## KLASIFIKASI WILAYAH RAWAN PANGAN DI KAB ACEH UTARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Eva Darnila 1) , Maryana 2) , Khairunnisa 3)
1-3 Program Studi Teknik informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh email: eva.darnila@unimal.ac.id , maryana@unimal.ac.id , khairunnisa.180170164@mhs.unimal.ac.id

## Abstract
Food insecurity is a condition where food security is not achieved, so food insecurity can be interpreted as a condition of not providing enough food for individuals or individuals to be able to live healthy, active, and  productive  lives  sustainably  The  Department  of  Agriculture  and  Food  of  North  Aceh  Regency  has compiled a map of  the  FSVA  of  North Aceh Regency  but    it  is  known  that  the process  of collecting  and summarizing FSVA data takes a long time thus resulting in slow handling. This study classifies regional data  to  classify  food  insecurity  priorities  quickly  and  efficiently  using  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN) algorithm. The data used in this study were 852 regional data. Then it is grouped into 6 priorities, namely Priority 1, Priority 2, Priority 3, Priority 4, Priority 5, Priority 6. The data is divided into 2, namely 70% is used for  training data and 30% is used as test data.  The results of  the classification of food insecure areas using  the K-Nearest Neighbor  algorithm are Priority 1 consisting of 7 villages (2.73%), Priority 2 consisting of 24 villages (9.37%), Priority 3 consisting of 4 villages (1.56%) with the Euclidean Distance approach, this study achieved an accuracy rate of 86%.
Keywords: FSVA, K-Nearest Neighbor , Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Pangan merupakan keperluan dasar manusia yang sangat krusial, dan hak ini dijamin oleh  Undang-Undang  Dasar  Negara  Republik Indonesia  sebagai  elemen  pokok  dalam  usaha menciptakan  manusia  yang  unggul  [1].  Sesuai dengan Undang-Undang Pangan Nomor 18 tahun 2012,  pangan  melibatkan  semua  produk  yang berasal  dari  sumber  daya  hewani  dan  hayati seperti pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, peternakan, perairan, dan air. Definisi ini  mencakup  produk yang  telah  diolah  maupun yang  masih  mentah,  yang  ditujukan  untuk dikonsumsi  oleh  manusia,  melibatkan  bahan tambahan  pangan,  bahan  baku  pangan,  dan komponen  lainnya  yang  digunakan  dalam  tahap persiapan, pengolahan, atau pembuatan makanan dan minuman [2].
Ketahanan  pangan  adalah  situasi  di  mana kebutuhan  pangan  bagi  rumah  tangga  terpenuhi dengan  cukup,  baik  dari  segi  kuantitas  maupun kualitasnya,  serta  tersedia  secara  aman,  merata, dan  dapat  dijangkau  serta  sesuai  dengan  nilai- nilai agama, keyakinan, dan budaya masyarakat, untuk  mendukung  hidup  sehat,  aktif,  dan produktif  secara  berkelanjutan  [3].  Jika  suatu
wilayah, komunitas, atau rumah tangga menghadapi  situasi  di  mana  ketersediaan  dan keamanan pangan tidak memadai untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  pertumbuhan  dan kesehatan  sebagian  besar  penduduknya,  maka wilayah tersebut dapat dianggap sebagai wilayah rawan pangan [4]
Kerawanan pangan merujuk pada situasi di mana  ketahanan  pangan  tidak  tercapai  [5].  Ini dapat  didefinisikan  sebagai  keadaan  di  mana pasokan  makanan  yang  mencukupi  untuk mendukung kesehatan, aktivitas, dan produktivitas  individu  atau  perorangan  tidak tersedia secara berkelanjutan. Dalam konteks ini, kerawanan  pangan  juga  dapat  dipahami  sebagai kondisi  di  mana  rumah  tangga  atau  anggota rumah tangga menghadapi risiko kekurangan gizi karena ketersediaan pangan yang tidak mencukupi atau ketidakmampuan untuk mengakses  pangan  yang  cukup.  Ini  juga  dapat terjadi jika asupan kalori dari makanan berada di bawah  jumlah  minimum  yang  diperlukan  untuk menjaga kesehatan [6].
