## TEKNIK GENETIC MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK ESTIMASI HASIL PRODUKSI GULA TEBU BERDASARKAN NILAI KLOROFIL DAUN TEBU
Siti Mutrofin 1) , R. V. Hari Ginardi 2) , dan Chastine Fatichah 3)
1) Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum Kompleks Ponpes Darul Ulum Rejoso Peterongan Jombang 61485
2,3) Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Teknik Kimia, Gedung Teknik Informatika, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 e-mail: mutrofin12@mhs.if.its.ac.id 1) , hari@its.ac.id 2) , chastine@cs.its.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pada  umumnya,  taksasi  (estimasi)  hasil  produksi  gula  didasarkan  pada  luas  area,  masa  tanam,  faktor panjang  leng,  jumlah  batang/leng,  tinggi  batang,  bobot  batang,  dan  rendemen.  Faktor  rendemen  sangat berpengaruh terhadap kualitas gula (manis atau tidak), sedangkan faktor yang lain hanya mempengaruhi kuantitas gula. Salah satu tolak ukur produksi gula maupun rendemen dapat dilihat dari nilai klorofil daun tebu.  Klorofil  juga  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  bagi  proses  fotosintesis.  Untuk  itu,  dalam penelitian  taksasi  produksi  gula  tebu  ini  didasarkan  pada  nilai  klorofil  daun  tebu.  Dalam  penelitian  ini, performa algoritma Modified k-Nearest Neighbor (MKNN) ditingkatkan dengan cara mengoptimalkan nilai k dengan  menggunakan  algoritma  genetika,  yang  selanjutnya  algoritma  tersebut  dinamakan  dengan algoritma  Genetic  Modified  K-Nearest  Neighbor (GMKNN).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  GMKNN sebagai  algoritma  baru  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  hasil  produksi  gula  tebu  berdasarkan  nilai klorofil  daun  tebu.  Dari  sejumlah  uji  coba,  terbukti  bahwa  klorofil  (Model2)  dapat  digunakan  untuk melakukan  taksasi,  walaupun  memiliki  hasil  yang  kurang  baik  dibandingkan  ketika  tidak  menggunakan klorofil  (Model1).  Model2  unggul  pada  percobaan  dengan  menggunakan  95  data,  Model2  juga  terbukti memiliki perbedaan yang signifikan dberdasarkan uji T. Kinerja algoritma GMKNN lebih baik dari pada MKNN dengan nilai MSE terkecil sebesar 3737 pada percobaan dengan menggunakan 95 data, dan MSE terbesar sebesar 2053730 pada percobaan dengan menggunakan 201 data, namun GMKNN juga memiliki kekurangan,  yaitu  komputasi  tinggi,  terjebak  pada  optimum  lokal,  sedangkan  kekurangan  MKNN  adalah penentuan  nilai  ambang  batas  dalam  mendapatkan  nilai  similaritas  antar  data  latih  yang  masih  manual pada kasus estimasi.
Kata Kunci : Genetic Modified K-Nearest Neighbor, klorofil, MKNN, tebu, validitas.

## I. P ENDAHULUAN
alah  satu  komoditas  pangan  utama  di  Indonesia yang akan ditingkatan produksinya oleh pemerintah Indonesia  adalah  gula,  sebagai  target  swasembada untuk industri pada tahun 2014. Sebab, swasembada untuk  komoditas  gula  konsumsi  langsung  rumah tangga sudah terwujud sejak tahun 2008. Revitalisasi teknologi  dan  industri  hilir  termasuk  dari  strategi Kementrian Pertanian (Kementan) untuk mewujudkan hal tersebut [1].
