Algoritma K-Nn Dengan Euclidean Distance Untuk Prediksi Hasil Penggergajian Kayu Sengon

Abstract

Industri dengan bahan dasar kayu Sengon (Albizia falcataria) banyak diselenggarakan oleh masyarakat Indonesia untuk keperluan furnitur, instrumen desain interior, bahan kayu plywood, pelapis dinding, plafon, dudukan cor, dan bahan baku kertas. Penggergajian merupakan proses pemotongan batang kayu untuk mendapatkan potongan-potongan yang lebih kecil sesuai dengan variasi dimensi yang diinginkan. Perhitungan prediksi secara manual untuk mendapatkan jumlah dan dimensi potongan membutuhkan waktu lama karena harus dilakukan secara berulang untuk setiap batang, terkadang hasilnya tidak optimal sehingga mengakibatkan kerugian. Penelitian ini menerapkan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) dengan Euclidean Distance untuk prediksi hasil penggergajian kayu Sengon. Penelitian diawali dengan perhitungan dengan Ms Excel lalu membangun aplikasi Algoritma k-NN menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL dan framework Laravel. Data training sejumlah 135 dan data testing sejumlah 10. Nilai k yang digunakan adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. Penggunaan aplikasi dilakukan dengan memberikan input berupa panjang dan diameter kayu untuk kemudian dilakukan proses perhitungan k-NN hingga mendapatkan hasil prediksi. Penelitian dengan aplikasi didapatkan hasil prediksi 100% sama dengan hasil perhitungan dengan Ms Excel. Hasil prediksi dengan aplikasi mendapatkan akurasi 70% atau error rate sebesar 30% jika dibandingkan dengan hasil riil di lapangan.

Schedule Implementing the Modified Euclidean Distance Method in the Course Planning of the USN Kolaka Information Systems Curriculum

“…Application of Euclidean distance algorithm [9] for selecting internet packages by region, [10] for ranking bus transport, [11] for ranking Indonesian-speaking participants' degrees, [12] for obtaining information regarding the image of TNI Berets, [13] for Air Pollution Standards Index Data, [14] for Classification of Instagram Bullying Comments and [15] While research uses the Euclidean distance method, among others, [16] to map a web-based pension. In addition, [17] which uses the Euclidean distance method for facial recognition, and [18] which applies the Euclidean distance method for clothing size recommendations in the application of a virtual locker room.…”

Classification of Determination the Recipients of the Program Keluarga Harapan (PKH) Using K-Nearest Neighbor Algorithm

“…Algoritma K-NN atau K-Nearest Neighbor adalah suatu algoritma atau metode yang mempunyai konsistensi yang baik dalam mengklasifikasikan data, yaitu dengan cara menemukan objek dengan mnghitung jarak atau kedekatan diantara objek lama dengan objek yang baru berdasarkan pencocokan nilai bobot (Tharwat et al, 2018). Dalam melakukan proses training data yang besar, algoritma K-NN ini sangat efektif dan bisa menghasilkan nilai data yang lebih akurat (Cherif, 2018& Yudhana et al, 2020. Dalam implementasinya atau penerapannya, algoritma K-NN juga bertujuan dalam melakukan klasifikasi objek baru yang berdasarkan pada data pembelajaran atau training yang memiliki nilai jarak paling dekat (Shah, 2020).…”

Klasifikasi serangan malware terhadap lalu lintas jaringan Internet of Things menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (K-NN)

“…Algoritma K-Nearest Neighbour (K-NN) adalah algoritma supervised yang memiliki hasil query instance baru yang didapat dengan klasifikasi dengan nilai mayoritas dari kategori. Algoritma K-NN memiliki tujuan untuk mengklasifikasi obyek baru berdasarkan atribut data dan training sample [7].…”