## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511

## Perbandingan Jarak Metrik pada Klasifikasi Jamur Beracun Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Andre Suarisman, Alwis Nazir * , Fadhilah Syafria, Liza Afriyanti
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11950111673@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwis.nazir@uin-suska.ac.id Submitted: 31/10/2023; Accepted: 27/11/2023; Published: 28/11/2023
Abstrak −Jamur adalah organisme dari kingdom fungi  yang memiliki struktur tubuh berdaging dan bisa dikonsumsi, tetapi ada beberapa spesies jamur yang tidak aman untuk dimakan dan memiliki ciri-ciri khusus, Maka dalam membedakan antara jamur  yang  dapat  dimakan  dan  beracun  bisa  jadi  rumit  karena  tampilan  yang  hampir  identik  dari  berbagai  spesies  jamur. Kesalahan  dalam  mengidentifikasi  jamur  yang  dapat  dimakan  dapat  berdampak  pada  kesehatan  konsumen  yang mengkonsumsi  jamur  tersebut.  Evaluasi  performa  berbagai  metode  pada  dataset  adalah  langkah  kunci  dalam  menentukan metode klasifikasi yang paling sesuai. Penelitian ini mengangkat tentang bagaimana mengukur performa metode klasifikasi pada dataset jamur beracun dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan beberapa metrik seperti euclidean, manhattan dan minkowski ,  dimana  merupakan  sebuah  metode  untuk  mengklasifikasikan  data  baru  berdasarkan  kedekatan dengan  data  pelatihan  yang  ada.  Hasil  yang  didapat  dalam    penelitian  ini  dengan  beberapa  jarak  metrik  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  akurasi  metrik manhattan lebih  baik  dari  metrik euclidean dan minkowski .  Karena  metrik manhattan mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu  99%  dengan  K  =  100  dan  terendah  82%  dengan  K  =  3000  ,  sedangkan  metrik euclidean mendapatkan  hasil  akurasi    dengan  nilai  98%  dengan  K  =  100  dan  72%  dengan  K  =  3000,  dan  pada  metrik minkowski mendapatkan hasil akurasi dengan nilai 96% pada K = 100 dan 64% pada K = 3000.
Kata Kunci: Klasifikasi; Metrik; K-Nearest Neighbor; Python; Jamur
Abstract − Mushrooms are organisms from the kingdom fungi that have a fleshy body structure and can be consumed, but there  are  some  species  of  mushrooms  that  are  not  safe  to  eat  and  have  specific  characteristics,  so  distinguishing  between edible and poisonous mushrooms can be tricky due to the almost identical appearance of various mushroom species. Errors in identifying edible mushrooms can impact the health of consumers who consume the mushrooms. Evaluating the performance of various methods on a dataset is a key step in determining the most suitable classification method. This research is about how  to  measure  the  performance  of  classification  methods  on  toxic  mushroom  datasets  using  the  K-Nearest  Neighbor algorithm  with  several  metrics  such  as  euclidean,  manhattan  and  minkowski,  which  is  a  method  for  classifying  new  data based on proximity to existing training data. The results obtained in this study with several distance metrics can be concluded that the accuracy value of the manhattan metric is better than the euclidean and minkowski metrics. Because the manhattan metric gets the highest accuracy result of 99% with K = 100 and the lowest 82% with K = 3000, while the euclidean metric gets accuracy results with a value of 98% with K = 100 and 72% with K = 3000, and the minkowski  metric gets accuracy results with a value of 96% at K = 100 and 64% at K = 3000.
Keywords : Classification; Metric; K-Nearest Neighbor; Python; Mushroom

## 1. PENDAHULUAN
Jamur adalah organisme dari kingdom fungi yang memiliki struktur tubuh berdaging dan bisa dikonsumsi, tetapi perlu  diingat  bahwa  ada  beberapa  spesies  jamur  yang  tidak  aman  untuk  dimakan  dan  memiliki  ciri-ciri khusus[1]. Jamur memiliki banyak jenis dengan bentuk, ukuran, dan warna yang beragam. Walaupun demikian, terdapat kesamaan dalam beberapa hal seperti ukuran yang bervariasi dari yang kecil hingga besar, bentuk yang menyerupai  payung  terbuka  ke  atas,  dan  warna  yang  dapat  beragam  dari  gelap  hingga  terang[2].  Maka  dalam membedakan antara jamur yang dapat dimakan dan beracun bisa jadi rumit karena tampilan yang hampir identik dari  berbagai  spesies  jamur.  Kesalahan  dalam  mengidentifikasi  jamur  yang  dapat  dimakan  dapat  berdampak pada kesehatan konsumen yang mengkonsumsi jamur tersebut[3].
