## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI HARGA JAGUNG DENGAN PENGUJIAN RMSE
Sandy Tri Wijaya, Indyah Hartami Santi, Zunita Wulansari Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Blitar JL. Majapahit No 2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur sandtriwi@gmail.com

## ABSTRAK
Jagung  merupakan salah satu komoditas pertanian  yang penting di Indonesia, baik sebagai  bahan pangan maupun sebagai bahan industri. Namun, pada tahun 2022, produksi jagung mengalami penurunan menjadi sebesar 339.788,4 ton, sedangkan untuk permintaan jagung pada tahun 2022 sebesar 36.527 ton dan penawaran sebesar 298.508 ton. Penurunan produksi dapat berdampak pada pasokan jagung yang tersedia, maka harga jagung juga akan  mengalami fluktuasi yang  dapat  mempengaruhi  ekonomi  petani,  peternak  maupun  industri  yang menggunakan  bahan  dasar  jagung.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  memprediksi  harga  jagung menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) di Kabupaten Tulungagung yang menghasilkan harga prediksi harga jagung pada bulan Mei dan menguji metode untuk mengetahui tingkat akurasinya. Pengujian dari prediksi menggunakan  metode Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yang  menghasilkan  tingkat error 185,1497  dan persentase sebesar 95%.
Kata kunci: Prediksi , K-Nearest Neighbor , Harga Jagung , Root Mean Square Error

## 1. PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  salah  satu  komoditas pertanian  yang  penting  di  Indonesia,  baik  sebagai bahan  pangan  maupun sebagai  bahan  industri. Selain untuk  bahan  makanan  pokok,  jagung  juga  digunakan sebagai  bahan baku  industri, pakan ternak dan bahan farmasi. Mengingat hal tersebut, pemerintah Indonesia telah  berupaya  untuk  selalu  meningkatkan  produksi jagung  Indonesia  dengan  menjadikan  jagung  sebagai salah satu dari 11 komoditas strategis yang ditargetkan untuk swasembada.
Menurut  keputusan  Menteri  Pertanian  nomor 472/Kpts/RC.040/6/2018  membahas  bahwa  lokasi kawasan pertanian nasional (2018) yang mencantumkan bahwa Provinsi Jawa Timur berada di posisi  ke  12  untuk  komoditas  jagung  yang  dimana Kabupaten Tulungagung berada pada posisi ke 6 yang memiliki produktivitas jagung tertinggi.
Pada  tahun  2021,  Kabupaten  Tulungagung berhasil  mencapai  produksi  jagung  yang  mencapai angka  yang  mengesankan,  yaitu  sebesar  388.810,36 ton.  Namun,  pada  tahun  2022,  produksi  jagung mengalami penurunan menjadi sebesar 339.788,4 ton [1].  Penurunan  produksi  ini  menunjukkan  adanya perubahan yang signifikan dalam jumlah jagung yang diproduksi  di  Kabupaten  Tulungagung.  Sedangkan untuk  permintaan  jagung  pada  tahun  2022  sebesar 36.527  ton  dan  penawaran  sebesar  298.508  ton. Dengan  data  tersebut  menunjukkan  bahwa  pasokan jagung  yang  tersedia  mengalami  penurunan  produksi yang  dapat  berdampak  pada  harga  jagung.  Pasokan jagung  tersebut  belum  memenuhi  kebutuhan  para peternak  di  Kabupaten  Tulungagung  yang  berjumlah 140.500 orang [2].
Dengan  permasalahan  yang  dihadapi  dalam industri  jagung,  seperti  kurangnya  industri  pengolah pakan  ternak  dan  jumlah  perusahaan  yang  terbatas,
dapat  berdampak  pada fluktuasi harga  jagung  yang sering terjadi. Fluktuasi harga jagung yang tidak stabil dapat  mempengaruhi  kondisi  ekonomi  para  petani jagung dan peternak di wilayah tersebut. Ketidakstabilan  harga  jagung  dapat  menyebabkan ketidakpastian  dalam  pendapatan  para  petani  jagung dan  peternak  yang  bergantung  pada  jagung  sebagai bahan  pakan  ternak. Fluktuasi harga  yang  tidak terduga dapat membuat sulit bagi petani dan peternak untuk merencanakan dan mengelola kegiatan pertanian dan peternakan mereka dengan baik.
Selain  itu,  masalah fluktuasi harga  jagung  juga dapat  menimbulkan  ketidaktahuan  dalam  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  melakukan  jual  beli jagung. Para petani dan peternak yang tidak memiliki pemahaman yang cukup tentang fluktuasi harga jagung mungkin  kesulitan  dalam  menentukan  waktu  yang tepat  untuk  menjual  atau  membeli  jagung.  Hal  ini dapat berdampak pada keuntungan dan efisiensi usaha mereka.
Berdasarkan  penelitian  yang  pernah  dilakukan oleh [3]   yang bertujuan untuk mengetahui penjualan produk Unilever terlaris  agar  mempermudah  pihak pemilik toko dalam  menyediakan stok. Prediksi  yang dilakukan  oleh  peneliti  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor yang  mendapatkan  nilai  akurasi penjualan produk sebesar 86,66%.
Berdasarkan  dari  penelitian-penelitian  diatas maka dapat disimpulkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) relatif mudah dipahami dan diterapkan dalam konteks prediksi harga jagung, serta dapat memberikan  hasil  yang  cukup  akurat  jika  dilakukan dengan  benar. Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk memprediksi harga jagung. Metode ini mengandalkan perhitungan jarak dan memanfaatkan tetangga terdekat untuk menghasilkan prediksi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. K-Nearest Neighbor
K-Nea l rest Neighbor a l da l la l h sebua l h metode ya l ng diguna l ka l n  untuk  mengkla l sifika l sika l n  terha l da l p  objek berda l sa l rka l n da l ta l lea l rning denga l n menca l ri ja l ra l k ya l ng pa l ling deka l t denga l n objek da l ta l tersebut [4]. Metode K- NN  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  jenis  tugas klasifikasi,  seperti  pengenalan  pola,  pengenalan wajah,  sistem  rekomendasi,  dan  lain  sebagainya. Dalam  konteks  pembelajaran  mesin,  K-NN  juga dikenal sebagai metode pembelajaran berbasis instans atau lazy  learning ,  karena  tidak  melibatkan  proses pembelajaran  yang  kompleks  seperti  pembuatan model.  Pa l da l metode K-Nea l rest  Neighbor memiliki la l ngka l h-la l ngka l h  da l la l m  perhitunga l n  da l ta l ,  berikut la l ngka l h-la l ngka l hnya: a. Menentuka l n  nila l i  k  da l ri  da l ta l ya l ng  terdeka l t, dengan persamaan rumus (1).
𝑘 =   √ 𝑛 2 (1)
Keterangan: k = banyak cluster n = jumlah data
b. Menghitung jarak dengan persamaan rumus (2).
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: dx = data x dy = data y
n = jumlah atribute
c. Mengurutkan hasil perhitungan jarak.
d. Mengumpulkan kategori y.
e. Mencari data popular sebagai hasil prediksi. Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  memiliki beberapa  keunggulan  yang  membuatnya  menjadi pilihan  yang  baik  dalam  pengklasifikasian  data  yaitu mengurangi  efek noisy ,  efektif  untuk  data  dengan jumlah  besar  selain  itu  juga  sederhana  dan  mudah diimplementasikan.
Namun,  kelemahan  K-NN  termasuk sensitivitas terhadap  skala  data,  kinerja  yang  lambat  dengan banyak  data,  dan  kebutuhan  akan  penyimpanan  data pelatihan yang lengkap. Pemilihan nilai K yang ideal, pemrosesan  dan  normalisasi  data  yang  tepat,  dan penggunaan jarak metrik yang tepat sangat pentinguntuk berhasil algoritma K-NN.

## 2.2. Prediksi
Prediksi  adalah  proses  yang  digunakan  untuk meramal  atau  memperkirakan  tentang  sesuatu  yang paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan,  berdasarkan informasi atau data-data masa lalu dan sekarang yang telah  dimiliki  agar  dapat  meminimalisir  suatu kesalahan  dalam  selisih  hasil  perkiraan.  Prediksi secara ilmiah adalah proses perkiraan secara sistematis tentang  sesuatu  di  masa  depan  yang  mungkin  terjadi berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang telah dimiliki [5].

