## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431

## Penerapan Data Mining Dengan Metode K-Nearest Neighbor Terhadap Klasifikasi Sarang Walet
Muhammad Ismail, Renaldi Yulvianda *
Fakultas  Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 maeelkhanz@gmail.com, 2,* Ryulvianda@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Ryulvianda@gmail.com
Abstrak− Desa Sungai Benuh merupakan salah satu daerah yang banyak membuat rumah walet karena mampu menghasilkan sarang walet dengan jumlah yang banyak sehingga tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk membuat klasifikasi dengan penerapan data mining untuk melihat tingkat kualitas sarang walet, sehingga nantinya menjadi referensi dalam membantu para pembeli dan penjual memperoleh hasil yang sesuai dan menjaga daya jual sarang walet tersebut. Hal ini juga didasari oleh masalah  yang  sering  dihadapi  yaitu  penjual  dan  pembeli  tidak  memiliki  standar  penilaian  yang  tetap  ketika  transaksi berlangsung sehingga muncul penilaian sepihak. Selain itu, terdapat perbedaan kualitas dan kuantitas dimusim yang berbeda. Saat musim hujan sarang walet yang diperoleh lebih besar, putih, bersih dan banyak sedangkan saat kemarau diperoleh hasil sebaliknya.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  dengan  software  weka  menunjukkan  akurasi  90% terhadap 45 dari 50 sampel data, termasuk sampel data pembanding atau sampel data baru dengan menggunakan nilai  k = 7 dengan atribut kebersihan, warna, ukuran, bentuk dan masa panen yang dikategorikan “Bagus” atau “Buruk”.  Evaluasi hasil dengan  confusion  matrix  diperoleh  hasil  akurasi  yaitu  80%,  precision  80.49,  recall  94.29%  dan  F1  score  86.84%.  Jadi, penelitian ini berhasil dilakukan dengan hasil klasifikasi yang tinggi sehingga dapat menjadi referensi guna membantu para pembeli dan penjual memperoleh kesepakatan bersama saat transaksi dan menjaga daya jual sarang walet tersebut.
Kata Kunci: Penerapan Data Mining; K-Nearest Neighbor; Sarang Walet; Confusion Matrix; Sungai Benuh
Abstract− Sungai Benuh Village is one of the areas where many swallow houses are made because it is able to produce a large number of  swallow nests  so  that the  purpose of  this  study  was  to make  a  classification by  applying data  mining  to  see  the quality level of swallow nests, so that later it will become a reference in helping buyers and the seller obtains appropriate results and maintains the selling power of the swallow's nest. This is also based on a problem that is often encountered, namely sellers and buyers do not have a fixed standard of evaluation when a transaction takes place, so that unilateral judgments appear. In addition, there are differences in quality and quantity in different seasons. During the rainy season, swallow nests are larger, white, clean and numerous, while during the dry season, the opposite results are obtained. Classification results using the k- nearest neighbor method with Weka software show 90% accuracy for 45 out of 50 data samples, including comparative data samples or new data samples using a value of k = 7 with categorized attributes of cleanliness, color, size, shape and harvest time “Good” or “Bad”. Evaluation of the results with the confusion matrix results obtained accuracy of 80%, precision 80.49, recall 94.29% and F1 score 86.84%. So, this research was successfully carried out with high classification results so that it can be a reference to help buyers and sellers obtain a mutual agreement during transactions and maintain the selling power of the swallow's nest.
Keywords : Application of Data Mining; K-Nearest Neighbor; Swallow’s Nest; Confusion Matrix; Sungai Benuh

## 1. PENDAHULUAN
Peternakan  sebagai  salah  satu  usaha  yang  dilakukan  baik untuk  memelihara  ataupun budidaya  dengan harapan memperoleh  keuntungan  sesuai  yang  ditargetkan  dengan  mengupayakan  hasil  produksinya  menjadi  optimal [1].Indonesia menjadi tempat budidaya dan pengekspor sarang walet terbesar kenegara lain yaitu 75% dikarenakan kondisinya yang sesuai untuk perkembangbiakan burung walet [2].
