Analisis Penerapan Model k-Nearest Neighbors dalam Klasifikasi Kualitas Red Wine - Fakhrun Nisa; Hasbi Firmansyah (PT. Intelek Cendikiawan Nusantara, 2025)
Penelitian ini bertujuan mengatasi keterbatasan penilaian kualitas wine konvensional yang sangat bergantung pada uji organoleptik subjektif dan memakan waktu. Metode yang digunakan berupa penelitian terapan dengan pendekatan eksperimen, memanfaatkan algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) dengan teknik normalisasi Z-transformation dan Stratified Sampling. Data diperoleh dari dataset fisikokimia red wine dari repositori publik UCI Machine Learning. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mengklasifikasikan kualitas wine dengan akurasi terukur sebesar 56.99 %, yang membuktikan bahwa pendekatan komputasi dapat menjadi alternatif objektif dalam penentuan kualitas. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi metode normalisasi Z-transformation dengan konfigurasi pembagian data stratified 70:30 untuk meminimalkan bias pada dataset yang tidak seimbang