## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 404-412 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of The K-Nearest Neighbor Algorithm for Food Security Classification In Central Java Province

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah
Luthfi’ah Nur Aziza 1* , Rizka Yuli Astuti 2 , Bagas Akbar Maulana 3 , Nurtriana Hidayati 4
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Indonesia
E-Mail: 1 luthfiahaziza6@gmail.com, 2 rizkayuli67@gmail.com,
3 bagasakbarmaulana123@gmail.com, 4 anna@usm.ac.id
Received Dec 2nd 2023; Revised Jan 25th 2024; Accepted Feb 10th 2024 Corresponding Author: Luthfi’ah Nur Aziza

## Abstract
Food security is an important thing to maintain because it can have an impact on people's welfare. This research aims to predict food security in Central Java Province in 2023 using the K-Nearest Neighbor (K-NN) method. The data used in this research is composite data on food security for 2021 and 2022 in 29 districts/ cities in Central Java Province. The data is normalized first before being used for training and testing the K-NN model. The research results show that the food security composite value in Central Java Province increased by 1.70% from 2022 to 84.23 in 2023. The K-NN model with an n_neighbors value of 3 shows good performance in predicting the food security composite value with an RMSE value of 0.80. The results of this research show that food security in Central Java Province will experience improvement in 2023. The K-NN model can be used to accurately predict food security in Central Java.
Keyword: Central Java, Food Security, K-Nearest Neighbor, Prediction

