Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Agustus 2024

## PENGENALAN POLA PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Citra Duvita Rahman 1* , Yusuf Ramadhan Nasution 2 1,2 Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara email : citraduvitarahman@gmail.com 1*
Abstrak: Komponen kehidupan yang paling penting di bumi ini adalah tumbuhan salah satu ciptaan Allah, tumbuh-tumbuhan dan  buah-buahan  banya  di  dijelaskan  secara  luar  di  dalam  AL-Qur’an.  Tumbuhan  bermanfaat  untuk  bergagai  hal,termasuk menyediakan oksigen untuk pernapasan, makanan, bahan bakar, obat-obatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola penyakit pada tanaman jagung menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Penyakit pada tanaman jagung dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen, sehingga diperlukan metode yang efektif untuk mengidentifikasi penyakit secara dini. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data yang tinggi tanpa kehilangan informasi  yang  signifikan,  sehingga  mempermudah  proses  pengenalan  pola.  Setelah  itu,  algoritma  KNN  diterapkan  untuk mengklasifikasikan jenis penyakit berdasarkan pola yang telah terbentuk. Dengan menghitung hasil klasifikasi menggunakan algoritma KNN dengan total data 94, sebagai perhitungan manual digunakan 94  data yaitu, data latih 80% berjumlah 72, data uji  20%  berjumlah  22  diperoleh  acuracy  77.27%,  precision  100%,  recall  100%,  dan  f1-score  100%.  Dengan menggunakan algoritma KNN membantu klasifikasi, data berupa attribut dan label dilakukan hold out data latih dan data uji, dimana pelabelan data  latih  harus  ditentukan  diawal  berupa  keterangan  kategorik  yaitu  penyakit  Puccinia  Polysora,  Bipolar  Maydis  Syn  dan Helminthosporium Turcicum.
Kata Kunci : PCA, K-Nearest Neighbor , Penyakit tanaman jagung, Pengurangan dimensi, Klasifikasi penyakit
Abstract: The most important component of life on this earth is plants, one of Allah's creations, many plants and fruits are described externally in the Al-Qur'an. Plants are useful for various things, including providing oxygen for breathing, food, fuel, medicine. This research aims to identify disease patterns in corn plants using the Principal Component Analysis (PCA) and K- Nearest Neighbor (KNN) methods. Diseases in corn plants can reduce productivity and quality of crops, so effective methods are  needed  to  identify  diseases  early.  After  that,  the  KNN  algorithm  is  applied  to  classify  the  type  of  disease  based  on  the pattern that has been formed. By calculating the classification results using the KNN algorithm with a total of 94 data, as a manual calculation, 94 data were used, namely, 80% training data totaling 72, 20% test data totaling 22, obtaining 77.27% accuracy, 100% precision, 100% recall, and f1-score. 100%. By using the KNN algorithm to help classification, data in the form of attributes and labels is held out of training data and test data, where the labeling of training data must be determined at the beginning in the form of categorical information, namely Puccinia Polysora, Bipolar Maydis Syn and Helminthosporium Turcicum diseases.
Keywords : PCA, K-Nearest Neighbor, Corn plant diseases, Dimensionality reduction, Disease classification

## PENDAHULUAN
Komponen kehidupan yang paling penting di bumi ini adalah tumbuhan salah satu ciptaan Allah, tumbuh- tumbuhan dan buah-buahan banya di  dijelaskan  secara luar di  dalam AL-Qur’an. Tumbuhan bermanfaat  untuk bergagai hal,termasuk menyediakan oksigen untuk pernapasan, makanan, bahan bakar, obat-obatan.
Jagung ini merupakan salah satu jenis buah atau sayur yang bisa di konsumsi oleh masyarakat Indonesia. Satu  pohon  jagung  dapat  memproduksi  sekitar  1  buah  per  4  bulan  sekalidalam  keadaan  ideal,yang  merupakan tingkat produksi buah yang cukup tinggi untuk sebuah pohon. (Wahyuni, 2020).
Penyakit tanaman adalah suatu keadaan yang mengakibatkan timbulnya gejala dan menunjukkan bahwa jaringan  dan  sel  tanaman  tidak  berfungsi  dengan  baik,  di  akibatkan  gangguan  terus-menerus  oleh  factor lingkungan.  Demikian  juga  penyakiy  yang  menyerang  tanaman  jagung  yaitu  penyakit  Hawar  daun  jagung (Helminthosporium turcicum), penyakit bercak pada daun (Bipolaris maydis syn).  Karat daun (puccinia polysora) Informasi  tentang  penyakit  jagung  dan  pengumpulan  penyakit  tergantung  pada  pengalaman.  Saran  dan  blom otomatis yang setiap saat pasti menambah informasi baru tentang infeksi dan gangguan terbaru dengan menandai infeksi  jagung  yang  baru-baru  ini  masuk  ke  dalam  sistem,hingga  petani  dapat  mengetahui  dan  memahami sekelompok  infeksi.  Berkumpulnya  penyakit  ini  tergantung  pada  jenis  penyakit  dan  keadaan  bercak  ke  daun jagung, yang mencegah fotosentesis, menyebabkan pertumbuhan tanaman menjadi lambat. (purwandari, 2020)
Penyakit tanaman dapat diamati dari bentuk bercak pada daun dan tesktur daun merupakan ciri yang paling tepat untuk klasifikasi pada daun. (Furqan, 2021)
Namun  identifikasi  penyakit  tanaman  tidal  mudah  dilakukan,  dikarenakan  bentuk  daun  jagung  yang beraneka ragam dengan demi kian, teknologi dapat membantu mendeteksi penyakit daun jagung. Perkembangan teknologi baru akan didominasi oleh sistem dan mesin mesin dengan kecerdasan buatan (machine intelligence).
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Teknik pengenalan pola adalah paling penting dari mesin atau sistem cerdas yang digunakan untuk pemrosesan data dan pengambilan keputusan (putra, 2022)
Pengenalan pola pada daun dilakukan untuk mengklarisifikasi penyakit pada daun jagung dengan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan matlab. Proses pengenalan dapat ditangani secara efektif dengan metode Principal Component Analysis (PCA), karena dianggap mudah untuk mengekstrak informasi terkait dari seku pulan dat. Kumpulan data yang semula berkolerasi dapat diubah menjadi data  yang  tidak  berkolerasi,  dan  jumlah  Principal  Component  yang  dihasilkan  sama  dengan  jumlah  data  asli (Sugihartono, 2020).
Penelitian  tentang  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  telah  banya digunakan  dalam  berbagai  penelitian  salah  satunya  yaitu  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi  Pengenalan Wajah Menggunakan PCA (Principal Component Analysis)”. Penelitian ini menggunakan algoritma PCA sebagai metode  ekstraksi  ciri  dalam  proses  identifikasi  wajah,  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  Eigenface  untuk  dapat menghasilkan citra yang lebih baik. Kemudian proses pelatihan wajah yaitu mencari vector eigen, niai eigen dan rata-rata image yang diproyeksi ke dalam sub ruang PCA  untuk menyederhanakan data citra yang tersimpan. Hasil nama pengguna ditentukan dengan membandingkan proyeksi PCA terkecil dicari menggunakan Nearest Neighbor. Presentase keberhasilan proses pengenalan wajah pada penelitian ini adalah 82,18% (Harjoko, 2021)

