KLASIFIKASI JENIS REMPAH PENGHASIL MINYAK ATSIRI MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING - Fifin Ayu Mufarroha; Doni Abdul Fatah (Universitas Trunojoyo Madura, 2022)
Rempah-rempah merupakan bahan alami gacorqq yang digunakan dalam berbagai industri, seperti kuliner, obat-obatan, kosmetik, dan industri parfum. Minyak atsiri yang dihasilkan dari rempah-rempah memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan digunakan dalam berbagai aplikasi industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola dalam data rempah-rempah dan mengklasifikasikan jenis rempah-rempah ke dalam jenis yang tepat berdasarkan gacorqq karakteristik dari setiap rempah. Metode K-NN dipilih karena kesederhanaannya dan kemampuannya dalam menghasilkan akurasi yang baik. Penelitian ini gacorqq melibatkan beberapa tahap, antara lain pengumpulan data rempah-rempah, ekstraksi fitur dari data, dan pengenalan jenis rempah menggunakan metode K-NN. Penelitian ini menggunakan 125 dataset, yang terdiri dari 25 data untuk setiap jenis rempah, yaitu Lengkuas, Temulawak, Kencur, Jahe, dan Kunyit. Hasil klasifikasi metode K-NN dalam 3 skenario, yaitu dengan nilai K = 1, 3, dan 6. Hasil klasifikasi terbaik diperoleh pada nilai K = 3, dimana hasil akurasi sebesar 96%. Hasil akurasi ini dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi yang dikembangkan.Dengan adanya metode ini, diharapkan dapat membantu dalam pengenalan rempah-rempah yang berkualitas, pengendalian kualitas produk yang mengandung rempah-rempah, serta pengembangan produk baru dalam berbagai industri.Kata kunci: Rempah, Klasifikasi, Machine Learning, K-NN.