## Abstrak
Ketahanan  pangan  merupakan  hal  yang  penting  untuk  dijaga  karena  dapat  berdampak  pada  kesejahteraan  masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  komposit  ketahanan  pangan  tahun 2021  dan  2022  di  29  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Data  tersebut  dinormalisasi  terlebih  dahulu  sebelum digunakan untuk  pelatihan dan  pengujian  model  K-NN.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa nilai  komposit  ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model K-NN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan  nilai  RMSE  sebesar  0,80.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan  pangan  di  provinsi  tersebut mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model K-NN dapat digunakan untuk dengan tepat memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah.
Kata Kunci: Jawa Tengah, Ketahanan Pangan, K-Nearest Neighbor, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang beriklim tropis, terletak di garis khatulistiwa dengan lahan terbuka hijau subur yang begitu luas. Sektor pertanian merupakan salah satu cabang perekonomian yang penting dalam suatu negara karena kebutuhan pokok dapat dipenuhi dengan menggunakan bahan baku dari sektor pertanian, seperti padi, yang kemudian diolah menjadi beras sebagai makanan pokok. Secara nasional, hal ini merupakan salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  ketahanan  pangan.  Ketahanan  Pangan  merupakan  prasyarat  untuk memperoleh pangan bagi negara dan masyarakat, yang diwujudkan dalam tersedianya pangan yang cukup baik kuantitas maupun kualitasnya. aman, serbaguna, bergizi, adil dan terjangkau serta tidak bertentangan dengan agama,  kepercayaan  dan  budaya  masyarakat  sehingga  kita  dapat  hidup  sehat,  aktif  dan  produktif  secara berkelanjutan. Pembangunan ketahanan pangan dan gizi berlangsung secara sistematis di berbagai sektor. [1].
Undang-Undang  Nomor  11  Tahun  2020  tentang  Cipta  Kerja,  yang  di  dalamnya  termuat  ketentuan Undang-Undang  Nomor  18  Tahun  2012  tentang  pangan  menyebutkan  bahwa  sumber  penyediaan  pangan diprioritaskan  berasal  dari  produksi  dalam  negeri,  cadangan  pangan,  dan/atau  impor.  Pemerintah  Indonesia berupaya  agar  ketersediaan  pangan  bersumber  dari  produksi  dalam  negeri  adalah  yang  utama.  Ketahanan pangan mengacu pada kemampuan menyediakan pangan bagi seluruh anggota rumah tangga. Semakin banyak anggota  rumah  tangga  maka  semakin  besar  pula  kebutuhan  akan  pangan.  Oleh  karena  itu,  rumah  tangga merupakan salah satu sasaran pokok dan terpenting dalam pemenuhan kebutuhan pangan nasional, masyarakat, dan individu [2].
Salah satu kendala yang dihadapi sektor pertanian di Indonesia adalah terbatasnya kualitas sumber daya manusia  di  sektor  pertanian.  Buruknya  kesejahteraan  petani  Indonesia  disebabkan  oleh  kurangnya  kapasitas mereka,  seperti  kepemimpinan,  lemahnya  daya  tawar,  terbatasnya  modal  dan  pengetahuan,  serta  rendahnya tingkat pendidikan. Minat generasi muda terhadap dunia pertanian semakin berkurang, karena menjadi petani tidak hanya lebih menjanjikan secara finansial, namun juga dianggap sebagai profesi yang kurang bernilai. [3]
Konvergensi  produksi  beras,  jumlah  penduduk  dan  ketahanan  pangan  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2015  hingga  tahun  2019. Sebaliknya pendapatan per kapita dan kemiskinan tidak berpengaruh terhadap rata-rata pengeluaran per kapita Provinsi Jawa Tengah. Provinsi pada tahun 2015 hingga tahun 2019. Berdasarkan temuan tersebut, pemerintah harus  menjaga  ketersediaan  pangan  dan  dapat  mengontrol  jumlah  penduduk  dengan  meningkatkan program keluarga  berencana[4].  Ketahanan  pangan  yang  baik  dapat  menjamin  ketersediaan,  keterjangkauan,  dan pemanfaatan pangan yang cukup bagi seluruh masyarakat. Dapat dikatakan berhasil jika pertumbuhan produksi dan  distribusi  pangan  berjalan  lancar  serta  konsumsi  pangan  aman  dan  mencukupi  untuk  memenuhi  gizi penduduk.
Selain permasalahan sosial ekonomi, Kerusakan lahan pertanian karena perubahan iklim dan penurunan produksi termasuk beberapa ancaman terhadap ketahanan pangan. Menurut Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam Kompas (2020), daerah produksi pertanian akan menjadi fokus prediksi iklim tahun  2020,  terutama  di  beberapa  wilayah  produksi  pertanian  dengan  musim  kemarau  yang  lebih  kering (Diasumsikan bahwa ada kemungkinan hal tersebut akan terjadi (setelah bulan Juni 2020). Mulai dari Sumatera, Jawa, Kalimantan, Sulawesi  Selatan, dan Bali. Hanani (2020)  melaporkan bahwa pandemi COVID-19 yang mungkin  menjadi  ancaman  untuk  produksi  dan  distribusi  makanan  dan  produk  pertanian  untuk  memenuhi kebutuhan masyarakat sehingga dapat mempengaruhi pada ketahanan pangan, tambahnya bahwa hal tersebut dapat diberikan [5].
