## Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Beni Basuki * , Alwis Nazir, Siska Kurnia Gusti, Lestari Handayani, Iwan Iskandar
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950115025@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950115025@students.uin-suska.ac.id Submitted: 05/02/2023 ; Accepted: 26/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak –Salah satu jenis peternakan yang banyak dilakukan adalah peternakan ayam pedaging atau broiler. Produksi ayam pedaging terus meningkat karena konsumsi terhadap ayam broiler juga meningkat. Saat ini, pembinaan dari perusahaan sangat dibutuhkan untuk para peternak karena ada peternak yang baru merintis atau sudah lama berdiri. Banyak perusahaan inti yang menghadapi kesulitan dalam memodelkan tingkatan keberhasilan dalam beternak ayam broiler karena volume data yang cukup besar berasal dari para peternak yang bermitra dengan perusahaan, sehingga sulit bagi perusahaan untuk menentukan tingkat keberhasilan produksi ayam broiler.   Menetapkan tingkat keberhasilan produksi sangat membantu dalam memilih peternak yang akan dibimbing dengan tepat, sehingga dapat membantu pengambilan keputusan yang tepat. Untuk mengatur jumah data yang terus bertambah, diperlukan data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan  untuk  pengklasifikasian  tingkatan  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  di  Riau  dan  megevaluasi  ketepatan  model algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Sebanyak  927 data  produksi ternak  di  Riau  digunakan,  dengan 80%  data  digunakan  untuk training dan 20%  untuk testing.  Hasil  evaluasi  confusion  matrix  menunjukkan  akurasi  tertinggi pada k  =  3 dengan  tingkat akurasi sebesar 86,49%, presisi sebesar 75,00% dan recall sebesar 70,21%.
Kata Kunci: Ayam Broiler; Data Mining; Keberhasilan Produksi; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor
Abstract – Livestock is a crucial component of the Indonesian agriculture sector. One of the most widely practiced types of livestock farming is broiler chicken farming. The production of broiler chickens continues to increase due to the increasing consumption of broiler chickens. Presently, companies are facing an urgent requirement to support farmers, regardless of their level  of  experience,  whether  they  are  newly  entering  the  sector  or  have  been  established  for  some  time.  Core  companies encounter challenges in modeling the success rate of broiler chicken farmer production because of the vast quantity of data coming from collaborating farmers, which makes it arduous for the company to establish the success rate of broiler chicken production. Establishing the level of production success is very helpful in selecting the appropriate farmers to be guided, thus enabling accurate decision-making. A classification procedure utilizing data mining and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm is necessary to manage the growing volume of data. The study examined 927 livestock production data from Riau, where the data was divided into two sets, with 80% allocated for training and the remaining 20% for testing purposes. The findings of the confusion matrix analysis showed that the optimal result was achieved at k = 3, with an accuracy rate of 86.49%, precision of 75.00%, and recall of 70.21%.
Keywords : Broilers Chicken; Classification; Data Mining; Production Success; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Subsektor peternakan memegang peranan penting dalam peternakan Indonesia secara umum [1]. Salah satu jenis peternakan  yang  banyak  dilakukan  adalah  peternak  ayam  pedaging  atau  ayam  broiler,  dimana  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  mencatat  total  produksinya  pada  tahun  2021  mencapai  3,43  juta  ton,  yang  lebih  tinggi  6,43% dibandingkan tahun sebelumnya [2]. Produksi ayam pedaging terus meningkat karena konsumsi terhadap ayam broiler juga meningkat [3].
