Prediksi Hasil Panen Biji Cengkeh Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor - Sitti Khairunnisa S Musa; Haditsah Annur; Apritanto Alhamad (Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer, 2026)
Prediksi hasil panen biji cengkeh merupakan aspek penting dalam meningkatkan produktivitas pertanian. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) telah terbukti efektif dalam memprediksi hasil panen tanaman. Studi ini mengevaluasi penerapan metode KNN untuk memprediksi hasil panen biji cengkeh. Data historis hasil panen biji cengkeh digunakan untuk melatih dan menguji model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN memberikan prediksi yang mendekati nilai sebenarnya dari hasil panen biji cengkeh. Analisis kinerja model menunjukkan bahwa menggunakan nilai K=3 menghasilkan kinerja terbaik, dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 49.494 dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 4.3240,33. Hal ini mengindikasikan bahwa model KNN dengan K=3 dapat memberikan prediksi yang paling akurat untuk hasil panen biji cengkeh. Implementasi metode KNN dalam prediksi hasil panen biji cengkeh menandakan efisiensi dalam memanfaatkan data yang tersedia. Kesimpulannya, penerapan metode KNN dalam prediksi hasil panen biji cengkeh dapat diterapkan secara efektif untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi dalam pertanian biji cengkeh.