Badan  Ketahanan  Pangan  (BKP)  telah bermitra  dengan  Program  Pangan  Dunia  (WFP) untuk  mengembangkan  peta  Ketahanan  dan
Kerentanan  Pangan  (FSVA).    Peta  ini  awalnya disebut Food Security Atlas (FIA). ini mencakup 30  provinsi  dan  265  provinsi  federal,  tetapi berganti  nama  menjadi  peta  Ketahanan  dan Kerentanan Pangan (FSVA) pada tahun 2009 dan mencakup  346  kabupaten  di  32  provinsi  di Indonesia dan pertama kali diterbitkan pada tahun 2010. [7]
Peta FSVA bertujuan untuk menilai tingkat keberlanjutan  ketahanan  pangan  suatu  wilayah dan  sekaligus  menilai  sejauh  mana  kemajuan yang telah dicapai dalam pembangunan ketahanan pangan dan gizi [6]. Pembentukan  FSVA  kabupaten  adalah  usaha untuk  merinci  analisis  hasil  FSVA  yang  telah dilakukan  pada  tingkat  nasional  dan  lokal sebelumnya.  Secara  spesifik,  FSVA  mampu menyajikan  informasi  dan  hasil  yang  penting untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam perencanaan  program,  penetapan  target,  dan perancangan  kebijakan  agar  dapat  mengurangi risiko  ketidakamanan  pangan  dan  masalah  gizi [5].
Dinas Pertanian dan Pangan Provinsi Aceh Utara  telah  menyusun  laporan  peta  FSVA Provinsi  Aceh  Utara.  Telah  diketahui  bahwa proses pengumpulan dan rangkuman data FSVA memakan  waktu  yang  cukup  lama,  bahkan mencapai  tiga  tahun.  Lama  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mengumpulkan  data  FSVA tersebut mengakibatkan penundaan dalam merespons  daerah-daerah  yang  mengalami kerawanan pangan.[6]
Pangan saat ini menjadi kebutuhan pokok yang mendesak dan harus segera terpenuhi. Oleh Sebab  itu, Penting  untuk  segera  mengumpulkan data dengan cepat agar masalah di wilayah yang rentan  terhadap  ketahanan  pangan  dapat  segera diatasi. Oleh karena itu, perlu adanya klasifikasi daerah rawan pangan di Kab. Aceh Utara.
Klasifikasi merupakan suatu cara pengelompokkan data secara teratur berdasarkan aturan  dan  norma  yang  telah  ditentukan sebelumnya  [8].  Proses  klasifikasi  juga  dapat diartikan sebagai tindakan mengelompokkan data atau  objek  baru  yang  kelasnya  masih  belum diketahui[9].Klasifikasi adalah salah satu metode statistik untuk pengelompokkan atau pengkategorian  data  yang  tersusun  secara sistematis[10].  Dan  klasifikasi  wilayah  rawan pangan dapat diartikan sebagai proses identifikasi
dan  pengelompokan  daerah  atau  wilayah berdasarkan  tingkat  risiko  atau  kerentanannya terhadap masalah-masalah yang dapat mengganggu  ketersediaan,  aksesibilitas,  dan kestabilan pangan.
Terdapat  beberapa  algoritma  umum  yang digunakan  untuk klasifikasi data,  seperti K- Nearest  Neighbor,  Decision  Tree,  Naive  Bayes, dan  Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor (NWKNN). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [11] tentang Klasifikasi Kebakaran  Hutan  Menggunakan Metode  K- Nearest Neighbor , metode ini berhasil mengklasifikasikan  kebakaran  hutan  di  Provinsi Kalimantan  Barat.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  data  testing  sebanyak  30%  dari total  14.201  data,  sementara  data  training sebanyak  70%  dari  total  data  tersebut.  Hasil penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar 92%, dengan nilai K = 18. Selanjutnya, penelitian yang  dilakukan  oleh  [12]  dengan  judul "Klasifikasi  Daerah  Tertinggal  di  Indonesia menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier " mencatat  bahwa  pengukuran  kinerja  klasifikasi menggunakan Matriks  Confusion menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  90%.  Demikian  pula, penelitian yang dilakukan oleh [13] dengan judul "Klasifikasi Status Desa/Kelurahan DIY (Yogyakarta)  Menggunakan Model  Decision Tree "  mencapai  hasil  yang  positif.  Dari  438 desa/kelurahan  yang  dianalisis,  model  decision tree  berhasil  mengklasifikasikan  dengan  benar 392  desa/kelurahan  sesuai  dengan  status sebelumnya.  Model  ini  memiliki  tingkat spesifikitas  sebesar  90.32%,  ketepatan  presisi sebesar 87.5%, kepekaan recall sebesar 88.42%, dan F1 Score sebesar 87.95%.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [13] berjudul "Klasifikasi Risiko Hipertensi menggunakan Metode  Neighbor  Weighted  K- Nearest Neighbor (NWKNN)," ditemukan bahwa penggunaan  100  data  sebagai  data  latih  dan  25 data sebagai data uji, dengan nilai K-10 dan E = 4, mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 88%. Berdasarkan  empat  perbandingan  tersebut, disimpulkan bahwa metode K-Nearest Neighbor (KNN) memberikan hasil yang lebih akurat jika dibandingkan  dengan  metode Decision  Tree , Naive Bayes, dan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN).  Oleh  karena  itu,  peneliti
tertarik  untuk  mengimplementasikan  metode K- Nearest Neighbor (KNN) dalam penelitian ini. Metode K-Nearest  Neighbor (KNN) merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  objek  berdasarkan  data latihan  yang paling dekat  dengan  objek  tersebut [14].

