Prediksi Pemetaan Produksi Tanaman Jagung di Kabupaten Sumba Barat Daya Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

Abstract

Penelitian ini bertujuan memprediksi dan memetakan produksi tanaman jagung di Kabupaten Sumba Barat Daya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Masalah utama adalah fluktuasi produksi jagung tiap tahun serta minimnya pemanfaatan teknologi prediksi berbasis data dalam perencanaan pertanian. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa luas tanam, luas panen, produktivitas, curah hujan, jumlah pekerja, dan produksi dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Pertanian Kabupaten Sumba Barat Daya untuk periode 2020–2024. Data diolah melalui normalisasi min-max dan dianalisis dengan software RapidMiner. Model KNN dievaluasi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R-Squared (R²). Hasil pengujian dengan K terbaik (K=9) menghasilkan RMSE 3.899, MAE 2.182, dan R² 0.843, menunjukkan akurasi prediksi yang memadai. Implementasi KNN dapat memberikan estimasi produksi jagung secara spasial di tingkat kecamatan, mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan pertanian berbasis data. Penelitian ini menegaskan pentingnya penggunaan teknologi untuk meningkatkan ketepatan produksi dan efektivitas perencanaan pertanian di daerah.