## 2.3. Jagung
Ja l gung  a l ta l u  disebut  sering  denga l n Zea l ma l ys a l da l la l h sa l la l h sa l tu komodita l s ya l ng ba l nya l k dibutuhka l n untuk  ba l ha l n  pa l nga l n  ma l upun  ba l ha l n  pa l ka l n  terna l k, ka l rena l ja l gung  menga l ndung  ba l nya l k  ka l rbohidra l t menca l pa l i  80%,  sela l in  itu  ka l ndunga l n  la l innya l adalah ka l lori, protein, lema l k, ka l lsium, fosfor, besi, vita l min A l , vita l min B1 da l n serat.
Ja l gung  pa l ling  ba l nya l k  diguna l ka l n  da l ripa l da l biji- bijia l n  la l innya l seba l ga l i  ba l ha l n  pa l ka l n  sumber  energi teruta l ma l terna l k  ungga l s    ka l rena l mempunya l i ka l ndunga l n  nila l i  energi  meta l bolis  tinggi  [6]. Komposisi pa l ka l n untuk ungga l s memerluka l n persenta l se berkisa l r a l nta l ra l 20-50% ja l gung [7]. Namun, penting  untuk  memperhatikan  bahwa  persentase jagung dalam pakan tidak harus tetap konstan.

## 2.4. Python
Python adalah  bahasa  pemrograman  tingkat tinggi  yang  diproses  secara interpreted dengan  kode program  yang  hampir  mirip  dengan  dengan  bahasa manusia  [8].  Salah  satu  keunggulan  utama  dari pemrograman  dengan Python adalah  ketersediaan berbagai pustaka ( libraries ) dan modul yang didukung oleh komunitas yang luas. Hal ini memberikan banyak manfaat  dan  mempermudah  proses  pengembangan perangkat lunak dengan Python . Kombinasi dari kemudahan penggunaan, dukungan  komunitas  yang  luas,  fungsionalitas  yang lengkap,  kemudahan  instalasi,  dan  sifat open  source menjadikan Python sebagai pilihan  yang populer dan kuat  dalam  pengembangan  perangkat  lunak. Python ba l nya l k  diguna l ka l n  ora l ng  ka l rena l sa l la l h  sa l tu  ba l ha l sa l pemrogra l ma l n  ya l ng  muda l h  dipa l ha l mi  da l n  muda l h diguna l ka l n denga l n  mema l nfa l a l tka l n libra l ry ma l tema l tika l ya l ng suda l h ada [9].

## 2.5. Root Mean Square Error
Root  Mean  Square  Error atau  yang  sering disingkat  RMSE  adalah  metrik  evaluasi  yang  sering digunakan untuk mengukur perbedaan atau perbandingan  antara  nilai  prediksi  yang  dihasilkan oleh  suatu  model  dengan  nilai  aktual  yang  diamati [10].  RMSE  memiliki  fungsi  untuk  mengumpulkan besarnya  kesalahan  dalam  prediksi  pada  nilai  data menjadi  kesatuan  keakurasian  prediksi.  RMSE memiliki  a l kura l si  ya l ng  tinggi  da l la l m  mela l kuka l n pengukura l n  denga l n proba l bilita l s hingga l 50%  [11] pa l da l a l lgoritma l ya l ng  diguna l ka l n  untuk  memprediksi da l ta l , berikut persamaan rumus (3).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ (𝑌 ′ −𝑌) 2 𝑛 (3)
Keterangan: Y’ = Nilali Prediksi Y = Nilali Sebenalrnyal n = Jumlalh Daltal
3. METODE PENELITIAN
Penelitian deskriptif dengan pendekatan kua l ntita l tif memunculka l n kesulita l n da l la l m mengontrol va l ria l ble-va l ria l bel  la l in  ya l ng  da l pa l t  berpenga l ruh terha l da l p  proses  penelitia l n  ba l ik  seca l ra l la l ngsung ma l upun tida l k la l ngsung. Untuk mencipta l ka l n va l lidita l s ya l ng  tinggi  juga l diperluka l n  ketelitia l n  da l la l m  proses penentua l n  sa l mpel,  penga l mbila l n  da l ta l ,  da l n  pengujia l n a l na l lisisnya l . Penelitia l n  ini  mengguna l ka l n da l ta l 4 ta l hun tera l khir mula l i da l ri ta l hun 2020 hingga l ta l hun 2023 ya l ng merupa l ka l n  da l ta l sekunder  yang  digunakan  sebagai penentua l n  ha l rga l jagung,  denga l n  memperhitungka l n ra l ta l -ra l ta l ha l rga l ya l ng  dipa l tok  pa l da l bula l n-bula l n tersebut.

