada  masih  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam melakukan pendugaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Akbar,  R.,  &  Sarwoko, E.  A. (2016).  Studi  Analisis  Pengenalan  Pola  Tulisan  tangan  angka arabic  (indian)  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbours  dan  Connected  Component Labelling. Dinamika Rekayasa , 12 (2), 45–51.
[2]    Bhuvaneswari,  P.,  &  Therese,  A.  B.  (2015).  Detection  of  Cancer  in  Lung  With  K-NN Classification  Using  Genetic  Algorithm. Procedia  Materials  Science , 10 (Cnt  2014),  433– 440. https://doi.org/10.1016/j.mspro.2015.06.077
[3]      Herfina.  (2013).  PENGENALAN  POLA  BENTUK  BUNGA  MENGGUNAKAN PRINCIPLE  COMPONENT  ANALYSIS.  In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan multimedia 2013 (pp. 25–30).
[4]   Junoh, A. K., Mansur, M. ., Abu, S. ., Wan Ahmad, W. ., Mukhtar, A., & Fauzy, S. . (2012). Home  Security  System  Based  on  K-NN  Classifier. Procedia  Engineering , 38 ,  1811–1815. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.223
[5]  Krisandi, N., Prihandono, B., & Bayes, N. (2013). ALGORITMA k - NEAREST NEIGHBOR DALAM  KLASIFIKASI  DATA  HASIL  PRODUKSI  KELAPA  SAWIT  PADA  PT  . MINAMAS. Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) , 2 (1), 33–38.
[6]    Liantoni, F. (2015). Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor.
ULTIMATICS , VII (2), 98–104. Retrieved from
http://library.umn.ac.id/jurnal/public/uploads/papers/pdf/baafa3456d29008c73a7e2cdb3f613 f4.pdf
[7]      Liyanto,  Roro,  S.  (2015).  Implementasi  K-Nearest  Neighbour  untuk  mengenali  pola  citra dalam  deteksi  penyakit  kulit. Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer
Universitas Dian Nuswantoro Semarang . Retrieved from
www.eprints.dinus.ac.id/15325/1/jurnal_15398.pdf
[8]        Nafizah,  Muhammad  Jaelani,  L.,  &  Winarso,  G.  (2016).  Evaluasi  Algoritma  Wouthuyzen dan  Son  untuk  Pendugaan  Sea  Surface  Salinity  (SSS)  (Studi  Kasus:  Perairan  Utara Pamekasan). Jurnal Teknik ITS , 5 (2).
[9]      Walid,  M.,  &  Darmawan,  A.  K.  (2017).  Pengenalan  Ucapan  Menggunakan  Metode  Linear Predictive Coding ( LPC ) dan K-nearest Neighbor, 7 (1), 13–22.
[10]  Wouthuyzen,  S.  dkk.  (2011).  MEASURING  SEA  SURFACE  SALINITY  OF  THE JAKARTA BAY USING REMOTELY SENSED OF OCEAN COLOR DATA ACQUIRED BY MODIS SENSOR, 36 (2), 51–70.