Menurut  Herning  Prabayanti (2022)  Ketahanan pangan di Jawa  Tengah dipengaruhi  oleh  luas  panen padi, produktivitas lahan, harga beras, dan jumlah penduduk. Artinya, pemerintah perlu memberikan perhatian holistik  terhadap  faktor-faktor  penentu  ketahanan.  Pangan  memerlukan  peningkatan  produksi,  peningkatan produktivitas, pengendalian harga yang seimbang antara harga konsumen, yang mempengaruhi konsumsi beras, dan  harga  produsen,  yang  mempengaruhi  produksi,  dan,  yang  terpenting,  konsumsi  penduduk  yang  terus meningkat. pangan alternatif untuk mengelola sumber beras. Adanya trade-off dalam dampak tindakan yang diambil harus diatasi oleh pemerintah melalui tindakan lain dan dengan mengalokasikan sumber daya anggaran yang cukup untuk mengurangi dampak negatif yang ditimbulkannya [6]. Kita ketahui bersama bahwa ketahanan pangan  di  29  kabupaten  mendukung  Jawa  Tengah.  Setiap  kabupaten  memiliki  produktivitas,  populasi,  luas tanam padi, curah hujan, dan karakteristik lainnya. [7]. Kondisi tersebut digunakan untuk mengukur ketahanan pangan di Jawa Tengah pada tahun 2022 dengan menggunakan data sekunder.
Upaya preventif dan upaya penanggulangannya harus dilakukan secara cepat dan terkelola dengan baik untuk mencegah problematika yang ada. Berangkat dari hal tersebut, Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi  ketahanan  pangan  di  setiap  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2021-2022  serta memprediksi kondisi ketahanan pangan di tahun 2023. Urgensi penelitian untuk mengantisipasi kemungkinan terjadinya perubahan kondisi ketahanan pangan di masa depan, sehingga dapat dilakukan upaya-upaya untuk mengatasinya. Pembaharuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  evaluasi  model  ini  mencakup  pengujian data pelatihan dan pengujian menggunakan metrik seperti N_neighbor, MAE, RMSE, dan R-Squeared.
Dalam  pengolahan  data,  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi ketahanan pangan yang digunakan. Metode ini mengklasifikasikan objek berdasarkan data latih yang paling dekat dengan objek tersebut. Metode ini sangat sederhana dan mudah dipahami, memiliki pembelajaran yang kuat  dalam  pengelolaan  data  kotor,  dan  efisien  dalam  proses  clustering  [8].  Pengklasifikasian  tidak menggunakan model apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik uji, akan ditemukan sejumlah K objek (titik training) yang paling dekat dengan titik uji. Salah satu algoritma klasifikasi yang  baik  digunakan  dan  mampu  mengklasifikasikan  jumlah  nilai  variabel  yang  muncul  paling  tinggi  [9]. Keuntungan menggunakan metode K - nearest neighbor adalah diperkirakan dapat dicapai hasil persentase yang sangat baik, sehingga persentase yang dihasilkan dapat memberitahukan nilai akurasi yang tepat.
Sebagai  contoh  relevansi  metode  ini,  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  metode  klasifikasi menggunakan K-Nearest neighbour (K-NN) telah terbukti memberikan hasil evaluasi yang baik. Dalam jurnal
“ Application  Of  Machine  Learning  K-Nearest  Neighbour  Algorithm  To  Predict  Diabetes” menyimpulkan bahwasanya algoritma K-Nearest Neighbour mempunyai hasil kinerja yang baik dalam memprediksi penyakit diabetes, dengan akurasi yang cukup tinggi sebesar 93,58% dan kemungkinan kesalahan prediksi yang cukup rendah yaitu sebesar 6,4% [10]. Selain itu penelitian lainnya dengan judul “Application of k- Nearest Neighbour Classification  in  Medical  Data  Mining” untuk  klasifikasi  penyakit  Disk  Hernia  dan  Spondylolisthesis  pada tulang belakang  hanya  menggunakan  satu metode  yaitu K-Nearest  Neighbour (K-NN)  tanpa  evaluasi  model dan hasilnya dengan akurasi 83%, metode K-NN terbukti baik untuk klasifikasi data mining. Kecepatan rata- rata proses klasifikasi (running time) kelas K-NN adalah 0,000212303 detik yang tergolong sangat cepat dalam melakukan  proses  klasifikasi  [11].  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  dasar  penelitian lebih lanjut dalam meningkatkan ketahanan pangan secara berkelanjutan.
Dalam  penelitian  ini  melakukan  pembaharuan  dengan  mengaplikasikan  Regresi  K-NN  untuk memprediksi variabel target pada kumpulan data. Metode ini menggunakan parameter "k" sebagai jarak terkecil antar tetangga. Jarak dihitung menggunakan rumus euclidean distance , dan nilai komposit titik dibandingkan untuk  menemukan  jarak  terkecil. Root  Mean  Square  Error (RMSE)  digunakan  untuk  menilai  model.  yang merupakan metode untuk mengukur keakuratan hasil prediksi. Validasi dilakukan dengan metode K-Fold cross validation untuk menilai kinerja model K-NN dengan variasi nilai n_neighbors .
Dengan  melakukan  penelitian  ini,  saya  bertujuan  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  penerapan metode K-NN dalam konteks regresi. Selain itu, saya berusaha mengukur dan memvalidasi kinerja ditujukkan dengan metrik evaluasi yang komprehensif.

