## 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.v7i1.5252

## Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Hasil Panen Jamur Tiram Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors
Eka Praja Wiyata Mandala, Dewi Eka Putri * , Randy Permana
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1 ekaprajawm@upiyptk.ac.id, 2,* dewieka@upiyptk.ac.id, 3 randy_permana@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: dewieka@upiyptk.ac.id
Abstrak− Jamur tiram merupakan salah satu jenis jamur yang dapat dikonsumsi oleh manusia. Banyak sekali produk makanan yang dibuat dari hasil olahan jamur tiram ini. Hal ini membuat para petani jamur gencar melakukan budidaya jamur tiram ini karena melihat prospek ekonomi yang bagus. Namun, tidak semua proses budidaya jamur bisa berhasil dengan baik sehingga akan berdampak kepada hasil panen dari jamur tiram tersebut. Sehingga perlu dilakukan klasifikasi agar para petani jamur lebih mudah dalam menentukan banyaknya hasil panen dari jamur tiram tersebut. Klasifikasi dilakukan karena adanya kesulitan dari petani jamur dalam menentukan banyaknya hasil panen dengan melihat lebar tudung jamur, jumlah tudung jamur hingga waktu panen jamur. Penelitian ini mengusulkan teknik data mining untuk melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbors  sehingga  dapat  membantu  petani  jamur  dalam  menentukan  hasil  panen  jamur  tiram  yang sedang dibudidayakan. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 42 jamur sebagai data training dan 1 data jamur untuk ditentukan klasifikasi hasil panennya. Dari hasil pengujian terhadap 1 jamur dengan lebar tudung 8 cm, jumlah tudung 14 buah dan waktu panen 49 hari, maka diperoleh hasil klasifikasi hasil panen dari jamur tersebut adalah Kurang dengan dengan 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%.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  ini  dapat  membantu  para  petani  jamur  dalam melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram.
Kata Kunci: Data Mining; Hasil Panen; Jamur Tiram; Klasifikasi; K-Nearest Neighbors
Abstract− Oyster mushroom is a type of mushroom that can be consumed by humans. Lots of food products are made from processed oyster mushrooms. This makes mushroom farmers intensively cultivate oyster mushrooms because they see good economic prospects. However, not all mushroom cultivation processes can be successful so it will have an impact on the yield of the oyster mushrooms. So it is necessary to classify so that it is easier for mushroom farmers to determine the amount of yield  from  the  oyster  mushroom.  The  classification  was  carried  out  because  of  the  difficulty  of  mushroom  farmers  in determining  the  amount  of  harvest  by  looking  at  the  width  of  the  mushroom  caps,  the  number  of  mushroom  caps  to  the mushroom harvest time. This study proposes a data mining technique to classify oyster mushroom yields using the K-Nearest Neighbors algorithm so that it can help mushroom farmers in determining the yield of oyster mushrooms being cultivated. This study used a dataset of 42 mushrooms as training data and 1 mushroom data to determine the classification of the crops. From the results of testing on 1 mushroom with a cap width of 8 cm, the number of caps is 14 pieces and the harvest time is 49 days, the results of classification results obtained from this mushroom are Less with a Mean absolute error of 0.1419, Root mean squared error of 0.2111, Relative absolute error of 36.2177% and Root relative squared error of 48.002%. The results of this research can help mushroom farmers in classifying oyster mushroom yields.
Keywords : Data Mining; Yields; Oyster mushroom; Classification; K-Nearest Neighbors

