Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Kualitas Buah Jeruk Bali Musbar Harahap; Fera Damayanti; Siti Sundari
INCODING: Journal of Informatics and Computer Science Engineering Vol 6, No 1 (2026): INCODING APRIL
Publisher : Mahesa Research Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34007/incoding.v6i1.930

Abstract

Jeruk bali (Citrus maxima) merupakan tanaman buah tropis bernilai ekonomi tinggi dan berpotensi dikembangkan di Indonesia. Namun, penentuan kualitas buah masih banyak dilakukan secara manual sehingga hasil penilaian cenderung subjektif. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk menentukan kualitas jeruk bali berdasarkan atribut fisik buah. Variabel yang digunakan meliputi pigmen kulit buah, kemulusan, kelunakan buah, bobot buah, dan tebal kulit buah, sedangkan label hasil diklasifikasikan menjadi kategori baik dan tidak baik. Data penelitian terdiri atas 50 data latih dan 2 data prediksi. Tahapan penelitian meliputi analisis data, preprocessing, pembagian data uji, perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance, serta pengujian menggunakan aplikasi Orange. Hasil pengujian menunjukkan dua data prediksi diklasifikasikan sebagai buah berkualitas baik. Evaluasi model memperoleh nilai akurasi 0,834, classification accuracy 0,860, F1 0,860, precision 0,861, recall 0,860, dan MCC 0,720.
Penerapan Game Pembelajaran Pengenalan Alat-Alat Jaringan Komputer Menggunakan Algoritma Depth First Search (DFS) Fauzah Aulia; Siti Sundari; Fera Damayanti
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.636

Abstract

Penggunaan alat jaringan komputer yang efektif dan efisien sangat penting dalam pengelolaan infrastruktur jaringan. Aplikasi pengenalan alat-alat jaringan komputer berbasis Android yang menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) dikembangkan untuk mempermudah pengguna dalam mengenali berbagai perangkat jaringan. Algoritma DFS memungkinkan aplikasi menjelajahi dan mengidentifikasi perangkat jaringan secara cepat dan akurat. Aplikasi ini memberikan aksesibilitas tinggi melalui platform Android dan dirancang untuk mendukung proses pembelajaran interaktif. Pengujian aplikasi menunjukkan hasil yang positif, dengan kemampuan identifikasi yang akurat dan mudah digunakan oleh berbagai tingkat pengguna. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam pendidikan dan pelatihan terkait jaringan komputer, sekaligus memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan di bidang teknologi informasi. Implementasi dan pengembangan lebih lanjut dapat mencakup penambahan fitur interaktif serta integrasi teknologi kecerdasan buatan untuk memperkaya pengalaman pengguna.