ALGORITMA K-NN DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK PREDIKSI HASIL PENGGERGAJIAN KAYU SENGON - Yudhana, Anton; Sunardi, Sunardi; Hartanta, Agus Jaka Sri (Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro, 2020)
Industri dengan bahan dasar kayu Sengon (Albizia falcataria) banyak diselenggarakan oleh masyarakat Indonesia untuk keperluan furnitur, instrumen desain interior, bahan kayu plywood, pelapis dinding, plafon, dudukan cor, dan bahan baku kertas. Penggergajian merupakan proses pemotongan batang kayu untuk mendapatkan potongan-potongan yang lebih kecil sesuai dengan variasi dimensi yang diinginkan. Perhitungan prediksi secara manual untuk mendapatkan jumlah dan dimensi potongan membutuhkan waktu lama karena harus dilakukan secara berulang untuk setiap batang, terkadang hasilnya tidak optimal sehingga mengakibatkan kerugian. Penelitian ini menerapkan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) dengan Euclidean Distance untuk prediksi hasil penggergajian kayu Sengon. Penelitian diawali dengan perhitungan dengan Ms Excel lalu membangun aplikasi Algoritma k-NN menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL dan framework Laravel. Data training sejumlah 135 dan data testing sejumlah 10. Nilai k yang digunakan adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. Penggunaan aplikasi dilakukan dengan memberikan input berupa panjang dan diameter kayu untuk kemudian dilakukan proses perhitungan k-NN hingga mendapatkan hasil prediksi. Penelitian dengan aplikasi didapatkan hasil prediksi 100% sama dengan hasil perhitungan dengan Ms Excel. Hasil prediksi dengan aplikasi mendapatkan akurasi 70% atau error rate sebesar 30% jika dibandingkan dengan hasil riil di lapangan.Â