Burung  walet  atau  Collocalia  vestila  merupakan  jenis  burung  dengan  sayap  meruncing,  bulu  berwarna hitam,  dan  ekor  Panjang yang  menyukai  tempat  gelap dan  lembab  seperti  gua  ataupun bangunan  gedung  serta sebagai burung pemakan serangga [3]. Spesies ini hidup berkelompok dengan membuat sarang dari air liurnya dan sarang tersebut memiliki khasiat di bidang kesehatan dan harga jual yang sangat tinggi [4]. Sarang walet memiliki Teknik  panen  yaitu  dengan  cara  panen  rampas  (masih  ada  walet  yang  bersarang)  dan  panen  menetas  (walet membuat sarang baru). Namun perlu dilakukan dengan benar agar tidak mengganggu dan membuat walet tersebut pindah ke Gedung lain.
Desa  sungai  benuh  merupakan  salah  satu  daerah  yang  banyak  membuat  rumah  walet  atau  yang  disebut dengan Gedung walet dan mampu menghasilkan sarang walet dengan jumlah yang banyak. Selain itu, ketertarikan investor pada pembangunan gedung untuk budidaya burung walet semakin tinggi seiring dengan besarnya potensi ekonomi yang ada. Pembeli dari luar daerah lain berdatangan untuk membeli hasil panen sarang walet tersebut, namun terdapat masalah yang sering muncul yaitu penjual dan pembeli tidak memiliki standar penilaian yang tetap ketika  transaksi  berlangsung  sehingga  muncul  penilaian  sepihak.  Misal,  pembeli  akan  membayar  mahal  jika kondisi sarang walet tersebut bersih, berwarna putih, ukuran besar dan kering. Selain dari yang disebutkan akan dibeli  dengan  harga  murah.  Selain  itu,  terdapat  perbedaan  kualitas  dan  kuantitas  dimusim  yang  berbeda.  Saat musim hujan sarang walet yang diperoleh lebih besar, putih, bersih dan banyak sedangkan saat  musim kemarau atau  jarang  hujan  maka  sarang  walet  yang  didapat  lebih  kecil,  hitam,  penuh  bulu  dan  sering  pecah  serta  hasil panennya lebih sedikit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
Melalui  penelitian  ini,  peneliti  mencoba  untuk  membuat  pengklasifikasian  kualitas  sarang  walet berdasarkan kriteria kebersihan, bentuk, warna, masa panen dan ukuran sehingga dapat menjadi tolak ukur saat transaksi dilakukan dengan pendekatan data mining. Data mining adalah proses dalam menggali informasi yang belum  diketahui  dari  kumpulan  data  yang  besar  dan  mampu  melakukan  ekstraksi  data  tersebut  sehingga menghasilkan pengetahuan yang memiliki nilai tambah [5] [6], [7]. Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam data mining adalah teknik klasifikasi yang merupakan proses yang digunakan untuk menemukan kumpulan pola untuk  memisahkan  kelas  data  berdasarkan  hubungan  data dengan  sampel  data  [8]  [9]. Klasifikasi  memberikan kelompok kepada setiap keadaan yang berisi class attribut [9]
Beberapa  peneliti  sebelumnya  sudah  banyak  yang  melakukan  klasifikasi  terhadap  suatu  objek  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Seperti halnya dengan peneliti [10] melakukan klasifikasi produksi ayam  broiler  untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  tersebut.  Hasil  evaluasi  yang  diperoleh setelah mengukur hasil klasifikasi dengan k-nearest neighbor menggunakan confusion matrix yaitu tingkat akurasi sebesar 86.49% pada nilai k = 3, presisi 75% dan recall 70.21%.
Peneliti  [11]  berhasil  melakukan  klasifikasi  telur puyuh dengan  sistem  yang  ada  dengan  tingkat  akurasi sebesar 77.78% berdasarkan kriteria baik, sedang dan buruk. Penelitian [12] mengklasifikasikan hasil panen jamur tiram dengan K-Nearest Neighbor diperoleh hasil Mean absolute error sebesar 0.1419, Root mean squared error sebesar  0.2111,  Relative  absolute  error  sebesar  36.2177%  dan  Root  relative  squared  error  sebesar  48.002%. Penelitian [13] berhasil melakukan klasifikasi terhadap biji kopi yang rusak dengan membuat sistem dengan hasil keakuratan 90%.
Penelitian  lain  yaitu  [14]  melakukan  percobaan  untuk  mengetahui  pengaruh  penerapan  fitur  seleksi Principal Component Analysis (PCA) terhadap performa algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) guna memprediksi hasil produksi agrikultur menghasilkan aplikasi dengan akurasi paling tinggi sebesar 99,64%.