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian yang dilakukan oleh Permadi Hidayat, Fitri Bimantoro dengan judul Deteksi Penyakit Hawar Daun Jagung Menggunakan Ekstrasi Fitur Glcm Dan Metode Artificial Neural Network Backpropagation (2023), Pada  model  arsitektur  jaringan  terbaik  untuk  deteksi  penyakit  pada  daun  jagung,  dalam  hal  ini  adalah menggunakan 1 hidden layer, learning rate sebesar 0.3, epoch 400, dan pembagian dataset sebesar 80:20. Model ini mencapai tingkat akurasi training sebesar 99.5%. Peningkatan akurasi model arsitektur ANN backpropagation setelah diuji ulang dengan penambahan jumlah dataset dari 3000 menjadi 3720 citra menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 99.5%. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah dataset juga memiliki  pengaruh signifikan terhadap tingkat keakuratan model.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ayu  sapitri,  jangkung  raharjo,  syamsul  rizal  dengan  judul  Identifikasi Penyakit Jagung Dengan Menerapkan Metode Gray Level CoOccurrence Matrix (GLCM) Dan Support Vector Machine (SVM) Melalui Citra Daun   (2022), Sistem yang dirancang pada penelitian ini menggunakan metode GLCM dan klasifikasi SVM dan telah melalui tahap pengujian dan analisis. Jika dilihat dari nilai akurasi metode yang  digunakan  cukup  efisien  jika  di  aplikasikan  untuk  sistem  klasifikasi  penyakit  pada  daun  jagung.  Adapun beberapa  kesimpulan  yang  idapat  melaluui  hasil  pengujian  sistem  diantarnaya  adalah:  1.  Penelitian  ini  telah melewati  proses  ektrasi  ciri  menggunakan  metode  GLCM  serta  diklasifikasikan  dengan  metode  SVM  untuk mendapatkan nilai akurasi yang terbaik. Citra yang digunakan pada penelitian ini berupa gambar daun jagung yang terdiri dari 4 kelas penyakit daun diantarnya adalah daun sehat, daun hawar, karat daun, serta bercak daun.
Penelitian yang dilakukan oleh  Setya Putra Adenugraha  Veri  Arinal, Dadang  Iskandar Mulyana dengan judul Klasifikasi kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan citra RGB dan  HSV  (2022),  Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  pisang ambon menggunakan fitur warna RGB dan HSV. Pada penelitian ini digunakan 41 data yang terbagi menjadi 30 data latih dan 11 data uji, dan klasifikasi dengan tiga kelas yaitu mentah, matang, dan sangat matang. Metode KNN digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dengan  menentukan  jarak  tetangga  terdekat  dengan  nilai  K=5.  Hasil penelitian menenjukkan akurasi sebesar 99,9%.

## Principal Componen Analysis (PCA)
Analisis komponen utama (PCA) adalah  metode statistik  yang dapat menguraikan matriks data menjadi matriks vektor yang disebut  komponen utama. Meskipun analisis komponen utama pada  dasarnya adalah teknik reduksi dimensi juga dapat digunakan  untuk berbagai tujuan, seperti memeriksa kumpulan data untuk menemukan outlier. PCA (Principal Component Analysis) yang dikembangkan pada  dapat digunakan untuk mendeteksi outlier PCA  (Principal  Component  Analysis)  merupakan  teori  dan  metode    yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  outlier, terlebih dahulu mencocokkan sebagian besar data  kemudian menandai titik-titik  yang menyimpang.Tugas akhir ini  memungkinkan  untuk  mengubah  matriks    menjadi  matriks  ortogonal.  Vektor  tersebut  dapat  didekomposisi sedemikian rupa sehingga menunjukkan vektor eigen yang  terkait dengan nilai eigen . Vektor eigen dengan nilai eigen  tinggi sebesar dapat menangkap sebagian besar varians dalam data  Hyperplane berdimensi rendah yang dibuat oleh vektor eigen k kemudian dapat menangkap sebagian besar  varians dalam data. Namun, outlier berbeda dari  titik  data normal yang lebih jelas di  hyperplane yang dibangun berdasarkan vektor eigen dan nilai eigennya yang kecil. Untuk di antaranya, outlier dapat ditentukan sebagai jumlah dari proyeksi jarak sampel untuk semua vektor eigen [7].
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024