## 2. METODE PENELITIAN 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar  1. Tahapan Penelitian
Dalam  Penelitian  ini  sudah  disusun berbagai langkah-langkah penelitian yang nantinya  akan  dilakukan  secara  sistematis. Langkah penelitian yang di lakukan adalah :
1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  sekunder yang  berasal  dari  pendataan  wilayah  yang rentan  terhadap  ketahanan  pangan  di Kabupaten  Aceh  Utara.  Data  diperoleh melalui  Peta  Ketahanan  dan  Kerentanan Pangan atau Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA)  Kabupaten  Aceh  Utara  tahun 2022, yang disusun oleh Dinas Pertanian dan Pangan Kabupaten  Aceh  Utara.  Jumlah  unit analisis yang akan digunakan mencakup 852 desa yang tersebar di 27 kecamatan.
2. Pengolahan Data Pengolahan  data  menggunakan  berbagai metode statistik dasar mencari mean, modus, median  dan  persentase,  hasil  klasifikasi menggunakan  berbagai  software  seperti Excel.
3. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan menggunakan
Diagram  Konteks,  UML.  Perancangan  ini akan  membantu  proses  pengembangan
aplikasi yang menggunakan bahasa pemograman. 4. Implementasi Sistem Implementasi sitem adalah proses pengembangan aplikasi menggunakan bahasa  pemograman.  Dalam  hal  ini  akan digunakan bahasa pemograman python. 5. Pengujian Sistem Pengujian sistem dilakukan dengan melakukan  tahapan-tahapan  testing  dan debugging  program  untuk  memastikan apakah  dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai dengan  rancangan  yang  sudah  di  buat sebelumnya.
2.2 Skema Sistem
Berikut  adalah  skema  sistem  yang  akan dibangun  menggunakan  algoritma  Algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar  2. Skema Sistem Berikut  proses  alur  sistem  akan  dijelaskan melalui point-point berikut:
1. Proses sistem dimulai.
2. Kemudian user menginput data variable.
3. Lalu pada tahap ke tiga proses menghitung nilai rasio.
4. Kemudian pengguna melakukan split data atau  memisahkan  data  menjadi  data  latih dan  data  uji  yang  sebelumnya  telah dihitung rasio
Pengumpulan Data Pengolahan Data Perancangan Sistem Implementasi Sistem Pengujian Sistem S Menghitung Rasio Indikator Mulai Input Dataset Split Data Data Training Data Testing Normalisasi Data Tentukan Nilai K Klasifikasi Data Testing ( KNN) Evaluasi Confusion Matrix Selesai
5. Kemudian  user  melakukan  normalisasi data.
6. Setelah itu user menentukan nilai k.
7. Lalu user melakukan klasifikasi K-Nearest
Neighbor .
8. Dan  kemudian  melakukan  evaluasi  hasil klasifikasi K-Nearest  Neighbor dengan menggunakan Confusion Matrix.
9. Proses kerja sistem selesai.

## 2.4 Euclidean Distance
Euclidean  distance mempunyai  fungsi untuk  menguji  ukuran  yang  dapat  digunakan sebagai  interpretasi  kedekatan  jarak  antara  dua objek  [15]. Euclidean  distance juga  sering digunakan  untuk  menghitung  jarak  [16]. Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode pendekatan Euclidean Distance .

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  langkah dalam  pengujian  untuk  mengevaluasi  prediksi objek yang tepat atau tidak [17]. Pada confusion matrix ,  kelas  yang  diprediksi  ditempatkan  di bagian  atas  matriks,  sementara  kelas  yang diamati ditempatkan di bagian kiri [18].
Table 1. Confusion Matrix Nilai Nilai Aktual Prediksi TP TN FP FN
Keterangan : TP  = True positif yang diklasifikasikan positif. TN =True negatif yang diklasifikasikan negatif. FP  = False positif yang diklasifikasikan positif. FN = False negatif yang diklasifikasikan negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Hasil Penelitian
Pada penelitian ini, peneliti akan menguji algoritma K-Nearest Neighbor untuk
mengklasifikasikan  wilayah  rawan  pangan  di Kab. Aceh Utara. Algoritma ini akan mengkasifikasikan wilayah rawan pangan berdasarkan 6 indikator yang dapat temukan pada table 5. Data tersebut penulis dapatkan dari Peta Ketahanan  dan  Kerentanan  Pangan  atau Food Security  and  Vulnerability  Atlas (FSVA)  Kab. Aceh  Utara  2022  yang  disusun  oleh  Dinas
Pertanian  dan  Pangan  Kabupaten  Aceh  Utara. Jumlah  unit  analisis  yang  akan  digunakan mencakup  852  desa  yang  tersebar  di  27 kecamatan. Selanjutnya dari 6 indikator tersebut akan dimasukkan ke dalam perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor untuk di kelompokan  ke  dalam  6  klasifikasi  yang  dapat ditemukan  pada  table  3.  Dengan  tingkat  akurasi sebesar 86 %.