## 3.1. Sampel Penelitian
Penelitia l n  ini  dila l kuka l n  di  kelompok  peternak Kecamatan  Rejotangan  Ka l bupa l ten  Tulunga l gung. Penelitia l n  ini  dila l kuka l n  pa l da l bula l n  Ja l nua l ri  sa l m l pai Mei ta l hun 2023.
3.2. Pengumpulan Data Teknik pengumpula l n da l ta l yang digunakan untuk mengumpulkan  harga  jagung  di  Tulungagung  pada tahun  2020-2023  menggunakan  observasi  dan  studi literatur.
a. Observasi Obeserva l si  ya l ng  dila l kuka l n  pa l da l penelitia l n  yaitu mengamati harga jagung di Kabupaten
Tulungagung melalui website siskaperbo.jatimprov.go.id  yang  mengalami  naik turunnya harga yang setiap minggunya. Observasi dilakukan pada  bulan  Maret  sampai  April  tahun 2023.
b. Studi Literatur Studi  literatur  adalah  cara  yang  dilakukan  untuk menghimpun  data  dengan  cara  melakukan pencatatan,  kajian  pustaka  ataupun  dengen membaca. Pada proses ini peneliti menggunakan 8 jurnal nasional dan 2 jurnal internasional berkaitan dengan penelitian  ini  yaitu tentang prediksi  harga jagung dan metode K-Nearest Neighbor .

## 3.3. Tahapan Penelitian
Tahap-tahap penelitian merupakan alur penelitian yang akan dilakukan oleh peneliti.  Alur dari penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Berdasarkan alur gambar 1, diperlukan tahapan- tahapan tersebut.
a. Identifikasi Tahapan  menentukan  masalah  yang  terjadi  pada objek  harga  jagung  yang  bersifat  fluktuatif dikarenakan  permintaan  dan  penawaran,  harga benih  jagung  dan  harga  pupuk  sehingga  sangat dapat  berdampak  kepada  perekonomi  para  petani maupun  pelaku  usaha  industri  pangan  dan  pakan ternak di Kabupaten Tulungagung.
b. Pengumpulan Data
Pengumpula l n da l ta l pada penelitian ini ya l ng dida l pa l t bersumber  da l ri  BPS  (Ba l da l n  Pusa l t  Sta l tistika l )
Kabupaten  Tulungagung  da l n  website  resmi Provinsi Jawa Timur yaitu siskaperbo.jatimprov.go.id ya l ng berka l ita l n tenta l ng ha l rga l ja l gung  tahun  2020-2023  dan  studi  literatur dari buku-buku dan jurnal.
c. Pengolahan Data Pengolahan  data  yang  telah  didapatkan  dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor yang terdiri  dari  menentukan  nilai  k,  mencari  jarak menggunakan euclidean  distance ,  dan  mencari nilai sering muncul.
d. Pengujian Pada  tahap  pengujian  hasil  prediksi  data  harga jagung baru akan dilakukan uji Root Mean Square Error (RMSE) yang digunakan untuk mengetahui keakuratan hasil prediksi menggunakan metode K- Nearest  Neighbor dengan  mencari  tingkat error dari harga aktualnya.
e. Kesimpulan Pada  tahap  terakhir  ini  peneliti  menyimpulkan bahwa  hasil  data  yang  telah  diolah  dan  dianalisis memberikan  informasi  penting  bagi  subjek penelitian, yaitu para petani jagung, peternak, dan pelaku  industri  jagung  yang  dapat  mempengaruhi pengambilan  keputusan.  Informasi  ini  dapat membantu  mereka  dalam  membuat  keputusan yang  lebih  baik  terkait  strategi  bisnis,  kebijakan pemasaran, dan manajemen produksi.
Gambar 1. Alur Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah update data  selama  4  tahun  terhitung  sejak  bulan Januari  2020  dengan  mengambil  data  setiap  minggu dari  minggu  pertama  hingga  minggu  ke-5  yang diambil dari BPS (Badan Pusat Statistika) Kabupaten Tulungagung dan website resmi Provinsi Jawa Timur yaitu siskaperbo.jatimprov.go.id. Data yang digunakan  pada  prediksi  ini  yaitu  menggunakan  data harga eceran.

