Implementasi K-Fold Dalam Prediksi Hasil Produksi Agrikultur Pada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) - Sunarko, Victor Immanuel; Dimara, Denis Lizard Sambawo; Siagian, Pangestu Sandya Etniko; Manalu, Daniel; Anggraeny, Fetty Tri (Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2025)
Sektor agrikultur khususnya pertanian di Indonesia merupakan tulang punggung perekonomian, dengan tenaga kerja pertanian mencapai 38,14 juta orang pada Februari 2023, atau 27,52% dari total tenaga kerja nasional. Meskipun memiliki potensi besar, sektor ini menghadapi tantangan signifikan, termasuk lahan terbatas, perubahan iklim, dan kelangkaan air, yang mengharuskan penerapan pertanian berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi produksi pertanian melalui penerapan kecerdasan buatan (AI) dan analisis data. Metodologi yang digunakan meliputi pembagian data untuk memprediksi hasil produksi pertanian dengan algoritma k-nearest neighbour (KNN). Uji skenario dilakukan dengan pendekatan k-fold cross-validation dan hold-out data sharing. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 98,36% menggunakan k-fold cross-validation dan 97,42% dengan metode hold-out.Kata Kunci: KNN, K-Fold, Hold-Out, Prediksi, Agrikultur