Merujuk  pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  belum  ada  penelitian  yang  secara  khusus membahas hasil panen pada sarang walet dan hanya terfokus pada hasil peternakan atau budidaya lainnya. Selain itu, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data set yang berbeda yaitu dari segi jumlah data dan atribut sarang wallet serta melakukan pengujian yang lebih kompleks untuk menvalidasi hasil dari klasifikasi (K-Nearest Neighbor ) yang telah diperoleh dengan confusion matrix mulai dari accuracy, precision, recall, specificity atau true negative rate dan f-score.
Dari  uraian  permasalahan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  terhadap kualitas  sarang  walet  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  data  mining.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan mampu  menjadi  referensi  dalam  membantu  para  pembeli  dan  penjual  sehingga  memperoleh  hasil  yang  sesuai kesepakatan bersama dan menjaga daya jual sarang walet tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui klasifikasi dari hasil panen budidaya sarang burung walet yang ada di Desa Sungai Benuh dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor sehingga dapat diketahui kualitas terbaik yang  telah  diperoleh  selama  ini.  Berikut  tahapan  penelitian  yang  dibuat  agar  menjadikan  penelitian  lebih terstruktur:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah dilakukan  dengan  cara observasi  ke  beberapa  tempat  pemilik  sarang  burung  walet  dan diwawancara terkait permasalahan yang sering dialami sehingga dapat dijabarkan bahwa penjual dan pembeli tidak memiliki standar penilaian yang tetap ketika transaksi berlangsung sehingga muncul penilaian sepihak. Misal, pembeli akan membayar mahal jika kondisi sarang walet tersebut bersih, berwarna putih, ukuran besar dan kering. Selain dari yang disebutkan akan dibeli dengan harga murah. Selain itu, terdapat perbedaan kualitas dan kuantitas dimusim yang berbeda. Saat musim hujan sarang walet yang diperoleh lebih besar, putih, bersih dan banyak sedangkan saat kemarau sarang walet yang didapat lebih kecil, hitam, penuh bulu dan sering pecah serta hasil panennya lebih sedikit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
b. Studi Literatur
Teori  pendukung  sebagai  pelengkap  dalam  penelitian  ini  menggunakan  jurnal  dan  buku  yang  diambil  dari google  scholar  dan  e-book  yang  terkait  dengan  klasifikasi,  data  mining,  sarang  walet,  metode  k-nearest neighbor dan lain sebagainya
c. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  melalui  observasi  dan  wawancara  kepada  beberapa pemilik sarang burung walet yang ada di Desa Sungai Benuh. Data yang diperoleh dijadikan sampel pengujian dengan jumlah 49 sampel sarang burung walet dan 1 data sampel baru atau sampel pembanding. Data tersebut akan diklasifikasikan dengan beberapa atribut yaitu berdasarkan dari kebersihan, bentuk, warna, masa panen dan ukuran.
d. Pengolahan Data
Penelitian ini menggunakan metode k-nearest neighbor dalam data mining untuk mengklasifikasikan sarang walet  dengan  menggunakan  sampel  data  dan  sampel  data  baru  atau  pembanding  yang  akan  diolah  dengan software weka.
e. Evaluasi Hasil
Evaluasi hasil ini dilakukan untuk melihat tingkat hasil pengukuran dari metode k-nearest neighbor baik nilai akurasi,  presisi  maupun  nilai  recallnya  dengan  menggunakan  confusion  matrix  yang  terdapat  di  software rapidminer untuk melihat tingkat keberhasilan dari hasil klasifikasi k-nearest neighbor.

## 2.2 Metode K-Nearest Neighbor
Metode k-nearest neighbor adalah metode yang menerapkan algoritma supervised learning untuk klasifikasi suatu objek berdasarkan data jarak tetangga terdekatnya [15]. Algoritma k-nearest neighbor terbagi menjadi dua jenis, yaitu pembelajaran terkontrol dan tidak terkontrol. Pembelajaran terkontrol Algoritm bertujuan untuk memperoleh pola baru, sedangkan algoritma pembelajaran yang tidak terkontrol bertujuan untuk mempertahankan pola data [16]. Berikut langkah-langkah yang ada pada metode k-nearest neighbor [17]:
a. Menentukan hasil Menentukan nilai k (jumlah tetangga yang paling dekat) yang akan digunakan.
b. Menghitung nilai kedekatan data berdasarkan perhitungan Euclidean terhadap data latih dengan persamaan:
D (x − y) = ||x − y|| 2 = √∑ | N j=1 x 2 − y| 2 (1)
c. Mengurutkan hasil jarak dari urutan nilai tertinggi ke nilai terendah
d. Menghitung jumlah setiap kelas berdasarkan k tetangga terdekat
e. Kelas mayoritas dijadikan sebagai kelas baru lagi bagi data uji.
