PREDIKSI KUALITAS GENTENG MANTILI BERDASARKAN KOMPOSISI BAHAN BAKU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR - Bahtiar, Yusuf; Maulindar, Joni; Yuliana, Margaretha Evi (STKIP PGRI Tulungagung, 2024)
Permasalahan yang dialami pada industri genteng saat ini adalah fluktuasi harga bahan baku dan ketersediaan bahan baku yang tidak menentu. Proses penentuan komposisi yang tepat melalui uji coba manual memerlukan waktu dan sumber daya yang dapat menghabiskan tenaga dan biaya. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat memprediksi kualitas genteng mantili. Tujuan penelitian ini untuk memprediksi kualitas genteng mantili berdasarkan bahan baku menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Komponen bahan baku yang digunakan yaitu tanah liat lempung, tanah liat hitam, tanah liat merah, tanah liat padas, tanah pasir sungai, dan kaolin. Klasifikasi prediksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah