## Seleksi Fitur untuk Prediksi Hasil Produksi Agrikultur pada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Delvi Nur Aini * , Bella Oktavianti, Muhammad Jalal Husain, Dian Ayu Sabillah, Said Thaufik Rizaldi, Mustakim
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1* 12050320493@uin-suska.ac.id, 2 12050326633@uin-suska.ac.id, 3 12050312614@uin-suska.ac.id,
4 12050320317@uin-suska.ac.id, 5 11753101376@uin-suska.ac.id, 6 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050320493@uin-suska.ac.id Submitted: 08/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak − Pertanian merupakan salah satu sektor penggerak ekonomi terbesar di Indonesia. Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2021 mencatat sebesar 37,02% penduduk Indonesia bekerja pada bidang pertanian. Permasalahan yang dihadapi oleh petani saat ini yaitu penurunannya hasil panen baik kuantitas maupun kualitas akibat dari cuaca yang sulit diprediksi  membuat petani kesulitan memilih jenis tanaman yang cocok untuk ditanam. Penerapan teknik data mining terdapat permasalahan yang terkait dengan kompleksitas parameter cuaca dan keadaan alam yang menunjang produksi pertanian sehingga sangat penting untuk dilakukan  seleksi  fitur  yakni  membentuk  fitur  yang  paling  relevan.  Penelitian  ini  melakukan  percobaan  untuk  mengetahui pengaruh  penerapan  fitur  seleksi  Principal  Component  Analysis  (PCA)  terhadap  performa  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN) yang menghasilkan akurasi paling tinggi sebesar 99,64% pada penelitian ini
Kata Kunci: KNN; Seleksi Fitur; Prediksi; Agrikultur; PCA
Abstract −Agriculture is one of the largest economic driving sectors in Indonesia. The Central Statistics Agency (BPS) in 2021 recorded that 37.02% of Indonesia's population worked in the agricultural sector. The problem faced by farmers today is the decline in yields, both in quantity and quality due to unpredictable weather, making it difficult for farmers to choose the types of plants that are suitable for planting. The application of data mining techniques has problems related to the complexity of weather parameters and natural conditions that support agricultural production, so it is very important to do feature selection, namely to form the most relevant features. This study conducted an experiment to determine the effect of implementing the Principal Component Analysis (PCA) selection feature on the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm which produces the highest accuracy of 99.64% in this study.
Keywords : KNN; Feature Selection; Prediction; Agriculture; PCA

## 1. PENDAHULUAN
Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2021 mencatat sebesar 37,02% penduduk Indonesia bekerja pada bidang pertanian [1]. Hal ini menunjukkan bahwa pertanian merupakan salah satu sektor penggerak ekonomi terbesar di Indonesia.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menyebutkan  bahwa  jumlah  luas  lahan  untuk  pertanian  di  Indonesia mencapai 5.2 ribu lebih hektar lahan pertanian sawah dan 9.9 ribu lebih hektar untuk lahan pertanian nonsawah di Indonesia [2]. Namun, Indonesia mengalami kekurangan Sumber Daya Manusia yang berkecimpung pada sektor pertanian. Sehingga,  berdampak pada hasil produksi  pertanian. Ironisnya,  sektor  pertanian  dihadapkan  pada kondisi  yang  cukup sulit   dari   berbagai  macam permasalahan,   khususnya  pada konversi lahan, kompetisi  dari pemanfaatan yang  kurang optimal,  degradasi  sumber  daya lahan serta jumlah tenaga kerja yang setiap  tahunnya menurun [3].
Selain perkembangan di Indonesia, Bank Dunia juga menyebutkan terkait hal serupa dimana pada tahun 2017 terbukti hanya 31,5% atau 570 ribu kilometer persegi lahan di Indonesia yang digunakan untuk pertanian. Beberapa peneliti global telah meneliti kebutuhan pangan hingga mencapai 6.600 ton per hari, serta tidak kurang dari 250 juta orang kelaparan di dunia hidup di beberapa daerah. Diperkirakan pada tahun 2035, 65% penduduk akan menghuni perkotaan, khususnya di 16 kota besar di Indonesia akibat permasalahan yang terjadi [4].