## 4.2. Menentukan Nilai K
Penentuan  nilai  k  penting  dalam K-Nearest Neighbor karena  akan  mempengaruhi  hasil  prediksi dan  akurasi  model.  Nilai  k  yang  dipilih  harus disesuaikan dengan jumlah data yang digunakan dalam penelitian  ini.  Jika  terdapat  sedikit  data,  memilih  k yang  terlalu  besar  dapat  menyebabkan overfitting , sedangkan  memilih  k  yang  terlalu  kecil  dapat menyebabkan underfitting .  Dalam  penelitian  ini  nilai k yang didapat dari persamaan rumus (1) yaitu 4. Nilai tersebut  merupakan  jumlah  tetangga  terdekat  yang akan  dipertimbangkan  dalam  proses  regresi.  Karena nilai k = 4, maka  di pilih 4 centroid secara acak dari data harga jagung, seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Data Centroid Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minggu 4  Minggu 5 6500 6500 6500 7167 6500 6500 6500 6500 6667 6333 6333 6333 6167 6267 6167 6167 6167 6167

## 4.3. Menghitung Jarak
Perhitungan jarak adalah proses yang digunakan untuk  mengetahui  jarak  antar  data  agar  dapat menentukan nilai terdekat dari data centroid . Sebelum dilakukan  perhitungan  jarak.  dilakukan  pembagian data  x  dan  data  y  terlebih  dahulu.  Pembagian  ini berfungsi  untuk  mebedakan  data  lama  dan  data  baru yang akan di hitung jaraknya. Gambar 2 dan gambar 3 merupakan source  code untuk  pembagian  data  x  dan data y.

## Gambar 2. Source Code Data x
Dalam pembagian data menggunakan .iloc yang merupakan objek DataFrame yang berasal dari library pandas .  Nilai  [0:20,  :]  tersebut  menunjukkan  bahwa row yang  di  ambil  untuk  data  x  berada  pada  nomer urutan 0 sampai ke 20 dan column yang di digunakan yaitu semuanya. Tabel 2 dan tabel 3 adalah hasil dari pembagian data.
Tabel 2. Data x Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minggu 4  Minggu 5 6667 6667 6333 6333 0 6500 6500 6500 7167 0 6833 7000 6500 6500 6500 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 6500 6333 6333 6167 0 6167 6167 6167 6167 5833

