## ANALISIS KUALITAS HASIL PANEN TEMBAKAU MENGGUNAKAN K – NEAREST NEIGHBOR BERBASIS WEB
Andrea Deva Gautama
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia devgaut2526@gmail.com

## ABSTRAK
Tembakau merupakan komoditas perdaganagn penting di dunia termasuk di Indonesia, khususnya di  Jember,  Jawa  Timur.  Dalam  sebulan,  hasil  produksi  daun  tembakau  yang  masuk  pada  sebuah perusahaan  dapat  mencapai  beberapa  ton  daun  tembakau.  Banyaknya  hasil  produksi  tersebut meyebabkan  petani  kesulitan  dalam  menentukan  kelayakan  daun  tembakau.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  peneliti  melakukan  penelitian  dengan  membuat  sistem  analisis  pengelompokkan  jenis tembakau  menggunakan  metode K  –  Nearest  Neighbor (KNN)  dengan  tujuan  untuk  menganalisis kelayakan  kualitas  tembakau  dalam  aplikasi  website.  Metode K  –  Nearest  Neighbor (KNN)  dapat memberikan keputusan untuk mengklasifikasikan data dari data latih dan mendapatkan hasil yang baik jika  menggunakan  data  dalam  jumlah  besar.  Dalam  hal  ini  keputusan  akhir  yang  diharapkan  adalah apakah  hasil  produksi  tembakau  layak  atau tidak  layak.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa 57,14%  menyatakan  sangat  setuju  jika  sistem  analisis  kualitas  hasil  panen  tembakau  ini  dapat mempermudah penggunanya.
Kata kunci : Tembakau, K – Nearest Neighbor, aplikasi website