## 2. METODE PENELITIAN
Dengan menggunakan algoritma K-NN untuk melakukan klasifikasi data ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2022, setiap tahapan penelitian ini disajikan dalam diagram alir untuk memastikan bahwa penelitian berjalan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan. Tahapan penelitian disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dimuali  dengan  proyek  akhir  dan  mengumpulkan  kumpulan  data  dari  buku  "Indeks Ketahanan Pangan  2022.  Setelah pengumpulan  data, data  dinormalisasi dengan tujuan menjamin keandalan data, menghilangkan dan mengurangi pengulangan entri data yang sama. Data dibagi menjadi dua bagian: data latih  dan  data  uji  setelah  normalisasi.  Selanjutnya, algoritma  regresi  k-nearest  neighbor digunakan  untuk memeriksa  data.  Setelah  pengujian  selesai,  hasilnya  dievaluasi,  nilai  RMSE  terkecil  diambil,  dibandingkan dengan nilai MAE terkecil, nilainya divalidasi, dan akhirnya proyek selesai [12].

## 2.1. Pengumpulan Data
Proses mengumpulkan informasi atau fakta yang relevan untuk menjawab pertanyaan penelitian atau memecahkan  masalah  adalah  tahap  pengumpulan  data.  Menggunakan  metode  pengumpulan  data  yang  tepat membantu  mendapatkan  informasi  yang  relevan  dan  berguna  untuk  memahami  fenomena  yang  diteliti [13]. Sumber data pada penelitian kali ini yaitu menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pangan Nasional dalam publikasi berjudul Indeks Ketahanan Pangan tahun 2022 dan dapat diakses melalui https://badanpangan.go.id/buku-digital  [14].  Data  yang  diambil  yaitu  Data  Indeks  Ketersediaan,  Indeks Keterjangkauan, Indeks Pemanfaatan dan Indeks Ketahanan Pangan di provinsi Jawa Tengah mulai dari tahun 2021 hingga 2022 yang digunakan dalam penelitian.  Data tersebut berjumlah 29 baris data yang  berlabelkan
Kabupaten/ Kota. Karena data tersebut berasal dari pihak atau sumber lain, jenis data yang digunakan adalah sekunder dan hanya memerlukan beberapa langkah untuk membuatnya siap untuk digunakan.

## 2.2. Preprocessing Data
Preprocessing  merupakan  langkah  sebelum  proses  klasifikasi  dan  diperlukan  untuk  membersihkan, menghilangkan dan memodifikasi sumber data berupa karakter non-abjad dan kata-kata yang tidak diperlukan. Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  data  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  [15].  Bagian preprocessing data menggunakan tahap normalisasi yang bertujuan untuk menghapus dan mengurangi input berulang pada data yang sama dan menjamin data yang dependen. Normalisasi dilakukan dengan menggunakan normalisasi min-max, menghasilkan rentang dari 0 hingga 1. Rumus normalisasi min-max [16] ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑋 ∗ = 𝑋−(𝑋) (𝑥)−min(𝑥) (1)
Dimana X adalah rata-rata dari suatu data, min(x) adalah nilai minimal dari data x, dan max(x) adalah nilai maksimal dari data X.

## 2.3. Pembagian Data
Tahapan  Pembagian  Data  memperkirakan  suatu  model  harus  terdiri  dari  dataset  yang  akan  dibagi menjadi  dua bagian  :  data  latih  dan  data  uji.  Dataset  terdiri  dari  empat  indikator  yaitu  indeks  ketersediaan, keterjangkauan, penggunaan sebagai variabel x dan nama gabungan sebagai indikator y. Data latih digunakan untuk membuat model regresi yang diuji pada data uji. Data latih dialokasikan pada periode 2021-2022, dengan kumpulan data sebanyak 29 baris untuk setiap tahunnya, dan penulis memperoleh data pengujian pada tahun 2021-2022.

## 2.4. Pembangunan Regresi Data
Regresi  K-NN  menggunakan jarak  kedekatan  antar  tetangga  yang direpresentasikan  nilainya  dengan variabel  “k”.  Jarak  kedekatan  antar  tetangga  dihitung  menggunakan  rumus euclidean  distance sebagai berikut[17], ditunjukkan pada persamaan 2.
dis  = √∑ (𝑥 1𝑖 −   𝑥 2𝑖 ) 2 +   (𝑦 1𝑖 − 𝑦 2𝑖 ) 2 + ⋯ 𝑛 𝑖=0 (2)
Di mana x1 dan x2 merupakan titik yang ditinjau dari sumbu x dan y, dan y1 dan y2 merupakan titik acuan yang  dilihat  dari  sumbu  x  dan  y.  x1  menunjukkan  ketersediaan  dataset,  x2  menunjukkan  keterjangkauan dataset,  dan  y1  menunjukkan  jumlah  pemanfaatan  dataset.  Dan  y2  menunjukkan  komposit  dataset.  Setelah membandingkan  nilai  komposit  titik-titik,  cari  jarak  terkecil,  ambil  "k"  sampai  mendapatkan  nilai  jarak minimum "k", dan kemudian hitung nilai jarak rata-rata euclidian .