Ayam  broiler  adalah  ternak  yang  pertumbuhannya  cepat  dan  menaruh  peranan  sangat  penting  terhadap pemenuhan kebutuhan daging [4]. Kecepatan dalam hal produksi mengakibatkan siklus produksi menjadi singkat sehingga banyak orang yang tertarik untuk memelihara ayam jenis ini  [5]. Ayam broiler biasanya dipanen pada usia 4 hingga 6 minggu dengan berat berkisar antara 1,4 hingga 1,5 Kilogram [6].
Untuk  memperoleh pertumbuhan yang optimal, bisnis ayam  pedaging  harus memperbaiki nutrisi  pakan, manajemen, dan pemeliharaan [7]. Biasanya, bisnis ini bisa berjalan dengan baik melalui sistem kemitraan dengan perusahaan  besar  menjadi  intinya  dan  peternak  menjadi  komponen  plasma  [8].  Perusahaan  inti  menyediakan fasilitas produksi, sedangkan peternak plasma bertanggung jawab untuk menyediakan kandang, tenaga kerja, dan biaya operasional [9], [10], [11].
Perusahaan mitra memiliki standar produksi ayam berkualitas tinggi, nilai  indeks performance (IP) yang menggambarkan  keberhasilan  proses  produksi  ayam  pedaging  dalam  jangka  waktu  yang  ditentukan  oleh mortalitas,  feed conversion ratio (FCR), bobot badan dan umur panen [6], [12]. Apabila nilai indeks performance menunjukkan nilai yang rendah, masalah produksi ayam terjadi pada periode tersebut. Karena itu, perusahaan inti mengevaluasi kembali kinerja peternak dan mempertimbangkan untuk melanjutkan atau tidak kerjasama dengan mereka. Jika tetap dilanjutkan, perusahaan inti menyusun peningkatan supaya produksi ayam lebih optimal [8].
Bersumber  dari  informan  PT  X  yaitu  salah  satu  perusahaan  inti  di  Riau,  pembinaan  dari  perusahaan dibutuhkan  untuk  para  peternak  karena  ada  peternak  yang  baru  merintis  atau  sudah  lama  berdiri.  Banyak
perusahaan  inti  yang  menghadapi  kesulitan  dalam  memodelkan  tingkatan  keberhasilan  dalam  beternak  ayam broiler  karena  volume  data  yang  cukup  besar  berasal  dari  para  peternak  yang  bermitra  dengan  perusahaan, sehingga  sulit  bagi  perusahaan  untuk  menentukan  tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler.  Data  peternak tersebut  terdiri  dari  tiga  class  atau  kategori  yaitu  sangat  baik,  baik,  kurang  baik  yang  dilihat  dari  indeks performance.  Menetapkan  tingkat  keberhasilan  produksi  sangat  membantu  dalam  memilih  peternak  yang  akan dibimbing dengan tepat, sehingga dapat membantu pengambilan keputusan yang tepat. Untuk menangani jumah data yang terus bertambah, diperlukan proses klasifikasi menggunakan pembelajaran data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Pembelajaran data mining adalah proses mengekstraksi serta mengidentifikasi data, yang  kemudian  diubah  menjadi  wawasan  dan  pengetahuan  yang  berharga  [13].  Algoritma  KNN,  disisi  lain, mengurutkan data dengan memeriksa seberapa dekat atau jauh titik-titik data satu sama lain [14].
Beberapa studi telah menunjukkan bahwa KNN memiliki akurasi yang baik dalam klasifikasi. Misalnya, penelitian  [13]  menunjukkan  penerapan  KNN  untuk  mengedintifikasi  koperasi  yang  layak  mendapat  bantuan diperoleh akurasi sebesar 96,33%. Studi lain [15] memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan KNN dengan nilai K optimal sebesar 5, mencapai akurasi sebesar 93,55% melalui tahapan K-fold Cross Validation. Studi [16] memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  KNN  dengan  akurasi  rata-rata  96,49%  menggunakan alat Rapidminer untuk pengolahan data. Studi [14] menunjukkan bahwa KNN memiliki akurasi yang baik sebesar 93% pada data pelatihan dan 83% pada data pengujian bila diterapkan pada 57 data aset wakaf. Studi [17] menguji KNN  pada  30  data  siswa  dan  didapatkan  akurasi  sebesar  76,66%  dengan  k  optimal  sebesar  10.  Studi  [18] mengevaluasi  KNN  pada  14.408  record  dengan  80%  ditunjuk  sebagai  data  pelatihan  dan  20%  sebagai  data pengujian, menemukan akurasi terbaik 52,82% pada k = 3.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, beberapa langkah diambil untuk memastikan hasil yang optimal. Peneliti telah menentukan langkah-langkah berikut untuk mencapai hasil yang maksimal:

## Gambar 1. Desain penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap ini, permasalahan utama fokus penelitian dianalisis. Proses merumuskan masalah dilakukan untuk mencari solusi yang optimal dan untuk mendapatkan pemahaman yang menyeluruh tentang masalah tersebut.

## 2.2 Studi Literatur
Peneliti melakukan pencarian sumber informasi dari berbagai sumber yang berbeda, termasuk situs web, jurnal, buku,  dan  sumber  terkait  lainnya.  Tujuannya  adalah  untuk  mengumpulkan  lebih  banyak  informasi  tentang penelitian ini.

## 2.3 Pengumpulan Data
Metode untuk mengumpulkan data yang berkaitan adalah melakukan wawancara dengan narasumber dari sebuah perusahaan di Riau. Penelitian memakai data yang diperoleh dari perusahaan inti di Riau kemudian dianalisis dari data yang ada.

## 2.4 Analisis

## 2.4.1 Data Preprocessing
Dalam  prosedur  ini,  data  akan  diubah  melalui  penerapan  teknik  pengelompokan  berdasarkan  label.  Proses transformasi juga dilakukan dengan menggunakan min-max normalization.
Pada  tahap  preprocessing,  data  harus  diproses  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan  klasifikasi.  Langkah-langkah yang harus dilakukan meliputi:
a. Seleksi data
Dalam tahap ini, beberapa atribut yang tidak diperlukan dihilangkan dari proses perhitungan. Berikut atribut yang dipakai ditemukan pada Tabel 2.

## Tabel 1. Seleksi data

## Id Peternak
Deplesi (%) Rataan Berat Panen (Kg) FCR
Umur Panen IP
b. Transformation data
Selama prosedur, data akan mengalami transformasi melalui metode pengelompokan pada label. Data tersebut dikelompokkan berdasarkan temuan dari wawancara yang dilakukan di PT X dan tersedia Tabel 3 berikut.
Tabel 2. Data Transformation No  Indeks Performance (IP)  Keterangan 1 >400 Sangat Baik 2 >300 Baik 3 <300 Kurang Baik
Transformasi  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  normalisasi  min-max,  yaitu  dengan  mengubah  data menjadi  rentang 0 dan 1  [19]. Metode ini mempertahankan hubungan  dengan data asli dan dapat  dilakukan dengan menggunakan rumus yang sudah ditentukan.
normalized (x) = minRange+(x−minValue)(maxRange−minRange) maxValue−minValue
(1)

## 2.4.2 Perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma KNN dimanfaatkan sebagai pemodelan yang menunjukkan akurasi, presisi, dan recall. Algoritma KNN mengalami berbagai tahapan pemrosesan seperti digambarakn flowchart pada Gambar 1.
Gambar 2. Flowchart algoritma K-Nearest Neighbor
Berikut  adalah  prosedur  perhitungan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  seperti  yang diilustrasikan pada Gambar 2.
a. Pada tahap awal, nilai k ditentukan.
b. Menghitung jarak Euclidean antara data pengujian dan data pelatihan.
c. Kelompokkan data berdasarkan perhitungan jarak Euclidean.
d. Cluster tetangga terdekat dengan mengatur data berdasarkan jarak terkecil.
e. Pilih kelas yang paling sering muncul diantara K tetangga dan gunakan sebagai hasil prediksi.
Data pelatihan pada atribut pertama dapat ditemukan pada Persamaan 2.
X 1 = (X 11 , X 12 ,   .  .  .  , X 1 n ) (2)
Data latih pada atribut kedua terdapat pada Persamaan 3.
X 2 = (X 21 , X 22 ,   .  .  .  ,
X 2 n ) (3)
Untuk menghitung mencari Euclidean digunakan rumus pada persamaan 4.
d(X 1, X 2 ) =   √∑ (a r (X 1 ) −  a r (x 12 )) 2 n r (4)
X 1 dan X 2 adalah  dua  himpunan  data  dengan  total  n  atribut,  gunakan  perhitungan  jarak X 1 dan X 2 untuk mencari  jarak  antara  nilai  atribut  pada  himpunan  data X 1 dan X 2 .  Untuk  menentukan  klasifikasi  data,  jarak euclidean  dicari  dan  nilai  k  dipilih  dari  hasil  euclidean  yang  memiliki  nilai  terendah  dan  paling  dekat  dengan prediksi data. Kelas terbanyak diambil sebagai keputusan akhir klasifikasi data.