## 1.2 Analisa Kebutuhan Data
Analisa kebutuhan data merupakan peroses awal yang bertujuan untuk mengumpulkan  data-data  yang  di  perlukan  . Kebutuhan  data  dalam  penelitin  ini  terdiri  dari data  inputan,  nilai  rasio  indikator,  normalisasi data,  dan  pembagian  data  pelatihan  dan  data pengujian yang dapat dilihat di bawah ini:

## 1.2.1 Data Inputan
Data input yang digunakan dapat  dilihat pada tabel 2.
Table 2. Data Inputan Variabel Keterangan Variabel Input Satuan Nilai V1 Luas lahan baku sawah 𝑚 2 V2 Jumlah sarana dan prasarana penyedia pangan Nominal V3 Jumlah  penduduk  tingkat kesejateraan terendah Nominal V4 Desa  yang  tidak  memiliki akses penghubung memadai Nominal V5 Jumlah RT tanpa akses air bersih, Nominal V6 Jumlah tenaga kesehatan Nominal V7 Jumlah penduduk Nominal V8 Jumlah rumah tangga. Nominal Selain data input, dalam proses pengklasifikasian wilayah rawan pangan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor . target terhadap wilayah rawan pangan ini sebagai berikut :
Table 3. Target Rawan Pangan Kelas Keterangan Prioritas 1 Sangat Rentan Pangan Prioritas 2 Rentan Pangan Prioritas 3 Agak Rentan Pangan Prioritas 4 Agak Tahan Pangan Prioritas 5 Tahan Pangan Prioritas 6 Sangat Tahan Pangan
Berikut ini merupakan contoh dataset wilayah rawan pangan yang di gunakan dalam penelitian ini :
Table 4. Contoh dataset wilayah rawan pangan Kab. Aceh Utara
Desa V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 Kelas Riseh Tunong 787400 62 988 1 354 1 3130 840 Prioritas 2 Gunci 962200 15 493 1 269 1 2570 711 Prioritas 2 Kubu 408700 4 55 1 101 2 655 199 Prioritas 5 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … Gampog Teungoh 550900 15 79 1 90 3 1396 408 Prioritas 6 Paya Gaboh 312000 7 94 1 13 6 929 244 Prioritas 6

## 1.2.2 Analisa Data Indikator
Analisa  data  indikator  adalah  proses evaluasi  dan  interpretasi  data  yang  berkaitan dengan faktor-faktor tertentu untuk mendapatkan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  suatu fenomena  atau  keadaan.  Indikator  yang  di gunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
Table 5. Data indikator No Indi- kator Deskripsi Indikator Skala Pengukuran 1 Y Prioritas Kategori 2 X1 Rasio luas lahan pertanian terhadap jumlah penduduk Rasio 3 X2 Rasio  jumlah  sarana dan prasarana penyedia pangan terhadap jumlah rumah tangga Rasio 4 X3 Rasio jumlah penduduk dengan tingkat kesejahteraan terendah terhadap jumlah penduduk Rasio 5 X4 Desa yang tidak memiliki akses penghubung memadai melalui darat, air atau udara Nominal 6 X5 Rasio  jumlah  rumah tangga  tanpa  akses air  bersih  terhadap jumlah rumah tangga Rasio 7 X6 Rasio jumlah penduduk  desa  per tenaga kesehatan terhadap  kepadatan penduduk Rasio
Berikut  ini  merupakan  nilai  indikator  dari variabel yang di input kan dalam Tabel 4.
Table 6. Nilai Indikator Desa X1 X2 X3 X4 X5 X6 Kelas Riseh Tunong 251.565 0.074 0.316 1 0.421 0.0003 Prioritas 2 Gunci 374.397 0.021 0.192 1 0.378 0.0004 Prioritas 2 Kubu 623.969 0.02 0.084 1 0.508 0.0031 Prioritas 5 … … … … … … … … … … … … … … … … Gampong Teungoh 394.628 0.037 0.057 1 0.221 0.0021 Prioritas 6 Paya Gaboh 335845 0.029 0.101 1 0.053 0.0065 Prioritas 6

## 1.2.3 Normalisasi
Normalisasi  adalah  teknik  yang  banyak digunakan dalam persiapan data. Dalam machine learning  dan  data  mining,  kita  menggunakan normalisasi  untuk  memastikan  konsistensi  data dalam  sebuah  set,  dengan  mengubah  nilai-nilai
numerik  dalam  set  data  ke  dalam  skala  umum. Manfaat  dari  normalisasi  data  ini  ialah menghilangkan repetisi data, serta menstandarkan sebuah informasi agar aliran data menjadi  lebih  baik  [19].  Normalisasi  data digunakan  untuk  menyekalakan  indikator  data
sehingga  nilainya  berada  dalam  rentang  yang lebih kecil, misalnya -1 hingga 1 atau 0 hingga 1. Normalisasi data bertujuan untuk membuat nilai dari tiap indikator menjadi dalam rasio nilai yang setara  [20].  Proses  ini  dilakukan  pada  data indikator wilayah rawan pangan.