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  banyak  sekali  terdapat  berbagai  jenis  jamur  baik  yang  bisa  dikonsumsi  maupun  yang  tidak,  namun masyarakat sudah bisa membedakan jamur yang bisa dikonsumsi [1]. Salah satu jamur yang bisa dikonsumsi oleh manusia adalah jamur tiram. Jamur tiram tumbuh dan berkembang secara pada saat musim hujan pada pohon yang sudah  lapuk  atau  mati.  Jamur  tiram  memiliki  tudung  berwarna  putih  dengan  diameter  mencapai  15  cm  yang berbentuk setengah lingkaran [2]. Jamur tiram memiliki daging yang lunak dan mengandung nilai gizi yang tinggi [3].
Di Indonesia, jamur tiram dibudidayakan oleh petani karena memiliki prospek bisnis yang bagus. Hal ini terlihat  dari  banyaknya permintaan jamur tiram  yang tinggi  dari  pengusaha rumah makan yang berbahan dasar jamur [4]. Masyarakat sangat menyukai jenis makanan yang memiliki bahan dasar jamur tiram sehingga banyak petani jamur tiram  melakukan proses diversifikasi  terhadap hasil panen jamur tiram. Proses diversifikasi  jamur tiram memiliki nilai pasar yang bagus karena menghasilkan makanan dan minuman yang diolah dari jamur tiram [5].  Hasil  diversifikasi  dari  jamur  tiram  sangat  banyak  dan  beragam  diantaranya  adalah  keripik,  abon,  bakso, penyedap, tepung jamur dan jamur krispi [6].
Budidaya  jamur  tiram  pada  umumnya  dilakukan  dengan  mengikuti  beberapa  langkah,  mulai  dari pembuatan baglog, pengayakan, pengisian baglog, sterilisasi dan pembibitan  [7]. Dalam proses budidaya jamur tiram, hal yang harus diperhatikan adalah tingkat kelembaban kumbung jamur serta tingkat suhu yang tepat karena sangat mempengaruhi hasil panen dari jamur tiram [8].
Permasalahan yang dihadapi oleh para petani jamur adalah ketidakseimbangan hasil panen yang dihasilkan karena keadaan musim yang seringkali berubah. Jamur tiram akan tumbuh subur pada saat musim hujan, namun pada  saat  musim  kemarau  jamur  tiram  juga  bisa dibudidayakan  tetapi  panen  yang  dihasilkan  tidak  seperti  saat musim hujan. Jamur yang tumbuh akan berbeda-beda dilihat dari  jumlah tudung, lebar tudung  hingga lamanya waktu panen jamur. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk membantu para petani jamur dalam menentukan

## 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.v7i1.5252
banyaknya hasil panen dari jamur tiram. Penelitian ini akan sangat membantu petani jamur karena penelitian ini mengenalkan  teknik  klasifikasi  untuk  menentukan  banyaknya  hasil  panen  jamur  tiram  yang  dilihat  dari  lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panen. Petani jamur dapat menentukan banyaknya hasil panen dengan bantuan teknik klasifikasi yang diusulkan pada penelitian ini.
Penelitian ini dilakukan di sebuah daerah di kota Padang yang bernama Kampung Jamur. Kampung Jamur terletak  di  Jalan  Limau  Manis,  Kecamatan  Pauh,  Kota  Padang.  Kampung  Jamur  ini  merupakan  program pemberdayaan ekonomi dari para mustahik zakat yang diluncurkan oleh Baznas Kota Padang. Pengambilan data dilakukan  dengan  cara  melakukan  wawancara  dengan  pimpinan  kelompok  budidaya  jamur  tiram  di  Kampung Jamur. Data yang diperoleh berkaitan dengan hasil panen jamur tiram dilihat dari bentuk jamur tiram saat dipanen. Dari data yang dikumpulkan ini, maka pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi hasil panen berdasarkan lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panen dari jamur tiram.
Untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  hasil  panen  jamur  tiram,  maka  pada  penelitian  ini  digunakan pendekatan  data  mining.  Data  mining  adalah  proses  dalam  menggali  informasi  yang  belum  diketahui  dari kumpulan  data  yang  besar  [9],  menggunakan  berbagai  teknik  diantaranya  adalah  statistik,  matematika, pembelajaran mesin hingga kecerdasan buatan [10]. Data mining mampu melakukan ekstraksi terhadap data yang besar sehingga menghasilkan pengetahuan yang memiliki nilai tambah  [11],  [12]. Salah satu  teknik yang dapat digunakan  dalam  data  mining  adalah  teknik  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk menemukan  kumpulan  pola  untuk  memisahkan  kelas  data  [13].  Teknik  klasifikasi  digunakan  untuk mengelompokkan data berdasarkan hubungan data dengan sampel data [14]. Klasifikasi memberikan kelompok kepada setiap keadaan yang berisi class attribute [15].
Pada penelitian sebelumnya tahun 2018, prediksi produksi tanaman pangan dilakukan dengan algoritma K- NN, dimana pada penelitian ini dilakukan di provinsi Gorontalo. Penelitian ini melakukan prediksi hasil produksi tanaman  pangan  berdasarkan  luas  lahan  dan  produksi  panen  seitap  tahun.  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi untuk prediksi hasil produksi tanaman pangan dengan tingkat akurasi mencapai 92,83% [16]. Penelitian lainnya pada tahun yang sama, juga menjelaskan tentang prediksi panen padi menggunakan algoritma K-NN. Dataset yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data BPS provinsi D.I. Yogyakarta tahun 2000 hingga 2017. Hasil dari penelitian ini menjelaskan bahwa algoritma K-NN dapat digunakan untuk melakukan prediksi panen padi dengan nilai RMSE dan absolute error yang baik [17].
Penelitian  lainnya  pada  tahun  2019,  penentuan  hasil  panen  pertanian  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma K-NN. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi hasil pertanian di Kabupaten Malang untuk tujuan membantu  pemerinta kabupaten Malang dalam melihat  tingkat  ketahanan pangan di daerah tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah menciptakan aplikasi yang dapat memprediksi tingkat ketahanan pangan dengan nilai akurasi mencapai 73,91% [18].
Dari penelitian-penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya, belum terdapat penelitian yang secara khusus membahas tentang hasil panen sebuah komoditas khususnya jamur tiram. Penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya lebih tertuju kepada  hasil pertanian secara umum dan belum ada penelitian yang membahas secara spesifik.  Untuk  kasus  hasil  panen  jamur  tiram,  faktor  penentu  banyaknya  hasil  panen  sangat  berbeda  dengan komoditas pertanian lainnya, sehingga perlu dilakukan penelitian yang dapat mengklasifikasikan hasil panen jamur tiram untuk membantu para petani jamur tiran tersebut dalam meningkatkan hasil panen.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka pada penelitian ini akan dilakukan proses klasifikasi terhadap hasil panen jamur tiram menggunakan teknik klasifikasi dalam data mining dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors. Penelitian ini diharapkan dapat membantu petani jamur di Kampung Jamur dalam mengklasifikasikan hasil panen jamur tiram sehingga dapat meningkatkan pemasaran yang berdampak pada meningkatnya pendapatan para petani jamur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan di sebuah tempat budidaya jamur tiram yang ada di Kota Padang yang biasa disebut dengan Kampung Jamur. Kampung Jamur terletak di Jalan Limau Manis, Kecamatan Pauh, Kota Padang. Penelitian ini melibatkan  petani jamur dalam  kelompok budidaya jamur tiram  yang terdiri  dari  ibu-ibu rumah tangga dimana masing-masing  rumah  memiliki  ruang  budidaya  jamur  tiram  sendiri.  Para  petani  jamur  tiram  bersama-sama mengolah jamur tiram menjadi berbagai macam makanan seperti rendang jamur, keripik jamur, agar-agar jamur, dan es krim jamur yang siap dipasarkan.
Dalam melakukan penelitian, diperlukan beberapa tahapan yang harus dilakukan. Tahapan ini dilakukan agar penelitian yang dilakukan lebih terstruktur dan dapat terlaksana dengan baik. Tahapan yang dilakukan dimulia dari menemukan masalah yang terjadi terkait hasil panen jamur tiram sampai mendapatkan kesimpulan dari hasil penelitian  yang  dilakukan.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melewati  beberapa tahapan  yang  dapat dilihat  pada Gambar 1.

## 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.v7i1.5252
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  semua  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  dilakukan  dengan melewati 5 tahapan untuk melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram yang dimulai dari menemukan masalah yang  terjadi  sampai  menyimpulkan  hasil  penelitian.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  mempelajari  masalah  yang terjadi pada petani jamur di Kampung Jamur terkait dengan masalah hasil panen jamur tiram. Masalah diperoleh dari  hasil  wawancara  dengan  ketua  kelompok  budidaya  jamur  tiram  dan  beberapa  petani  jamur.  Dari  hasil wawancara juga diperoleh data tentang hasil panen yang dilihat dari lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panen dari  jamur  tiram.  Pada  tahap  selanjutnya,  setelah  data  diperoleh  dilakukan  proses  penganalisaan  data  untuk menentukan klasifikasi hasil panen jamur tiram dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Kemudian dilakukan proses pengujian hasil dari analisa data dengan menggunakan aplikasi analisis data yang pada penelitian ini menggunakan aplikasi Weka versi 3.8.4. Tahapan terakhir dari penelitian ini adalah menarik kesimpulan dari keseluruhan proses penelitian yang telah dilakukan.

