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