## K-Nearet Neighbor (KNN)
Algoritma  KNN  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  kelas  mayoritas  dari  objek  terdekat  di lingkungan.RephraseMetode  ini  memiliki  algoritma  yang  sederhana  dan  cocok  digunakan  dengan  dataset kecil.Namun algoritma ini sangat bergantung pada nilai k .Pemilihan nilai k mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil klasifikasi .Umumnya jika ingin mencari k benda terdekat  dapat dilakukan dengan melihat jarak antar benda. K-Nearest Neighbors (KNN) merupakan metode yang menggunakan algoritma terawasi dimana hasil query instance baru diklasifikasikan berdasarkan sebagian besar kategori yang ada di KNN.Tujuan dari algoritma ANN  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  pola  pelatihannya.Hasil  sampel pengujian  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  sebagian  besar  kategori  yang  ada  di  ANN  K-  Nearest  Neighbor merupakan metode klasifikasi objek berdasarkan tingkat kemiripan atau kesamaan pada sampel data training (data latih) melalui klasifikasi jarak maupun jumlah tetangga terdekat. Tetangga terdekat ditentukan oleh fungsi matrik, yaitu berdasarkan nilai k yang didefinisikan dari titik pada sampel data.[8].

## METODE
Proses kerja penelitian terdiri dari beberapa tahapan yang menggambarkan seluruh tahapan kegiatan yang dilakukan selama penelitian untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Di bawah ini adalah langkah-langkah yang harus dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Kerja Penelitian
Teknik Pengumpulan data berikut adalah teknik pengumpulan data:
1. Penelitian perpustakan
Dalam  penelitian  kepustakaan  ini,  penulis  mencari  jurnal  dan  e-book  untuk  mendapatkan  wawasan  dan mengunpulkan referensi teori dasr dari berbagaiartikel dan jurnal di internet.
2. Studi Literatur
Studi  literature  melibatkan  berbagai  kegiatan  seperti  mengumpulkan  ninliografi,  membaca  dan  mencatat, secara  menganalisis  data  penelitian  atau  mecari  referensi  teoritis  tentang  suatu  kasus  atau  masalah  yang dibahas dalam tugas akhir ini
3. Observasi
Teknik Pengumpulan Data Analisis Kebutuhan Perancangan Pengujian Penggunaan / Penerapan Hasil
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Observasi  adalah  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  meninjau  daun  tanaman  jagung  untuk mengamatinya secara langsung. Cara mengamati penyakit jagung dengan melihat gejala-gejala pada daun.
Gambar 2. Tahapan Diagram R dan D

## 1. Analisis Kebutuhan
Dilakukan analisis kebutuhan untuk menentukan kebutuhan sistem yang dibangun, seperti jenis data yang diperlukan,  tingkat  akurasi  yang  diharapkan,  dan  kendala-kendala  yang  mungkin  dihadapi  dalam pengenalan pola penyakit
2. Perancang Konsep
Konsep sistem pengenalan pola penyakit tanaman jagung dirancang berdasarkan hasil analisis kebutuhan. Ini mencakup pemilihan metode PCA dan KNN sebagai teknik utama untuk ekstraksi fitur dan klasifikasi pola penyakit.
3. Pengembangan Prototipe
Prototipe sistem dikembangkan untuk  menguji  konsep yang dirancang. Data penyakit tanaman jagung digunakan untuk melatih model PCA dan KNN, serta untuk menguji performanya.
4. Evaluasi & Perbaiki
Prototipe  dievaluasi  untuk  mengukur  kinerjanya  dalam  mengenali  pola  penyakit.  Jika  ditemukan kelemahan atau area peningkatan, dilakukan perbaikan dan penyesuaian pada konsep dan implementasi sistem.
5. Validasi
Validasi dilakukan dengan menguji prototipe pada dataset yang berbeda atau menguji keandalan sistem dalam  kondisi  yang  berbeda.  Ini  memastikan  bahwa  sistem  dapat  digunakan  secara  luas  dan  dapat diandalkan.
6. Implementasi & Diseminasi
Setelah  prototipe  diverifikasi  dan  divalidasi,  dilakukan  implementasi  sistem  untuk  digunakan  dalam pemantauan  penyakit  tanaman  jagung  di  lapangan.  Hasil  penelitian  dan  pengembangan  juga  dapat didiseminasi melalui publikasi ilmiah dan presentasi di konferensi.
Dengan menggunakan pendekatan R&D, penelitian ini akan memastikan bahwa sistem pengenalan pola penyakit tanaman jagung yang dikembangkan menggunakan metode PCA dan KNN dapat memenuhi kebutuhan praktis dan ilmiah yang diharapkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menganalisa  dan  merancang  model  yang  baik,  dibutuhkan  data  dan  informasi  yang  tepat  dan bersesuaian dengan kebutuhan model. Berikut merupakan total data set penyakit daun terhadap terhadap  kebun jagung buk elvi yang didapat dari hasil riset berjumlah 94, kelas yang ditentukan disini berupa: Helminthosporium Turcicum (penyakit hawar), Bipolaris Maydis Syn(penyakit bercak) dan Puccinia Polysora (penyakit karat) kelas yang  didapat  diperoleh  langsung  dari  tempat  riset,  kelas  penyakit  daun  digunakan  kedepannya  hanya  untuk pengujian akurasi, untuk data testing tidak diharuskan memiliki kelas penyakit daun. Rancangan antarmuka dalam coding  di  Google  Colab  merujuk  pada  desain  dan  implementasi  elemen  yang  memungkinkan  pengguna berinteraksi dengan notebook secara lebih efisien dan intuitif. Di Google Colab, antarmuka dalam penggunaan PCA dan K-NN dalam klasifikasi penyakit daun jagung umumnya
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024

