## PENERAPAN METODE K-NN UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PERTANIAN DI KABUPATEN MALANG

## Pungky Andrean
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1518005@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kabupaten Malang adalah daerah yang luas dengan luas wilayah sekitar 3.238,26
. Kondisi topografi Kabupaten  Malang  merupakan  daerah  dataran  tinggi  yang  dikelilingi  oleh  beberapa  gunung  dan  dataran sehingga  Kabupaten  Malang  adalah  daerah  yang  cocok  untuk  dibuat  daerah  penghasil  pertanian.  Penduduk Kabupaten Malang terdiri dari penduduk lokal dan pendatang yang terus meningkat setiap tahunya. Dikarenakan peningkatan jumlah penduduk setiap tahunnya, kebutuhan pangan juga meningkat dan ditakutkan melamahkan ketahanan pangan di Kabupaten Malang. Oleh karena itu pemerintah perlu melakukan penguatan ketahan pangan di Kabupaten  Malang.  Pemerintah  telah  melakukan  banyak  hal  untuk  penguatan  ketahananpangan  di  Kabupaten Malang.  Salah  satu  cara  untuk  mengantisipasi  terjadinya  kekurangan  persediaan  pangan  adalah  dengan melakukan peramalan hasil panen di setiap kecamatan di Kabupaten Malang.
Pemerintah  Kabupaten  Malang  dapat  memprediksi  ketahanan  pangan  di  Kabupaten  Malang  dengan forecasting . Salah satu metode dapat digunakan dalam melakukan prediksi adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). K-NN adalah algoritma yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain. Tujuan dari algoritma ini adalah mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih.
Hasil dari skripsi ini adalah sistem  yang  nantinya dapat  membantu pemerintah Kabupaten Malang dalam meningkatkkan  ketahanan di  Kabupaten Malang. Dengan  menggunakan sistem  yang  memiliki akurasi 73,91% dan  nilai  error  sebesar  26,08  maka  pihak  pemerintah  dapat  memfokuskan  bantuan  pertanian  di  daerah  mana yang perlu ditingkatkan kulitas dan kuantitas panennya dan pemasok dapat mencari daerah baru untuk memasok barang.  Dengan  demikian  masyarakat  luas  dapat  menikmati  kebutuhan  pokok  dengan  harga  yang  lebih terjangkau karena stok selalu terjaga.
Kata  kunci  :    prediksi,hasil  pertanian,kabupaten  malang,K-NN(K-Nearest  Neighbor),  ketahanan  pangan,  ledakan jumlah penduduk.