## 2.2 Klasifikasi dengan K-Nearest Neighbors
Untuk mengolah dan menganalisis sampel data yang digunakan diatas, maka digunakan salah satu algoritma dalam data  mining  untuk  melakukan  klasifikasi  data  yaitu  algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Penelitian  ini mengimplementasikan teknik klasifikasi dalam data mining dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN).  K-NN  merupakan  algoritma  yang  masuk  ke  dalam  kategori  increase-based  learning  yang  merupakan salah  satu  teknik  dari  lazy  learning  [19].  K-NN  masuk  ke  dalam  kelompok  supervised  learning  yang mengklasifikasi  berdasarkan  mayoritas  kedekatan  jarak  [20].  Algoritma  K-NN  sudah  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan masalah klasifikasi, prediksi dan regresi [21]. Algoritma K-NN dimulai dengan menyiapkan dataset yang  akan  digunakan,  kemudian  dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  tetangga  terdekat, kemudian mencari jarak masing-masing dataset dengan tetangga terdekat dan mengurutkan jarak berdasarkan jarak terdekat [22]. Hasil dari algoritma tergantung dari nilai k yang ditentukan sebagai jumlah tetangga terdekat [23]. Tahapan dari algoritma K-Nearest Neighbors dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Algoritma K-Nearest Neighbors
Proses  dalam  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbors  melibatkan  beberapa tahapan. Tahapan pertama dimulai dengan menentukan parameter K sebagai jumlah tetangga terdekat, kemudian
Menemukan Masalah yang Terjadi
Mempelajari masalah pada Kampung Jamur terkait dengan hasil panen jamur tiram

## Mengumpulkan Data yang Diperlukan
Mengumpulkan data dengan melakukan wawancara dengan ketua kelompok budidaya dan petani jamur tiram
Menganalisa Data yang Diperoleh
Menganalisa data yang diperoleh untuk mengklasifikasikan hasil panen menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors
Menguji Hasil Analisa Data
Menguji hasil analisa data dengan menggunakan aplikasi analisis data yaitu aplikasi Weka
Menyimpulkan Hasil Penelitian Menarik kesimpulan dari keseluruhan penelitian yang dilakukan
Tentukan parameter K
Hitung jarak antara data baru dan semua data
Urutkan jarak tersebut dan tentukan tetangga yang terdekat
Tentukan kategori dari tetangga terdekat
Gunakan kategori mayoritas dari tetangga terdekat

## 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.v7i1.5252
dilakukan proses perhitungan untuk  menentukan jarak antara data baru dengan semua data yang ada pada  data training. Proses penentuan jarak antara sampel data dan data baru menggunakan rumus korelasi antar objek yaitu Euclidean Distance seperti pada Persaman 1 [24].
D 11 = √(M 1x − C 1x ) 2 + (M 1y − C 1y ) 2 (1)
Hasil  perhitungan  jarak  diurutkan  berdasarkan  jarak  terdekat  ke  K  dan  dilanjutkan  dengan  menentukan kategori dari tetangga terdekat. Tahapan terakhir adalah menggunakan kategori mayoritas dari tetanggan terdekat untuk menentukan nilai prediksi dari data baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sampel Data yang Digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  data  yang  diperoleh  langsung  dari  kelompok  budidaya  jamur  tiram  di Kampung Jamur. Data yang diperoleh merupakan data hasil panen dari 42 jamur tiram berdasarkan lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panennya. Sampel data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Sampel Data Jamur Tiram
Jamur Tiram  Lebar Tudung (cm)  Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) Hasil Panen 1 5 15 67 Kurang 2 5 19 63 Kurang 3 5 9 81 Kurang 4 7 13 94 Kurang 5 5 11 81 Kurang 6 5 5 70 Kurang 7 5 17 92 Kurang 8 8 8 69 Kurang 9 7 4 69 Kurang 10 6 10 69 Kurang 11 6 10 70 Kurang 12 5 12 94 Kurang 13 6 10 77 Kurang 14 4 18 92 Kurang 15 6 17 70 Kurang 16 7 5 49 Kurang 17 5 7 67 Kurang 18 8 8 69 Kurang 19 4 13 63 Kurang 20 5 10 75 Kurang 21 8 4 49 Kurang 22 14 4 70 Banyak 23 12 4 70 Banyak 24 8 5 69 Kurang 25 6 18 92 Kurang 26 6 13 92 Kurang 27 9 8 78 Banyak 28 9 8 76 Banyak 29 9 7 69 Banyak 30 5 20 75 Banyak 31 4 11 75 Kurang 32 6 7 58 Kurang 33 6 19 69 Banyak 34 6 16 54 Banyak 35 8 11 75 Banyak 36 6 9 81 Kurang 37 4 17 69 Banyak 38 5 11 81 Kurang 39 5 5 92 Kurang 40 7 14 92 Kurang