Permasalahan para petani yang dihadapi saat ini adalah menurunnya hasil dari panen baik dari segi kuantitas maupun kualitasnya. Ada beberapa faktor yang  memberi dampak pada  masalah  tersebut  misalnya perubahan cuaca ekstrim yang  sekarang  sangat sulit untuk diprediksi, suhu, kelembaban serta pengurangan area lahan yang dialih fungsikan sebagai fasilitas umum. Akibatnya hal ini menyebabkan para petani mengalami kesulitan dalam memilih  jenis  tanaman  yang  sesuai  untuk  ditanam.  Sementara  itu,  seleksi  jenis  tanaman    yang    tepat    dapat membuat hasil panen meningkat [5]. Salah satu penerapan dibidang pertanian pada pengolahan dan prediksi output produksi  adalah  dengan  menggunakan Smart  Agriculture  Optimization dan automated  machine yang  sangat memudahkan  terkhusus  bagi  para  petani  dalam  memprediksi  hasil  produksi  tanaman  mereka  dan  mengurangi resiko gagal panen dengan menggunakan Teknik data mining [6].
Teknik pada data mining merupakan proses dalam mengekstraksi informasi yang dapat diterapkan untuk memprediksi hasil produksi pertanian menggunakan teknik yang efisien dan bermanfaat [7][8]. Dalam penerapan teknik  data  mining  yang  efisien  dan  bermanfaat  terdapat  permasalahan  yang  dikaitkan  dengan  kompleksitas parameter sehingga sangat penting untuk dilakukan seleksi fitur yakni membentuk fitur yang paling relevan pada penelitian yang bertujuan untuk memastikan model pembelajaran mesin memiliki tingkat performansi yang tinggi
dan mengurangi redundasi pada model yang akan diterapkan [9][10]. Beberapa teknik seleksi fitur yang pernah diterapkan untuk memprediksi berhasil meningkatkan performansi model yang dihasilkan dalam berbagai bidang khususnya dibidang pertanian [11][12][13][14][15].
Penelitian Osama dan kawan – kawan pada tahun 2021 melakukan prediksi pada bidang pertanian salah satunya  menggunakan  algoritma Random  Forest (RF)  untuk  mengetahui  kadar  air  kanopi  beras  dengan menggunakan data hiperspektral. Penelitian ini melakukan dengan pendekatan feature selection untuk membentuk fitur  yang  efisien  yang  mengusulkan  model  prediksi  yang  efisien  dan  membandingkan  tiga  metode feature selection yang meliputi Vegetation Indices (VI), Model-based Features (MF), dan Principal Component Analysis (PCA).   menghasilkan PCA sebagai teknik seleksi fitur yang optimal diterapkan pada permasalahan tersebut yang menghasilkan nilai evaluasi algoritma Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,252 [12]. Penelitian ini tidak menjelaskan evaluasi akurasi yang dihasilkan dari performa algoritma.
Selanjutnya penelitian Bode pada tahun 2017 melakukan perkiraan harga komoditi kopi  arabika dengan mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini melakukan pendekatan teknik feature selection yakni Backward Elimination untuk memilih variabel yang signifikan dalam melakukan perkiraan nilai jual  harga  dan  komoditi  kopi  arabika  di  Indonesia.  Adapun  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  dari  evaluasi performansi  diatas  95%  dengan  menggunakan  pendekatan  teknik  feature  selection  dibandingkan  dengan  tidak menggunakan teknik feature selection sehingga yang dapat diterapkan dalam kasus – kasus tersebut [16]. Berdasarkan pembahasan yang telah dijelaskan pada penelitian sebelumnya dengan melakukan penerapan fitur seleksi  untuk  Prediksi  hasil produksi  agrikultur menggunakan algoritma k-nearest  neighbor . Penelitian ini akan melakukan percobaan terhadap pendekatan teknik feature selection untuk melakukan eliminasi atau reduksi pada  fitur  yang  digunakan  pada  algoritma k-nearest  neighbor sehingga output utama  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  percobaan  terhadap  perbandingan  performa  dari  penggunaan  teknik feature  selection dan  tidak diterapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  perencanaan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  Dataset  Hasil  Produksi  Agrikultur dimana  tahap  pengambilan  data  melalui  platform  pada  situs  web  Kaggle  (bisa  diakses  ke: https://www.kaggle.com/datasets/chitrakumari25/smart-agricultural-production-optimizing-engine ) dengan jumlah  2200 record data.  Selanjutnya  proses  pengolahan  data  yaitu  preprocessing  dan  splitting  data.  Proses pemilihan  fitur  seleksi  menggunakan Principal  Component  Analysisi (PCA)  dimana  untuk  mengurangi  ukuran dataset asli dengan tetap menjaga akurasi kinerja. Pada proses klasifikasi penelitian ini menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN).  Proses  analisis  dan  hasil  yang  dilakukan  menggunakan  perhitungan  untuk  perbandingan performa Algoritma K-Nearest Neighbor dengan hasil akurasi pada klasifikasi analisis akhir. Berikut merupakan Metodologi Penelitian yang tertera pada Gambar 1.