## 1. PENDAHULUAN
Tembakau  dan  industri  hasil  tembakau dalam  kehidupan  sosial  ekonomi  masyarakat adalah  penerimaan  negara  dalam  bentuk  cukai dan  devisa,  penyediaan  lapangan  kerja,  sebagai sumber pendapatan petani, buruh, dan pedagang, serta pendapatan daerah. Penerimaan negara dari cukai  hasil  tembakau  mengalami  peningkatan secara  signifikan  yaitu  dari  Rp32,6  triliun  pada tahun  2005  menjadi  Rp65,4  triliun  pada  tahun 2011.  Pada  kegiatan  on  farm  komoditas tembakau mampu menyerap tenaga kerja sebesar 21  juta  jiwa  sedangkan  di  kegiatan  off  farm sebesar 7,4 juta jiwa (Ditjen Perkebunan, 2009).
Walaupun  demikian, masih terdapat banyak gudang tembakau ataupun petani yang mengalami  hambatan  dari  penyortiran  hasil panen  tembakau  yang  memakan  waktu  cukup lama  untuk  proses  penyortiran  kedalam  pabrik hasil  tembakau.  Karena  dalam  proses  tersebut pihak  gudang  tembakau  harus  menyortir  daun tembakau  satu  per  satu  yang  dimana  tembakau yang  masuk  perharinya  kedalam  pabrik  bisa mencapai  ton  daun  tembakau.  Oleh  karena kendala  diatas  maka,  program  analisis  kualitas hasil  panen  menggunakan  metode  K  –  Nearest Neighbor  ini  dibuat  untuk  lebih  memudahkan bagi  petani  dan  dapat  mempersingkat  waktu penyortiran  pengiriman  tembakau.  Metode  K  – Nearest  Neighbor  digunakan  karena  dalam metode  ini  kita  membandingkan  data  uji  dengan data latih yang dimiliki oleh perusahaan sehingga dapat  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan
standart  dari  pabrik  itu  sendiri.  Program  analisis kualitas  hasil  panen  tembakau ini  akan menggunakan  web  karena  dengan  menggunakan web petani dapat dimudahkan dengan cara dapat diakses  melalui  semua  perangkat  yang  dimiliki. Dengan  menggunakan  web  ini  juga  dapat membuat  petani  selaku  pengguna  aplikasi  ini menjadi lebih fleksibel dalam penggunaannya.
Berdasarkan pernyataan yang telah diuraikan dengan  adanya  sistem  ini  petani  tembakau  bisa terbantu  dengan  meminimalisir  waktu  proses penyortiran  hasil  panen  tembakau.  Dengan menggunakan  metode  K  –  Nearest  Neighbor kualitas  hasil  panen  tembakau  akan  terkontrol dan  memenuhi  standart  dari  gudang  tembakau karena  data  uji  atau  data  yang  dimiliki  oleh petani akan diuji oleh data dari perusahaan  yang telah  memiliki kualitas tertentu. Oleh karena  itu, pada  penelitian  ini  digunakan  metode  K  – Nearest Neighbor untuk menganalisis hasil panen tembakau  untuk  dibandingkan  kedekatan  data yang  dimiliki  petani  dengan  data  hasil  panen tembakau petani yang sudah ada yang menghasilkan  kesimpulan  dengan  hasil  panen tembakau  yang  dimiliki  mempunyai  nilai  layak atau tidak layak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.1  Penelitian  Terkait  Metode  K  –  Nearest Neighbor (KNN) Menurut  Lestari  (2015)  Algoritma  Nearest Neighbor (K-NN) merupakan algoritma klasifikasi  berdasarkan  kedekatan  jarak  suatu
data  dengan  data  yang  lain.  Pada  algoritma  K- NN,  data  berdimensi  jarak  dari  data  tersebut  ke data  yang  lain  dapat  dihitung.  Nilai  jarak  inilah yang digunakan
sebagai nilai kedekatan/kemiripan  antara  data  uji  dengan  data latih. Nilai  K pada K-NN berarti K-data terdekat dari  data  uji.  Untuk  menangani  masalah efektifitas dan akurasi dalam mendeteksi penyakit jantung maka dibuatlah sistem pendeteksi penyakit jantung menggunakan algoritma  klasifikasi  nearest  neighbor  (K-NN).
[1]
Menurut Rismawan dkk (2008) prinsip kerja K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya dalam data  pelatihan.  Metode  Pengambilan  Data,  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh dengan  cara  mengambil  langsung  data  sampel dari  beberapa  mahasiswa.  Metode  k-NN  dapat digunakan untuk menentukan status gizi seseorang  berdasarkan  parameter  kondisi  fisik dari  orang  tersebut.  Sistem  yang  dibangun memiliki  kinerja  yang  cukup  baik  yaitu  sebesar 85%.[2]
Menurut  Mariana  (2015)  Algoritma  Nearest Neighbor  Retrieval  (knearest  neighbor  atau  k- NN)  adalah  sebuah  algoritma  untuk  melakukan klasifikas  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Kasus  khusus di  mana klasifikasi diprediksikan  berdasarkan  data  pembelajaran yang  paling  dekat  (dengan  kata  lain,  k  =  1) disebut  algoritma  nearest  neighbor.  Algoritma nearest  neighbor  berdasarkan  pada  proses pembelajaran menggunakan analogi / learning by analogi.  Training  sampelnya  dideskripsikan dalam  bentuk  atribut  numerik  n-dimensi.  Tiap sampel  mewakili  sebuah  titik  pada  ruang ndimensi.  Dengan  cara  ini,  semua  training sampel  disimpan  pada  pola  ruang  n-dimensi. Ketika  diberikan  “unknown”  sampel,  knearest neighbor classifier mencari pola ruang K training sampel  yang  paling  dekat  “unknown”  sampel tersebut.  K  training  sampel  ini  adalah  k  nearest neighbor  dari  unknown  sampel.  Unknown sampel  ditetapkan  dengan  class  yang  paling umum  diantara k nearest neighborsnya. Ketika k =  1,  unknown  sampel  ditetapkan  dengan  class dari  training  sampel  yang  paling  dekat  dengan pola ruangnya. [3]