2.3 Sarang Walet
Sarang walet yang bersih, berwarna putih kapas, kondisi utuh dan bentuknya mangkok adalah sarang walet yang berkualitas dengan kriteria super [18]. Harga jual sarang walet sangat mahal meskipun terbuat dari air liur burung walet  dengan  jenis  burung  Collocalia  fuchiphaga  (sarang  putih),  collocalia  esculenta  (dibudidayakan  sebagai burung seriti) dan Collocalia maxima (sarang hitam) [19]. Selain itu, sarang walet dapat dijadikan sebagai obat karena memiliki khasiat yang baik yaitu dikonsumsi untuk menjaga daya tahan tubuh, sesak napas dan asma [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  hasil  dan  pembahasan  berisikan  tentang  penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbour  untuk melihat  klasifikasi  yang  diolah  di  software  WEKA  3.8.6  dan  hasilnya  akan  dievaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix  yang  diolah  di  software  rapidminer  untuk  melihat  tingkat  akurasi,  presisi  dan  recall  yang diperoleh dari hasil k-nearest neighbor.

## 3.1 Pengolahan Data

## 3.1.1 Sampel Data Sarang Walet
Penelitian ini menggunakan data sarang walet yang didapat dari salah satu pemilik sarang walet di Sungai Benuh yang telah dipilih berdasarkan kriteria tertentu untuk dijadikan sampel yang diuji dengan jumlah data sebanyak 49 sarang walet dan mewakili sarang walet lainnya.
Tabel 1. Sampel Data Sarang Walet
ID Sarang Walet  Warna  Kebersihan  Ukuran (CM)  Bentuk  Masa Panen
SW-01 0 1 5 1 20 SW-02 0 1 6 1 22 SW-03 1 1 6 1 22 SW-04 0 1 7 0 25

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
ID Sarang Walet  Warna  Kebersihan  Ukuran (CM)  Bentuk  Masa Panen SW-05 0 1 7 0 25 SW-06 1 1 7 1 25 SW-07 0 1 7 1 25 SW-08 0 1 7 1 25 SW-09 1 1 7.5 0 30 SW-10 1 1 8 1 35 SW-11 0 1 8 1 35 SW-12 0 1 8 1 35 SW-13 0 1 8 1 35 SW-14 1 1 8 0 35 SW-15 1 1 8 0 35 SW-16 1 1 8 1 35 SW-17 1 1 8 1 35 SW-18 1 1 8 1 35 SW-19 1 1 8 1 35 SW-20 0 1 8 1 35 SW-21 1 1 8 1 35 SW-22 1 1 8 1 35 SW-23 0 1 8 1 35 SW-24 0 1 8.5 0 38 SW-25 0 1 9 1 40 SW-26 1 1 9 1 40 SW-27 1 1 9 1 40 SW-28 1 1 9 0 40 SW-29 1 1 9 1 40 SW-30 0 1 9 1 40 SW-31 1 1 9 0 40 SW-32 1 1 9 1 45 SW-33 0 1 9 1 45 SW-34 0 1 9 0 45 SW-35 1 1 9 0 45 SW-36 1 1 9 1 45 SW-37 0 1 9 1 45 SW-38 0 1 9 1 45 SW-39 1 1 9 1 45 SW-40 0 1 9 1 45 SW-41 0 0 10 1 55 SW-42 1 0 10 1 55 SW-43 1 0 10 1 55 SW-44 1 1 10 0 55 SW-45 0 1 10 1 55 Tabel 2. Atribut Sampel Data Atribut Kode Nilai Bentuk Sudut 0 Mangkok 1 Kebersihan Banyak Bulu 0 Sedikit Bulu 1 Warna Putih Kapas 0 Putih Kecoklatan 1 Ukuran 7 cm Masa Panen 30 Hari
Berikut tabel 2. yang berisikan atribut untuk kriteria penentuan klasifikasi hasil sarang walet sebagai sampel data yang digunakan dalam penelitian ini. Atribut yang digunakan yaitu bentuk, kebersihan, warna, ukuran dan masa panen. Untuk atribut bentuk, kebersihan dan warna karena memiliki nilai kode berupa text sehingga diubah menjadi data numerik dengan metode label end coding yaitu 0 dan 1.