Proses Pengumpulan Dataset
Hasil Produksi Agrikultur Proses Preprocessing Proses Feacture Selection Principal Analysis Component (PCA) Tanpa Proses Feature Selection Prediksi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor Evaluasi Performa Algoritma Perbandingan Performa Akurasi dengan Feature Selection dan tanpa Feacture Selection Proses Spliting Data K-Fold Cross Validation Hold-out
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Data Mining
Data mining  yaitu suatu  rangkaian  dalam proses menemukan fakta  yang sebelumnya belum diketahui  dari  data dalam  jumlah  besar.  Informasi  yang  didapat  dari  data  tersebut  menggunakan  cara  proses  pemisahan  dan pengenalan yang bisa menjadi informasi bermanfaat [17]. Dalam memproses suatu penelitian tersebut data mining
mamakai  teknik  matematika,  statistika, machine  learning ,  dan  juga artificial  intelligence untuk  memperoleh informasi yang akurat dari berbagai macam data berukuran besar [18].
2.2 Feature Selection dan Principal Component Analysis
Feature  selection adalah  salah  satu  teknik  yang  sangat  penting  serta  sering  dipakai  pada pre-processing .  Pada teknik ini dilakukan pengurangan jumlah fitur yang terlibat agar dapat menentukan silai kelas target dengan cara mengurangi  fitur  yang  tidak  sesuai  dan  data  yang  berlebihan.  Seleksi  Fitur  yang  dipakai  adalah Principal Component Analysis (PCA) [19]. PCA merupakan perubahan bentuk linear untuk menentukan sistem koordinat baru  yang  berasal  dari  sebuah  dataset  [20].  Metode  PCA  digunakan  karena  cukup  efesien  dapat  mengatasi multikolineritas atau hubungan kuat antara dua variable atau lebih di berbagai kondisi dan dapat menghapuskan korelasi diantara variable bebas sehingga tidak dapat berkolerasi sama sekali dimana PCA dapat ditunjukan pada Persamaan 1
(𝑥) ′ = 1/𝑁  ∑ . (𝑥𝑖) 𝑁 𝑖=1 (1)
Dimana  fitur  seleksi  baru  dari  dimensi  kumpulan  data  asli  lebih  rendah  dari  data  dimenasi  lama  yang dihitung berdasarkan nilai rata – rata x pada dimensi [22].
2.3 K-Fold Cross Validation dan Holdout
Cross validation adalah sebuah teknik untuk  memproses sebuah validasi untuk menghasilkan model paling baik. Teknik  tersebut  selanjutnya  memeriksa keberhasilan dari model  yang telah dibuat  untuk menyusun ulang  atau resampling terhadap    data   dan    membaginya  menjadi   dua komponen  yakni data uji ( testing) dan data  latih ( training) .  Data training ini  digunakan  saat  menyesuaikan  model  agar  bisa  mempelajari  pola  suatu  data  lalu membuktikan kebenaran pada model yang diterapkan pada data uji  yang dijadikan percobaan [23].
Hold-out adalah  metode  yang  menyajikan  sejumlah  data  agar  dapat  dipakai  untuk  data  testing  dan  data training. Dataset yang dibagi telah diidentifikasi pada label kelasnya. Saat proses pemrosesan data untuk dibagi sebagai data testing dan data uji, sangat mungkin terjadi  overrepresented  pada salah satu atau lebih klasifikasi. Pada teknik ini, salah satu komponen yang digunakan untuk menguji pengklasifikasi ( classifier ) dan komponen lainnya untuk uji pengklasifikasi [21]
2.4 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  salah  satu  dari  berbagai  macam  algoritma  data  mining  yang  dimana menggunakan seleksi nilai yang cocok pada k ( jumlah record data yang paling dekat pada objek ), yang dimana klasifikasi pada algoritma ini tergantung pada nilai k tersebut . Saat menentukan nilai k, teknik sederhananya yaitu melakukan algoritma berulang ulang sampai mendapatkan nilai k yang berbeda lalu diambil salah satu nilai k nya dengan kinerja yang paling baik [20]. Berikut Persamaan 2 yang memenuhi pada algoritma K-Nearest Neighbor :
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √∑ ( 𝑛 𝑟−1 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 (2)
Dimana hasil dari 𝑑 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) yaitu pengurangan pada setiap atribut yang dikuadratkan dan dijumlahkan pada nilai terkecil dengan data uji [21].