Keterangan:
X
=  Nilai  asli  dari  data  yang  akan dinormalisasi X normalized = Nilai yang dinormalisasi dari X X min = Nilai terendah dalam rentang data X max = Nilai tertinggi dalam rentang data Table 7. Normalisasi Data Desa X1 X2 X3 X4 X5 X6 Kelas Riseh Tunong 0.06 0.36 0.63 0.00 0.57 0.02 Prioritas 2 Gunci 0.10 0.05 0.35 0.00 0.51 0.02 Prioritas 2 Kubu 0.19 0.04 0.10 0.00 0.70 0.18 Prioritas 5 … … … … … … … … … … … … … … … … Gampong Teungoh 0.11 0.14 0.04 0.00 0.27 0.13 Prioritas 6 Paya Gaboh 0.09 0.09 0.14 0.00 0.02 0.39 Prioritas 6

## 1.2.4 Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor
Untuk melakukan penghitungan algoritma ini dilakukan berdasarkan data set yang sebelumnya sudah di dapatkan nilai indikatornya kemudian dilakukan normalisasi data yang terdiri dari 30 data training dan 1 data testing. Disini penulis membuat 30 contoh perhitungan. Pada tabel 8 merupakan data training dan data testing yang sudah di normalisasikan.
Table 8. Data Training No  Desa X1 X2 X3 X4 X5 X6 Kelas 1 Riseh Tunong 0.06 0.36 0.63 0.00 0.57 0.02 Prioritas 2 2 Gunci 0.10 0.05 0.35 0.00 0.51 0.02 Prioritas 2 3 Kubu 0.19 0.04 0.10 0.00 0.70 0.18 Prioritas 5 …  … … … … … … … … …  … … … … … … … … 29 Gampong Teungoh 0.11 0.14 0.04 0.00 0.27 0.13 Prioritas 6 30 Paya Gaboh 0.09 0.09 0.14 0.00 0.02 0.39 Prioritas 6 Table 9. Data Testing 1 Ulee Geudong 0.25 0.10 0.43 0.00 0.27 0.27 ?
Berdasarkan  data  pada  tabel  8  dan  9 dilakukan perhitungan dengan langkah- langkahnya sebagai berikut:
a. Menentukan nilai K Dalam  penyelesaian  ini  diambil  beberapa nilai  K  untuk  menentukan  parameter  K yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Berikut ini tabel pemilihan nilai K:
Table 10. Pemilihan Nilai K Keterangan K = 1 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 Berhasil 215 221 213 214 210 Gagal 40 34 42 41 45
Berdasarkan  tabel  diatas  penulis  memilih nilai K = 2 dikarenakan lebih optimal dan tingkat kegagalan nya lebih rendah.
b. Kemudian  menghitung  kuadrat  jarak Euclidean
Kuadrat  jarak  euclidean  masing-masing objek terhadap data sampel yang diberikan, dapat dihitung dengan menggunakan  persamaan  (2.1).  Berikut perhitungan jarak euclidean untuk 30 data masing-masing wilayah:
d1 = √0.04 + 0.07 + 0.04 + 0.00 + 0.09 + 0.06
d1 = 0.546 d1 = √ (0.06 − 0.25) 2 + (0.36 − 0.10) 2 + (0.63 − 0.43) 2 +(0.00 − 0.00) 2 + (0.57 − 0.27) 2 + (0.02 − 0.27) 2
d2 = √ (0.10 − 0.25) 2 + (0.05 − 0.10) 2 + (0.35 − 0.43) 2 +(0.00 − 0.00) 2 + (0.51 − 0.27) 2 + (0.02 − 0.27) 2
d2 = √0.02 + 0.00 + 0.01 + 0.00 + 0.06 + 0.06 d2 = 0.385
d3 = √ (0.19 − 0.25) 2 + (0.04 − 0.10) 2 + (0.10 − 0.43) 2 +(0.00 − 0.00) 2 + (0.70 − 0.27) 2 + (0.18 − 0.27) 2
d3 = √0.00 + 0.00 + 0.11 + 0.00 + 0.18 + 0.01
Hasil  perhitungan  d1  sampai  d30  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Table 11. Hasil Perhitungan Euclidean Distance
Data ke - Euclidean Distance Rangking Kelas 1 0.546 21 Prioritas 2 2 0.385 10 Prioritas 2 3 0.551 22 Prioritas 5 … … … … … … … … 29 0.439 14 Prioritas 6 30 0.431 13 Prioritas 6 c. Mengumpulkan klasifikasi K-Nearest Neighbor,  pada  tahap  ini  kita  hanya mengambil data sesuai jumlah k yang kita tentukan  yaitu  2.  Jadi  penulis  memilih  2 data  terdekat  saja.  Hasil  nya  seperti  tabel berikut:
Table 12. Jarak Terdekat K = 2
Data ke - Euclidean Distance Rangking Kelas 21 0.178 1 Prioritas 5 22 0.214 2 Prioritas 5
1.2.5 Pengujian
Berikut  adalah confussion  matrix yang digunakan dalam pengujian untuk
memperkirakan objek yang benar dan yang salah.
