PENERAPAN MACHINE LEARNING DENGAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK IDENTIFIKASI JENIS BUNGA BERDASARKAN KARAKTERISTIK FISIK - Asti Devi Mutiara Khoirun Nisa; Najwa Lailatus Sa’diah; Laili Fitriyani; Avin Nuzula Fitranti; Arif Setiawan (Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI), 2025)
Identifikasi jenis bunga secara otomatis merupakan hal yang penting untuk mendukung kegiatan di bidang botani, pendidikan, dan teknologi informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis bunga menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan data karakteristik fisik bunga seperti tinggi tanaman, masa hidup, dan jumlah kelompok. Data yang digunakan diambil dari situs kaggle, kemudian diproses menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses pembelajaran dilakukan dengan membagi data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa metode KNN mampu mengelompokkan jenis bunga dengan cukup baik, terutaman ketika parameter dan fitur yang di gunakan sesuai. Penelitian ini membuktikan bahawa meskipun KNN merupakan metode yang sederhana, algoritma ini tetap dapat diandalkan dalam proses klasifikasi awal dengan hasil yang akurat dan konsisten