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan metode pada penilaian yang bisa memilih kinerja berdasarkan benar atau salah pada proses klasifikasi. Dalam confusion matrix ini terdapat akurasi, precision , dan recall .  Akurasi adalah ukuran yang menentukan antara hasil pengukuran dengan nilai-nilai yang sebenarnya diukur Adapun akurasi pada confusion matrix memenuhi Persamaan 3
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
Dimana  TP  adalah true  positive, TN  adalah true negative ,  FP  adalah false  positive dan  FN  adalah false negative [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang dipakai pada penelitian ini yaitu dataset mengenai Hasil Produksi Agrikultur yang berasal dari platform Kaggle  yang  terdiri  dari  2200 record data.  Atribut  yang  digunakan  adalah  Ketersediaan  Air  di Nitrogen (N), Phosphorous (P), Pottasium (K), suhu ( temperature ), kelembaban ( humadity ), keasaman (pH), dan curah hujan ( rainfall ). Adapun label pada penelitian ini adalah Jenis Tanaman yang terdiri dari Rice , Maize , Chickpea , Kidney beans , pigeonpeas , mothbeans , mungbean , blackgram , lentil , pomegranate , banana , mango , grape, watermelon ,
muskmelon , apple , orange , papaya , coconut , cotton , jute, dan coffee . Berikut hasil Data Hasil Produksi Agrikultur pada Tabel 1. Sebagai berikut:
Tabel 1. Data Hasil Produksi Agrikultur No N P K temperature  humadity pH rainfall label 1 90,00 42,00  43,00 20,88 82,00 6,50 202,94 rice 2 85,00 58,00  41,00 21,77 80,32 7,04 226,66 rice 3 60,00 55,00  44,00 23,00 82,32 7,84 263,96 rice 4 74,00 35,00  40,00 26,49 80,16 6,98 242,86 rice 5 78,00 42,00  42,00 20,13 81,60 7,63 262,72 rice … … … … … … … … … 2198  118,00  33,00  30,00 24,13 6,72 6,36 173,32 coffee 2199  117,00  32,00  34,00 26,27 5,21 6,76 127,18 coffee 2200  104,00  18,00  30,00 23,60 6,04 6,78 140,94 coffee
3.2 Feature Selection
Seleksi fitur pada penelitian ini menggunakan teknik Principal Component Analysis (PCA) untuk membentuk fitur – fitur yang baru terhadap penelitian ini. Adapun fitur yang dihasilkan menggunakan teknik Principal Component Analysis (PCA) telah dinormaliasikan sehingga terdapat pada Tabel 2. sebagai berikut:
Tabel 2. Normalisasi Principal Component Analysis (PCA)
No pc_1 pc_2 pc_3 pc_4 pc_5 pc_6 label 1 0,583 0,844 1,373 -1,614 -0,308 -0,096 rice 2 0,475 0,785 1,252 -1,792 -1,107 -0,532 rice 3 0,634 0,694 1,179 -1,818 -2,523 -0,538 rice 4 1,048 1,087 1,393 -0,982 -1,448 -0,657 rice 5 0,873 0,659 1,455 -2,334 -1,959 -0,318 rice … … … … … … … … 2198 1,158 0,64 1,046 -1,302 0,492 -0,885 coffee 2199 1,219 -0,052 0,181 -0,99 0,601 -1,309 coffee 2200 1,373 -0,056 0,501 -1,219 0,346 -0,573 coffee

## 3.3 Evaluasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, penerapan algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan parameter nilai K  =  5  berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  terkait.  Sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan pendekatan teknik feature selection dan tanpa menggunakan teknik tersebut dapat dilihat pada Tabel 3. sebagai berikut
Tabel 3. Evaluasi Performa Algoritma K-Nearest Neighbor
Pembagian Data Rasio/ Parameter Tanpa PCA  Dengan PCA Evaluasi Akurasi Hold-out 70% : 30% 97.88% 98.94% 80% : 20% 97.50% 99.32% 90% : 10% 97.27% 99.55% K-Fold Cross Validation K = 5 98.09% 99.41% K = 10 98.18% 99.45% K = 15 98.32% 99.64%
Berdasarkan  pada  Tabel  3.  Evaluasi  Performa  Algoritma K-Nearest  Neighbor menghasilkan  perbedaan terhadap  akurasi  yang  dihasilkan.  Evaluasi  yang  dihasilkan  menggunakan  pembagian  data Hold-out tanpa menggunakan  pendekatan  seleksi  fitur  dan  menggunakan  PCA  masing  –  masing  menghasilkan  akurasi  sebesar 97,88% dan 99,55% sehingga memiliki kenaikan akurasi sebesar 1,67% setelah menggunakan penggunaan teknik seleksi  fitur  PCA.  Sedangkan  dengan  menggunakan  pembagian  data K-Fold  Cross  Validation menggunakan pendekatan  seleksi  fitur  dan  menggunakan  PCA  masing  –  masing  menghasilkan  akurasi  sebesar  98,32%  dan 99,64% sehingga memiliki kenaikan akurasi sebesar 1,32% setelah menggunakan penggunaan teknik seleksi fitur PCA.