## 3.1.2 Klasifikasi Data Dengan K-Nearest Neighbor
Klasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan sarang walet ke kategori “Baik” dan “Buruk” berdasarkan atribut “Kebersihan”, “Bentuk”, “Warna”, “Ukuran” dan “Masa Panen”. Parameter K yang digunakan yaitu K = 7 sebagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
tetangga terdekat dari nilai yang dicari. Sedangkan untuk jarak antara sampel data  digunakan data baru sebagai pembanding yang belum diketahui masuk ke kategori baik atau buruk yaitu pada tabel 3 dibawah:
Tabel 3. Sampel Data Baru (Pembanding)
ID Sarang Walet  Warna  Kebersihan Ukuran (cm) Bentuk  Masa Panen (hari) SW – 50 1 0 11 0 65
adapun hasil perhitungan menggunakan persamaan Euclidean untuk melihat jarak antara sampel data yang ada sebagai berikut:
Tabel 4. Jarak dan Rangking Sampel Data ID Sarang Walet  Jarak Eucledian  Ranking SW-01 45,43127 50 SW-02 43,32436 49 SW-03 43,31282 48 SW-04 40,22437 43 SW-05 40,22437 43 SW-06 40,22437 43 SW-07 40,2368 46 SW-08 40,2368 46 SW-09 35,18878 42 SW-10 30,18278 30 SW-11 30,19934 37 SW-12 30,19934 37 SW-13 30,19934 37 SW-14 30,16621 28 SW-15 30,16621 28 SW-16 30,18278 30 SW-17 30,18278 30 SW-18 30,18278 30 SW-19 30,18278 30 SW-20 30,19934 37 SW-21 30,18278 30 SW-22 30,18278 30 SW-23 30,19934 37 SW-24 27,15235 27 SW-25 25,13961 25 SW-26 25,11971 22 SW-27 25,11971 22 SW-28 25,0998 20 SW-29 25,11971 22 SW-30 25,13961 25 SW-31 25,0998 20 SW-32 20,14944 12 SW-33 20,17424 16 SW-34 20,14944 12 SW-35 20,12461 11 SW-36 20,14944 12 SW-37 20,17424 16 SW-38 20,17424 16 SW-39 20,14944 12 SW-40 20,17424 16 SW-41 10,14889 7 SW-42 10,0995 2 SW-43 10,0995 2 SW-44 10,0995 2 SW-45 10,19804 9 SW-46 10,19804 9 SW-47 10,14889 7 SW-48 10,0995 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431

## ID Sarang Walet  Jarak Eucledian  Ranking
SW-49 10,0995 2
Hasil  perhitungan  jarak  antara  sampel  data  yang  diperoleh  akan  diurutkan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai terendah  yang  bisa  dilihat  dikolom  rangking  pada  tabel  4  diatas.  Nilai  tertinggi  yang  diperoleh  yaitu  50  dan terendah yaitu 2. Namun yang masuk kedalam kategori tetangga terdekat dari sampel data SW-50 berdasarkan k = 7 dengan melihat nilai atribut kebersihan, warna, ukuran, bentuk dan masa panen sebagai berikut :
Tabel 5. Urutan Jarak Terdekat Ke Data Sampel SW-50
ID Sarang Walet Warna  Kebersihan Ukuran (cm) Bentuk Masa Panen (hari) Jarak Eucledian  Ranking  Kategori SW-41 0 0 10 1 55 10,14889157 7 Buruk SW-42 1 0 10 1 55 10,09950494 2 Buruk SW-43 1 0 10 1 55 10,09950494 2 Buruk SW-44 1 1 10 0 55 10,09950494 2 Buruk SW-47 1 1 10 1 55 10,14889157 7 Bagus SW-48 1 1 10 0 55 10,09950494 2 Buruk SW-49 1 0 10 1 55 10,09950494 2 Buruk
Berdasarkan tabel 5 diatas, dapat diketahui bahwa terdapat 7 sampel data yang memiliki jarak terdekat ke sampel data SW-50 yang menjadi sampel data baru atau pembanding dalam penelitian ini. Hasil klasifikasi yang diperoleh  yaitu  data  sampel  SW-50  masuk  kedalam  kategori  “Buruk”  karena  lebih  banyak  data  sampel  yang menghasilkan kategori “Buruk” berdasarkan tetangga terdekat tersebut. Dari ke 7 sampel data tersebut yang masuk kedalam kategori “Bagus” hanya 1 data sampel SW-47 berdasarkan atribut warna yaitu putih kapas (1), kebersihan yaitu sedikit bulu (1), ukuran 10 cm, bentuk mangkok (1) dan masa panen 55 hari. Sedangkan ke 6 data lainnya masuk kedalam kategori “Buruk’ dengan atribut warna yaitu putih kecoklatan (0), kebersihan yaitu banyak bulu (0), ukuran 10 cm, bentuk sudut (0) dan masa panen 55 hari.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbour Dari Software Weka
Berikut  hasil  klasifikasi  sarang  walet  dengan  metode  k-nearest  neighbor  yang  dikalkulasikan  melalui software weka sehingga dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi selama 0.00 detik yang dibuat menunjukkan hasil akurasi 90% terhadap 45 dari 50 sampel data yang ada termasuk sampel data pembanding atau sampel data baru dengan  menggunakan  nilai  k  =  7.  Dengan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  jika  penggunaan  metode  k- nearest neighbor terhadap klasifikasi sarang walet berdasarkan atribut yang digunakan berhasil dilakukan. Namun, untuk  memperkuat  hasil  yang  diperoleh  maka  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  tersebut  menggunakan confusion matrix dengan software rapidminer.