## 2.5. Evaluasi Model
Evaluasi  merupakan  evaluasi  terhadap  model  regresi  yang  dihasilkan.  RMSE  adalah  salah  satu  dari beberapa metode untuk mengukur keakuratan hasil prediksi atau untuk mengevaluasi teknik prediksi. RMSE menyatakan nilai rata-rata dari jumlah kuadrat hasil prediksi [18]. Dengan n adalah banyak sampel yj adalah nilai  aktual  untuk  sampel  j dan  yj  adalah  nilai  prediksi  untuk  sampel  j  [20].  Nilai  terkecil  dari  perhitungan RMSE  menunjukkan  bahwa  distribusi  nilai  yang  diperoleh  dari  hasil  prediksi  mendekati  distribusi  nilai observasi. Perhitungan RMSE dihitung menggunakan persamaan 3.
RMSE  = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 ̂𝑖 − 𝑦𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
Di sini n adalah jumlah data uji, ŷ adalah nilai komposit prediksi dari model yang dibuat, dan y adalah nilai komposit sebenarnya.

## 2.6. Validasi
Tahapan validasi ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model K-Nearest Neighbors (K-NN) dalam memprediksi variabel target pada kumpulan data. Pada tahap validasi ini menggunakan metode K-Fold cross validation yang  merupakan  salah  satu  dari  jenis  pengujian cross  validation yang  berfungsi  untuk  menilai kinerja proses sebuah metode algoritme dengan membagi sampel data secara acak dan mengelompokkan data tersebut sebanyak nilai K k-fold. Kemudian salah satu kelompok k-fold tersebut akan dijadikan sebagai data uji sedangkan sisa kelompok yang lain akan dijadikan sebagai data latih[19]. Model K-NN dievaluasi dengan memvariasikan  nilai  n_neighbors  dari  1  hingga  10,  dengan  mempertimbangkan  berbagai  metrik  evaluasi
seperti mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), average R-squared , dan mean squared error (MSE).

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pengumpulan  Data  diperoleh  dari  buku  Ideks  Ketahanan  Pangan  2022.  Data  tersebut  berisi  Indeks komposit, indeks pemanfaatan, indeks keterjangkauan, dan indeks ketersediaan di provinsi Jawa Tengah mulai dari tahun 2021 hingga 2022 yang digunakan dalam penelitian. Data tersebut berjumlah 29 baris data yang berlabelkan Kabupaten/Kota yang dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Pengumpulan Data No. Kabupaten 2021 2022 ketersediaan keterjangkauan pemanfaatan komposit … 1 cilacap 93,67 82,84 78,19 84,23 … 2 banyumas 81,68 80,53 78,27 79,97 … …. …. .... .... …. …. … 27 Pemalang 89,42 72,64 74,33 78,35 … 28 Tegal 88,10 86,00 73,92 81,8 … 29 Brebes 89,28 74,48 69,47 76,91 …
Setelah  data  dikumpulkan,  tahap  preprocessing  dilakukan.  Pada  tahap  ini,  data  2021  dan  2022 dihilangkan dan dipisah untuk normalisasi. Data yang telah dilakukan normalisasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil normalisasi Data Tahun 2021 Provinsi/ Kabupaten Ketersediaan Keterjangkauan Pemanfaatan Komposit 0 Nan Ketersediaan Keterjangkauan Pemanfaatan Komposit 1 Cilacap 93.67 82.84 78.19 84.23 2 Banyumas 81.68 80.53 78.27 79.97 3 Perbalingga 85.43 76.47 76.9 79.33 4 Banjarnegara 83.22 76.75 77.49 78.99 5 kebumen 89.72 73.4 74.06 78.56
Data  yang  telah  dilakukan  preprocessing  kemudian  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  Data Training dan data Testing . Dataset berisi empat parameter : indeks ketersediaan, keterjangkauan, penggunaan sebagai faktor x, dan label komposit sebagai faktor y.