## 2.1.2 Penelitian Terkait Kualitas Tembakau
Menurut  Kuzairi  dkk  (2017)  penerapan metode Fuzzy AHP untuk membuat perankingan terhadap kualitas tembakau dari beberapa kriteria hingga  alternatif.  Dengan  banyaknya  permintaan tembakau  dari  industri  rokok  maka  diperlukan tembakau  dengan  kualitas  baik  seperti  warna
tembakau  kering,  pegangan  dinilai  baik  jika elastis,  aroma  dinilai  baik  jika  harum  aromatis dan tingkat kekeringan dinilai baik jika kadar air tembakau maksimal 12%.
Tembakau  dengan  kualitas  baik  dapat dipengaruhi  dari  faktor  –  faktor  eksternal, meliputi  pupuk  kandang,  pupuk  ZA,  pupuk SP36.  Pupuk  sangat  berpenagruh  terhadap produksi tanaman tembakau karena pupuksebagai  asupan  makanan  bagi  tanaman tembakau.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  FAHP,  sehingga  hasil  penelititan  ini didapat  cangkreng,  malateh,  bojonegoro  dan yang terakhir mores.[4]

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Metode K–Nearest Neghbor
Konsep  K–Nearest  Neighbor  digunakan untuk mengklarifikasikan objek berdasarkan nilai k  pada  ruang  fitur.  Metode  ini  memerlukan ukuran  jarak  untuk  menentukan  kedekatan  suatu objek.  Objek  pada  data  uji  akan  diklasifikasikan dengan  tetangga  terdekat.  Metode  ini  mencari tetangga  terdekat  dan  memilih  mayoritas  kelas yang  terdapat  pada  cluster.  K-Nearest  Neighbor dapat memberikan keputusan
untuk mengklasifikasikan  data  dari  data  latih  dan mendapatkan  hasil  yang  baik  jika  menggunakan data dalam jumlah besar. [5]
Langkah-langkah  pada  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan data menurut Karegowda (2012) yaitu : 1. Mendefinisikan nilai K
2. Melakukan perhitungan nilai jarak antara data latih dengan data uji
3. Mengelompokkan data berdasarkan perhitungan jarak 4. Mengelompokkan  data  berdasarkan  nilai tetangga terdekat
5. Memilih  nilai  yang  sering  muncul  dari tetangga  terdekat  sebagai  prediksi  data selanjutnya Euclidean Distance digunakan untuk mencari  jarak  antara  titik  data  dengan  tetangga terdekat degan menggunakan rumus:
dimana  n  merupakan  jumlah  data  latih,  P merupakan masukkan data ke-i dari data uji, dan Q merupakan masukkan data ke-I (data pertama) dari data latih. [5]

## 2.2.2 Use Case
Use  case  merupakan  tehnik  menangkap kebutuhan-kebutuhan fungsional dari sistem baru atau  sistem  yang  diubah.  Setiap  use  case  terdiri dari  satu  atau  lebih  skenario  yang  menerangkan bagaimana  sistem  berinteraksi  dengan  pengguna atau  sistem  yang  lain  untuk  mencapai  suatu
sasaran  bisnis  tertentu.  Dalam  tehnik  ini  tidak diterangkan  cara  kerja  sistem  secara  internal maupun  implementasinya.  Yang  ditunjukkan adalah langkahlangkah yang dilakukan pengguna dalam menggunakan perangkat lunak.
Selanjutnya  kita  akan  membahas  penerapan use  case  dalam  metode  pengembangan  sistem terstruktur. Pada pembahasan ini tidak dilakukan pemaparan  yang  menyeluruh  dari  semua  aspek manajemen  kebutuhan  karena  membutuhkan dokumentasi  yang  panjang.  Pendekatan  yang dilakukan adalah memaparkan keperluan pengguna  yang  kemudian  diwujudkan  dalam fitur  dan  kemudian  dibuatkan  use  case-nya. Setelah itu use case tersebut dibuatkan pemodelan  prosesnya  menggunakan  digram aliran  data  (DFD  –  Data  Flow  Diagram). Diagram aliran data merupakan tehnik pemodelan  proses  yang  umum  digunakan  dalam pengembangan sistem metode terstruktur.[6]

## 2.2.3 Laravel
Laravel  memberikan  keterbaruan  alat  untuk berinteraksi  dengan  database  disebut  dengan migration. Dengan migration, pengembang dapat dengan  mudah  untuk  melakukan  modifikasi sebuah  database  pada  sebuah  platform  secara independen karena implementasi skema database direpresentasikan  dalam  sebuah  class.  Migration dapat  berjalan  pada  beberapa  basis  data  yang telah  didukung  Laravel  (MySQL,  PostgreSQL, MSSQL,  dan  SQLITE)  dan  untuk  implementasi Active  Record  pada  Laravel  disebut  Eloquent yang  menggunakan  standard  modern  OOP. Laravel juga memberikan sebuah Command Line Interface  disebut  dengan  artisan  dengan  artisan, pengembang  dapat  berinteraksi  dengan  aplikasi untuk  sebuah  aksi  seperti  migrations,  testing, atau  membuat  controller  dan  model.  Selain  itu, laravel  juga  memiliki  Blade  template  engine yang  memberikan  estetika  dan  kebersihan  kode pada view secara parsial. [7]