## 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.v7i1.5252
Jamur Tiram  Lebar Tudung (cm)  Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) Hasil Panen 41 5 13 81 Kurang 42 5 23 73 Banyak
Tabel 1 menunjukkan sampel data yang digunakan pada penelitian ini yang terdiri dari lebar tudung (cm), jumlah tudung (buah) dan waktu panen (hari) sebagai atribut yang akan menentukan keputusan banyak hasil panen yang dihasilkan. Data 42 jamur tiram diperoleh dari beberapa petani jamur yang ada di Kampung Jamur sesuai dengan  hasil  panen  sebelumnya  sebagai  sampel  data.  Jumlah  data  sampel  ini  dirasakan  cukup  karena  sudah mewakili data dari beberapa petani jamur yang ada di Kampung Jamur.

## 3.2 Analisa Kriteria Kelayakan
Penelitian ini menggunakan beberapa atribut sebagai kriteria dalam penentuan klasifikasi hasil panen jamur tiram. Data atribut yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Atribut yang Digunakan
Tabel 2 menunjukkan atribut yang digunakan pada penelitian ini. Atribut terdiri dari atribut kondisi yaitu lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panen dan untuk atribut keputusan adalah hasil panen. Atribut lebar tudung berkisar antara 3.53 cm dampai 14 cm, jumlah tudung berkisar antara 4 buah sampai 23 buah dan waktu panen berkisar antara 49 hari sampai 94 hari.

## 3.3 Klasifikasi dengan Algoritma K-Nearest Neighbors
Proses  klasifikasi  diawali  dengan  pengolahan  sampel  data  yang  sudah  diperoleh  sebelumnya.  Proses  diawali dengan menentukan jumlah parameter K sebagai jumlah tetangga terdekat. Penelitian ini menggunakan nilai K = 7, karena hasil panen yang akan diklasifikasikan terdiri dari dua, yaitu hasil panen yang “Banyak” dan hasil panen yang “Kurang”. Setelah menentukan nilai  K, langkah selanjutnya adalah menentukan jarak antara sampel data sebagai data training dengan data baru sebagai data testing. Pada penelitian ini, data testing yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Testing yang Digunakan
Pada Tabel 3 terlihat ada dua data baru yang digunakan sebagai data testing yaitu jamur tiram ke-43 yang memiliki lebar tudung yang berbeda, jumlah tudung yang  berbeda  dan waktu  panen yang berbeda dengan data sampel sebelumnya. Namun data baru ini belum diketahui akan masuk ke dalam klasifikasi hasil panen “Banyak” atau “Kurang”. Dengan menggunakan Persamaan 1 dalam mencari jarak antara sampel data dan data baru, maka dapat diperoleh jarak masing-masing yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jarak antara Sampel Data dengan Data Baru
Jamur Tiram  Lebar Tudung (cm)  Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) Jarak ke Jamur 43 1 5 15 67 12.40967 2 5 19 63 17.02939 3 5 9 81 6.164414 4 7 13 94 15.06652 5 5 11 81 4.690416 6 5 5 70 13.0767 7 5 17 92 13.67479 8 8 8 69 11.6619 9 7 4 69 14.17745 10 6 10 69 10.95445 11 6 10 70 10.04988 12 5 12 94 15.42725 13 6 10 77 4.898979 Atribut Nilai Atribut Lebar Tudung Berkisar antara 3.53 cm sampai 14 cm Jumlah Tudung Berkisar antara 4 buah sampai 23 buah Waktu Panen Berkisar antara 49 hari sampai 94 hari Hasil Panen Banyak, Kurang Jamur Tiram  Lebar Tudung (cm)  Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) 43 8 14 79

