在中爪哇省应用 K 近邻算法进行粮食安全分类

Luthfiah Nur Aziza, Rizka Yuli Astuti, Bagas Akbar Maulana, N. Hidayati
{"title":"在中爪哇省应用 K 近邻算法进行粮食安全分类","authors":"Luthfiah Nur Aziza, Rizka Yuli Astuti, Bagas Akbar Maulana, N. Hidayati","doi":"10.57152/malcom.v4i2.1201","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":" \nKetahanan pangan merupakan hal yang penting untuk dijaga karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komposit ketahanan pangan tahun 2021 dan 2022 di 29 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut dinormalisasi terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model KNN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model KNN dapat digunakan untuk memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah dengan akurasi yang baik","PeriodicalId":507205,"journal":{"name":"MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"40 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah\",\"authors\":\"Luthfiah Nur Aziza, Rizka Yuli Astuti, Bagas Akbar Maulana, N. Hidayati\",\"doi\":\"10.57152/malcom.v4i2.1201\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\" \\nKetahanan pangan merupakan hal yang penting untuk dijaga karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komposit ketahanan pangan tahun 2021 dan 2022 di 29 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut dinormalisasi terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model KNN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model KNN dapat digunakan untuk memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah dengan akurasi yang baik\",\"PeriodicalId\":507205,\"journal\":{\"name\":\"MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science\",\"volume\":\"40 4\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-02-05\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.57152/malcom.v4i2.1201\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.57152/malcom.v4i2.1201","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

维护粮食安全非常重要,因为它会影响人们的福利。本研究旨在使用 K-Nearest Neighbor (KNN) 方法预测中爪哇省 2023 年的粮食安全状况。本研究使用的数据是中爪哇省 29 个县/市 2021 年和 2022 年的粮食安全综合数据。在用于训练和测试 KNN 模型之前,首先对数据进行了归一化处理。结果显示,中爪哇省的粮食安全综合值从 2022 年的 84.23 上升到 2023 年的 84.23,上升了 1.70%。n_neighbors 值为 3 的 KNN 模型在预测粮食安全综合值方面表现良好,RMSE 值为 0.80。研究结果表明,2023 年中爪哇省的粮食安全状况有所改善。KNN 模型可用于准确预测中爪哇省的粮食安全状况。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah
  Ketahanan pangan merupakan hal yang penting untuk dijaga karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komposit ketahanan pangan tahun 2021 dan 2022 di 29 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut dinormalisasi terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model KNN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model KNN dapat digunakan untuk memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah dengan akurasi yang baik
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信