## Tabel 1.Total Data Set Penyakit Daun Jagung
Sumber : (kebun jagung buk Elvi) No Warna Daun Tekstur Daun Suhu (°C) Kelem bapan (%) Intensitas Cahaya Bentuk Bercak Tepi Daun Penyakit 1 Hijau Halus 24,68 73,68 Sedang Bulat Bergerigi Puccinia polysora 2 Kuning Kasar 26,38 69,06 Sedang Bulat Bergerigi Bipolaris maydis (Syn) 3 Hijau Halus 33,28 69,52 Tinggi Lonjong Bergerigi Bipolaris maydis (Syn) 4 Kuning Kasar 30,2 68,34 Rendah Lonjong Bergerigi Helminthosporium turcicum 5 Kuning Kasar 26,84 70,98 Sedang Bulat Rata Helminthosporium turcicum 6 Hijau Kasar 28,12 75,63 Tinggi Bulat Melengkun g Bipolaris maydis (Syn) 7 Coklat Halus 20,43 80,94 Rendah Tidak Beraturan Rata Puccinia polysora 8 Kuning Halus 33,5 88,76 Tinggi Lonjong Melengkun g Helminthosporium turcicum 9 Hijau Kasar 32,67 78,14 Sedang Bulat Rata Puccinia polysora 10 Hijau Halus 29,84 81,22 Tinggi Bulat Rata Helminthosporium turcicum 11 Kuning Kasar 25,97 82,11 Sedang Lonjong Melengkun g Bipolaris maydis (Syn) 12 Coklat Halus 34,45 77,38 Rendah Tidak Beraturan Bergerigi Puccinia polysora 13 Hijau Kasar 30,66 68,98 Tinggi Bulat Rata Helminthosporium turcicum 14 Kuning Halus 27,34 74,56 Sedang Lonjong Melengkun g Bipolaris maydis (Syn) 15 Hijau Kasar 28,57 65,43 Rendah Bulat Bergerigi Puccinia polysora 16 Coklat Halus 22,48 71,15 Tinggi Tidak Beraturan Rata Helminthosporium turcicum 17 Kuning Kasar 31,72 73,34 Sedang Lonjong Melengkun g Bipolaris maydis (Syn) 18 Hijau Halus 33,89 78,23 Rendah Bulat Bergerigi Puccinia polysora 19 Kuning Halus 28,73 72,45 Sedang Lonjong Melengkun g Bipolaris maydis (Syn) 20 Hijau Kasar 32,14 67,98 Rendah Bulat Bergerigi Puccinia polysora
Data yang digunakan yaitu, kualitatif dan kuantitatif  atau kategorik dan numerik. Data kategorik adalah jenis data yang mengandung nilai-nilai yang bersifat kategori atau label, bukan angka, data numerik adalah jenis data yang mengandung nilai-nilai yang bersifat angka dapat diukur dan dioperasikan secara matematis.
Rancangan antarmuka dalam coding di Google Colab merujuk pada desain dan implementasi elemen yang memungkinkan  pengguna  berinteraksi  dengan  notebook  secara  lebih  efisien  dan  intuitif.  Di  Google  Colab, antarmuka dalam penggunaan PCA dan K-NN dalam klasifikasi penyakit daun jagung umumnya berupa :
1. Kode ini mengimpor pustaka dan modul yang digunakan dalam analisis data dan machine learning: pandas untuk manipulasi data, numpy untuk komputasi numerik, dan matplotlib untuk visualisasi. Selain itu, scikit- learn digunakan untuk preprocessing data dan evaluasi model, termasuk standarisasi, pengkodean label, dan metrik  evaluasi  seperti  akurasi  dan  matriks  kebingungan.  Terakhir,  modul  files  dari  Google  Colab memfasilitasi upload dan download file di lingkungan Colab.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Agustus 2024