Table 13. Pengujian Confusion Matrix Aktu al Prediksi Priori tas 1 Priorit as 2 Priorit as 3 Priorit as 4 Priorit as 5 Priorit as    6 Priori tas 1 5 0 0 0 0 0 Priori tas 2 1 16 0 2 2 2 Priori tas 3 1 1 3 2 0 2 Priori tas 4 0 3 0 23 2 0 Priori tas 5 0 3 0 5 70 1 Priori tas 6 0 1 1 0 6 104
Berdasarkan confusion  matrix di  atas  maka tingkat presisi , recall dan akurasi dapat dihitung sebagai berikut:
Table 14. Hasil Precision, Recall, dan Akurasi Kelas Precision Recall Akurasi Prioritas 1 0.714 1
0.86
Prioritas 2 0.666 0.695 Prioritas 3 0.75 0.333 Prioritas 4 0.718 0.821 Prioritas 5 0.875 0.886 Prioritas 6 0.954 0.928 Macro 0.779 0.777
Dari  table  diatas  untuk  algoritma K-Nearest Neighbor dengan pendekatan Eulidean Distance pada  penelitian  ini  didapatkan  persentase precision sebesar  77% recall sebesar 77% dan akurasi sebesar 86%.

## 1.3 Implementasi Sistem
Adapun  hasil  implementasi  sitem  yang telah  dirancang  terdapat  beberapa  tampilan sebagai berikut: 1. Tampilan Home page Kelas Precision Recall Akurasi Prioritas 1 0.714 1 0.86 Prioritas 2 0.666 0.695 Prioritas 3 0.75 0.333 Prioritas 4 0.718 0.821 Prioritas 5 0.875 0.886 Prioritas 6 0.954 0.928 Macro 0.779 0.777
d3 = 0.551
d29 = √ (0.11 − 0.25) 2 + (0.14 − 0.10) 2 + (0.04 − 0.43) 2 +(0.00 − 0.00) 2 + (0.27 − 0.27) 2 + (0.13 − 0.27) 2
d29 = √0.02 + 0.00 + 0.15 + 0.00 + 0.00 + 0.02 d29 = 0.439
d30 = √ (0.09 − 0.25) 2 + (0.09 − 0.10) 2 + (0.14 − 0.43) 2 +(0.00 − 0.00) 2 + (0.02 − 0.27) 2 + (0.39 − 0.27) 2
d30 = √0.03 + 0.00 + 0.08 + 0.00 + 0.06 + 0.01 d30 = 0.431
Halaman  Home  Page  memiliki  tiga  item menu,  yaitu  Home,  Panduan,  dan  Klasifikasi, yang dapat diakses oleh kedua Admin dan User. Pada  halaman  ini  user  tidak  perlu  melakukan login  untuk  dapat  melakukan  klasifikasi. Terdapat button Login yang dapat digunakan oleh Admin  untuk  mengakses  halaman  dashboard. Berikut tampilan nya seperti dibawah ini:
Gambar  3. Halaman Home Page
2. Tampilan Login
Selanjutnya  halaman  admin  yaitu  admin memasukkan password dan username agar dapat mengakses  sistem  tersebut.  Dalam  sistem  ini username nya berupa “admin” dan password nya “admin”. Kemudian setelah admin memasukkan username  beserta  passwordnya  admin  perlu menekan  bagian  masuk  dan  sistemnya  otomatis menuju  bagian  dashboard.  Berikut  tampilan nya seperti dibawah ini:
Gambar  4. Halaman Login
3. Tampilan Dashboard
Setelah  admin  login,  sistem  akan  ke halaman dashboard. Dalam bagian ini admin bisa melihat dan mmembaca petunjuk  dalam menggunakan  sistem  tersebut.  Tampilannya sebagai berikut:
Gambar  5. Halaman Dashboard
4. Halaman Dataset
Dalam  bagian  dataset,  admin  bisa mengimport  dataset  berupa  excel  yang    ingin dipakai  bagi  data  latihnya  serta  data  ujinya.