Banyak  peneliti  yang  telah  berperan  di  bidang revitalisasi  teknologi,  diantaranya  adalah  terkait penanganan  hama  penyakit  tebu,  peningkatan kualitas  bibit  tebu,  perbaikan  perlakuan  dalam
bertani  tebu,  peningkatan  produktivitas  tebu, maupun tentang taksasi hasil produksi gula. Menurut [2]  dan  [3]  salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan produktivitas  gula  atau  mewujudkan  swasembada gula nasional 2014 adalah dengan cara meningkatkan  rendemen  tebu.  Tolak  ukur  produksi gula maupun rendemen tebu dapat dilihat dari nilai klorofil  daun  tebu  [3].  Klorofil  juga  memiliki peranan yang sangat penting bagi proses fotosintesis. Sementara  itu,  secara  umum  dalam  melakukan taksasi produksi gula, pabrik gula hanya memperhatikan  6  faktor,  yaitu:  1)  Faktor  leng (juring), 2) Jumlah batang/leng, 3) Tinggi batang, 4) Berat  batang,  5)  Rendemen,  6)  Luas  lahan  dan  7) Masa tanam.
S
Pentingnya  klorofil  terhadap  hasil  produktivitas gula,  menjadikan  tantangan  untuk  melakukan penelitian  terkait  taksasi  (estimasi)  produksi  gula berdasarkan  nilai  klorofil  daun  tebu,  karena  dalam proses  taksasi  gula  belum  pernah  dilakukan penelitian taksasi produksi gula yang menggunakan nilai klorofil daun tebu. Ada beberapa teknik untuk melakukan estimasi, salah satunya adalah menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (kNN) [4] dan [5].
kNN  adalah  salah  satu  algoritma  estimasi  yang mendasar  dan  sederhana,  kNN  memiliki  beberapa kelebihan,  diantaranya:  1)  Mudah  digunakan,  2) Kuat  terhadap  data  pelatihan  yang  memiliki  derau, dan 3) Efektif jika data pelatihan besar. Namun, kNN juga memiliki kelemahan, yaitu: 1) Komputasi yang cukup tinggi,  karena harus  menghitung jarak setiap kueri untuk semua sampel pelatihan, 2) Membutuhkan  memori  yang  besar,  3)  Tingkat akurasi rendah ketika data pelatihan memiliki multi dimensi, 4) Harus menentukan nilai k secara manual, 5) Jarak yang berdasarkan pembelajaran tidak jelas, jenis  jarak  apa  yang  digunakan,    dll  [6].  Penelitian terkait untuk perbaikan kNN sudah banyak ditemui, salah  satunya  adalah Modified  k-Nearest  Neighbor (MKNN), MKNN merupakan salah satu turunan dari algoritma kNN, yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi  dari  algoritma  kNN.  MKNN  mempunyai kinerja  yang  lebih  baik  dari  pada  kNN  [7]  karena menggunakan  bobot  dan  validitas  titik  data  untuk mengestimasi  tetangga  terdekat.  Namun,  masih terdapat kekurangan dari algoritma kNN yang belum terselesaikan oleh algoritma MKNN, yaitu komputasi dengan tingkat kompleksitas yang tinggi [8]. Namun, banyak penelitian tentang MKNN hanya diperuntukkan  untuk  tugas  klasifikasi,  sedangkan kasus  usulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  estimasi, sehingga perhitungan validitasnya, dalam penelitian ini  dilakukan  pergantian  dengan  menggunakan perhitungan nilai MSE dari data latihnya.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, dalam penelitian yang diusulkan bertujuan untuk melakukan perbaikan MKNN dengan cara mengoptimalkan  nilai k menggunakan  algoritma Genetic  Algorithm (GA)  pada  kasus  estimasi  hasil produksi  gula  tebu  berdasarkan  nilai  klorofil  tebu. Karena,  GA  sudah  terbukti  dapat  digunakan  untuk optimalisasi  nilai  k  dari  algoritma  kNN  [9]. Algoritma  tersebut  selanjutnya  dinamakan  sebagai
algoritma Genetic  Modified  k-Nearest  Neighbor (GMKNN).