## 3.4 Perbandingan Performa Algoritma K-Nearest Neighbor
Berdasarkan pemaparan pada Tabel 3. Evaluasi Performa Algoritma KNN yang menghasilkan beberapa kombinasi terbaik untuk penerapan Algoritma yang dapat dilihat pada Gambar 1. sebagai berikut
Gambar 2. Perbandingan Performa Algoritma
Pada Gambar 2. Perbandingan Performa Algoritma disajikan Perbandingan Performa Algoritma K-Nearest Neighbor dengan  Pendekatan  Fitur  Seleksi.  Adapun  penggunaan  teknik  Fitur  Seleksi  atau feature  selection memiliki  dampak  yang  cukup  signifikan  terhadap  perubahan  performa  akurasi  pada  algoritma.  Adapun berdasarkan pada Gambar 1. teknik Fitur Seleksi PCA menghasilkan akurasi paling tinggi sebesar 99,64% dengan kombinasi K-Fold  Cross  Validation sebagai  teknik  pembagian  data  pada  penelitian  ini.  Namun,  performa algoritma yang tidak menggunakan pendekatan seleksi fitur menghasilkan akurasi paling rendah 97,88% dengan kombinasi Hold-out sebagai teknik pembagian data. Sehingga penggunaan PCA dapat meningkatkan akurasi dan performa dari K-Nearest Neighbor pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penerapan teknik seleksi fitur untuk Prediksi Hasil Produksi Agrikultur menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yang menghasilkan teknik seleksi fitur Principal  Component  Analysis (PCA) sebagai  peningkatan performa algoritma K-Nearest  Neigbor (KNN) dengan  akurasi  paling  tinggi  sebesar  99,64%  dengan  kombinasi K-Fold  Cross  Validation sebagai  teknik pembagian  data  pada  penelitian  ini.  Sedangkan,  performa  algoritma  KNN  menghasilkan  akurasi  paling  rendah 97,88% dengan kombinasi Hold-out sebagai teknik pembagian data pada penelitian ini.

## REFERENCES
[1] I.  Darmawan,  I.  Kumara,  and  D.  C.  Khrisne,  “Smart  Garden  Sebagai  Implementasi  Sistem  Kontrol  dan  Monitoring Tanaman Berbasis Teknologi Cerdas,” 2021.
[2] F.  Hermawan,  H.  Junawarko,  and  T.  Informasi,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Informasi  Pembelajaran  Sektor Pertanian Berbasis Android di Kecamatan Jabung.”
[3] A. Amam and S. Rusdiana, “Pertanian Indonesia dalam menghadapi persaingan pasar bebas,” J. Agriovet , vol. 4, no. 1, pp. 37–68, 2021.
[4] R.  Nurjasmi,  “Review:  Potensi  Pengembangan  Pertanian  Perkotaan  oleh  Lanjut  Usia  untuk  Mendukung  Ketahanan Pangan,” 2021. [Online]. Available: http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/pertanian
[5] D. Rosian Adhy, “Rancang Bangun Sistem Prediksi Varietas Padi Yang Cocok Dengan Lahan Menggunakan Metode Data Mining Algoritma C4.5.” [Online]. Available: https://jabarprov.go.id/index.php/pages/id/1046
[6] Gunawan, M. Zarlis, P. Sihombing, and Sutarman, “Optimization of the CNN model for smart agriculture,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 12029, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012029.
[7] C. G. Anupama and C. Lakshmi, “A comprehensive review on the crop prediction algorithms,” Mater. Today Proc. , no. xxxx, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.549.