## Gambar 3. Pustaka yang Digunakan
2. Dalam pembacaan data disini digunakan file upload menggunakan file excel, kode ini digunakan untuk meng- upload dan membaca file Excel di Google Colab.

## Gambar 4. Metode Dalam Pembacaan Data
3. Kode  ini  menampilkan  beberapa  baris  pertama  dari  DataFrame  yang  baru  dibaca  untuk  memeriksa  isinya. Selanjutnya,  kode  mengkodekan  variabel  kategorikal  dengan  menggunakan  LabelEncoder,  mengonversi setiap kolom bertipe objek menjadi nilai numerik. Hasil pengkodean disimpan dalam DataFrame yang sama. Terakhir, kode memisahkan data menjadi fitur (X) dan variabel  target (y), di  mana X berisi  semua kolom kecuali kolom "Penyakit" dan y berisi kolom "Penyakit" sebagai target prediksi.

## Gambar 5. Encoding Categorical Attribut
4. Kode ini melakukan normalisasi dan perhitungan PCA secara manual.  Pertama, data fitur  X dinormalisasi menggunakan  StandardScaler,  menghasilkan  X_scaled  dengan  fitur  yang  memiliki  rata-rata  0  dan  deviasi standar 1. Selanjutnya, untuk PCA manual, kode menghitung matriks kovarians dari data yang dinormalisasi dengan np.cov(X_scaled.T), di mana .T mentransposisikan data agar kovarians dihitung antar fitur. Matriks kovarians ini kemudian ditampilkan untuk langkah berikutnya dalam analisis PCA.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Agustus 2024

## Gambar 6. Normalisasi PCA
5. Kode ini menghitung nilai dan vektor eigen dari matriks kovarians menggunakan np.linalg.eig(), yang diperlukan untuk langkah reduksi dimensi dalam PCA.
Gambar 7. Hitung Eigen Value dan Eigen Vector
6. Kode ini mengurutkan nilai dan vektor eigen dari yang terbesar ke yang terkecil. np.argsort(eigen_values)[::- 1]  menghasilkan  urutan  indeks,  yang  digunakan  untuk  menyusun  ulang  eigen_vectors  dan  eigen_values. Hasilnya, nilai dan vektor eigen yang telah diurutkan dicetak.
Gambar 8. Hitung Eigen Value dan Eigen Vector
7. Kode ini memilih n_components vektor eigen teratas untuk reduksi dimensi, mengakses kolom pertama dari sorted_eigenvectors  sesuai  dengan  jumlah  komponen  yang  diinginkan  (n_components).  Hasilnya,  vektor eigen yang dipilih ditampilkan.

## Gambar 9. Vector Eigen Teratas
8. Kode ini mentransformasi data yang dinormalisasi ke dalam ruang dimensi yang direduksi dengan mengalikan X_scaled  dengan  eigenvector_subset.  Hasilnya,  data  yang  telah  direduksi  PCA  ditampilkan  sebagai DataFrame dengan kolom "PC1" dan "PC2".
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
Agustus 2024