Dalam menu ini data yang sudah di import akan tersimpan dan tampil dengan berbentuk tabel. Di menu  ini  bisa  tambah  data,  hapus  data  dan pencarian. Berikut tampilannya:
Gambar  6. Halaman Dataset
5. Halaman Rasio Data Pada  halaman  rasio  data,  admin  dapat
menghitung rasio indikator yang digunakan pada penelitian ini. Berikut tampilan nya :
Gambar  7. Halaman Rasio Data
6. Halaman split Data
Di dalam halaman ini split data digunakan untuk meng split data training dan data uji dengan split  data  70:30. Dimana  tabel  data  training  dan data testing terpisah. Berikut tampilannya :
Gambar  8. Tampilan data Training
Gambar  9. Tampilan Data Testing
7. Halaman Normalisasi Data
Di  dalam  halaman  ini  Normalisasi  Data
digunakan  untuk  menormalisasikan  data  data training dan data uji. Dimana tabel data training dan data testing terpisah. Berikut tampilannya :
Gambar  10. Halaman Normalisasi Data

## 8. Halaman Elbow Method
Di  dalam  halaman  elbow  method  berupa grafik yang digunakan untuk mencari nilai k jarak terdekat. Berikut tampilannya:
Gambar  11. Halaman Elbow Method

## 9. Halaman Klasifikasi KNN
Di  dalam  halaman  ini  klasifikasi  KNN digunakan untuk mengklasifikasi dari  nilai rasio
sehingga  dapat  di  klasifikasikan.  Berikut tampilannya:
Gambar  12. Halaman Klasifikasi KNN
10. Halaman Evaluasi
Di  dalam  halaman  ini  evaluasi  KNN terdapat  tabel confusion  matrix yang  digunakan untuk pengujian dari metode K-Nearest Neighbor .  Terdapat  juga  grafik  performa  hasil perbandingan  dari  akurasi,  precision  dan  recall dari  metode K-Nearest  Neighbor .  Berikut tampilannya:
Gambar  13. Halaman Evaluasi 11. Halaman Pengujian KNN
Di  dalam  halaman  pengujian  KNN  disini admin  bisa  menginput  nilai  variable  lalu  admin bisa  mengklik  tombol  proses  untuk  mengetahui wilayah terserebut di klasifikasi sebagai prioritas apa . Berikut tampilannya:
Gambar  14. Halaman Pengujian KNN

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan
pembahasan  maka  dapat  diambil  kesimpulan hasil klasifikasi wilayah rawan pangan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor yaitu  Prioritas  1  (Sangat  Rentan  Pangan)  terdiri dari 7 desa (2,73%), Prioritas 2 (Rentan Pangan)
terdiri  dari  24  desa  (9,37%)  ,  Prioritas  3  (Agak Rentan  Pangan)  terdiri  dari  4  desa  (1,56%), Prioritas  4  (Agak  Tahan  Pangan)  terdiri  dari  32 desa (12,5%), Prioritas 5 (Tahan Pangan) terdiri dari  80  desa  (31,25%),  dan  Prioritas  6  (Sangat Tahan  Pangan)  terdiri  dari  109  desa  (42,57%)  . Dengan  pendekatan Eulidean  Distance pada penelitian  ini  didapatkan  persentase precision sebesar    77%, recall sebesar  77%  dan  akurasi sebesar 86% yang memiliki arti bahwa algoritma K-Nearest Neighbor dinilai baik dalam mengklasifikasi  wilayah  rawan  pangan  di  Kab. Aceh Utara.

## 5. REFERENSI
[1] S. Andi,
“Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pembangunan Sektor Pertanian  dan  Implikasinya  terhadap Kesejahteraan Petani di Provinsi Lampung  .  Oleh :  Andi  Surya  (  Alumni Doktor Ilmu Ekonomi Universitas Borobudur ),” J. Econ. , pp. 89–141, 2013.
[2] Peraturan Pemerintah Republik Indonesia
Nomor 86 Tahun 2019 Tentang Keamanan Pangan, “Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 86 Tahun 2019 Tentang Keamanan Pangan,”
Peratur.  Pemerintah  Tentang  Keamanan Pangan ,  vol.  2019,  no.  86,  pp.  1–102, 2019. [3] W. Sulistyo,
“Model Klasifikasi
Ketahanan  Dan  Kerentanan  Pangan
Menggunakan  Metode  Spatial  Path
Analysis  (Studi  Kasus  Provinsi  Jawa Tengah),” p. 342363, 2019.
[4] Undang - Undang Pangan Nomor 18, “UU RI  NO  18  TAHUN  2012  TENTANG PANGAN,” vol. 66, pp. 37–39, 2012.