## II. P ERSIAPAN D ATA
Pada  penelitian  ini  data  primer  didapatkan  dari Pabrik  Gula  (PG)  Kebon  Agung  Malang  pada periode tahun 2013 yang bertujuan untuk mendapatkan data klorofil daun tebu, sedangkan data sekunder didapatkan dari PG Pesantren Baru Kediri pada  periode  tahun  2009-2012  untuk  mendapatkan data rendemen. Data dari PG Kebon Agung Malang maupun  PG  Pesantren  Baru  Kediri  memiliki permasalahan, yaitu banyak terdapat missining value (data  yang  tidak  bernilai  atau  kosong)  seperti ditunjukkan pada Tabel I, sehingga untuk menangani hal  ini,  menurut  [10]  perlu  dilakukan  impuitasi menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (kNN). Proses normalisasi data sebelum mebangkitkan data yang bersifat missing value menggunakan kNN perlu dilakukan,  karena  besaran  nilai  antara  data  tidak sama, seperti Pada Tabel I, luas lahan memiliki data antara  0,5  sampai  dengan  5,3.  Sedangkan  pada atribut  klorofil  memiliki  data  antara  27,78  sampai dengan  38,98.  Proses  normalisasi  diharapkan  dapat menghasilkan  estimasi  data  yang  bersifat missing value mendekati  nilai  asli  dari  data  yang  memiliki karakter  data  yang  sama  berdasarkan  atribut  pada data latih.  Metode normaliasi  yang digunakan pada penelitian ini adalah min-max .
Berdasarkan hasil pemilihan dan pembersihan  atribut  yang  didapatkan  dari  data sekunder,  varietas  tebu  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  hanya  menggunakan  BL  (Buluh Lawang),  dikarenakan  hanya  varietas  BL  yang  ada pada  PG  Kebon  Agung  Malang  dan  PG  Pesantren Baru Kediri. Pada Tabel I, data no. 1 sampai dengan no. 6 data didapatkan dari PG Kebon Agung Malang, Sedangkan  data    no.  7  sampai  dengan  no.  10  data didapatkan  dari  PG  Pesantren  Baru  Kediri.  Tabel  I adalah menunjukkan beberapa data yang digunakan dalam penelitian ini, data secara keseluruhan adalah sebanyak  201  data.  Pada  atribut  masa  tanam,  data berisi  waktu  tanam,  waktu  tanam  dalam  sebulan dapat  dilakukan  dua  kali  (dua  mingguan).  Contoh masa  tanam,  jika  waktu  tanam  dilakukan  bulan Januari

## T ABEL I
D ATA T AKSASI P RODUKSI G ULA PADA V ARIETAS BL (B ULUH L AWANG ) YANG T ELAH DISELEKSI DAN DIBERSIHKAN
N o L ua s La ha n (H a) M as a Ta na m Fa kt or Le ng /H a Ju ml ah Bat an g/ Jur ing Ti ng gi ( m ) B ob ot (K g) Ren dem en (%) Kl or of il Ha sil Pa ne n/ Ha (K u)
1 1, 5 1
38 ,9 8 11 62 2 0, 5 23 2, 55 0, 5 35 ,0 8 50 0 3 0, 6 17 3, 11 0, 35 31 ,0 5 85 0
4 2 17 3, 27 0, 27 35 ,1
3 40 00 5 2, 3 23 1, 85 0, 5 35 ,1 3 41 40 6 0, 6 1 2, 97 0, 66 27 ,7 8
7 4 12 10,1 8 89 2 8 2 13 10,1 8 70 0 9 5, 3 11 10,1 8 81 0 1 0 4, 8 11 10,1 8 81 6
minggu  pertama,  maka  notasinya  adalah  1,  jika waktu  tanam  pada  bulan  Januari  Minggu  ketiga, maka notasinya adalah 2, jika waktu tanama adalah bulan  Februari  minggu  pertama,  maka  notasinya adalah  3,  jika  waktu  tanam  pada  bulan  Februari minggu  ketiga,  maka  notasinya  adalah  4,  begitu seterusnya. Minggu pertama pada setiap bulan selalu bernilai ganjil, Minggu ketiga pada setiap bulannya
bernilai genap.