## Gambar 3. Source Code Data y

## Tabel 3. Data y
Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minggu 4  Minggu 5 6000 6667 6667 6667 0 7000 7000 7000 7000 7000 7000 7000 7000 7000 0 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 6167 6267 6267 6267 0 6267 6167 6167 6167 6167
Setelah  dilakukan  pembagian  data,  proses selanjutnya  yaitu  melakukan  pembagian  data  untuk training dan  data testing .  Pembagian  ini  bertujuan untuk  melatih  algoritma k-nearest  neighbor dengan menggunakan data training dan data testing digunakan sebagai  data  untuk  melakukan  prediksi.  Proses pelatihan  algoritma k-nearest  neighbor dapat  dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Source Code Pembagian Data
Pada source  code tersebut  data  dibagi  menjadi 80%  sebagai  data  pelatihan  dan  20%  sebagai  data testing yang  digunakan  untuk  memprediksi.  Proses selanjutnya akan dihitung jarak antara data x dan data y menggunakan euclidean distance dengan persamaan rumus  (2).  Gambar  4  merupakan source  code untuk menghitung  jarak  dan  tabel  4  hasil  dari  perhitungan jarak.
Gambar 5. Source Code Euclidean Distance
Tabel 4. Hasil Euclidean Distance
Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minguu 4  Minggu 5 817,313 7078,95 1054,30 471,640 6350,59 745,505 7055,34 881,980 1000,66 6394,22 6565,86 881,980 6540,48 6540,53 882,358 1155,27 7156,93 1490,56 666,500 6368,02 …… …… …… …… …… 5836,21 519,615 5837,72 5835,57 348,648
4.4. Mengurutkan Secara Descanding
Mengurutkan  data  secara descending pada  data testing,  yaitu  dari  data terkecil  ke  data  terbesar  yang bertujuan agar dalam langkah selanjutnya dapat lebih mudah  dalam  pengkategorian.  Pada  gambar  5 merupakan source code tersebut menggunakan fungsi sort() dengan parameter yang sesuai pada y_pred yang digunakan  untuk  pengurutan  data  secara descending dan tabel 5 adalah hasil dari pengurutan .

## Gambar 6. Source Code Pengurutan Data

## Tabel 5. Hasil Pengurutan secara Descending
Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minguu 4  Minggu 5 817,313 7078,95 1054,30 471,640 6350,59 286,085 6345,05 235,467 360,001 6175,86 745,505 7055,34 881,980 1000,66 6394,22 813,306 6380,18 850,359 822,571 6209,26 …… …… …… …… …… 7096,79 2764,31 3008,72 7048,75 2026,95
Data  yang  paling  dekat  dengan  titik centroid dapat  diidentifikasi  dengan  lebih  mudah  dan  cepat dengan mengurutkan data secara descending .

## 4.5. Mengumpulkan Kategori Y
Proses  pengumpulan  kategori  y  berguna  untuk mecari  nilai  terdekat  dengan centroid dengan mengambil data sesuai dengan banyaknya nilai k yang telah  ditentukan.  Tabel  6  merupakan  nilai  yang terdekat dengan titik centroid.
Tabel 6. Nilai Terdekat dengan Centroid
Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minggu 4  Minggu 5 6400 6416 6333 6333 0 6400 6416 6333 6333 0 6500 6500 6525 6525 4833,25 6625 6625 6625 6625 1583,25