## 2.2.4 PhpMyAdmin
PhpMyAdmin adalah sebuah
aplikasi/perangkat  lunak  bebas  (opensource) yang  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  PHP yang  digunakan  untuk  menangani  administrasi database MySQL  melalui  jaringan  lokal  maupun internet.  phpMyAdmin  mendukung  berbagai operasi  MySQL,  diantaranya  (mengelola  basis data, tabel-tabel, bidang (fields), relasi (relations),  indeks,  pengguna  (users),  perijinan (permissions), dan lain – lain. [8]
2.3 PT Perkebunan Nusantara X Tembakau
Didirikan  berdasarkan  Peraturan  Pemerintah R.I  No.15  Tanggal  14  Februari  Tahun  1996 tentang  pengalihan  bentuk  Badan  Usaha  Milik
Negara  dari  PT  Perkebunan  (Eks.PTP  19, Eks.PTP  21-22  dan  Eks.PTP  27)  yang  dilebur menjadi  PT  Perkebunan  Nusantara  X  (Persero) dan  tertuang  dalam  akte  Notaris  Harun  Kamil, SH  No.43  tanggal  11  Maret  1996  yang mengalami  Perubahan  kembali  sesuai  Akte Notaris Sri Eliana Tjahjoharto, SH. No. 1 tanggal 2 Desember 2011. Pada tanggal 2 Oktober 2014, Menteri  BUMN  Dahlan  Iskan  meresmikan Holding BUMN Perkebunan yang beranggotakan PTPN I, II, IV, V, VI, VII, VIII, IX, X, XI, XII, XIII,  XIV  dengan  PTPN  III  sebagai  induk
Holding BUMN Perkebunan. Tembakau yang kegiatan usahanya dilakukan di wilayah kabupaten Jember, meliputi Kebun Ajong Gayasan dan Kebun Kertosari serta wilayah  kabupaten  Klaten  meliputi  Kebun Kebonarum, Gayamprit dan Wedibirit. Tembakau  yang dihasilkan  merupakan tembakau cerutu kualitas ekspor yaitu tembakau TBN/VBN dan FIN/FIK dengan grade NW, LPW, RFU dan Filler.  Tembakau  NO/  VO  dengan  grade Dekblad, Omblad, dan Filler.
PTPN  X  memiliki  visi  untuk  menjadi perusahaan agribisnis Nasional berbasis tebu dan tembakau  yang  unggul  dan  berdaya  saing  di tingkat Regional. Dengan visi sebagai perusahaan industri perkebunan terintegrasi yang berbasis  tebu  dan  tembakau  dalam  memberikan nilai  tambah  (value  creation)  bagi  segenap stakeholders dengan menghasilkan produk perkebunan yang bernilai tambah serta berorientasi  kepada  konsumen,  membentuk kapabilitas proses kerja yang unggul (operational excellence)  melalui  perbaikan  dan  inovasi berkelanjutan dengan tatakelola perusahaan yang baik,  mengembangkan  kapabilitas  organisasi, teknologi  informasi  dan  SDM  yang  prima, melakukan  optimalisasi  pemanfaatan  aset  untuk memberikan  imbal  hasil  terbaik  bagi  pemegang saham, turut serta dalam meningkatkan
kesejahteraan masyarakat dan menjaga kelestarian  lingkungan  untuk  kebaikan  generasi masa depan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Blok Diagram Sistem
Pada  blok  diagram  perancangan  sistem analisis  hasil  panen  daun  tembakau  dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbour (KNN) ditunjukkan pada Gambar 1.
START Input data tembakau dan menentukan nilai K (tetangga) Hitung jarak data test ke data latih P- Q (data latih-data uji) Urut data berdasarkan jarak euclid terkecil Tentukan kelompok data tes berdasarkan nilai terdekat pada K Memilih nilai yang sering muncul END Sistem Analisis Kualitas Hasil Panen Tembakau Admin Users Register Login Perbarui data diri Lihat Profil Input data Tembakau Hapus Data Lihat hasil perhitungan Logout * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Gambar 1. Blok Diagram Sistem Blok  diagram  pada  Gambar  1  menunjukkan bahwa data masukan digunakan untuk melakukan perhitungan. Inputan berupa nilai dari variabel  input  dan  output  yang  sudah  ditentukan yang  menjadi  bahan  acuan  sebagai  perhitungan selanjutnya.  Data  masukakan  tersebut  akan dimodelkan dalam sebuah persamaan matematika sehingga dapat dilakukkan proses perhitungan.
Proses  perhitungan  dilakukan  sesuai dengan  metode KNN  (K-Nearest  Neighbor) dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL.  Keluaran dari sistem ini berupa jumlah data  tetangga  terdekat  yang  mendekati  data kelayakan user yang akan dijadikan pacuan layak atau  tidak  layak  berdasarkan  data  latih  yang  di dapat  dari  PT.  Perkebunan  Nusantara  X Tembakau Persero.