Pada  umumnya,  PG  selalu  menggunakan  7 atribut dalam melakukan taksasi produksi gula, yang terdiri  dari  luas  lahan,  masa  tanam,  faktor  leng, jumlah  batang,  tinggi,  bobot,  rendemen.  Pada penelitian  ini,  dari  7  atribut  tersebut,  dilakukan  uji korelasi  berdasarkan  nilai  klorofil.  berdasarkan  uji korelasi,  atribut  yang  memiliki  hubungan  dengan nilai klorofil adalah masa tanam, faktor leng, bobot dan  rendemen,  maka  4  atribut  itu  digantikan  oleh atribut  klorofil.  Sehingga  pada  penelitian  ini memiliki  2  model  dalam  melakukan  taksasi,  yaitu Model1 terdiri dari 7 atribut yang umum digunakan oleh  PG,  Model2  terdiri  dari  4  atribut  (luas  lahan, jumlah batang, tinggi dan klorofil).

## III. GMKNN : G ENETIC M ODIFIED K -N EAREST N EIGHBOR
GMKNN  adalah  algoritma  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  algoritma  MKNN  dengan  cara mengoptimalkan  nilai k menggunakan  algoritma genetika (Gambar 1), dalam penelitian ini GMKNN (Gambar 3) digunakan untuk kasus estimasi (taksasi) produksi  gula  tebu  berdasarkan  nilai  klorofil  daun tebu.
Algoritma  genetika  memiliki  masukan  berupa jumlah populasi, jumlah gen, probabilitas crossover ( Pc ),    probabilitas  mutasi  ( Pm ),  data  dan  jumlah iterasi. Jumlah populasi merepresentasikan kemungkinan solusi k ( k adalah salah satu parameter pada MKNN, k pada algoritma genetika direpresentasikan  sebagai  kromosom)  yang  optimal pada
MKNN,  jika  yang  diharapkan  adalah  kemungkinan solusi k yang optimal adalah sebanyak 10 buah, maka jumlah populasi bernilai 10. Jumlah gen merepresentasikan  batasan  nilai k pada  MKNN, batasan nilai k adalah kurang dari data latih, skema pengkodean  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah binary  encoding .  misalkan,  data  latih  yang digunakan  adalah  sebanyak  75,  maka  representasi binary encoding yang kurang dari 75 adalah sebesar 63 atau 6 bit (Gambar 2) dalam bilangan biner (Tabel II). Pc pada penelitian ini digunakan sebesar 0,8 [11] sedangkan Pm yang digunakan adalah 0,1 [12]. Data latih  yang  digunakan  adalah  untuk  Percobaan1 sebesar  75,  untuk  Percobaan2  sebesar  130  dan Percobaan3  sebesar  150.  Sedangkan  data  uji  untuk Percobaan1  sebesar  20,  Percobaan2  sebesar  30  dan
untuk Percobaan3 sebesar 51. Iterasi yang digunakan beberapa variasi sebesar 5, 10, 25, 50, 100, 500 dan 1000.  Proses  untuk  membangkitkan  populasi dilakukan  secara  acak.  Evaluasi fitness didasarkan pada  MSE  ( Mean  Square  Error ),  di  mana  nilai fitness berbanding  terbalik  dengan  nilai  MSE. Seleksi  induk  baik  untuk  pindah  silang  maupun mutasi  menggunakan  metode roulette  wheel . Keluaran dari algoritma genetika ini adalah berupa k (kromosom) yang optimal untuk MKNN.
Algoritma  MKNN  adalah  algoritma  kNN yang  telah  dilakukan  modifikasi  dengan  cara menambahkan nilai validitas berdasarkan kemiripan dari target  data latih,  persamaan dari validitas pada kasus  estimasi  ditunjukkan  pada  persamaan  (1), validitas  didasarkan  pada  similaritas  (persamaan (2)),  similaritas  didasarkan  pada  jarak  terdekat (persamaan (3)) antar data latih.