## 3.2 Evaluasi Hasil Dari Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Evaluasi  hasil  klasifikasi  dari  metode  k-nearest  neighbour  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  confusion matrix yang merupakan pengukuran analisis untuk melihat tingkat keberhasilan dari hasil klasifikasi yang telah diperoleh  berdassarkan  accuracy,  precision,  dan  recall  [21],  [22].  Confusion  matrix  dapat  menyatakan  hasil klasifikasi jumlah data yang benar dan jumlah data yang salah berdasarkan tabel pengukurannya. Berikut tabel confusion matrix yang dapat dilihat dibawah ini [17]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
Tabel 6. Tabel Confusion Matrix Actual Class Assigned Class Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative
True Positive (TP) adalah dataset yang diklasifikasikan positif terdeteksi benar dan True Negative (TN) adalah  dataset  yang  diklasifikasikan  negative  dan  terdeteksi  benar.  Sedangkan  False  Positive  (FP)  merupakan dataset  yang  diklasifikasikan  positif  yang  terdeteksi  salah  dan  False  Negative  (FN)  merupakan  dataset  yang diklasifikasikan negative dan terdeteksi salah [23].
Penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix  yang  diolah  dengan  software  rapidminer  untuk  melihat tingkat keberhasilan klasifikasi yang dilakukan dengan menguji hasil akurasi klasifikasi dengan metode k-nearest neighbor.  Berikut  hasil  evaluasi  klasifikasi  dengan  metode  k-nearest  neighbor  menggunakan  confusion  matrix melalui software rapidminer studio :
Tabel 7. Hasil Accuracy Dari Evaluasi Dengan Confusion Matrix
Accuracy: 80.00 %
True Buruk True Bagus Class Precision Pred. Buruk 33 8 80.49% Pred. Bagus 2 7 77.78% Class recall 94.29% 46.67% Tabel 8. Hasil True Positive Confusion Matrix True_positive: 33.000 (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29% Tabel 9. Hasil True Negative Evaluasi Confusion Matrix True_negative: 7.000 (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29% Tabel 10. Hasil False Positive  Evaluasi Confusion Matrix false_positive: 8.000 (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29% Tabel 11. Hasil False Negative Evaluasi Confusion Matrix false_negative: 2.000 (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29%
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat hasil akurasi yang diperoleh sebesar 80%, lebih detailnya algoritma memprediksi 33 item memiliki kualitas buruk dan memang kualitas sarang walet tersebut buruk (TP). Selanjutnya algoritma ini memprediksi 7 item memiliki kualitas yang bagus dan sesuai dengan kualitas sarang walet tersebut bagus (TN), Diikuti dengan item bagus berjumlah 8 akan tetapi algoritma memprediksi item tersebut buruk (FP) yang merupakan Type I Error. Terakhir 2 item sarang walet buruk tetapi di prediksi bagus (FN) yang merupakan jenis Type II Eror.
