Sistem Klasifikasi Kualitas Air Kolam Ikan Lele dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) - Ramadhan, Dimas; Prasetio, Barlian Henryranu (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2023)
Menjadi seorang peternak ikan memiliki tantangan tersendiri. Terdapat banyak hal yang harus diperhatikan supaya mendapatkan hasil panen yang melimpah. Salah satu diantaranya adalah dengan menjaga kualitas air kolam ikan. Untuk menjaga kualitas air kolam terdapat beberapa parameter penting yang harus diperhatikan. Parameter tersebut adalah tingkat kekeruhan air, nilai pH, suhu air, dan amonia. Atas dasar masalah tersebut dibuat sistem klasifikasi kualitas air kolam. Sistem ini bekerja dengan membaca data parameter air kolam menggunakan sensor. Parameter kekeruhan dibaca dengan sensor turbidity, pH dibaca dengan sensor pH, suhu dengan sensor DS18B20, dan amonia menggunakan sensor MQ-135. Berdasarkan pengujian sensor yang digunakan memiliki tingkat akurasi 98,31% pada sensor pH dan 94,26% pada sensor suhu. Data pembacaan sensor tersebut diolah menggunakan sebuah metode klasifikasi bernama K-Nearest Neighbor (KNN) yang mengklasifikasikan kualitas air kolam menggunakan kumpulan data latih. Data latih yang digunakan berjumlah 40 data dengan dua kelas, yakni “bagus” dan “buruk”. Pada penelitian yang dilakukan, klasifikasi tersebut menghasilkan akurasi sistem sebesar 90% dalam sepuluh kali percobaan.