Gambar 1. Flowchart algoritma genetika untuk mendapatkan k optimal dari MKNN
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠(𝑖) = 1 𝑘 ∑ 𝑆 (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡(𝑥), 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡(𝑁 𝑖 (𝑥))) 𝑘 𝑖=1 , (1)
𝑆(𝑑 𝑡 ) = { 1  𝑑 𝑡 < 𝑡 0  𝑑 𝑡 ≥ 𝑡 , (2)
𝑑(𝑎, 𝑦) = √∑ (𝑎 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑖 (3)
𝑊(𝑖) = 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠(𝑖) × 1 𝑑 + 𝛼 , (4)
𝑦̂ 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑦 𝑖 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 𝑖 (5)
Pada persamaan (1) i adalah banyaknya data, k adalah k optimal  yang  didapatkan  dari  algoritma genetika, x adalah target pada titik x , N adalah jumlah dari tetangga data latih. Pada persamaan (2) S adalah similaritas  target  antara  data  latih, d t adalah  jarak Euclidean antara data latih, karena similaritas target ini didasarkan pada jarak Euclidean antar data latih, t adalah nilai ambang batas yang didasarkan pada d t . Pada  persamaan  (3) d adalah  jarak  Euclidean, persamaan d juga dapat digunakan untuk persamaan d t , hanya saja d digunakan untuk jarak antar data uji dengan  data  latih. a adalah  target  aktual, y adalah target  hasil  estimasi.  Pada  Persamaan  (4) 𝛼 adalah smooting ,  yang  bertujuan  untuk  menghindari penyebut  agar  tidak  dibagi  dengan  nol. 𝛼 pada
penelitian ini menggunakan 0,5 [6]. Pada persamaan (5) 𝑦̂ 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠𝑖 adalah  target  hasil  estimasi, w adalah bobot, i adalah sebanyak k , y adalah target aktual. GMKNN memiliki masukan yang terdiri dari data latih, target data latih, data uji, target data uji dan k yang  optimal.  Proses  yang  pertama  kali  adalah mendapatkan  nilai d t ,  selanjutnya  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  similaritas  berdasarkan  nilai t yang  optimal  dari d t yang  sudah dilakukan pemeringkatan berdasarkan nilai terkecil sejumlah k , jika  sudah  didapatkan  nilai  similaritas,  maka  dapat digunakan untuk perhitungan validitas. Validitas ini akan digunakan untuk mendapatkan bobot. Sebelum menghitung  bobot  perlu  dilakukan  perhitungan untuk mendapatkan jarak antara data uji dengan data latih. Semakin kecil jarak semakin baik, begitu juga
sebaliknya, semakin besar bobot, semakin baik. Jika bobot  sudah  dilakukan,  maka  bisa  dilakukan perhitungan  estimasi  berdasarkan  persamaan  (5) [13].
1 1 1 1 1 1 g 1 g 2 g 3 g 4 g 5 g 6 Gambar 2. Skema pengkodean kromosom pada GA yang merepresentasikan k pada kNN (Suyanto,
2005)
T ABEL II

## K ONVERSI B INER KE D ESIMAL
Konver
si Biner ke Desima l 2 8 2 7 2 6 2 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 25 6 12 8 64 3 2 1 6 8 4  2  1
Biner 1 1 1 1 1 1 1  1  1 Desima l 50 3 25 7 12 7 6 3 3 1 1 5 7  3  1 IV. H ASIL U JI C OBA
Uji  coba  dilakukan  dengan  beberapa  kali percobaan  dengan  berbagai  macam  variasi,  baik variasi k secara manual pada MKNN, t (0,001; 0,01; 0,1; dan 1), data latih (75, 130 dan 150), maupun data uji  (20,  30,  dan  51).  Berdasarkan  hasil  uji  coba (Tabel III) t optimal memiliki variasi yang berbeda- beda,  hal  ini  dikarenakan  setiap  data  memiliki karakteristik  yang  berbeda,  sama  halnya  dengan k optimal  yang  berbeda-beda.  Pada  Tabel  III,  data yang  tercetak  merah  berarti  MKNN  unggul, sedangkan  jika  berwarna  unggu  maka  GMKNN unggul.  Berdasarkan  Tabel  III  GMKNN  terjebak pada optimum lokal, dikarenakan k maksimal hanya 63  pada  saat  penentuan  gen  terdiri  dari  6  bit, sedangkan k yang  optimal  adalah  74.  Namun, GMKNN  juga  memiliki  keunggulan  (Tabel  IV),  di mana  GMKNN  memiliki  nilai  MSE  sebesar  3737, sedangkan  MKNN  memiliki  MSE  sebesar  3847. GMKNN selain memiliki kelemahan pada konvergensi dini (terjebak pada optimum lokal), juga memiliki  komputasi  yang  besar,  karena  memiliki
perhitungan  yang  kompleks.  Berdasarkan  Tabel  III dan  Tabel  IV,  Model2  tidak  begitu  unggul dibandingkan menggunakan Model1.