## 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.v7i1.5252
Jamur Tiram  Lebar Tudung (cm)  Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) Jarak ke Jamur 43 14 4 18 92 14.17745 15 6 17 70 9.69536 16 7 5 49 31.33688 17 5 7 67 14.21267 18 8 8 69 11.6619 19 4 13 63 16.52271 20 5 10 75 6.403124 21 8 4 49 31.62278 22 14 4 70 14.73092 23 12 4 70 14.03567 24 8 5 69 13.45362 25 6 18 92 13.74773 26 6 13 92 13.19091 27 9 8 78 6.164414 28 9 8 76 6.78233 29 9 7 69 12.24745 30 5 20 75 7.81025 31 4 11 75 6.403124 32 6 7 58 22.22611 33 6 19 69 11.35782 34 6 16 54 25.15949 35 8 11 75 5 36 6 9 81 5.744563 37 4 17 69 11.18034 38 5 11 81 4.690416 39 5 5 92 16.09348 40 7 14 92 13.0384 41 5 13 81 3.741657 42 5 23 73 11.22497
Setelah  jarak  masing-masing  sampel  data  dengan  data  baru  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah mengurutkan jarak sesuai dengan jumlah K yang sudah ditentukan sebelumnya yaitu K = 7. Untuk jamur tiram ke-43, data jamur setelah diurutkan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Urutan Jarak Terdekat ke Jamur 43 Jamur Tiram Lebar Tudung (cm) Jumlah Tudung (buah) Waktu Panen (hari) Hasil Panen Jarak ke Jamur 43 41 5 13 81 Kurang 3.741657 5 5 11 81 Kurang 4.690416 38 5 11 81 Kurang 4.690416 13 6 10 77 Kurang 4.898979 35 8 11 75 Banyak 5 36 6 9 81 Kurang 5.744563 3 5 9 81 Kurang 6.164414
Dari Tabel 5 terlihat ada 7 jamur yang mempunyai jarak terdekat dengan jamur ke-43. Dari 7 jamur tersebut, terlihat 1 jamur yang memiliki hasil panen “Banyak” dan 6 jamur yang memiliki hasil panen “Kurang”. Jadi jamur ke-43 dapat diklasifikasikan ke dalam hasil panen yang “Kurang” karena lebih banyak yang dekat dengan  hasil panen yang “Kurang”.

## 3.4 Pengujian Hasil
Proses pengujian dari penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi analisis data yaitu Weka versi 3.8.4. Dataset yang digunakan yaitu data hasil panen jamur tiram dengan atribut lebar tudung, jumlah tudung dan waktu panen. Dataset dimasukkan melalui Microsoft Excel dengan format csv sebanyak 42 record data sampel sebagai data training dan 1 record data baru sebagai data testing. Setelah dilakukan pengujian dengan aplikasi Weka 3.8.4 menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbors  maka  dapat  diperoleh  Mean  absolute  error  yaitu  rata-rata  selisih nilai sebenarnya dengan nilai klasifikasi sebesar 0.1419, Root mean squared error yaitu tingkat kesalahan dalam klasifikasi sebesar 0.2111, Relative absolute error yaitu pengukuran kinerja teknik klasifikasi sebesar 36.2177% dan Root relative squared error yaitu nilai relatif jika atribut sudah digunakan sebesar 48.002%. Hasil klasifikasi