Pada kasus kali ini, Type I error (FP) cukup berbahaya karna dapat merugikan penjual disaat item bagus di prediksi oleh algoritma sebagai item buruk. Lebih lanjut untuk mengukur kinerja model yang dibuat dapat dilihat pada  tabel  diatas  untuk  performance  metrics  yang  digunakan  yaitu:  accuracy,  precission  dan  recall.  Precission sendiri  digunakan  untuk  menggambarkan  tingkat  akurasi  antara  data  dengan  hasil  prediksi  oleh  model  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
algoritma  (TP).  Sedangkan  recall  digunakan  untuk  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan kembali sebuah informasi.
Tabel 12. Hasil Precision Dari Evaluasi Dengan Confusion Matrix
precision: 80.49% (positive class: Buruk)
True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29% Tabel 13. Hasil Recall Dari Evaluasi Dengan Confusion Matrix recall: 94.29% (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29%
Sesuai dengan nilai  precission maka dapat disimpulkan bahwa dengan 33 item diprediksi benar kualitas buruk dan 8 ternyata berkualitas baik diperoleh 80.49%. Serta nilai  recall dengan 33 item nya diprediksi benar kualtias buruk dan 2 ternyata bernilai bagus diperoleh 94.29%.  Kita dapat menggunakan accuracy sebagai acuan performa algoritma jika dataset memiliki jumlah FN dan FP yang mendekati simetris. Jika tidak, dapat melanjutkan menggunakan Perhitungan F1 Score sebagai acuan performa algoritma. Hal ini dapat dilihat pada tabel dibawah:
Tabel 14. Hasil F1 Scire Dari Evaluasi Dengan Confusion Matrix
F_measure: 86.84% (positive class: Buruk) True Bagus True Buruk Class Precision Pred. Bagus 7 2 77.78% Pred. Buruk 8 33 80.49% Class recall 46.67% 94.29%
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa semua hasil evaluasi yang diperoleh memiliki nilai tinggi baik dari hasil akurasi, nilai precision maupun nilai recall. Bahkan dalam penelitian ini juga dilakukan perhitungan F1 score  yang  juga  memperoleh  persentase  yang  tinggi.  Dengan  melihat  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi berhasil dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  hasil  panen  sarang  walet  dengan  menggunakan  teknik  data mining  dengan  metode  atau  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Klasifikasi  sarang  walet  dibuat  dengan  atribut kebersihan,  warna,  ukuran,  bentuk  dan  masa  panen  yang  masuk  kedalam  kategori  “Bagus”  atau  “Buruk”  dan menggunakan 49 data sampel dan 1 data sampel baru atau pembanding. Hasil klasifikasi K-neraest neighbor yang diperoleh dengan perhitungan WEKA yaitu 45 data mendapat point akurasi sebesar 90% dengan nilai k = 7 yang artinya sampel data yang digunakan terklasifikasi dengan benar. Hal tersebut didukung dengan hasil evaluasi yang diperoleh  dari  confusion  matrix  menggunakan  rapidminer  dengan  tingkat  akurasi  80%.  Diperkuat  dengan performance metrics lain nya yaitu Precission dengan 80.49%, Nilai Recall dengan 94.29 dan karna FP dan FN tidak mendekati simetris maka dibuktikan juga dengan nilai F yaitu 86.84%. ini menggambarkan algoritma ini memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dan  klasifikasi  kualitas  sarang  burung  walet  yang  dilakukan  juga memiliki tingkat keabsahan yang tinggi.

## REFERENCES
[1]  A. P. P. Wicaksono, N. K. Kusmayati, dan T. Kurniawan, “Pengaruh Usaha Sarang Burung Walet Terhadap Pendapatan Masyarakat Di Kota Surabaya,” Jurnal Riset Bisnis dan Ekonomi, vol. 4, no. 1, 2023.
[2]  F. E. Y. Kha, T. Uda, S. Rohaetin, R. Alexandro, dan D. Erang, “Manfaat Sosial Ekonomi Budidaya Sarang Burung Walet Bagi Masyarakat,” Jurnal Ilmu Ekonomi & Sosial, vol. 12, no. 2, 2021.
[3]  Husdi  dan  M.  G.  Sayoga,  “PROTOTYPE  ALAT  PEMANTAUAN  DAN  PENGENDALIAN  SUHU  RUANGAN SARANG WALET BERBASIS NODEMCU,” Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer, vol. 8, no. 1, 2023.