## 3.2 Use Case
Perancangan  Use  Case  dari  sistem  analisis kualitas  hasil  panen  tembakau  menggunakan menggunakan  metode  K  –  Nearest  Neighbor berbasis  web  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Use case  pada  Gambar  2  menunjukkan  bahwa terdapat  2  pelaku  yang  dapat  mengakses  sistem tersebut.  Dimana  pelaku  pertama  sebagai  admin dapat  melakukan  semua  aksi  pada  sistem, sedangkan  users  dapat  melakukan  pendaftaran, input data  tembakau, dan melihat  hasil perhitungan kelayakan tembakau.
3.2 Flowchart Sistem
Gambar 5. Flowchart sistem
Sistem  dimulai  dengan  menginputkan  nilai dari variabel input dan variabel output yang telah ditentukan  oleh  sistem.  Nilai  yang  diinputkan adalah  nilai  berdasarkan  data  tembakau  dari masing-masing user dan nilai K untuk menentukan  jarak  tetangga.  Kemudian  sistem akan  melakukan  proses  perhitungan  kelayakan dengan  Metode K-Nearest  Neighbor . Metode ini mencari tetangga terdekat dan memilih mayoritas kelas  yang  terdapat  pada  kelompok  dengan  cara data  latih  –  data  uji  (P-Q).  Metode K-NN dapat memberikan  keputusan  untuk  klasifikasi  data dari  data  latih  dan  mendapatkan  hasil  yang optimal  jika  menggunakan    data  Dalam  jumlah besar.
START Input data tembakau dan menentukan nilai K (tetangga) Data Inputan akan dikurangi dengan data latih untuk mencari square distace Data akan diurutkan berdasarkan jarak euclid terkecil Data akan dikelompokkan berdasarkan mayoritas nilai Memilih nilai yang sering muncul END Hasil didapat dengan data yang muncul paling banyak 3.3 Flowchart Metode K-NN
Gambar 6. Flowchart metode K-NN
Metode ini memerlukan ukuran jarak untuk menentukan  kedekatan  suatu  objek.  Objek  pada data uji atau data P akan diklasifikasikan dengan tetangga  atau  K  terdekat.  Metode  ini  mencari tetangga  terdekat  dan  memilih  mayoritas  kelas yang  terdapat  pada  cluster.  K-NN  memberikan keputusan  untuk  klasifikasi  data  dari  data  latih atau data Q dan mendapat hasil yang baik dengan jumlah data yang besar.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Login
Gambar 7. Halaman login
Halaman  login  merupakan  halaman  yang  harus dilalui  oleh  admin  dan  pengguna  yang  akan masuk kedalam sistem.

## 4.2 Halaman Register
Halaman  register  merupakan  halaman dimana pengguna dapat mendaftarkan diri dalam sistem.

## 4.3 Halaman Dashboard
Gambar 9. Halaman Dashboard
Halaman dashboard atau home, dimana ada beberapa informasi mengenai perusahaan, sistem informasi tembakau dll.