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Malang  adalah  daerah  yang  luas dengan  luas  wilayah  sekitar  3.238,26 .  Kondisi topografi  Kabupaten  Malang  merupakan  daerah dataran tinggi  yang dikelilingi oleh beberapa gunung dan  dataran  sehingga  Kabupaten  Malang  adalah daerah  yang  cocok  untuk  dibuat  daerah  penghasil pertanian(  Khoirudin,  2017).  Penduduk  Kabupaten Malang  terdiri  dari  penduduk  lokal  dan  pendatang yang  terus  meningkat  setiap  tahunya.  Berdasarkan penelitain  yang  dilakukan  oleh  Hanna  Syabrina menghasilkan  kesimpulan  bahwa  setiap  tahunnya Kabupaten  Malang  mengalami  peningkatan  jumlah penduduk sebanyak 1.01%(Syabrina, 2012). Dikarenakan  peningkatan  jumlah  penduduk  setiap tahunnya yang tinggi ditakutkan terjadinya peningkatan  jumlah  penduduk  yang  besar.  Dari peningkatan penduduk tersebut akan muncul berbagai masalah salah satunya adalah melemahnya ketahanan pangan  di  Kabupaten  Malang.  Untuk  itu  perlu dilakukan penguatan ketahanan pangan di Kabupaten Malang,  untuk  penguatan  ketahanan  pangan  pertam- tama dapat dimulai dari komoditas beras, jagung, dan ubi-ubian.
Pemerintah  telah  melakukan  banyak  hal  untuk penguatan  ketahan  pangan  di  Kabupaten  Malang. Salah  satu  cara  untuk  mengantisipasi  terjadinya kekurangan  persediaan  pangan  adalah  dengan melakukan peramalan hasil panen di setiap kecamatan  di  Kabupaten  Malang.  Peramalan  hasil panen dimaksudkan untuk melakukan prakiraan/prediksi  hasil  panen  pada  masa  depan dalam  kurun  waktu  tertentu,  dengan  hasil  keluaran berupa  hasil  panen  masa  depan.  Peramalan  hasil panen  ditunjukan  untuk  mendapatkan  gambaran tentang  keadaan  yang  akan  terjadi  dimasa  yang  akan datang  agar  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengambilan  keputusan  terkait,  guna  meminimalisasi resiko  dan  memaksimalkan  potensi  keuntungan  yang dapat di raih. (Fiandana, 2015)
Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Forecasting . Forecasting yaitu kegiatan memperkirakan  atau  memprediksikan  apa  yang  akan terjadi  pada  masa  yang  akan  datang  dengan  kurun waktu tertentu. Salah satu metode dalam Forecasting adalah  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  adalah  algoritma  yang  melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain. Tujuan dari algoritma ini
adalah mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih. .
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  hasil  dari skripsi  ini  adalah  sistem  yang  nantinya  dapat membantu  pemerintah  Kabupaten  Malang  dalam meningkatkkan  ketahanan  pangang  di  Indonesia terutama di Kabupaten Malang. Dengan menggunakan  sistem  ini  pihak  pemerintah  dapat memfokuskan bantuan pertanian di daerah mana yang perlu  ditingkatkan  kulitas  dan  kuantitas  panennya. Dengan  demikian  masyarakat  luas  dapat  menikmati kebutuahan  pokok  dengan  harga  yang  lebih terjangkau.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode K-NN
Algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
K-Nearest Neighbor berdasarkan konsep ‘ learning  by  analogy’ .  Data  learning  dideskripsikan dengan atribut numerik n-dimensi. Tiap data learning merepresentasikan sebuah titik, yang ditandai dengan c,  dalam  ruang  n-dimensi.  Jika  sebuah  data  query yang  labelnya  tidak  diketahui  diinputkan,  maka KNearest  Neighbor  akan  mencari  k  buah  data learning  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  data query dalam ruang n-dimensi. Jarak antara data query dengan data learning dihitung dengan cara mengukur jarak  antara  titik  yang  merepresentasikan  data  query dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance berikut.
Pada  fase  training,  algoritma  ini  hanya melakukan  penyimpanan  vektorvektor  fitur  dan klasifikasi data training sample. Pada fase klasifikasi, fitur  –  fitur  yang  sama  dihitung  untuk  testing  data (klasifikasinya  belum  diketahui).  Jarak  dari  vektor yang baru ini terhadap seluruh vektor training sample dihitung,  dan  sejumlah  k  buah  yang  paling  dekat diambil.  Titik  yang  baru  klasifikasinya  diprediksikan termasuk  pada  klasifikasi  terbanyak  dari  titik  –  titik tersebut.
Nilai  k  yang  terbaik  untuk  algoritma  ini tergantung  pada  data;  secara  umumnya,  nilai  k  yang tinggi  akan  mengurangi  efek  noise  pada  klasifikasi, tetapi  membuat  batasan  antara  setiap  klasifikasi menjadi lebih kabur. Nilai k yang bagus dapat dipilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Kasus khusus di mana klasifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran  yang  paling  dekat  (dengan  kata  lain,  k = 1) disebut algoritma nearest neighbor.
Ketepatan algoritma k-NN ini sangat dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur-fitur  yang tidak  relevan,  atau  jika  bobot  fitur  tersebut  tidak
setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi. Riset terhadap  algoritma  ini  sebagian  besar  membahas bagaimana  memilih  dan  memberi  bobot  terhadap fitur, agar performa klasifikasi menjadi lebih baik.
K  buah  data  learning  terdekat  akan  melakukan voting untuk menentukan label mayoritas. Label data query  akan  ditentukan  berdasarkan  label  mayoritas dan  jika  ada  lebih  dari  satu  label  mayoritas  maka label  data  query  dapat  dipilih  secara  acak  di  antara label-label mayoritas yang ada.

## 2.2. Peramalan
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan  terjadi (Herdianto, 2013).

## 2.3. Pemrograman WEB
Pemrograman  web  diambil  dari  2  suku  kata yaitu pemrograman dan web. Pemrograman merupakan sekumpulan intruksi atau perintah tertulis yang  di  buat  oleh  manusia,  dan  di  buat  secara  logis untuk  memerintahkan  komputer  agar  melakukan langkah  atau  proses  tertentu  dalam  menyelesaikan suatu  masalah.Web  sendiri  merupakan  sebuah halaman  atau  media  informasi  yang  dapat  di  akses dengan  perangkat  lunak  browser  melalui  jaringan komputer  atau  internet.Jadi,  pemrograman  web adalah proses membuat aplikasi komputer yang dapat digunakan atau di tampilkan dengan bantuan browser. Berikut  ini  adalah  contoh  bahasa  pemrograman  Web yang di gunkan pada Website ini :
1. PHP PHP  merupakan  bahasa  pemrograman  scripting yang  menyatu  dengan  HTML  dan  di  jalankan  pada server.  PHP  banyak  digunakan  untuk  memrogram sebuah  situs  web  dinamis  dan  dapat  bekerja  secara otomatis,  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk pemakaian  lain.  PHP  sendiri  merupakan  sebuah bahasa  scripting  tingkat  tinggi  yang  di  pasang  pada dokumen  HTML. Sebagian besar sintaks dalam PHP mirip  dengan  basaha  C,  Java  dan  Perl.  sedangkan yang di kirim ke browser hanya hasilnya. Dalam PHP setiap  nama  variabel  di  awali  tanda  dollar  ($).  Misal nama  variabel  a  dalam  PHP  di  tulis  dengan  $a.  PHP bertujuan  untuk  membuat  aplikasi-aplikasi  yang  di jalankan  di  atas  teknologi  Web.  Dalam  hal  ini, aplikasi pada umumnya akan  memberikan hasil pada Web browser, tetapi prosesnya secara keseluruhan di jalankan dan di  kerjakan di  Web server (Ramadhani, Anis dan Masruro, 2013).
2. HTML HyperText  Markup  Language  (HTML)  adalah sebuah  bahasa  markup  yang  digunakan  untuk
membuat  sebuah  halaman  web,  menampilkan berbagai  informasi  di  dalam  sebuah  Penjelajah  web Internet  dan  formating  hypertext  sederhana  yang  di tulis  kedalam  berkas  format  ASCII  agar  dapat menghasilkan  tampilan  wujudyang  terintegerasi. Dengan  kata  lain,  berkas  yang  dibuat  dalam perangkat lunakpengolah  kata  dan disimpan  kedalam format  ASCII  normal  sehingga  menjadi  home  page dengan perintahperintah HTML. Bermula dari sebuah bahasa  yang  sebelumnya  banyak  digunakan  di  dunia penerbitan  dan  percetakan  yang  disebut  dengan SGML(Standard  Generalized  Markup  Language), HTML adalah sebuah standar yang digunakan secara luas untuk menampilkan halaman web. HTML saatini merupakan standar Internet yang di definisikan dan di kendalikan  penggunaannya  oleh  World  Wide  Web Consortium(W3C).  HTML  dibuat  oleh  kolaborasi Caillau  TIM  dengan  Berners-lee  robert  ketika merekabekerja  di  CERNpada  tahun  1989  (CERN adalah  lembaga  penelitian  fisika  energi  tinggi  di Jenewa) ( Harison, 2016).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan atau  fungsi  yang  harus  dimiliki  oleh  sebuah  sistem. Dengan  dideskripsikan  kebutuhan  fungsional  ini, maka suatu sistem memiliki sebuah target yang harus dipenuhi.  Berikut  beberapa  kebutuhan  fungsional sistem yang akan dibuat:
1. Proses Admin
 Sistem  yang  dapat  menambahkan,  melihat, mengedit dan menghapus data hasil pertanian
 Sistem  yang  dapat  menanmbahkan  dan mengatur Admin
 Sistem  yang  dapat  mengelompokan  data secara otomatis
 Sistem yang dapat melakukan prediksi
2. Proses User
 Sistem  yang  dapat  menampilkan  data  hasil pertanian
 Sistem yang dapat melakukan prediksi