[5] rahayu  deny  danar  dan  alvi  furwanti Alwie, A. B. Prasetio, R. Andespa, P. N. Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir  Tugas  Akhir,” J.  Ekon.  Vol.  18,
Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41– 49, 2020.
[6] BPN,  “Peta  Ketahanan  Dan  Kerentanan Pangan  FSVA  Kab.  Aceh  Utara,”  no. July, pp. 1–23, 2020. [7]
Badan  Ketahanan  Pangan,  “Panduan
Penyusunan Peta Ketahanan dan Kerentanan  Pangan  (Food  Security  and Vulnerability Atlas/2020) Kabupaten 2020,” vol. 2020, pp. 1–78, 2020,
[8] F. Istighfarizky, N. A. Sanjaya ER, I. M.
Widiartha,  L.  G.  Astuti,  I.  G.  N.  A.  C. Putra, and I. K. G. Suhartana, “Klasifikasi
Jurnal menggunakan  Metode KNN dengan
Mengimplementasikan Perbandingan  Seleksi  Fitur,” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana) ,  vol.  11,  no.  1,  p.  167,  2022, doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i01.p18. [9] I.  M.  Karo  Karo  and  H.  Hendriyana, “Klasifikasi Penderita Diabetes menggunakan Algoritma Machine Learning  dan  Z-Score,” J.  Teknol. Terpadu ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  94–99,  2022, doi: 10.54914/jtt.v8i2.564.
[10] C. F. A. Ilham Sahputra , Bustami2, “The Nutritional  Classification  of  Pregnant WomenUsing  Support  Vector  Machine (SVM),” vol. 6, no. January, pp. 403–413,
2023.
[11] A.  Rudiyan,  A.  E.  Dzulkifli,  and  K. Munazar,  “Klasifikasi  Kebakaran  Hutan Menggunakan Metode K-Nearest
Neighbor :  Studi  Kasus  Hutan  Provinsi Kalimantan Barat,” JTIM    J.  Teknol.  Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 4, pp. 195–202,
2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.177.
[12] W.  LIDYA,  H.  YOZZA,  and  F.
YANUAR, “Klasifikasi Daerah
Tertinggal  Di  Indonesia  Menggunakan Metode Naive Bayea Classifier,” J.  Mat. UNAND ,  vol.  9,  no.  1,  p.  23,  2020,  doi: 10.25077/jmu.9.1.23-29.2020.
[13] A.  Mahmud,  A.  Pangestika,  A.  P.
Ramadhanty, G. M. Putra, G. S. N. D. S. Putri, and R. Nooraeni, “Klasifikasi Status Desa/Kelurahan DIY (Yogyakarta) Menggunakan  Model  Decision  Tree (Studi Kasus Data Praktik Kerja Lapangan  Politeknik  Statistika  STIS Tahun  2020),” Eng.  Math.  Comput.  Sci.
J. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  33–41,  2021,  doi:
10.21512/emacsjournal.v3i1.6787.
[14] Y.  Yahya  and  W.  Puspita  Hidayanti,
“Penerapan Algoritma K-Nearest
Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Efektivitas Penjualan  Vape  (Rokok  Elektrik)  pada ‘Lombok  Vape  On,’” Infotek    J.  Inform. dan  Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  104–114,
2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2279.
[15] P.  Putra,  A.  M.  H  Pardede,  and  S. Syahputra,  “Analisis  Metode  K-Nearest Neighbour (Knn) Dalam Klasifikasi Data Iris  Bunga,” J.  Tek.  Inform.  Kaputama , vol. 6, no. 1, pp. 297–305, 2022.
[16] P. T. J. Putera, W. Ode, N. Kadir, and B.
Pramono, “PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENGELOMPOKAN MINAT KONSUMEN ASURANSI,” vol. 5, no. 1,
pp. 97–104, 2019.
[17] J.  T.  Informatika  and  P.  A.  K.  Dan,
“PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-
MEANS DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PRIORITAS PEMBAYARAN  TAGIHAN  RUMAH SAKIT  BERDASARKAN  TINGKAT KEPENTINGAN PADA PT. PERTAMINA (PERSERO),” vol. 13, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[18] R. K. Dinata and N. Hasdyna,
“WILAYAH BIREUEN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- NEAREST  NEIGHBORS  BERBASIS
WEB,” vol. 5, no. 1, pp. 33–37, 2020.
[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, p.
78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[20] A. Karim, F. Nurhadi, I. K. O. Setiawan, I.  A.  Rizky,  and  R.  Br.  Manurung, “Pengaruh  Normalisasi  Data  pada
Klasifikasi  Harga  Ponsel  Berdasarkan
Spesifikasi  Menggunakan  Klasifikasi Naive  Bayes  dan  Multinomial  Logistic Regression,” J. Rekayasa Elektro Sriwij. , vol.  4,  no.  1,  pp.  8–16,  2023,  doi: 10.36706/jres.v4i1.59.