PERANCANGAN SISTEM UNTUK MENGETAHUI KUALITAS BIJI KOPI BERDASARKAN WARNA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR - I Made Ary Swantika; Bulkis Kanata; I Made Budi Suksmadana (Jurusan Teknik Elektro Universitas Mataram, 2020)
BAHASA Kopi sebagai salah satu hasil perkebunan memiliki peran yang sangat penting salah satunya sebagai sumber devisa untuk negara sehingga dibutuhkan kualitas biji kopi yang baik. Selama ini pembagian kualitas biji kopi masih dilakukan secara manual dikalangan masyarakat yang mana akan menghabiskan waktu yang lama dan jumlah tenaga kerja yang banyak juga sehingga besar kemungkinan akan mendapatkan hasil yang kurang baik karena faktor kurang cermat, kelelahan, dan juga persepsi masing-masing orang yang berbeda-beda. Pada tugas akhir ini dirancang sebuah sistem untuk mengetahui kualitas biji kopi berdasarkan warna dengan K-Nearest Neighbor sehingga dapat dibedakan kualitas biji kopi menjadi 3 kelas (berdasarkan kebiasaan para petani) dan menjadi 6 kelas (berdasarkan sistem nilai cacat) dengan menggunakan parameter ciri statistik orde satu dan orde dua serta pengklasifikasian menggunakan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan sistem yang telah dibuat, sistem dapat mengenali kualitas biji kopi untuk pembagian menjadi 3 kelas dengan akurasi terbesar menggunakan ciri statistik orde satu yaitu pada parameter means dan kombinasi means dan skewness dan kombinasi means, skewness dan entrophy dengan tingkat keberhasilan 100% walaupun nilai k yang diberikan berbeda-beda. ENGLISH Coffee as a result of the plantation has a very important role to one as a source of income to the State so that it takes good quality coffee beans . During this time the division of quality coffee beans are still done manually among people which will spend a long time and the amount of labor that many so likely will get poor results as well as factors less careful , fatigue , and also the perception of each person different . In this final project designed a system to determine the quality of coffee beans by color with K - Nearest Neighbor can be distinguished quality coffee beans into 3 classes ( based on the habits of the farmers ) and into 6 classes ( based on the value system defects ) using parameters characteristic of statistic orde one and the second order and classification using the K - Nearest Neighbor . Under the system that has been created , the system can recognize the quality of the coffee beans to the division into three classes with an accuracy of greatest use of characteristic statistical order one, namely the parameter means and combinations of means and skewness and a combination of means , skewness and entrophy with a success rate of 100 % although the value of k given vary.