## Gambar 10. Transformasi Data
9. Kode  ini  membagi  data  yang  telah  direduksi  PCA  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian.  train_indices mencakup  indeks  dari  0  hingga  79  untuk  pelatihan,  sedangkan  test_indices  mencakup  sisanya  untuk pengujian. X_train dan X_test adalah fitur pelatihan dan pengujian, sementara y_train dan y_test adalah label yang sesuai.
Gambar 11. Pembagian Data Latih dan Data Uji
10. Kode ini mendefinisikan fungsi euclidean_distance untuk menghitung jarak Euclidean antara dua vektor a dan b. Fungsi ini menghitung akar kuadrat dari jumlah kuadrat perbedaan elemen-elemen yang bersesuaian dari a & b.
Gambar 12. Pembagian Data Latih dan Data Uji
11. Fungsi knn_predict melakukan prediksi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Untuk setiap titik uji (X_test), fungsi ini :
a. Menghitung jarak Euclidean ke semua titik pelatihan (X_train).
b. Menentukan k tetangga terdekat berdasarkan jarak terkecil.
c. Mengambil label dari tetangga terdekat dan menentukan label yang paling sering muncul.
d. Menyimpan prediksi dan mencetak detail jarak, indeks, dan label tetangga terdekat untuk setiap titik uji.
Fungsi ini mengembalikan daftar prediksi untuk titik uji.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024
12. Kode  ini  menjalankan  fungsi  knn_predict  untuk  mendapatkan  prediksi  pada  data  uji  (X_test)  dengan  k=3. Kemudian,  accuracy_score  menghitung  akurasi  prediksi  dibandingkan  dengan  label  sebenarnya  (y_test). Akurasi dikonversi ke persentase dengan mengalikan hasilnya dengan 100.

## Gambar 14. Fungsi Akurasi
13. Kode  ini  mendekode  label  numerik  kembali  ke  format  asli  menggunakan  inverse_transform  dari LabelEncoder untuk memudahkan pembacaan. Kemudian, kode mencetak perbandingan antara prediksi dan nilai  aktual  untuk  melihat  hasil  manual  KNN.  Akurasi  manual  ditampilkan  sebagai  persentase.  Terakhir, classification_report digunakan untuk menghitung dan menampilkan metrik evaluasi seperti precision, recall, dan F1-score untuk prediksi.
Gambar 15. Menampilkan Hasil Akhir Klasifikasi K-NN
14. Kode ini membuat visualisasi data yang telah direduksi PCA :
a. Plot Data Pelatihan: Menampilkan data pelatihan (X_train) dengan warna yang berbeda untuk setiap label asli pada subplot pertama.
b. Plot  Data  Uji  dengan  Prediksi:  Menampilkan  data  uji  (X_test)  dengan  dua  penanda:  satu  untuk  label aktual dan satu lagi untuk prediksi, pada subplot kedua.
Visualisasi  ini  membantu  dalam  memahami  bagaimana  data  dipisahkan  dan  bagaimana  prediksi dibandingkan dengan label sebenarnya.
Gambar 16. Menampilkan Hasil Plot
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 30, 2024 | Revised Agustus 05, 2024 | Accepted Agustus 06, 2024

