Komparasi Analisis Hasil Produksi Padi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbors (K-Nn)

• LINGGA ARYADI
• 2025

---

Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma machine learning, yaitu Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN), dalam mengklasifikasikan hasil produksi padi. Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma Naive Bayes menunjukkan performa yang lebih unggul dengan akurasi sebesar 62,22%, dibandingkan KNN yang hanya mencapai 55,56%. Naive Bayes juga memiliki presisi dan recall yang lebih baik, khususnya dalam mengenali kelas hasil panen kategori Tinggi, serta menghasilkan kurva ROC dengan area yang lebih luas, menandakan kemampuan diskriminatif yang lebih baik. Sebaliknya, algoritma KNN menunjukkan kinerja yang lebih rendah dan kurang stabil, terutama dalam membedakan kelas yang memiliki distribusi data tidak seimbang. Hasil ini mendukung hipotesis bahwa terdapat perbedaan signifikan antara performa kedua algoritma. Dengan demikian, pemilihan algoritma yang sesuai sangat berpengaruh terhadap kualitas prediksi dalam sistem klasifikasi hasil pertanian.

• Aplikasi Perpustakaan
• Framework

https://repository.bsi.ac.id/repo/68459/Komparasi-Analisis-Hasil-Produksi-Padi-Menggunakan-Algoritma-Naive-Bayes-Dan-K-Nearest-Neighbors-(K-Nn)
File full-text dikunci.