PREDIKSI REPLANTING LAHAN KELAPA SAWIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA PTPN IV ADOLINA

Abstract

Tanaman kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq) merupakan komoditas perkebunan yang mendapat perhatian besar di indonesia, baik perkebunan besar maupun perkebunan rakyat. Dari segi produktivitas, suatu kebun kelapa sawit dianggap sudah tua jika berumur 20 sampai 25 tahun. Peremajaan tanaman (replanting) dapat dilakukan agar hasil produksi kebun sawit tidak menurun secara drastis. Pada tahap ini diperlukan perencanaan yang matang dan terperinci untuk menghindari terjadinya kerugian selama kegiatan peremajaan. Menentukan lahan kelapa sawit dalam jumlah besar tidak mungkin dilakukan secara manual karena membutuhkan waktu yang cukup lama, maka dari itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat mengkategorikan prediksi secara tematis dengan menggunakan komputer yaitu dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut dan menguji data baru berdasarkan perhitungan jarak minimum cluster terdekat. Input dari sistem ini adalah data sampel produksi tahun 2016. Atribut yang di gunakan  dalam penelitian ini adalah umur tanaman, pokok produktif, pokok mati, hama dan hasil produksi. Output dari sistem ini adalah hasil prediksi peremajaan lahan kelapa sawit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prediksi dari algoritma KNN dari 19 data menghasilkan pengujian akurasi sebesar 70%.

Kata Kunci : Tanaman Kelapa Sawit, Prediksi Replanting, algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).