## 3.1. K-Nearest Neighbor Regression
Hasil pengujian memprediksi komposit di setiap kota/kabupaten di Jawa Tengah dengan penggunaan metode Algoritma K-Nearest Neighbor menunjukkan bahwa prediksi komposit untuk tahun 2023 ketahanan pangan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah mengalami peningkatan dari tahun 2022 sebesar 1,70%. Data yang telah diuji dapat dilihat dari gambar 2.
Berdasarkan hasil prediksi komposit ketahanan pangan 2023 di Jawa Tengah menggunakan metode K- NN dapat disimpulkan bahwa terdapat beberapa kota di Jawa Tengah yang mengalami peningkatan ketahanan pangan yang signifikan. Cilacap memiliki ketahanan pangan tertinggi di Jawa Tengah dengan nilai komposit sebesar 84,23. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk Cilacap pada tahun 2023 adalah 84,228, sehingga kenaikannya hanya sebesar 0,004%. Hal ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Cilacap sudah berada pada  level  yang  tinggi  dan  tidak  mengalami  perubahan  yang  signifikan,  Kabupaten  Banyumas  memiliki ketahanan pangan terendah di Jawa Tengah dengan nilai komposit sebesar 79,97. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk Kabupaten Banyumas pada tahun 2023 adalah 79,524, sehingga kenaikannya sebesar 0,446%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan  pangan  di  Kabupaten  Banyumas  mengalami  peningkatan  yang signifikan, tetapi masih berada di bawah rata-rata ketahanan pangan di Jawa Tengah. Purbalingga memiliki ketahanan pangan sebesar 79,33 pada tahun 2022. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk Purbalingga pada tahun  2023  adalah  78,92,  sehingga  kenaikannya  sebesar  0,647%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan
Data Tahun 2022 Provinsi/ Kabupaten Ketersediaan Keterjangkauan Pemanfaatan Komposit 0 Nan Ketersediaan Keterjangkauan Pemanfaatan Komposit 1 Cilacap 93.02 80.42 77.98 83.23 2 Banyumas 80.98 79.48 77.2 79.02 3 Perbalingga 82.8 77.54 77.86 79.25 4 Banjarnegara 83.75 76.99 75.97 78.61 5 kebumen 90.24 73.06 75.76 79.29
pangan  di  Purbalingga  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan.  Banjarnegara  memiliki  ketahanan pangan sebesar 78,99 pada tahun 2022. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk Banjarnegara pada tahun 2023 adalah 78,92, sehingga kenaikannya sebesar 0,072%. Hal ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Banjarnegara tidak mengalami perubahan yang signifikan.
Gambar 2. Hasil Uji K-NN Regression
Kudus memiliki ketahanan pangan sebesar 86,69 pada tahun 2022. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk  Kudus  pada  tahun  2023  adalah  87,308,  sehingga  kenaikannya  sebesar  0,754%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  ketahanan  pangan  di  Kudus  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan.  Rembang  memiliki ketahanan pangan sebesar 83,07 pada tahun 2022. Prediksi komposit ketahanan pangan untuk Rembang pada tahun  2023  adalah  84,12,  sehingga  kenaikannya  sebesar  1,304%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan pangan di Rembang mengalami peningkatan yang sangat signifikan. Pati memiliki ketahanan pangan sebesar 88,38  pada  tahun  2022.  Prediksi  komposit  ketahanan  pangan  untuk  Pati  pada  tahun  2023  adalah  88,026, sehingga kenaikannya sebesar 0,401%. Hal ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Pati tidak mengalami perubahan  yang  signifikan.  Brebes  memiliki  ketahanan  pangan  sebesar  76,91  pada  tahun  2022.  Prediksi komposit  ketahanan  pangan  untuk  Brebes  pada  tahun  2023  adalah  77,814,  sehingga  kenaikannya  sebesar 1,182%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan  pangan  di  Brebes  mengalami  peningkatan  yang  sangat signifikan.

## 3.2. Evaluasi Model
Hasil  evaluasi  model  dengan  nilai  n_neighbors  yang  berbeda  menunjukkan  performa  yang  berbeda. Dalam hal ini, dengan nilai n_neighbors sebesar 3, model K-NN menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai mean absolute error (MAE) sekitar 0,61 dan root mean square error (RMSE) sekitar 0,80. Nilai R-squared yang  tinggi  (sekitar  0,89)  menunjukkan  kemampuan  model  yang  baik  dalam  menjelaskan  variasi  data. Meskipun kinerja pada nilai n_neighbors 4 dan 5 menunjukkan peningkatan RMSE, namun R-squared tetap stabil menunjukkan bahwa pola yang konsisten. Peningkatan nilai MSE pelatihan seiring dengan peningkatan n_neighbors mungkin  menunjukkan peningkatan  kompleksitas  model,  yang  dapat  menyebabkan overfitting jika  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu,  nilai  optimal n_neighbors bisa  berkisar  antara  3  dan  5,  yang menunjukkan keseimbangan yang baik antara akurasi dan kemampuan generalisasi. Hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Evaluasi Model N_neighbor MAE RMSE R-Squeared Testing MSE Training MSE Training MSA 0 1 0.590076 0.759545 0.885842 0.619254 -0.000000 1.000000 1 2 0.654629 0.811210 0.865818 0.706164 0.245843 0.987775 2 3 0.606571 0.797022 0.887545 0.652599 0.421578 0.972591 3 4 0.644758 0.807094 0.890892 0.659628 0.366222 0.976519 4 5 0.745227 0.916421 0.860159 0.858562 0.430556 0.972212 5 6 0.761336 0.930437 0.862773 0.893697 0.535816 0.966477 6 7 0.769933 0.933231 0.865704 0.901062 0.652099 0.961709 7 8 0.824186 0.968707 0.854047 0.972004 0.722808 0.958591 8 9 0.878966 1.028108 0.831782 1.107395 0.836609 0.953550 9 10 0.917074 1.064785 0.818950 1.192295 0.883384 0.946610
70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 Komposit Prediksi Komposit