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi kinerja algoritma K-Nearest Neighbor menerapkan Confusion Matrix terdapat di software Rapidminer dalam mengukur tingkat akurasi, presisi, dan recall.

## 2.6 Kesimpulan
Pada proses kesimpulan diambil menurut nilai akurasi, presisi, recall yang diperoleh dari hasil komputasi algoritma KNN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis dilaksanakan dengan memanfaatkan data perusahaan inti yang berlokasi di Riau. Data yang tergabung bisa ditemukan Tabel 3 ini.
Tabel 3. Dataset Produksi Peternak No Id Peternak Populasi Deplesi (%) Ayam Dipanen Rataan Berat Panen (Kg) Total Pakan Tonase  FCR Umur Panen IP 1 0120-01 6000 1.0 5941 1.6 15800 10713 1.4 28 404 2 0120-02 6000 1.3 5804 1.7 15300 9883 1.5 28 400 3 0120-03 6000 1.3 5956 1.8 16850 11505 1.6 27 411 4 0120-04 6000 1.7 5716 1.6 14750 10225 1.5 27 376 5 0120-05 6000 1.2 5900 2.0 15300 10967 1.8 29 381 6 0120-06 11000 4.3 10619 1.7 22800 14598 1.7 32 294 7 0120-07 6500 3.8 6237 1.6 12000 8174 1.7 31 299 8 0120-08 6330 2.3 6035 1.7 13600 9605 1.5 28 397 9 0120-09 10000 1.3 9300 1.6 21300 12500 1.4 27 419 10 0120-10 3500 1.1 3340 1.7 9400 6814 1.3 30 430 -- -- 951 1220-69 7000 1.6 6800 1.8 19700 11300 1.7 28 371 952 1220-70 9000 5.1 8540 1.6 22700 13500 1.8 29 294

