KLASIFIKASI KUALITAS TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (FKNN) - Angga Aditya Indra Wiratmaka; Imam Fahrur Rozi; Rosa Andrie Asmara (Jurnal Informatika Polinema, 2017)
Pada penelitian kali ini akan membahas tentang klasifikasi kualitas tanaman cabai menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor(FKNN). Hal tersebut dilatarbelakangi karena cabai banyak dimanfaatkan untuk keperluan rumah tangga maupun industri. Terdapat berbagai jenis cabai yang ada di Indonesia, tetapi cabai yang banyak dimanfaatkan sebagai bahan olahan adalah cabai merah besar. Sebagai komuditas tanaman hortikultura dengan fluktuasi harga yang tinggi konsumen mengharapkan kualitas yang baik pula pada proses produksi. Agar produksi cabai memiliki kualitas yang merata, cabai hasil panen harus diklasifikasikan sebelum proses distribusi. Saat ini proses klasifikasi cabai di kota Blitar masih dilakukan secara manual oleh pegawai terkait. Algoritma FKNN memberikan nilai keanggotaan kelas pada vektor dan bukan menempatkan vektor pada kelas tertentu. Data didapat dari Dinas Pertanian, Peternakan, dan Perikanan Kota Blitar pada tahun 2015. Penelitian ini menggunakan 100 data sampel dengan 70 data latih dan 30 data uji . Dari pengujian didapatkan akurasi 96,67% terhadap data sampel. Maka dapat disimpulkan bahwa penelitian menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) memiliki kinerja yang baik dalam klasifikasi kualitas cabai di kota Blitar.