## 3.3. Visualisasi Model
Menampilkan perbandingan nilai aktual dengan perkiraan tiap provinsi/kabupaten pada sumbu x. Garis putus-putus mewakili nilai campuran sebenarnya, sedangkan garis diagonal mewakili nilai yang diprediksi oleh model.  Bagan  tersebut  memberikan  representasi  visual  rentang  perkiraan  model  secara  keseluruhan dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  di  setiap  kabupaten/kota.  Melalui  grafik  ini,  dapat  melihat  pola persamaan atau perbedaan antara nilai aktual dan nilai prediksi yang diberikan oleh model K-NN. Hasil yang telah diolah dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil perbandingan nilai aktual dengan tiap kabupaten

## 3.4. Validasi
Tahapan terakhir yaitu validasi setelah dilakukan evalusi model menggunakan RMSE, tahapan terakhir menghasilkan  bahwa  model  K-NN  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dengan  nilai  RMSE  sebesar  0,80,  yang menunjukkan bahwa kesalahan rata-rata antara nilai aktual dan nilai prediksi tidak terlalu besar. Nilai RMSE yang rendah menunjukkan bahwa model K-NN mampu memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan akurasi  yang  baik.  Dengan  nilai  RMSE  sebesar  0,80,  model  K-NN  bisa  digunakan  untuk  memprediksi ketahanan pangan tahun 2023 di Provinsi Jawa Tengah dengan tingkat akurasi yang memadai.
Berdasarkan hasil validasi data yang ditunjukkan pada gambar, nilai RMSE untuk model K-NN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 adalah 0,80. Nilai ini menunjukkan bahwa kesalahan rata-rata antara nilai aktual dan  nilai  prediksi  tidak  terlalu  besar.  Dengan  demikian,  model  K-NN  mampu  memprediksi  nilai  komposit ketahanan pangan dengan akurasi yang baik. Hasil dari validasi data dapat dilihat pada gambar 4.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  pertama  didasarkan  pada  hasil  prediksi  komposit  ketahanan  pangan  tahun  2023  yang menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022. Peningkatan ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Jawa Tengah secara keseluruhan mengalami perbaikan.  Pada  hasil  evaluasi  model  K-NN  dengan  nilai  n_neighbors  yang  berbeda.  Hasil  evaluasi menunjukkan bahwa model K-NN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Nilai RMSE yang rendah menunjukkan bahwa model  K-NN mampu memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan akurasi yang baik. Pada hasil validasi data menunjukkan bahwa nilai RMSE  untuk  model  K-NN  dengan  nilai  n_neighbors  sebesar  3  adalah  0,80.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa kesalahan rata-rata antara nilai aktual dan nilai prediksi tidak terlalu besar. Dengan demikian, model  K-NN mampu memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan akurasi yang baik.