## 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.v7i1.5252
menunjukkan bahwa jamur ke-43 termasuk ke dalam klasifikasi hasil panen “Kurang” seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Jamur ke-43 menggunakan Weka 3.8.4
Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa hasil klasifikasi terhadap hasil panen jamur tiram ke-43 dengan lebar tudung 8 cm, jumlah tudung 14 buah dan waktu panen 79 hari, dapat dilihat klasifikasinya termasuk ke dalam hasil panen  yang  “Kurang”  dengan  margin  0.1419.  Dari  hasil  ini,  dapat  dilihat  kinerja  dari  algoritma  K-Nearest Neighbors dapat bekerja dengan baik dalam melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram dengan menggunakan atribut-atribut kondisi yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dapat  diidentifikasi  permasalahan  yang terkait  dengan  hasil  panen  jamur  tiram.  Sehingga perlu digunakan teknik data mining untuk membantu dalam mengatasi permasalahan tersebut. Teknik data mining yang  digunakan  adalah  teknik  klasifikasi  dengan  melibatkan  algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Dari  hasil pembahasan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram, maka dapat disimpulkan bahwa algortima K-Nearest Neighbors yang digunakan dapat membantu para petani jamur tiram di Kampung Jamur dalam melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram dengan melihat lebar tudung jamur, jumlah tudung jamur dan waktu panen jamur. Hal ini dapat dilihat dari hasil klasifikasi data jamur baru yang digunakan yaitu lebar tudung 8 cm, jumlah tudung 14 buah dan waktu panen 79 hari, menunjukkan bahwa hasil panennya termasuk  ke  dalam  klasifikasi  Kurang  dengan  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%. Hasil dari penentuan klasifikasi hasil panen jamur tiram ini akan berdampak terhadap meningkatnya pemasaran jamur, sehingga akan meningkatkan pendapatan dari para petani jamur tiram yang ada di Kampung Jamur. Dari hasil ini, dapat dilihat kinerja dari algoritma K-Nearest Neighbors dapat bekerja dengan baik dalam melakukan klasifikasi hasil panen jamur tiram dengan menggunakan atribut-atribut kondisi yang ada. Penelitian yang dilakukan saat ini hanya  sebatas  pada  proses  klasifikasi  hasil  panen  jamur  tiram,  disarankan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan proses prediksi tidak hanya terhadap hasil panen tetapi juga prediksi terhadap pemasaran dan penjualan produk olahan dari jamur tiram ini.

## REFERENCES
[1] D. Darsilowati, A. A. Riadi, and E. Evanita, “Klasifikasi Jenis Jamur Konsumsi Berbasis Android Menggunakan Metode K-Nearset Neighbors (KNN),” J. Appl. Sci. Technol., vol. 1, no. 02, p. 22, 2021, doi: 10.30659/jast.1.02.22-29.
[2] J. N. Hasanati et al., “Inventarisasi dan Identifikasi Jamur Konsumsi yang diperdagangkan di Beberapa Pasar Swalayan di  Kota  Tangerang  dan  Bekasi,”  Pros.  Semin.  Nas.  Biol.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1312–1323,  2021,  [Online].  Available: https://semnas.biologi.fmipa.unp.ac.id/index.php/prosiding/article/view/234.
[3] D. R. Khasanah, S. Sunarto, and E. S. Prabowo, “Pengaruh kegiatan Pemasaran terhadap Peningkatan Hasil Produksi Jamur Tiram,” J. Manaj. dan Akunt. Medan, vol. 3, no. 2, pp. 62–73, 2021, doi: 10.53950/jma.v3i2.82.
[4] M. Machfudi, A. Supriyatna, and H. Hendrawan, “Budidaya Jamur Tiram Sebagai Peluang Usaha (Studi Kasus Puslit Biologi LIPI),” Community Dev. J.  J. Pengabdi. Masy., vol. 2, no. 1, pp. 127–135, 2021, doi: 10.31004/cdj.v2i1.1396.
[5] M. I. Wahyudi, B. Tripama, H. Prayuginingsih, and T. T. Warisaji, “Diversifikasi Produk Olahan Jamur Tiram untuk Menunjang Perekonomian Masyarakat di Kabupaten Jember,” Agrokreatif J. Ilm. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 7, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.29244/agrokreatif.7.1.13-21.
[6] Y. K. Syadi, E. Handarsari, and Triyono, “Diversifikasi Jamur Tiram Sebagai Penyedap Rasa Alami,” Pros. Semin. Nas. Unimus, vol. 2, pp. 34–39, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.unimus.ac.id/index.php/semnas/article/view/362.
[7] Alridiwirsah and A. A. Suprianto, “Analisis Usaha Budidaya Jamur Tiram Putih (Pleurotus Ostreatus) Dibawah Kelapa Sawit,” Proceding Semin. Nas. Kewirausahaan, pp. 91–96, 2021, doi: 10.30596/snk.v2i1.8230.