## 3.2. Non-Fungsional
Kebutuhan  non  fungsional  adalah  sebuah tahapan dimana seorang pembangun perangkat lunak menganalisis  sumber  daya  yang  akan  menggunakan perangkat  lunak  yang  dibangun,  sehingga  dapat ditentukan  kompabilitas  aplikasi  terhadap  sumber daya  yang  ada.  Berikut  beberapa  kebutuhan  non- fungsional sistem yang akan dibuat:
1) Interface  yang  di  gunakan  memiliki  desain yang  user  friendly  agar  memudahkan  user dalam penggunaan.
2) Bahasa  program  yang  digunakan  adalah bahasa Indonesia
3) Availability  aplikasi  tersedia  24  jam  sehingga dapat di akses kapan saja.

## 3.3. Alur Sistem
Dalam  implementasi  penerapan  metode  K-NN untuk memprediksi hasil pertanian di kota malang ini bertujuan  membantu  pemasok  dan  pemerintah  untu memprediksi hasil pertanian pada setiap kecamatan.Sehingga  pemasok  dapat  mencari  sumber pertanian  dengang  hasil  yang  memuaskan  dan pemerintah  kota  malanag  untuk  memrokemndasikan daerah mana yang mungking membutuhkan bantuan.Untuk lebih jelasnya dapat di lihat di gambar 3.1 Dan gambar 3. 2

## 1. Blok Diagram

## Gambar 1.1 Block Diagran
Keterangan: Input :  di  tahap  input  admin  menginputkan  data seperti  hasil  panen  setiap  wilayah,  luas lahan,dll.
Proses  :  di  tahap  proses  sistem  akan  melakukan prediksi menggunkan metode KNN.
Output  :  di  tahap  output  user  dapat  melihat  report hasil prediksi dari sistem.

## 2. Use Case Diagram
Gambar 1.2 Use Case Diagram
Keterangan  :  pada  Gambar  1.2  dapat  dilihat proses  atau  hal-hal  apa  saja  yang  dapat  di  lakukan oleh  user  dan  admin.  Pada  sytem  ini  user  dapat melakukan  laporan Error, Melihat  data  yanag  ada, dan  melakukan  prediksi.  Sedangkan  admin  dapat melakukan  login  di  sistem,melihat  data  yang  ada, melakukan prediksi  menggunakan data  yang ada dan dapat melakukan input data pada sistem
3.4. Struktur Menu
1. Struktur Menu User
Struktur  menu  user  merupakan  gambaran  dari sistem  secara  keseluruhan  untuk  melihat  data  dam mempredisi.Pada  gamabar  1.3  berikut  ini  tampilan struktur menu user
Gambar 1.3 Struktur Menu User
Keterangan:  Pada  gambar  1.3  di  gambarkan  bahwa user  dapat  mengakses  home,data,cari,prediksi,pilih komonditi.berikut ini adalah fungsi menu untuk user. Home  :  Informsi tentang program. Data :  melihat  data  keseluruhan  yang  ada  di database Search  :  mencari data halaman data Prediksi :  memprediksi hasik pertanian dengan metode k-nn Login :  digunakan untu masuk ke halaman admin.

## 2. Struktur Menu User Administrator
Struktur  menu  user  administrator  merupakan gambaran  dari  sistem  secara  keseluruhan  Karena administrator  merupakan  user  yang  memiliki  hak akses  penuh  dalam  sistem  ini.  Struktur  menu  yang disediakan untuk administrator adalah menu pengolahan  data  pertanian,  pengolahan  data  pribadi, dan  prediksi  hasil  pertanian.  Untuk  lebih  jelas  nya bisa di lihat di Gambar 1.4
Gambar 1.4 Struktur menu Admin
Keterangan:  Pada  gambar  1.4  di  gambarkan  bahwa user  dapat  mengakses  home,data,cari,prediksi,pilih komonditi.berikut ini adalah fungsi menu untuk user. Home  :  Informsi tentang admin.
Add  user  dan  edit  password  :  di  gunakan  untuk
menambah user dan mengedit proil admin Data :  melihat  data  keseluruhan  yang  ada  di database Search  :  mencari data halaman data Crud :  di gunakan untuk menambahkan,mengedit, dan manghapus data Prediksi :  memprediksi hasik pertanian dengan metode k-nn Logout  :  digunakan untu masuk ke halaman admin.