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian  klasifikasi dengan KNN  dalam menentukan  penyakit daun jagung,  penulis mengambil  kesimpulan  sebagai  berikut,  Dengan  menghitung  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN dengan total data 94, sebagai perhitungan manual digunakan 94  data yaitu, data latih 80% berjumlah 72, data uji 20%  berjumlah  22  diperoleh  acuracy  77.27%,  precision  100%,  recall  100%,  dan  f1-score  100%.  Dengan menggunakan algoritma KNN membantu klasifikasi, data berupa attribut dan label dilakukan hold out data latih dan  data  uji,  dimana  pelabelan  data  latih  harus  ditentukan  diawal  berupa  keterangan  kategorik  yaitu  penyakit Puccinia Polysora, Bipolar Maydis Syn dan Helminthosporium Turcicum.
Berdasarkan  uraian  dan  pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  terdapat  beberapa  saran  sebagai berikut,  Model  dapat  dikembangkan  agar  menggunakan  metode  lain  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih maksimal.  Model  perlu  ditambah  data  latih  agar  mendapatkan  hasil  maksimal  dengan  perhitungan  untuk klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Raden, K. Bogor, and J. Barat, “SIKAMA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat,” vol. 1, no. 2, pp. 70–78, 2023
[2] E. Solihin, R. Sudirja, H. Maulana, and N. N. Kamaluddin, “Respon Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Jagung ( Zea Mays L .) Terhadap Pemberian Pupuk Majemuk P dan K,” vol. 3, no. 2, pp. 20–23, 2023
[3] L. Di, S. Menang, K. Gelumbang, M. Enim, and S. Selatan, “Planta Simbiosa,” vol. 6, no. April, pp. 1–19, 2024
[4] M. E. Lestari, I. Asror, and I. L. Sardi, “Penerapan PCA (Principal Component Analysis) pada Deteksi Outlier untuk Data Text,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 3, pp. 3549–3555, 2023
[5] N. P. Indriani, H. K. Mustafa, and R. Z. Islami, “Introduksi Tanaman Penghasil Jagung Semi ( Zea mays ) dan Hijauan Pakan dengan Berbagai Varietas dan Umur Panen di Desa Cileles Kabupaten Sumedang,” Media Kontak Tani Ternak , vol. 4, no. 2, pp. 50–55, 2022
[6] Pola,  P.,  Tumpangsari,  T.,  Zea,  J.,  Padi,  V.,  Sunaryo,  Y.,  Respati,  L.  D.,  Arnanto,  D.,  Batikan,  J.,  Umbulharjo,  K., Yogyakarta,  K.,  &  Yogyakarta,  D.  I.  (2024). (  Oryza  sativa  )  TERHADAP  HASIL  DI  LAHAN  KERING GUNUNGKIDUL  THE  EFFECT  OF  INTERCROPPING  OF  CORN  (  Zea  mays  )  WITH  3  VARIETIES  OF  RICE  ( Oryza sativa ) ON DRY LAND IN GUNUNGKIDUL PENDAHULUAN Jagung ( Zea mays L .)
[7] Tangkelayuk,  A.,  &  Mailoa,  E.  (2022).  Klasifikasi  Kualitas  Air  Menggunakan  Metode  KNN  ,  Naïve  Bayes  Dan Decision Tree. 9(2), 1109–1119.
[8] S.  Margaretta,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada  Database Menggunakan Bahasa SQL,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 7, pp. 2043–2052, 2020
[9] Solihin, E., Sudirja, R., Maulana, H., & Kamaluddin, N. N. (2023). Respon Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Jagung [10] V. Nomor, “PERTUMBUHAN DAN HASIL JAGUNG MANIS ( Zea mays SACCHARATA STURT ) VARIETAS PARAGON AKIBAT PERLAKUAN JARAK TANAM DAN JUMLAH BENIH,” vol. 4, pp. 1–10, 2022
[11] Khairiyah, A. (2020). Klasifikasi Jenis Buah Jambu Berdasarkan Daun Menggunakan Metode Principal Component Analysis. 18–18.
[12] Kus Indrani Listyoningrum, Danise Yunaini Fenida, & Nurhasan Hamidi. (2023). Inovasi Berkelanjutan dalam Bisnis: Manfaatkan  Flowchart  untuk  Mengoptimalkan  Nilai  Limbah  Perusahaan.  Jurnal  Informasi  Pengabdian  Masyarakat, 1(4), 100–112. https://doi.org/10.47861/jipm-nalanda.v1i4.552
[13] Lestari, M. E., Asror, I., & Sardi, I. L. (2023). Penerapan PCA (Principal Component Analysis) pada Deteksi Outlier untuk Data Text. E-Proceeding of Engineering, 10(3), 3549–3555. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20626
[14] Margaretta, S., Arwani, I., & Ratnawati, D. E. (2020). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Database Menggunakan  Bahasa  SQL.  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  4(7),  2043–2052.  http://j- ptiik.ub.ac.id
[15] Indriani, N. P., Mustafa, H. K., & Islami, R. Z. (2022). Introduksi Tanaman Penghasil Jagung Semi ( Zea mays  )  dan  Hijauan  Pakan  dengan  Berbagai  Varietas  dan  Umur  Panen  di  Desa  Cileles  Kabupaten Sumedang. Media Kontak Tani Ternak , 4 (2), 50–55.