## 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.v7i1.5252
[8] Y. Dewanata, M. Bettiza, and T. Suhendra, “Sistem Monitoring Suhu Dan Kelembapan Budidaya Jamur Tiram Dengan Metode Logika Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of Things (Studi Kasus: Kumbung Jamur Tiram Tanjungpinang),” Student Online J. Umr. - Tek., vol. 2, no. 2, pp. 578–590, 2021, [Online]. Available: https://soj.umrah.ac.id/index.php/SOJFT/article/view/1417.
[9] D. Damayanti, “Implementasi Algoritma C4.5 Prediksi Produksi Komoditas Tanaman Perkebunan Berdasarkan Luas Lahan,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 10, pp. 571–579, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.
[10]  M.  I.  Hadiwibowo  and  F.  F.  Rahani,  “Data  Mining  Dalam  Penentuan  Pemesanan  Buku  Perpustakaan  UAD  dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,”  J.  Media  Inform.  …,  vol.  6,  no.  4,  pp.  2165–2170,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4381.
[11]  A. Lili, S. Suhada, and S. Widodo, “Pengelompokan Hasil Panen Kelapa Sawit Dalam Produksi Per Blok Menggunakan Algoritma  K-Means,”  J.  Mach.  Learn.  Data  Anal.,  vol.  01,  no.  01,  pp.  45–54,  2022,  [Online].  Available: https://journal.fkpt.org/index.php/malda/article/view/163.
[12]  E. P. W. Mandala and D. E. Putri, Data Mining Asosiasi dan Klasterisasi Produk pada Toko Retail. Solok: Penerbit Insan Cendekia Mandiri, 2022.
[13]  F.  Maulana,  M.  Orisa,  and H.  Zulfia  Zahro’,  “Klasifikasi  Data  Produk  Mebel Aneka  Jaya  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor  Berbasis  Web,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  460–466,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i2.3782.
[14]  M. Wibowo and R. Ramadhani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Rekomendasi Tanaman Pangan,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 913, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3086.
[15]  Mustika et al., Data Mining dan Aplikasinya. Bandung: Penerbit Widina, 2021.
[16]  I.  Taib  and  M.  Nanja,  “Prediksi  Produksi  Tanaman  Pangan  di  Provinsi  Gorontalo  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” cosPhi, vol. 2, no.
1, pp. 17–20, 2018, [Online]. Available:
https://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/73.
[17]  W. T. Panjaitan, E. Utami, and H. Al Fatta, “Prediksi Panen Padi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neigbour,” Pros. SNATIF, pp. 621–628, 2018, [Online]. Available: https://conference.umk.ac.id/index.php/snatif/article/view/99.
[18]  A. Pungky, “Penerapan Metode K-Nn Untuk Memprediksi Hasil Pertanian Di Kabupaten Malang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 235–242, 2019.
[19]  K.  C.  Pelangi,  “Prediksi  Produksi  Tanaman  Pangan  Di  Provinsi  Gorontalo  Menggunakan  Metode  K-Nn  (K- Nearest Neighbor),” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput., vol. 6, no. 2, pp. 173–177, 2021, doi: 10.51876/simtek.v6i2.113.
[20]  A. Wanto et al., Data Mining Algoritma dan Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[21]  A.  Yudhana,  S.  Sunardi,  and  A.  J.  S.  Hartanta,  “Algoritma  K-Nn  Dengan  Euclidean  Distance  Untuk  Prediksi  Hasil Penggergajian Kayu Sengon,” Transmisi, vol. 22, no. 4, pp. 123–129, 2020, doi: 10.14710/transmisi.22.4.123-129.
[22]  M. Lutfi, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dan Bagging Untuk Klasifikasi Mutu Produksi Jagung,” Agromix, vol. 10, no. 2, pp. 130–137, 2019, doi: 10.35891/agx.v10i2.1636.
[23]  D. N. Aini, B. Oktavianti, M. J. Husain, D. A. Sabillah, S. T. Rizaldi, and M. Mustakim, “Seleksi Fitur untuk Prediksi Hasil Produksi Agrikultur pada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 140, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4813.
[24]  E. P. W. Mandala, E. Rianti, and S. Defit, “Classification of Customer Loans Using Hybrid Data Mining,”  JUITA J. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 45–52, 2022, doi: 10.30595/juita.v10i1.12521.