[4]  R. Rakhmadi, A. Hadiawan, D. Muhammad, dan S. Zahratun, “Potensi Ekspor Sarang Burung Walet Provinsi Lampung,” Jurnal Hubungan Internasional Indonesia, vol. 4, no. 1, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jhii.fisip.unila.ac.id/ojs/index.php/jhii
[5]  D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Prediksi  Produksi  Komoditas  Tanaman  Perkebunan  Berdasarkan  Luas Lahan,” Jurnal Terapan Informatika Nusantara, vol. 2, no. 10, hlm. 571–579, Mar 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6431
[6]  A.  Lili, Suhada, dan  S.  Widodo, “Pengelompokan  Hasil Panen  Kelapa  Sawit  Dalam  Produksi Per Blok  Menggunakan Algoritma K-Means,” Journal of Machine Learning and Data Analytics (MALDA), vol. 01, no. 01, 2022.
[7]  E.  P.  W.  Mandala  dan  D.  E.  Putri,  Data  Mining  Asosiasi  dan  Klasterisasi  Produk  pada  Toko  Retail.  Solok:  Penerbit Insan  Cendekia Mandiri, 2022.
[8]  F. Maulana, M. Orisa, dan H. Z. Zahro, “KLASIFIKASI DATA PRODUK MEBEL ANEKA JAYA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS WEB,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 5, no. 2, 2021.
[9]  M. Wibowo dan R. Ramadhani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Rekomendasi Tanaman Pangan,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, hlm. 913, Jul 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3086.
[10] B. Basuki, A. Nazir, S. K. Gusti, L. Handayani, dan I. Iskandar, “Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 3, hlm. 493, Mar 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5665.
[11] A. D. W. Sumari, P. I. Mawarni, dan A. R. Syulistyo, “Klasifikasi Mutu Telur Burung Puyuh Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Fusi Informasi,”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 5, hlm. 1019, Okt 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021854393.
[12] E.  P. W. Mandala,  D.  E. Putri,  dan  R.  Permana,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Hasil Panen  Jamur  Tiram Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  7,  no.  1,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5252.
[13] M. Jumarlis, Mirfan, dan A. R. Manga, “Classification of Coffee Bean Defects Using Gray-Level Co-Occurrence Matrix and K-Nearest Neighbor,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 14, no. 1, hlm. 1–9, Apr 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i1.910.1-9.
[14] D. N. Aini, B. Oktavianti, M. J. Husain, D. A. Sabillah, S. T. Rizaldi, dan Mustakim, “Seleksi Fitur untuk Prediksi Hasil Produksi Agrikultur pada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 1, hlm. 140, Sep 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4813.
[15] S. P. Nabila, N. Ulinnuha, dan A. Yusuf, “MODEL PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU DENGAN METODE FUZZY  C-MEANS  DAN  K-NEAREST  NEIGHBORS  MENGGUNAKAN  DATA  REGISTRASI  MAHASISWA,” Jurnal Ilmiah NERO, vol. 6, no. 1, 2021.
[16] A. Bode, Z. Y. Lamasigi, dan I. C. R. Drajana, “The K-Nearest Neighboralgorithm usingForward Selection and Backward Elimination in predicting the Student’s Satisfaction Level of University Ichsan GorontalotowardOnline Lectures during the COVID-19 Pandemic,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 15, no. 1, 2023.
[17] U.  Erdiansyah,  A.  I.  Lubis,  dan  K.  Erwansyah,  “Komparasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest  Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, hlm. 208, Jan 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[18] P. R. Prayogo dan P. H. Susilo, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kualitas Sarang Burung Walet Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Insearch (Information System Research) Journal , vol. 2, no. 2, 2022.
[19] R. N. Sucihati, Usman, dan R. D. Kantari, “ANALISIS PENDAPATAN DAN KELAYAKAN BUDIDAYA SARANG BURUNG WALET DI KECAMATAN LUNYUK,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 8, no. 2, 2020.
[20] I.  A. Fausy,  E.  Meiyani, dan  S. Amin,  “Tingkat  Kesejahteraan  Masyarakat  Dan  Usaha  Sarang  Burung Walet  Di  Desa Belopa Kabupaten Luwu,” Journal Socius Education (JSE), vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.0505/jse.v%vi%i.416.
[21] T.  Arifin  dan  D.  Ariesta,  “PREDIKSI  PENYAKIT  GINJAL  KRONIS  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, hlm. 26–30, Apr 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[22] D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, hlm. 697–711, 2021.
[23] D. Putra dan A. Wibowo, “Prediksi Keputusan Minat Penjurusan Siswa SMA Yadika 5 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” dalam Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS), 2020, hlm. 84–92.