## 3.5. Flowchart Sistem
Gambar 1.5 Flowchart Sistem
Keterangan : pada gambar 3.4 dapat dilihat alaur kenierja  sistem  pertama-tama  admin  menginputkan data  pertanian  yang  di  inputkan  kemudaian  data tersebut  di  simpan  di  database.  Berikutnya  user  dan admin dapat memilih kelompok data mana yang akan di  prediksi.  Setelah  user  dan  admin  memilih kelompok maka akan di lakukan proses perhitugan K- NN  oleh  sistem  dan  setelah  hasil  muncul  dan kemudian hasil di tampilkan dalam bentuk report .

## 3.6. Flowchart Metode K-NN
Gambar 1.6 Flowchart Metode K-NN
Keterangan  :  Pada  Gambar  3.  Di  jelaskan langkah  –langkah  metode  K-NN  pertama  tentukan jumlah k kemudian hitung jarak menggunakan rumus Euclidean
Distance
berikut:
Selanjutnya urutkan data berdasarkan nilai jarak terkecil dan tetukan kelompok data berdasarkan label mayoritas k

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Home User
Pada gambar 1.6 dibawah adalah tampilan home masuk ke aplikasi. Teks di bawah penjelasan tentang masalah  dan  sistem  ini.  Terdapat  juga  tabel  yang berada di bawah teks yaitu adalah contoh data.
Gambar 1.6 halaman home user

## 4.2. Halaman Data User
Pada  gambar  1.7  dibawah  adalah  tampilan  list data yang di gunakan untuk melakukan prediksi.

## Gambar 1.7 halaman data User

## 4.3. Halaman Prediksi User
Pada gambar 1.8 dibawah adalah tampilan form prediksi.  Form  ini  di  gunaka  untuk  memilih
kecamatan,  tahun  dan  jenis  tanaman.  Setelah  semua di  pilih  dan  klik  tombol  hitung  akan  di  alihakan  ke form perhitungan prediksi.
Gambar 1.8 halaman prediksi User

## 4.4. Halaman Hasil Prediksi User
Pada gambar 1.9 dibawah adalah tampilan hasil prediksi.  Collapse  yang  di  bagian  atas  jiaka  di  klik akan  keluar  perhitungan  yang  digunkan.  Dan  pada collapse  pada  bagian  bawah  adalah  kesimpulan  hasil prediksi.  Pada  tombol  back  I  gunkan  untuk  kembali ke form prediksi.
Gambar 1.9 halaman hasil prediksi User

## 4.5. Halaman Login
Pada  gambar  1.10  dibawah  adalah  tampilan form  login  yang  di  gunakan  oleh  admin  untu masuk ke halaman admin.
Gambar 1.10 halaman login

## 4.6. Halaman Home Admin
Pada  gambar  1.11  dibawah  adalah  tampilan home  masuk  ke  halaman admin. Tombol add user di gunakan untuk menambahkan admin baru. Pada table di  bawah  adlah  profil  admin  yang  di  gunakan.pada tombol  edit  user  dapat  mengedit  profil  yang  di tampilkan.

## Gambar 1.11 halaman home admin

## 4.7. Halaman Data Admin
Pada  gambar  1.12  dibawah  adalah  tampilan  list data yang di gunakan untuk melakukan prediksi.tombol  Input  Data  di  gunakan  untuk menambahkan  data  pada  table.  Tombol  edit  di gunakan  untuk  mengedit  data.  Tombol  hapus  di gunakan untuk menghapus data.

## Gambar 1.12 halaman data admin

## 4.8. Halaman Prediksi Admin
Pada  gambar  1.13  dibawah  adalah  tampilan form  prediksi.  Form  ini  di  gunaka  untuk  memilih kecamatan,  tahun  dan  jenis  tanaman.  Setelah  semua di  pilih  dan  klik  tombol  hitung  akan  di  alihakan  ke form perhitungan prediksi.