Salah  solusi  yang  dapat  digunakan  adalah pemilihan  skema  pengkodean  yang  cocok  dengan kasus  algoritma  MKNN,  karena  ketika  pada penelitian  ini  menggunakan  skema  pengkodean biner, akan terjebak pada optimum lokal pada kasus optimasi  nilai k dari  MKNN.  Untuk  itu  pada penelitian  kedepan,  optimasi  nilai k pada  MKNN dapat dilakukan perbaikan baik dengan menggunakan  perlakuan  tertentu,  atau  dengan  cara pemilihan  algoritma  optimasi  yang  lebih  baik  dari pada  algoritma  genetika.  Berdasarkan  uji  t  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  Model  2  memiliki perbedaan yang signifikan.

## V. K ESIMPULAN
Taksasi  produksi  gula  berdasarkan  nilai Klorofil  daun  dapat  dilakukan  dengan  cara mengganti  atribut  masa  tanam,  juring,  bobot  dan rendemen berdasarkan uji korelasi, sedangkan untuk mendapatkan nilai klorofil daun dapat menggunakan SPAD  meter.  Hasil  dari  taksasi  produksi  Gula menggunakan  nilai  klorofil  daun  tebu  juga  kurang begitu bagus dibandingkan dengan model yang tidak menggunakan  nilai  Klorofil  daun  Tebu,  walaupun memiliki pengaruh yang signifikan.  Metode GMKNN dapat digunakan untuk melakukan taksasi produksi  Gula  lebih  baik,  dari  pada  MKNN  seperti pada percobaan dengan data sebanyak 95 data pada Model2,  dengan  nilai  MSE  terbaik  sebesar  3737. Metode  GMKNN  memiliki  performa  yang  kurang baik  pada  kasus  komputasi,  karena  membutuhkan waktu yang lebih lama, namun memiliki kemampuan dalam  menentukan  nilai  k  secara  optimal  dan otomatis. Selain permasalahan komputasi, kelemahan GMKNN adalah terjebak pada optimum lokal  karena  bawaan  dari  algoritma  genetika,  dan GMKNN juga memiliki kelemahan dalam penentuan nilai ambang antar data latih ( d t ) pada kasus estimasi. Penelitian  kedepan  pekerjaan  yang  bisa dilakukan adalah mengunakan algoritma thresholding dalam  menentukan  similaritas  antar data latih ( d t ) pada kasus estimasi atau prediksi dari tugas datamining , sehingga memiliki  ambang batas yang  optimal,  serta  memiliki  nilai  MSE  yang  lebih baik.    Algoritma  GMKNN  kedepannya  dapat dilakukan perbaikan dalam menangani permasalahan
konvergensi dini, agar tidak terjebak pada optimum lokal.
Gambar 3. Flowchart algoritma MKNN
T ABEL III P ERBANDINGAN MKNN DENGAN GMKNN UNTUK MELAKUKAN ESTIMASI PADA M ODEL 1 Data Data Latih Data Uji Variasi k Jumlah Atribut Metode k Optimal t Optimal MSE Waktu (detik) 95  75 20 20 7 MKNN 74 1 3908 0.0628 GMKNN  63 1 3937 0.2672 13 0 100 201 21 MKNN 5 0.1 8024 0.0259 GMKNN  5 0.1 8024 0.2894 20 1 150 51 22 MKNN 2 0.001 2036463 0.0223 GMKNN  2 0.001 2036463 0.3368

## T ABEL IV
P ERBANDINGAN MKNN DENGAN GMKNN UNTUK MELAKUKAN ESTIMASI PADA M ODEL 2 Data Data Latih Data Uji Variasi k Jumlah Atribut Metode k Optimal t Optimal MSE Waktu (detik) 95 75 20 20 7 MKNN 55 0.1 3847 0.0536 GMKNN  61 1 3737 0.2701 130 100 201 21 MKNN 1 0.001 12739  0.0204 GMKNN  1 0.001 12739  0.2834 201 150 51 22 MKNN 4 0.001 20537 00 0.025 GMKNN  4 0.001 20537 30 0.308

## D AFTAR P USTAKA
[17] K. Pertanian. (Desember 2009). Rancangan Rencana Strategis Kementrian Pertanian Tahun 2010-2014. Kementrian Pertanian, Jakarta, Indonesia [Online]. Tersedia: www.deptan.go.idrenbangtan/rancangan%20ren stra%20depta%202010-2014%20lengkap.pdf.