## REFERENSI
[1] S. M. Dr. Tono, D. W. Andayani, STP, MP, A. Hidayat, STP, L. D. Maheswari and N. A. Ulfa, INDEKS KETAHANAN PANGAN TAHUN 2022, Jakarta Selatan: Deputi Bidang Kerawanan Pangan dan Gizi Badan Pangan Nasional, 2022.
[2] S. Pujiati, A. Pertiwi, C. C. Silfia, D. M. Ibrahim and S. H. n. Hafida, "ANALISIS KETERSEDIAAN, KETERJANGKAUAN DAN PEMANFAATAN PANGAN DALAM MENDUKUNG TERCAPAINYA  KETAHANAN  PANGAN  MASYARAKAT  DI  PROVINSI  JAWA  TENGAH," JURNAL SOSIAL EKONOMI PERTANIAN, vol. XVI, 2020.
[3]        R.  N.  Wuli,  "PENERAPAN  MANAJEMEN  SUMBER  DAYA  MANUSIA  PERTANIAN  UNTUK MENCIPTAKAN  PETANI  UNGGUL  DEMI  MENCAPAI  KETAHANAN  PANGAN,"  JURNAL PERTANIAN UNGGUL, vol. II, p. 1, 2023.
[4] Anandhiya, A. Arifin and I. , "Pengaruh Ketahanan Pangan terhadap Rata-Rata Pengeluaran Masyarakat di Jawa Tengah," Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, pp. 96-100, 2021.
[5] N. Hanani, Ekonomi Pangan Berbasis Masyarakat dalam Mengarungi Pandemi COvid-19, Kerjasama Perhimpunan  Ekonomi  Pertanian  Indonesia  (PERHEPI),  Kementerian  Koordinator  Bidang Perekonomian RI dan Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia (ISEI), 2020.
[6] H.  Prabayanti,  J.  Sutrisno  and  .  E.  Antriyandarti,  "Determinan  Ketahanan  Pangan  di  Provinsi  Jawa Tengah," Median Komunikasi dan Informasi, vol. XXXI, 2022.
[7] H. Wisnu, M. Afif and Y. Ruldevyani, "Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative study using K-NN and Naïve Bayes," Journal of Physics: Conference, vol. 14444, pp. 1742-6596, 2020.
[8] Yahya and W. P. Hidayanti, "Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape," Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. III, pp. 104-114, 2020.
[9] J. B. Chandra and D. Nasien, "Application Of Machine Learning K-Nearest Neighbour Algorithm To Predict Diabetes," International Journal of Electrical, Energy and Power System Engineering, vol. II, pp. 134-139, 2023.
[10]    P. Nubun and Y. Yuliawati, “Pengaruh Luas Panen Padi, Produktivitas, Jumlah Penduduk Dan Curah Hujan Terhadap Ketahanan Pangan Di Provinsi Jawa Tengah,” Mimb. Agribisnis J. Pemikir. Masy. Ilm. Berwawasan Agribisnis , vol. 8, no. 2, p. 583, 2022, doi: 10.25157/ma.v8i2.7070.
[11] I.  Handayani,  “Application  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  on  Classification  of  Disk  Hernia  and Spondylolisthesis  in  Vertebral  Column,” Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  57–66,  2019,  doi: 10.24002/ijis.v2i1.2352.
[12] I.  C.  Wahyu  Sudrajat,  “K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  UNTUK  PENANGANAN  MISSING VALUE PADA DATA UMKM,” vol. 1, no. 2, pp. 54–63, 2023.
[13] Y. Rifa’i, "Analisis Metodologi Penelitian Kulitatif dalam Pengumpulan Data di Penelitian Ilmiah pada Penyusunan Mini Riset," Cendekia Inovatif dan Berbudaya:Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora, vol. I, pp. 31-37, 2023.
[14] D. D. Dirganti, L. Sucipto, and S. P. Shaik, “Classification of Rainfall Using the K-Nearest Neighbor Method : A Case Study in Sumbawa,” vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2023.
[15] A. Rhohim, V. Suryani, and M. A. Nugroho, “Denial of Service Traffic Validation Using K-Fold Cross Validation on Software Defined Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 1–10, 2021.
[16] Rahmadini,  E.  E.  LorencisLubis,  A.  Priansyah,  Y.  R.W.N.  and  T.  Meutia,  "PENERAPAN  DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BAHAN PANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR," JURNAL MAHASISWA AKUNTANSI SAMUDRA (JMAS), vol. IV, pp. 223 - 235, 2023.
[17] Dr. Tono, SP, M.Si.; , Dian Wuri Andayani, STP, MP; Anwar Hidayat, STP; Lintang Dewi Maheswari, SP;  Nabila  Ayu  Ulfa,  SP;,  Indeks  Ketahanan  Pangan,  Jakarta  Selatan:  Deputi  Bidang  Kerawanan Pangan dan Gizi Badan Pangan Nasional, 2022.
[18]   F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  "Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman Menggunakan," Metode Algoritma Naïve Bayes, vol. IX, pp. 77-81, 2021.
[19]   A. Rhohim, V. Suryani, and M. A. Nugroho, “Denial of Service Traffic Validation Using K-Fold Cross Validation on Software Defined Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 1–10, 2021.
[20] L.  Farosanti,  H.  Mubarok,  and  Indrianto,  “Analisa  Peramalan  Penjualan  Alat  Kesehatan  dan Laboratorium  di  PT.  Tristania  Global  Indonesia  Menggunakan  Metode  ARIMA,” JIMP  J.  Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 7, no. 2, pp. 14–18, 2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v7i1.428