## Gambar 1.13 halaman prediksi admin

## 4.9. Halaman Hasil Prediksi Admin
Pada  gambar  1.14  dibawah  adalah  tampilan hasil  prediksi.  Collapse  yang  di  bagian  atas  jiaka  di klik  akan  keluar  perhitungan  yang  digunkan.  Dan pada  collapse  pada  bagian  bawah  adalah  kesimpulan hasil  prediksi.  Pada  tombol  back  I  gunkan  untuk kembali ke form prediksi.
Gambar 1.14 halaman hasil prediksi admin

## 4.10. Pengujian Akurasi Metode
Dengang  menggunakan  182  data  traning  pada komoditas  Jagung  dan  23  data  testing  di  peroleh  hasil sebagai berikut dapat di lihat di table 1.1.
Table 1.1 pengujian akurasi metode Nama Tahun Data Asli Program  Ket Dinomulyo 2016  Naik Naik Sama Kalipare 2016  Naik Naik Sama Pagak 2016  Turun Turun Sama Bantur 2016  Naik Turun Tidak Sama Gedangan 2016  Naik Naik Sama Sumbermanjing 2016  Naik Naik Sama Dampit 2016  Turun Turun Sama Tirtoyudo 2016  Naik Turun Tidak Sama Ampelgading 2016  Naik Naik Sama Poncokusumo 2016  Naik Naik Sama Wajak 2016  Naik Naik Sama Turen 2016  Turun Turun Sama Bululawang 2016  Turun Naik Tidak Sama Gondanglegi 2016  Turun Turun Sama Pagelaran 2016  Turun Turun Sama Kepanjen 2016  Naik Turun Tidak Sama Sumberpucung 2016  Naik Naik Sama Kromengan 2016  Naik Turun Tidak Sama Ngajum 2016  Turun Turun Sama Wonosari 2016  Turun Turun Sama Wagir 2016  Naik Turun Tidak Sama Pakisaji 2016  Turun Turun Sama Tajinan 2016  Naik Naik Sama
Keterangan : Berdasarkan Table 1.1 dengan menggunakan rumus
di peroleh hasil  nilai akurasi 73,91% dan  nilai error sebesar 26,08 %

## 4.11. Pengujian Fungsional
Hasil
pengujian fungsionalitas sistem menggunakan  3  browser  yaitu  Mozilla  Firefox  versi 50.1.0,  Google  Chrome  versi  55.0.2883.87,  dan  Internet Explorer versi 8.0.7600.16385. Pada Tabel 1.2 merupakan pengujian fungsi pada browser.
Table 1.2 Pengujian Fungsional No fungsionalitas Nama Browser Mozilla Firefox Chrome Internet Explorer 1 Tata letak Ok Ok Ok 2 Funsi  bottom & link Ok Ok Ok 3 Fungsi Insert, Update  dan Delete Ok Ok Ok
Keterangan  :  Berdasarkan  hasil  pengujian fungsionalitas  browser  pada  Tabel  1.2  di  atas diperoleh  hasil  prosentase  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 1.3.
Table 1.3 Presentase Pengujian
No Browser Persen(%) YA TIDAK 1 Mozilla Firefox 3/3x100%=100% 0/0x100%=0% 2 Google
Chrome 3/3x100%=100% 0/0x100%=0% 3 Internet Explorer 3/3x100%=100% 0/0x100%=0%
Keterangan  :  Kesimpulan  dari  pengujian  3  browser (Mozilla Firefox, Google Chrome, dan Internet Explorer) di atas bahwa ketiganya dapat berjalan dengan baik sesuai dengan prosentase 100% dan tidak dapat berjalan dengan baik sesuai dengan prosentase 0%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  implmentasi  dan  pengujian  yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  halaman  website yang  dilakukan  pada  3  browser,  yaitu  Mozilla Firefox,  Internet  Explorer  dan  Google  Chrome halaman  website  berhasil  berjalan  dengan  baik sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  website  bisa berjalan baik di ke-3 web browser .
2. Hasil  pengujian  keakuratan  metode  menggunkan menggunakan  182  data  traning  dan  23  data  testing diperoleh  hasil  nilai  akurasi  73,21%  dan  nilai  error sebesar 26,08 %
3. Dari  hasil  pengujian  kepuasan  user  terhadap  27 responden mendapatkan kesimpulan bahwa website berjalan dengan baik.