[8] B. Septia Pranata and D. Putro Utomo, “Bulletin of Information Technology (BIT) Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[9] S. P. Raja, B. Sawicka, Z. Stamenkovic, and G. Mariammal, “Crop Prediction Based on Characteristics of the Agricultural Environment Using Various Feature Selection Techniques and Classifiers,” IEEE Access ,  vol.  10, pp.  23625–23641, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3154350.
[10]  H. Osman, M. Ghafari, and O. Nierstrasz, “The Impact of Feature Selection on Predicting the Number of Bugs,” arXiv , Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.04486.
[11]  F. Tasnim and S. U. Habiba, “A Comparative Study on Heart Disease Prediction Using Data Mining Techniques and
97,88% 99,55% 98,32% 99,64% 97,00% 97,50% 98,00% 98,50% 99,00% 99,50% 100,00% KNN PCA+KNN A kur as i (% ) Pendekatan Seleksi Fitur

## Perbandingan Peforma Algoritma

## K-Nearest Neighbor dengan Pendekatan Seleksi Fitur
Hold-out K-Fold Cross Validation
Feature  Selection,” Int. Conf. Robot. Electr. Signal Process. Tech. , pp. 338–341, 2021, doi: 10.1109/ICREST51555.2021.9331158.
[12]  O. Elsherbiny, Y. Fan, L. Zhou, and Z. Qiu, “Fusion of feature selection methods and regression algorithms for predicting the  canopy  water  content  of  rice  based  on  hyperspectral  data,” Agric. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–21,  2021,  doi: 10.3390/agriculture11010051.
[13]  F. Anowar, S. Sadaoui, and B. Selim, “Conceptual and empirical comparison of dimensionality reduction algorithms (PCA, KPCA, LDA, MDS, SVD, LLE, ISOMAP, LE, ICA, t-SNE),” Comput. Sci. Rev. , vol. 40, p. 100378, May 2021, doi: 10.1016/j.cosrev.2021.100378.
[14]  M.  Gandhi,  S.  Kothavade,  S.  Nehete,  S.  Arlikar,  and K.  A.  Shinde,  “Agricultural  Production  Optimization Engine,” www.irjmets.com @International Res. J. Mod. Eng. , vol. 5374, [Online]. Available: http://www.irjmets.com
[15]  Mustakim,  E.  Rahmi,  M.  R.  Mundzir,  S.  T.  Rizaldi,  Okfalisa,  and  I.  Maita,  “Comparison  of  DBSCAN  and  PCA- DBSCAN Algorithm for Grouping Earthquake Area,” 2021 Int. Congr. Adv. Technol. Eng. ICOTEN 2021 , pp. 0–4, 2021, doi: 10.1109/ICOTEN52080.2021.9493497.
[16]  A. Bode, “K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188–195, Aug. 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.
[17]  K.  C.  Pelangi,  “Prediksi  Produksi  Tanaman  Pangan  di  Provinsi  Gorontalo  Menggunakan  Metode  K-NN  (K-Nearest Neighbor),” vol. 6, no. 2, 2021.
[18]  Y. Kurnia, Y. Isharianto, Y. C. Giap, A. Hermawan, and Riki, “Study of application of data mining market basket analysis for knowing sales pattern (association of items) at the O! Fish restaurant using apriori algorithm,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1175, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012047.
[19]  E.  Prasetyo,  “Reduksi  Dimensi  Set  Data  dengan  DRC  pada  Metode  Klasifikasi  SVM  dengan  Upaya  Penambahan Komponen Ketiga,” Pros. SNATIF , pp. 293–300, 2014.
[20]  R. Harun, K. Chandra Pelangi, and Y. Lasena, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Potensi Hujan Harian Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN),”  Online,  2020.  [Online].  Available:  http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[21]  S.  T.  Rizaldi  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Teknik  Pembagian  Data  untuk  Klasifikasi  Sarana  Akses  Air  pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 12 , 2020, pp. 130–137.
[22]  E. Odhiambo Omuya, G. Onyango Okeyo, and M. Waema Kimwele, “Feature Selection for Classification using Principal Component  Analysis  and  Information  Gain,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  174,  no.  February,  p.  114765,  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2021.114765.
[23]  Y.  Widyaningsih,  G.  P.  Arum,  and K.  Prawira,  “Aplikasi  K-Fold  Cross Validation Dalam  Penentuan  Model  Regresi Binomial  Negatif  Terbaik,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  315–322,  2021,  doi: 10.30598/barekengvol15iss2pp315-322.