[18] P3GI. (2008). Konsep Peningkatan
Rendemen Untuk Mendukung Program Akselerasi Industri Gula Nasional . P3GI,
Indonesia [Online]. Tersedia: www. sugarresearch.org/wp- content/uploads/2008/12/konsep-peningkatan- rendemen.pdf.
[19] Soemarno. M S. (2010). Bagaigama Meningkatkan Rendemen tebu. Malang, Indonesia [Online]. Tersedia: http://marno.lecture.ub.ac.id/files/2012/01/
BAGAIMANA-MENINGKATKAN- Rendemen-tebu.doc.
[20] H.  Reese,  M.  Nilsson,  P.  Sandstrom,  et  al.
(2002).  Applications  using  Estimates  of  Forest
Parameters  Derived  From  Satellite  and  Forest Inventory  Data .  Computers  and  Electronics  in Agriculture .  [Online]. volume 37,  hal.  1-20. Tersedia: http://pub.epsilon.slu.se/3332/1/Reese_et_al_08 0626.pdf.
[21] J. H. Jung, J. Heo, S. Yoo, et al. “Estimation of Aboveground Carbon using kNN Algorithm: A Case Study in Danyang, Korea”, dalam Proceedings of the Asian Conference on Remote Sensing, 2010. [Online]. Tersedia: http://a-a- rs.org/aars/proceeding/ACRS2010/Papers/Oral %20Presentation/TS29-5.pdf.
[22] K. Parvin, H. Alizadeh, B. M. Bidgoli. “MKNN: Modified K-Nearest Neighbor”.
Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science , San Francisco, USA, 2010.
[23] C. S. Oedegard. (2010). Brief Introduction to the k-Nearest Neighbour Classifier. [Online]. Tersedia: http://ukult.net/ai/introknn.pdf.
[24] N. Bhatia dan Vandana. (2010). Survey of
Nearest Neighbor Techniques. International Jounal of Computer Science and Information Security . [Online]. volume 8(2), hal. 302-305. Tersedia: http://arxiv.org/pdf/1007.0085.pdf. [25] N. Suguna dan K. Thanushkodi. (2010). An Improved k-Nearest Neighbor Classification Using Genetic Algorithm. International Journal of Computer Science Issues . [Online]. volume 7(4), hal. 18-21. Tersedia:
http://ijcsi.org/papers/IJCSI-Vol-7-Issue-4-No- 2.pdf.
[26] A. Izzah, dan N. Hayatin. (2013). Imputasi Missing Data Menggunakan Metode k_Nearest Neighbor Dengan Optimasi Algoritma Genetika. Melek IT. [Online]. volume 1, hal. 1- 7. Tersedia:
www.researchgate.net/publication/257603905_I MPUTASI_MISSING_DATA_MENGGUNAK AN_METODE_K- NEAREST_NEIGHBOUR_DENGAN_OPTIM ASI_ALGORITMA _GENETIKA [27] Coelho, L. D. S. Bora, T. C. dan Klein, C. E. (2014). A genetic programming approach based on Levy flight applied to nonlinear identification of a poppet valve. Applied Mathematical Modelling , Vol. 38, No. 5, hal. 179-1736.
[28] A. Izzah, R. K. Dewi, S. Mutrofin. “Hybrid Artificial Bee Colony: Penyeleseian Baru Pohon Rentang Berbatas Derajat”. Proseding dari
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, Yogyakarta, Indonesia, 2013, hal. 18-39 s/d 18-44.
[29] D. T. Larose. (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Wiley and Sons, Hoboken, New Jersey.