## 3.1 Model perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor
Atribut digunakan diperoleh dari data yang disajikan pada Tabel 2. Berikut adalah contoh proses klasifikasi yang diterapkan melalui metode KNN, antara lain:
a. Pembagian data membentuk perbandingan 80:20, seperti ditampilkan Tabel 4 data training dan juga Tabel 5 data testing.
Tabel 4. Data training No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 1 0120-01 1.0 1.6 1.4 28 Sangat Baik 2 0120-02 1.3 1.7 1.5 28 Baik 3 0120-03 1.3 1.8 1.6 27 Sangat Baik 4 0120-04 1.7 1.6 1.5 27 Baik 5 0120-05 1.2 2.0 1.8 29 Baik
No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 6 0120-06 4.3 1.7 1.7 32 Kurang Baik 7 0120-07 3.8 1.6 1.7 31 Kurang Baik 8 0120-08 2.3 1.7 1.5 28 Baik 9 0120-09 1.3 1.6 1.4 27 Sangat Baik 10 0120-10 1.1 1.7 1.3 30 Sangat Baik -- -- -- -- -- -- -- 741 1020-28 1.8 1.8 1.3 31 Sangat Baik 742 1020-29 5.3 1.6 1.8 31 Kurang Baik Tabel 5. Data testing No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 743 1020-30 1.9 1.8 1.6 28 Baik 744 1020-31 3.8 1.6 1.7 29 Kurang Baik 745 1020-32 6.7 1.8 1.9 31 Kurang Baik 746 1020-33 1.4 1.8 1.6 28 Baik 747 1020-34 2.0 1.9 1.5 30 Sangat Baik 748 1020-35 3.3 1.8 1.7 27 Baik 749 1020-36 2.5 2.1 1.7 31 Baik 750 1020-37 2.2 1.8 1.5 31 Baik 751 1020-38 1.4 2.1 1.4 29 Sangat Baik 752 1020-39 0.9 1.8 1.4 30 Sangat Baik -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 926 1220-44 3.3 1.9 1.8 28 Baik 927 1220-45 2.2 1.5 1.6 31 Kurang Baik
b. Data training dan testing mengalami normalisasi min-max, dan hasilnya ditampilkan Tabel berikut.
Tabel 6. Data training
No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 1 0120-01 0.03 0.43 0.3 0.17 Sangat Baik 2 0120-02 0.05 0.54 0.44 0.17 Baik 3 0120-03 0.05 0.66 0.58 0 Sangat Baik 4 0120-04 0.07 0.38 0.45 0 Baik 5 0120-05 0.04 0.89 0.86 0.33 Baik 6 0120-06 0.25 0.54 0.72 0.83 Kurang Baik 7 0120-07 0.21 0.43 0.72 0.67 Kurang Baik 8 0120-08 0.11 0.54 0.44 0.17 Baik 9 0120-09 0.05 0.43 0.3 0 Sangat Baik 10 0120-10 0.03 0.54 0.16 0.5 Sangat Baik -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 741 1020-28 1.8 1.8 1.3 31 Sangat Baik 742 1020-29 5.3 1.6 1.8 31 Kurang Baik Tabel 7. Data testing No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 743 1020-30 0.04 0.56 0.52 0.2 Baik 744 1020-31 0.1 0.24 0.75 0.4 Kurang Baik 745 1020-32 0.2 0.56 1 0.8 Kurang Baik 746 1020-33 0.02 0.71 0.52 0.2 Baik 747 1020-34 0.04 0.56 0.33 0.6 Sangat Baik 748 1020-35 0.08 0.69 0.68 0 Baik 749 1020-36 0.06 0.56 0.68 0.8 Baik 750 1020-37 0.05 1 0.37 0.8 Baik 751 1020-38 0.02 0.49 0.28 0.4 Sangat Baik 752 1020-39 0 0.6 Sangat Baik -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 926 1220-44 0.08 0.69 0.84 0.2 Baik
No Id Peternak  Deplesi (%)  Rataan Berat Panen (Kg)  FCR  Umur Panen IP 927 1220-45 0.05 0.14 0.52 0.8 Kurang Baik
c. Jarak antara data training dan data testing dihitung memakai euclidean disatance.
Ilustrasi perhitungan jarak menggunakan data testing 743 dengan data training 1 diberikan sebagai berikut: Distance
= √(0.03 − 0.04) 2 + (0.43 − 0.56) 2 + (0.3 − 0.52) 2 + (0.17 − 0.2) 2 = 0.26
Contoh  perhitungan  jarak  menggunakan  data  testing  no  743  dengan  data  training  no  2  adalah  sebagai berikut.
Distance = √(0.05 − 0.04) 2 + (0.54 − 0.24) 2 + (0.44 − 0.75) 2 + (0.17 − 0.4) 2 = 0.09
Berikut adalah perhitungan jarak menggunakan data testing no 743 dengan data training no 2. Distance
= √(0.05 − 0.04) 2 + (0.66 − 0.56) 2 + (0.58 − 1) 2 + (0 − 0.2) 2 = 0.23
Setelah menyelesaikan perhitungan jarak dari data testing no 743 ke beberapa data training, hitunglah jarak dari data testing berikutnya dengan menggunakan proses perhitungan yang sama seperti data sebelumnya.

