Klasifikasi Kesiapan Petani dalam Penerapan Teknologi Digital Pencatatan Hasil Panen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Zakia Ulfa; Taufiq Taufiq; Said Fadlan Anshari

doi:10.56211/sudo.v5i3.2055

Authors

Zakia Ulfa Universitas Malikussaleh
Taufiq Taufiq Universitas Malikussaleh
Said Fadlan Anshari Universitas Malikussaleh

DOI:

https://doi.org/10.56211/sudo.v5i3.2055

Keywords:

K-Nearest Neighbor; Kesiapan Petani; Klasifikasi; Pencatatan Hasil Panen; Teknologi Digital

Abstract

Kesiapan petani menerapkan teknologi digital pencatatan hasil panen menjadi faktor penting bagi transformasi pertanian berbasis data di Kecamatan Makmur, Kabupaten Bireuen. Penelitian ini mengklasifikasikan tingkat kesiapan petani menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) serta mengevaluasi akurasi hasil klasifikasinya. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode eksperimen. Data diperoleh melalui kuesioner terhadap 500 petani dengan sembilan variabel, yaitu usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pengalaman bertani, kepemilikan perangkat digital, luas lahan, pendapatan petani, keikutsertaan penyuluhan, dan literasi digital. Data tersebut dibagi menjadi 400 data latih dan 100 data uji. Pada tahap klasifikasi, data latih diseimbangkan menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), kemudian dilakukan pengujian 5-fold cross validation untuk menentukan nilai K terbaik, yaitu K=3. Dari 500 data petani, sebanyak 88,80% termasuk kategori "Siap", 9,60% kategori "Cukup Siap", dan 1,60% kategori "Belum Siap". Pengujian confusion matrix terhadap 100 data uji menghasilkan akurasi sebesar 69%, dengan performa terbaik pada kelas "Siap" berupa F1-Score 0,827, sedangkan kelas "Cukup Siap" hanya 0,063 akibat data yang terbatas. Selain itu, penelitian ini menghasilkan sistem informasi berbasis web bernama "PanenKu" yang menyediakan fitur pencatatan data tanaman, lahan, hasil panen, riwayat, laporan, grafik, dan analisis, serta diuji menggunakan black box testing pada 20 skenario dengan seluruh fitur berjalan sesuai harapan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] S. A. Saputera, S. Handayani, and Marhalim, “Identifikasi Mata Kuliah Aplikasi Komputer Menggunakan Technology Readiness Index (TRI),” vol. 9, no. 4, pp. 6076–6084, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i4.13890.

[2] S. Hendri, W. Wahyuddin, S. Angga, and A. Permana, TEKNOLOGI DIGITAL DI ERA MODERN. PT. Global Eksekutif Teknologi, 2023.

[3] I. Patria, “Strategi Transformasi Penyuluhan Pertanian melalui Teknologi Digital : Literature Review,” vol. 4, no. 5, pp. 1150–1161, 2025, doi: 10.55123/insologi.v4i5.6307.

[4] Mutasar, C. Niesa, and M. Husni, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Lahan Pertanian Produktif di Kabupaten Bireuen,” vol. 6, no. 2, pp. 38–45, 2025, [Online]. Available: https://jurnal.uniki.ac.id/index.php/jet/article/view/573?articlesBySimilarityPage=3

[5] L. Makmun, D. D. Kameo, L. T. Sunaryanto, and W. W. Mubarokah, “Proses Transformasi dan Kesiapan Petani Millenial Menghadapi Disrupsi Pertanian Cerdas (Smart Farming) (Analisis Keberlanjutan Pembangunan Pertanian di Jawa Tengah Indonesia),” vol. 15, no. 1, pp. 140–155, 2024, doi: 10.47687/jt.v15i1.859.

[6] N. R. Riski, Safwandi, and S. F. Anshari, “Penerapan Perceived Stress Scale dalam Psychological Self-Assessment untuk Mengukur Tingkat Stres Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors,” vol. 10, no. 2, pp. 1127–1136, 2025, doi: 10.36341/rabit.v10i2.6479.

[7] D. N. Sari and A. R. Alfiyan, “Peran Adaptasi Game ( Gamifikasi ) dalam Pembelajaran untuk Menguatkan Literasi Digital : Systematic Literature Review,” vol. 1, no. 1, pp. 43–51, 2023, doi: 10.30812/upgrade.v.

[8] M. I. Mubarok, Purwantoro, and Carudin, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (knn) dalam Klasifikasi Penilaian Jawaban Ujisan Esai,” vol. 7, no. 5, pp. 3446–3452, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i5.7676.

[9] F. M. N. Akbar, “Metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) untuk Menentukan Kualitas Air,” vol. 18, no. 1, pp. 28–40, 2024, doi: 10.33365/jtk.v18i1.3241.

[10] M. A. Septianto, A. Faqih, and A. R. Rinaldi, “Klasterisasi Data Produksi Pertanian di Kabupaten Cirebon dengan Algoritma K-Means,” vol. 13, no. 2, pp. 260–269, 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i2.6174.

[11] R. Ardiansyah and S. Hidayatulloh, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN),” vol. 6, no. 1, pp. 35–43, 2025, [Online]. Available: https://eprosiding.ars.ac.id/index.php/pti/article/view/36

[12] A. Razi, “Classification Of Aceh Carong (Aceh Pintar) Scholarship Recipients at Malikussaleh University Using Knn (K-Nearest Neighbors) Algorithm,” vol. 7, no. 1, pp. 79–84, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i1.1116.

[13] F. A. Novianto and H. Purwanto, “Perancangan Sistem Informasi Land Transportation Assistance Taxi Puskopau pada Bandara XYZ,” vol. 9, no. 7, pp. 29–43, 2022, doi: 10.35968/jsi.v9i2.918.