Open AccessKlasifikasi Bumbu Dapur Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (K-NN)
Author(s) -
Suastika Yulia Riska,
Lia Farokhah
Publication year - 2021
Publication title -
smatika jurnal: stiki informatika jurnal/smatika jurnal : stiki informatika jurnal
Language(s) - Bosnian
Resource type - Journals
eISSN - 2580-6939
pISSN - 2087-0256
DOI - 10.32664/smatika.v11i01.568
Subject(s) - mathematics , artificial intelligence , humanities , psychology , computer science , philosophy
Bumbu adalah salah satu elemen yang sangat penting dalam sebuah masakan. Bumbu dapur atau rempah Indonesia memiliki jenis ragam yang sangat banyak. Kesalahan dalam pemilihan bumbu sangat berpengaruh terhadap rasa masakan. Image processing merupakan salah satu cabang ilmu dalam bidang teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk mengenali objek citra yang ditangkap oleh kamera. Penelitian ini akan mengklasifikasikan jenis bumbu dapur yang hampir mirip yaitu jahe,lengkuas, kunyit dan kencur. Metode klasifikasi yang dipakai adalah K-Nearest Neighbors(K-NN). Pada penelitian ini kita menguji cara split data training dan data testing yaitu 66,7%: 33,33%, 75%:25% dan 90%:10%. Pembagian data training dan data testing menggunakan 90%:10% memiliki rata rata akurasi yang paling besar dibandingkan cara pembagian yang lain. Pemilihan K=3 atau K=5 memiliki rata rata akurasi yang hampir sama pada semua cara split data training dan data testing yaitu 64,66%: 65%. Pada K=1 memiliki akurasi yang cukup tinggi dibandingkan K sebelumnya yaitu 73%.