## 3.2 Evaluasi
Setelah  proses  pemodelan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  selesai,  dilakukan  uji  akurasi.  Hasil  pengujian  akurasi menunjukkan performa model klasifikasi KNN setelah dilakukan pemodelan sebelumnya. Nilai akurasi ditentukan dengan  menggunakan  confusion  matrix  pada  alat  Rapidminer.  Hasil  dari  confusion  matrix  memakai  beberapa percobaan nilai k ditampilkan gambar berikut.
Gambar 3. Presentase confusion matrix k = 3
Gambar 4. Presentase confusion matrix k = 5
Gambar 5. Presentase confusion matrix k = 7
Gambar 6. Presentase confusion matrix k = 11
Diketahui dari semua percobaan yang telah dilakukan klasifikasi optimal terjadi dengan k = 3, dengan nilai akurasi 86,49%, precision 75,00% sedangkan recall dengan nilai 70,21%. Melihat hasil percobaan diketahui bahwa nilai k yang digunakan dalam klasifikasi dapat mempengaruhi akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  percobaan  menunjukkan  hasil  klasifikasi  tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  menurut  metode  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  di  Riau.  Terdapat  perbedaan  dalam  akurasi  hasil  tes  yang  dilakukan.  Nilai  akurasi tertinggi  didapat  k  =  3,  dengan  nilai  akurasi  86,49%,  presisi  sebesar  75,00%  dan  recall  sebesar  70,21%.  Dari percobaan  yang  dilakukan  diketahui  bahwa  nilai  k  yang  digunakan  mempengaruhi  hasil  akhir  yang  diperoleh. Untuk  studi  lebih  lanjut,  disarankan  untuk  menggunakan  metode  normalisasi  data  dengan  metode  lain,  dan pembagian data dapat dikembangkan dengan 10-fold cross validation.