## 5.2. Saran
Dari beberapa kesimpulan yang telah diambil, maka dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan  sangat membantu  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  ini selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Agar  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat ditambahkan  fitur-fitur  seperti,  hak  akses  untuk pengolahan  dan  fasilitas  mailer  untuk  mendukung fasilitas  pengiriman  email  kepada  user  atau sebaliknya dari user kepada user administrator.
2. Pada penelitian tentang penerapan metode k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) untuk memprediksi hasil pertanian di Kabupaten Malang dapat dikembangkan dengan  metode  lain  yaitu  dengan  metode  Naïve Bayes, DECISION TREE, dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustina,  et.  all.  2014.  Clustering  Kualitas Beras  Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunkan Metode  K-MEANS.  Jurnal  Ilmiah.  Malang  : Universitas Brawijaya Malang.
[2] Asroni,  et.  all.  2015.  Penerapan  Metode  K-
Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika UMM Magelang. JURNAL ILMIAH SEMESTA TEKNIKA. 18 : 76-82
[3] Binarso  at  all.  2012.,  PEMBANGUNAN SISTEN  INFORMASI  ALUMI  BERBASIS WEB  PADA  PROGRAM  STUDI  TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO. JOINT Vol 1.NO 1 : 72 - 84
[4] Cipta,  S.  W.  2015.  Pengembangan  Komoditas Unggulan Di Wilayah Pengembangan Tumpang Kabupaten Malang. Retrieved 29 06, 2018, from http  :  //repository.  ipb.  ac.  id/  :  http  : //repository. ipb.
ac.
id/handle/123456789/79155
[5] Dusea at all. EVALUASI USABILITY UNTUK MENGUKUR PENGUNAAN WEBSITE EVENT  ORGANIZER.  Seminar  Nasional Informatika 2015 : 428-434
[6] Felicia,  L.  2014.  Penerapan  Metode  Clustering Dengan  K-Means  Untuk  Memetakan  Potensi Tanaman  Padi  Di  Kota  Semarang.  Jurnal. Malang : Universitas Dian Nuswantoro
[7] Fiandana et all,2015, STRATEGI PEMERINTAH
DAERAH
DALAM
MENINGKATKAN  KETAHANAN  PANGAN
DAERAH  (Studi  pada  Kabupaten  Malang), Jurnal Administrasi Publik (JAP), Vol.3, No. 10, Hal. 1792-1786
[8] Harison.Syarif.2016.  SISTEM  INFORMASI GEOGRAFIS  SARANA  PADA  KABUPATEN PASAMAN  BARAT.  Jurnal  TEKNOIF  Vol.  4 No. 2 : 40 – 50
[9] Khoirudin,Muchamad Deva.2017.PERAN PEMERINTAH DALAM URUSAN PENGELOLAAN DANA DESA(Studi di
Kabupaten Malang dan Desa Landungsari).UMM.Malang
[10] Rahardjo,  Alex  Surya.  2002.  APLIKASI  E- COMMERCE
WWW.KOMPUTERONLINE.COM  DENGAN MENGGUNAKAN  MYSQL  DAN  PHP4. JURNAL INFORMATIKA Vol. 3. No. 2 : 88 – 95
[11] Syabrina,Hanna.2012.FAKTOR PENYEBAB LEDAKAN  PERTUMBUHAN  PENDUDUK DI KABUPATEN MALANG (Studi Kasus pada Masyarakat Kabupaten Malang).Universitas
Brawijaya Malang.Malang
[12] Simanjuntak,  at.  all.  2017.  Implementasi
Modified K-Nearest Neighbor Dengan Otomatisasi  Nilai  K  Pada  Pengklasifikasian Penyakit Tanaman Kedelai. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer. 1 : 75-79 [13] Sugiyani,  Y.  2016.  Pengelompokan  Wilayah Berdasarkan Potensi Hasil Pertanian Menggunakan  Algoritma  K-means  Di  Kota Cilegon. Jurnal ProTekInfo. 3 : 60-67 [14] Wantono, Setyo. 2014. PREDIKSI PENYELESAIAN STUDI MAHASISWA BARU
DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO  (  Study  Kasus  Di  Universitas Muhammadiyah Gresik), JIPPTUMG