## 4.4 Halaman Profil
Gambar 10. Halaman Profil
Pada halaman  ini terdapat  info tentang data diri  pengguna  sistem  dan  dapat  diperbarui. Sehingga  pengguna  dapat  memperbarui  data kapan saja.

## 4.5 Halaman Tampilan Data Tembakau
Gambar 11. Halaman Tampilan Data Tembakau
Pada  tampilan  ini  kita  dapat  melihat  data data yang telah masuk ke sistem analisis kualitas hasil panen tembakau dan kita dapat melihat data detailnya.
4.6 Halaman Input Data Tembakau
Gambar 12. Halaman input data Tembakau
Pada  tampilan  input  data  tembakau, pengguna  harus  mengisi data sesuai dengan data aslinya sehingga data yang telah di inputkan bisa diproses dengan perhitungan.
4.7 Halaman  Detail  hasil  input  tembakau  dan perhitungan
Gambar 13. Halaman hasil input tembakau dan perhitungan
Halaman  untuk  detail  hasil  input  data tembakau yang telah diinputkan dengan hasil dan detail data.

## 4.8 Halaman Keterangan
Gambar 14. Halaman Keterangan Tembakau
Pada  halaman ini  dapat mengetahui keterangan  dalam  memasukkan  data  tembakau dan mengetahui nilai yang harus diinputkan.

## 4.8 Pengujian Metode
Pengujian metode adalah bagaimana perhitungan  dan  hasil  dari  metode  K–Nearest Neighbor  secara  manual  maupun  perhitungan sistem. Untuk perhitungan manual dan
perhitungan  sistem  akan  dijelaskan  sebagai berikut.
Langkah  kedua  tentukan  data  latih  yang didapat dari PT Perkebunan Nusantara X sebagai acuan  dalam  melakukan  perhitungan  dengan metode K – Nearest Neighbor.
Tabel 4. Tabel data latih
Kemudian  perhitungan  dilakukan  per  data, untuk data pertama  yaitu data  latih 1. Kemudian data  latih  1  diolah  berdasarkan  metode  KNN. Tahap pertama mencari square distance.
Tabel 5. Tabel Square Distance
Selanjutnya,  dilakukan  pengurutan  untuk mencari nilai terdekat berdasarkan jarak minimal ke nilai K (nilai tetangga).
Tabel 6. Tabel Ranking
Pada  tahap  selanjutnya  urutan  jarak  sudah selesai maka, tahap berikutnya mengelompokkan kategori  manakah  yang termasuk dalam kategori KNN atau tetangga terdekat.
Tabel 7. Tabel kelompok
Setelah  didapat  pengkelompokkan  kategori KNN,  tetapkan  mana  yang  mayoritas  dari  kelas tetangga terdekat sebagai nilai prediksi data.
Tabel 8. Tabel Prediksi
Pada  perhitungan  sistem  yang  akan  di  uji sebagai  contoh  yaitu  data  uji  dengan  data  latih. Dengan data latih sebanyak 450 data, maka hasil
perhitungannya  seperti  yang  di  jelaskan  pada penjelasan berikut.

## 4.8 Perhitungan Sistem
Gambar 12. Hasil perhitungan sistem
Berdasarkan data kelayakan telah dilakukan oleh  beberapa  responden  yang  melakukan perhitungan menggunakan metode KNN. Kelayakan dengan nilai bentuk keseluruhan 70%, ukuran 40cm, warna daun coklat tua, posisi daun tengah  dan  memiliki  aroma  maka,  menghasilkan klasifikasi layak. Maka dapat disimpulkan bahwa responden yang melakukan uji kelayakan dengan bentuk diatas 70% ukuran daun  lebih dari 40cm, warna  daun  kuning,  posisi  daun  tengah  dan beraroma  sedang,  maka  hasil  klasifikasinya  nilai untung.  Begitupun  sebaliknya,  bila  responden memasukkan  nilai  bentuk keseluruhan kurang dr 70%  dan  warna  daun  coklat,  aromatic,  posisi daun  tengah  maka  didapat  hasil  klasifikasi  nilai tidak layak.

