IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DALAM PERANCANGAN ALAT PENDETEKSI TINGKAT KESEGARAN DAGING

Authors

  • Sukriadi Amanah Bugis STMIK Catur Sakti Kendari, Program Studi Sistem Komputer
  • Cakra Cakra STMIK Catur Sakti Kendari, Program Studi Sistem Komputer
  • Andi Patombongi STMIK Catur Sakti Kendari, Program Studi Sistem Komputer
  • Dedi Suarna Universitas Tomakaka, Program Studi Teknik Informatika

DOI:

https://doi.org/10.51876/simtek.v9i1.376

Keywords:

K-Nearest Neighbor, Sensor warna RGB TCS-3200, Identifikasi kualitas daging

Abstract

Gunamana mengatasi tantangan ketersediaan dan kualitas daging yang meragukan di pasaran, penelitian ini memperkenalkan sebuah inovasi: alat deteksi daging segar berbasis sensor warna RGB TCS-3200. Alat ini mengoperasikan pendekatan yang canggih dengan mengukur komposisi warna RGB pada daging yang dianalisis, membandingkannya dengan standar warna RGB daging segar, dan memanfaatkan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan tingkat kesegaran daging ayam. Dari serangkaian uji klasifikasi, sistem ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 87% dalam mengidentifikasi daging segar dari sampel uji sebanyak 15 data. Inovasi ini diharapkan mampu memberikan solusi yang dapat diandalkan bagi masyarakat konsumen untuk memastikan keamanan dan kualitas daging yang mereka beli.

Additional Files

Published

29-04-2024

How to Cite

Amanah Bugis, S., Cakra, C., Patombongi, A., & Suarna, D. (2024). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DALAM PERANCANGAN ALAT PENDETEKSI TINGKAT KESEGARAN DAGING. Simtek : Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer, 9(1), 55–61. https://doi.org/10.51876/simtek.v9i1.376

Issue

Section

Articles
Abstract View: 128

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>