Penerapan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter Morfologi Daun dan Bunga - Sesilia Novita R; Prihastuti Harsani; Arie Qur’ania (Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan, 2018)
Sistem klasifikasi anggrek dibuat dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor dan inputan berupa teks. Sistem ini bertujuan membantu masyarakat umum dalam mengenali tanamanan anggrek berdasarkan genus dan varietasnya. Karakter morfologi yang digunakan sebagai atribut dalam klasifikasi diantaranya bentuk daun, bentuk bunga, bentuk sepal lateral, warna sepal lateral, bentuk sepal dorsal, warna sepal dorsal, bentuk petal, warna petal, bentuk ujung bibir dan corak bunga. Penerapan algoritma pada sistem klasifikasi anggrek diharapkan dapat memberikan hasil keputusan terbaik. Prinsip kerja dari algoritma K-Nearest Neighbor adalah data yang diuji diklasifikasikan berdasarkan keanggotaan terdekat yang terbanyak dari data uji. Perhitungan dilakukan dengan menghitung kuadrat jarak euclidian masing-masing objek terhadap data sampel, kemudian diurutkan dari nilai terkecil hingga terbesar dan pencarian nilai k sebagai hasil keputusan. Pengujian sistem dilakukan terhadap 15 data latih menghasilkan nilai akurasi 53,33%, dengan jumlah nilai benar 8 data dan jumlah nilai salah 7 data.Keywords: K-Nearest Neighbor (K-NN), Sistem Klasifikasi, Anggrek Kedisiplinan