## 4.6. Mencari Data Populer
Gambar 7. Source Code Mencari Data Populer
Pada gambar 6 yaitu proses pencarian data testing yang  sering  muncul,  data  popular  tersebut  akan digunakan  untuk  menentukan  prediksi  harga  jagung. Dalam  proses  ini  menggunaka library collections dengan  mengimport counter yang  digunakan  untuk menghitung jumlah dari kemunculan data. Pada source code tersebut untuk mencari data yang sering muncul menggunakan  metode most_ common () yang  dapat
menampilkan  data  dengan  jumlah  kemunculan terbanyak dengan hasil yang terdapat pada tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Pencarian Data Populer
Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3  Minggu 4  Minggu 5
6400 6416 6333 6333 0
Data  yang  telah  diperoleh  tersebut  akan digunakan  sebagai  acuan  prediksi  harga  jagung  pada bulan Mei tahun 2023.
4.7. Root Mean Square Error (RMSE)
Setelah  melakukan  prediksi  harga  jagung, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian keakurasian  dari  prediksi  harga  jagung.  Dalam pengujian  prediksi  ini,  menggunakan  metode  Root Mean  Square  Error (RMSE)  dengan  perbandingan harga  sebenarnya  dengan  menggunakan library matrics dan math yang  memanfaatkan  fungsi mean_square_error dan sqrt .  Gambar  8  merupakan source code pengujian RMSE dan gambar 9 hasil error yang dihasilkan dari prediksi dengan harga aktualnya.
Gambar 8. Source Code Pengujian RMSE
Gambar 9. Hasil Error dari Pengujian
Hasil  dari  pengujian  prediksi  harga  jagung dengan  harga sebenarnya  menghasilkan tingkat error sebesar 185,14969 dengan persentase 95%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hasil dari  penerapan  metode K-Nearest  Neighbor untuk memprediksi harga jagung di Kabupaten Tulungagung dapat membantu para peternak  maupun petani dalam mengambil  keputusan  untuk  melakukan  transaksi dengan  bahan  dasar  jagung  di  bulan  depan.  Hasil prediksi  dari  penerapan  tersebut  yaitu  6400,  6416, 6333,  6333  dan  0  data  diambil  setiap  minggunya dengan error sebesar 185,1497 dan persentase sebesar 95% yang menjadi tingkat keakuratan dari metode K- Nearest  Neighbor untuk  memprediksi  harga  jagung. Dalam kata  lain  nilai dari error semakin kecil,  maka hasil  dari  prediksi  akan  semakin  mendekati  nilai actual . Jumlah data yang digunakan akan mempengaruhi nilai k dan dapat mempengaruhi hasil dari  prediksi.  Untuk  peneliti  yang  menggunakan metode yang sama, kembangkan penelitian yang telah dilakukan dan analisis perbedaan perhitungan manual dan pada sistem yang telah terjadi dan untuk penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  menerapkannya  pada
berbagai permasalahan, sehingga dapat mempermudah dalam  pengambilan  keputusan  dan  membandingkan dengan metode mechine learning lainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Amin,  D.  Suyono,  dan  S.  Eksiandayani,
Kabupaten Tulungagung Dalam Angka 2023(Tulungagung Regency In Figures) . 2023.
[2]  BPS,  “Jumlah  Petani  Menurut  Kabupaten/Kota dan  Penggunaan  Internet  selama  setahun  yang lalu  (Laki-Laki  +  Perempuan),  2022,” Badan Pusat  Statistika Kabupaten Tulungagung , 2023. https://jatim.bps.go.id/statictable/2023/5/17/205 5/jumlah-petani-menurut-kabupaten-kota-dan- penggunaan-internet-selama-setahun-yang-lalu- laki-laki-perempuan-2022
[3]  A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  dan  F.  Sukmana, “Prediksi Penjualan
Produk Unilever
Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”
JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  155–160,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[4]  J.  Indriyanto, Algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk  Prediksi  Nasabah  Asuransi .  Pekalongan: PT.Nasya  Expanding  Management  (NEM), 2021.
[5]  R.  Roza,  M.  N.  Fauzan,  dan  W.  I.  Rahayu, Tutorial  Sistem  Informasi  Prediksi  Jumlah
Pelanggan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Berbasis Web Menggunakan
Framework  Codeigniter .  Bandung:  Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[6]  E.  Widodo, Ilmu  Bahan  Pakan  Ternak  dan Formulasi  Pakan  Unggas .  Malang:  Universitas Brawijaya Press, 2017.
[7]  N.  Nelly, Hama  Utama  Pada  Tanaman  Jagung dan  Eksplorasi  Beberapa  Teknik  Pengendalian . Makassar: PT.Nas Media Pustaka, 2022.
[8]  F.  Sembiring, Buku  Ajar  Dasar  Pemrograman (Python) . Sukabumi: Nusa Putra Press, 2021.
[9]  M.  F.  Mahfuzh  dan  R.  V.  Yuliantari,  “Analisis Penerapan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Propagasi Balik untuk Meramalkan Harga Saham pada  Bursa  Efek  Indonesia,” J.  Appl.  Electr. Eng. ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  1–3,  2022,  doi: 10.30871/jaee.v6i1.3814.
[10]  N.  Komanapalli,  Venkata  Lakshmi  Narayana Sivakumaran dan S. Hampannavar, Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and  Control  Select  Proceedings  of  I-CASIC 2020 .  Singapore:  Springer  Nature  Singapore, 2021.
[11]  X.  Wang  dan  H.  Xie, Applications  of  Remote Sensing/  GIS  in  Water  Resources  and  Flooding Risk Managements . Basel: MDPI AG, 2018.