## REFERENCES
[1] B. Dio Ramadhan, E. Yektiningsih, and D. Sudiyarto, “Analisa Risiko Usaha Ayam Pedaging di Kabupaten Mojokerto,” J. Ilm. Sosio Agribis, vol. 18, no. 1, pp. 77–92, 2018.
[2] A.  Karnadi,  “Produksi  Ayam  Pedaging  Capai  3,43  Juta  Ton  pada  2021,”  2022.  https://dataindonesia.id/sektor- riil/detail/produksi-ayam-pedaging-capai-343-juta-ton-pada-2021
[3] M. C. Simanjuntak, “Analisis Usaha Ternak Ayam Broiler di Peternakan Ayam Selama Satu Kali Masa Produksi,”  J. FAPERTANAK J. Pertan. dan Peternak., vol. III, no. 1, pp. 60–81, 2018.
[4] T. Kamilah Mulhimah, D. Dian Lestari, and D. Fakultas Pertanian dan Peternakan, “Peningkatan Performa Ayam Broiler Dengan Pemberian Feed Aditif Curcumin dan Capsicum Annum L. Increasing Performance of Broiler Chicken With Feed Additions of Curcumin and Capsicum Annum L,” J. Agric. Anim. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 75–84, 2021.
[5] I. P. Maharatih, N. M. D., Sukanata, I.W., & Astawa, “Analisis Performance Usaha Ternak Ayam Broiler Pada Model Kemitraan Dengan Sistem Open House (Studi Kasus di Desa Baluk Kecamatan Negara),” J. Peternak. Trop., vol. 5, no. 2, pp. 407–416, 2017.
[6] A. Sanmorino, “Metode Perhitungan Tingkat Keberhasilan Panen Broiler Berdasarkan Performance Index ( Pi ) Pada Grup Ternak Di Kota Prabumulih,” J. Inform. Glob., vol. 7, no. 2, pp. 37–42, 2016.
[7] J. Pandey, R. Osak, and S. P. Pangemanan, “Analisis Kelayakan Usaha Ayam Pedaging Pola Kemitraan (Studi Kasus Di Kelurahan Pinaras Tomohon Selatan. Kota Tomohon),” J. EMBA  J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 10, no. 2, pp. 1211–1221, 2022, doi: 10.35794/emba.v10i2.40981.
[8] K. T. Arum, E. R. Cahyadi, and A. Basith, “Evaluasi Kinerja Peternak Mitra Ayam Ras Pedaging,” J. Ilmu Produksi dan Teknol. Has. Peternak., vol. 5, no. 2, pp. 78–83, 2017, doi: 10.29244/jipthp.5.2.78-83.
[9] C. B. D. P. Mahardika, W. Y. Pello, and M. Pallo, “Performa Usaha Kemitraan Ayam Ras Pedaging,” Partner, vol. 25, no. 1, pp. 1270–1281, 2020, doi: 10.35726/jp.v25i1.450.
[10]  R.  SURYANTI,  “KEBERLANJUTAN  USAHA  PETERNAKAN  AYAM  RAS  PEDAGING  PADA  POLA KEMITRAAN Sustainability Of Broiler Farming On Partnership Pattern,” J. Pangan, vol. 28, no. 3, pp. 213–226, 2020, doi: 10.33964/jp.v28i3.446.
[11]  D.  Ulfa,  A.  Suyatno,  and  Y.  S.  K.  Dewi,  “Pola  Dan  Kinerja  Kemitraan  Pada  Usaha  Peternakan  Ayam  Broiler  Di Kabupaten  Kubu  Raya  Kalimantan  Barat,”  Anal.  Kebijak.  Pertan.,  vol.  19,  no.  1,  p.  19,  2021,  doi: 10.21082/akp.v19n1.2021.19-32.
[12]  S. Pakage et al., “Pengukuran Performa Produksi Ayam Pedaging pada Closed House System dan Open House System di Kabupaten Malang Jawa Timur Indonesia Production Performance Measurement of Broiler in Closed House System and Open House System in Kabupaten Malang Jawa Timur In,” J. Sain Peternak. Indones., vol. 15, no. 4, pp. 383–389, 2020.
[13]  Y. A. Setianto, K. Kusrini, and H. Henderi, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Pembinaan Koperasi  Kabupaten  Kotawaringin  Timur,”  Creat.  Inf.  Technol.  J.,  vol.  5,  no.  3,  p.  232,  2019,  doi: 10.24076/citec.2018v5i3.179.
[14]  E. Sugiarto, A. Fahmi, M. Muslih, and N. Hendriyanto, “Penerapan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Aset dalam  Upaya  Menentukan  Aset  Wakaf  Produktif,”  J.  Transform.,  vol.  19,  no.  2,  pp.  114–123,  2022,  doi: 10.26623/transformatika.v19i2.3356.
[15]  S. R. Rani, S. R. Andani, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Siswa pada  SMK  Anak  Bangsa,”  Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci.,  vol.  1,  no.  September,  pp.  670–676,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.73.
[16]  E. Purwaningsih and E. Nurelasari, “Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,” Syntax  J. Inform., vol. 10, no. 01, pp. 46–56, 2021, doi: 10.35706/syji.v10i01.5173.
[17]  L. Anshori, R. R. M. Putri, and Tibyani, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Rekomendasi Keminatan Studi (Studi Kasus : Jurusan Teknik Informatika Universitas Brawijaya),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol.
2, no. 7, pp. 2745–2753, 2018, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/321097020_Implementasi_Metode_K-
Nearest_Neighbor_untuk_Rekomendasi_Keminatan_Studi_Studi_Kasus_Jurusan_Teknik_Informatika_Universitas_Br awijaya
[18]  M. R. Akhmad and T. A. Y. Siswa, “Implementasi K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Biaya  Kuliah  Di  Perguruan  Tinggi,”  Progresif  J.  Ilm.  Komput.,  vol.  18,  no.  2,  pp.  185–192,  2022,  doi: 10.35889/progresif.v18i2.921.
[19]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan  Algoritma  K-NN,”  Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  78–82,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.