## 4.9 Pengujian Fungsional Menu Website
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  dilakukan dengan  menggunakan  3  browser  umum  yaitu, Google  Chrome,  Mozilla  Firefox,  dan  Internet Explorer. Pengujian dilakukan untuk mengetahui fungsional  aplikasi  berbasis  web.  Berikut  hasil pengujian.
Tabel 7. Pengujian aplikasi Hak Akses Fungsi Google Chrome Mozilla Firefox Internet Explorer User Halaman Register    Halaman Login    Halaman Home    Halaman Profil   
Halaman Data Tembakau    Halaman Input Data Tembakau    Halaman Detail Tembakau   
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  3 browser  umum  yaitu  Google  Chorme,  Mozilla Firefox,  dan  Internet  Explorer  semua  halaman berjalan sesuai dengan yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  pembuatan  sistem  analisis kualitas  hasil  panen  tembakau  adalah  sebagai berikut :
1. Sistem pendukung keputusan mampu berjalan  dengan  baik  dengan  menggunakan 3  browser  umum  seperti  Google  Chorme, Mozilla Firefox, dan Internet Explorer.
2. Hasil perhitungan  metode KNN dari sistem dengan  berdasarkan  450  data  latih  baik melalui  simulasi  program  berjalan  dengan sangat baik.
3. Pada pengujian kepuasan pelanggan didapat 0,48%  tidak  setuju,  1,43%  menyatakan kurang  setuju,  16,19%  menyatakan  cukup, 24,76%  menyatakan  setuju,  dan  57,14% menyatakan  bahwa  user  sangat  setuju bahwa sistem analisis kualitas hasil tembakau  dengan  metode  K  –  Nearest Neighbor  berbasis  web  dapat  membantu user  dalam  mencari  info  tentang  kualitas hasil panen tembakau.

## 5.2 Saran
Saran  dari  kesimpulan  diatas  adalah  sebagai berikut :
1. Sistem  dapat  lebih  dikembangkan  agar sistem dapat bekerja dengan sangat optimal dan  dapat  lebih  lagi  mempermudah  untuk pengguna.
2. Dapat  dikembangkan  dalam  perangkat Android agar dapat mempermudah penggunaan oleh user.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lestari ,  M.  (2015).  Penerapan  Algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor (k-NN) Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung. Faktor Exacta , 7(4) . ISSN: 1979-276X
[2] Rismawan ,  T.,  Irawan,  A.  W.,  Prabowo,
W.,  &  Kusumadewi,  S.  (2008).  Sistem pendukung  keputusan  berbasis  pocket  pc sebagai  penentu  status  gizi  menggunakan metode  knn  (k-nearest  neighbor). Jurnal Teknoin , 13(2). ISSN: 0853-8697
[3] Mariana ,  N.  (2015).  Penerapan  Algoritma k-NN  (nearest  Neighbor)  untuk  Seleksi Penyakit (Kanker Serviks). Jurnal Dinamika  Informatika , 7(1).  ISSN  2085-
3343 [4] Kuzairi .,  Faisol.,  Pramiswari,  Titin.  (2017). Penentuan Tembakau Berkualitas Menggunakan  Fuzzy  AHP .  Jurnal  Ilmiah
NERO, 3(2).
[5] Karegowda,  A.  A.  G.,  Jayaram,  M.  A.,  & Manjunath,  A.  S.  (2012).  Cascading  k- means  clustering  and  k-nearest  neighbor classifier  for  categorization  of  diabetic patients. International Journal of Engineering  and  Advanced  Technology, 1(3), 147 – 151. ISSN: 2249 – 8958 [6] Artina,  N.  (2006).  Penerapan  Analisis Kebutuhan Metode Use Case pada Metode  Pengembangan  Terstruktur. Jurnal Ilmiah STMIK GI MDP, 2(3).
[7] Lutfi,  F.  (2017).  Penggunaan  Framework Laravel  Dalam  Rancang  Bangun  Modul Back-End  Artikel  Website  Bisnisbisnis.ID.
JISKa , 2(1). ISSN 2527 -5836
[8] Stansyah,  R.  E.,  Restu,  I.  S.,  Implementasi PHPMyAdmin  pada  Rancangan  Sistem Pengadministrasian. Jurnal  UJMC, 3(2). pISSN : 2460-3333 eISSN : 2579-907X