Pada  tahun  2010-2020,  Indonesia  telah  mencatat  76  kasus  keracunan  akibat  mengonsumsi  jamur  liar. Sebanyak 550 orang menjadi korban dan 9 diantaranya meninggal dunia akibat keracunan tersebut. Puncak kasus keracunan terjadi pada tahun  2014, dan kasus-kasus keacunan tercatat berasal dari beberapa daerah besar yaitu Sumatra,  Jawa,  Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Nusa  Tenggara  (NTB  dan  NTT)[4][5].  Selama  periode  tahun  2010 sampai dengan tahun 2020 di Indonesia terdapat 7 kasus keracunan yang disebabkan oleh salah mengidentifikasi jenis  jamur  Inocybe  sebagai  Termitomyces.  Dari  31  korban,  satu  orang  meninggal  dengan  rentang  usia  2-80 tahun.  Penyebaran  kasus  keracunan  hanya  terjadi  di  5  provinsi,  dan  sebagian  besar  kasus  terjadi  di  Pulau Jawa[5].  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  dirasa  perlu  untuk  melakukan  penelitian  yang  bisa mengklasifikasikan jamur beracun dan tidak beracun dengan memanfaatkan teknologi data mining.
Data mining adalah suatu proses penggalian data yang melibatkan kecerdasan buatan, teknik matematika, statistik,  dan  macine  learning  pada  database  yang  besar  untuk  menentukan  informasi  yang  bermanfaat  serta pengetahuan  terkait.  Data  mining  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  pencarian  korelasi  atau  pola  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
bermanfaat dari ratusan atau ribuan dalam database yang sangat besar[6]. Dalam penelitian ini akan digunakan salah satu teknik analisis data mining yaitu klasifikasi.
Klasifikasi  adalah  sebuah  metode  pengelompokan  atau  penempatan  data  ke  dalam  kelas  atau  kategori yang  telah  ditentukan  sebelumnya[7].  Ada  tiga  tahapan  dalam  klasifikasi,  yaitu  pembuatan  model,  aplikasi model,  dan  evaluasi.  Pada  tahap  pengembangan  model,  model  dibuat  menggunakan  data  pelatihan  yang  sudah memiliki  atribut  dan  kelas.  Selanjutnya,  data  tersebut  digunakan  untuk  menerapkan  klasifikasi  pada  data  atau objek  baru.  Setelah  itu,  dilakukan  evaluasi  terhadap  data  untuk  mengetahui  akurasi  pengembangan  dan penerapan model terhadap data baru[8]. Dalam penelitian ini, algoritma yang akan diterapkan adalah algoritma K-Nearest Neighbor.
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data berdasarkan klasifikasi yang sudah diketahui sebelumnya[9]. Algoritma k-nearest neighbor termasuk dalam kategori  instance-base  learning  dan  termasuk  dalam  teknik  lazy  learning[6].  KNN  bekerja  dengan  mencari  K objek  terdekat  dalam  data  latihan  yang  memiliki  kesamaan  dengan  objek  pada  data  uji.  pendekatan  untuk mencari  kasus  dengan  memperhitungkan  kesamaan  bobot  dari  beberapa  atribut  yang  ada  dengan  menghitung jarak  antara  data  latihan  (x)  dan  data  uji  (y),  didefinisikan  menggunakan  rumus  jarak  metrik Euclidean , Manhattan dan Minkowski [9][10]. Ada salah satu penelitian yang telah dilakukan menggunakan algoritma K-NN dalam menyelesaikan masalah seperti salah satu penelitian yang dilakukan Esty Purwaningsih dan Ela Nurelasari dengan  judul  “Penerapan  K- Nearest  Neighbor untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kelulusan  Pada  Siswa”.    Pada penelitian  ini  diterangkan  bahwa  algoritma  K-NN  dapat  memprediksi  tingkat  keberhasilan  siswa  dalam kelulusan  berdasarkan  dari  kinerja  siswa.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  bahwa  prediksi  tingkat  kelulusan  siswa didapatkan  dengan  rata-  rata  akurasi  sebesar  96,49%[11].  Ada  beberapa  penelitian  yang  telah  melakukan penelitian  terkait  kasus  jamur  seperti  salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  Yohannes1  dkk  tahun  2022  dengan judul “Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan SVM dengan Fitur HSV dan HOG” dan mendapatkan hasil bahwa SVM  mampu  mengklasifikasikan  jenis  jamur  pada  citra  dengan  fitur  HSV  dan  HOG  dengan  akurasi  82,69% dengan  jenis  jamur  yang  mendapatkan  hasil  terbaik,  yaitu  jamur  boletus  dengan  akurasi  89,69%[2].  Penelitian yang dilakukan Aisha Alfani W dkk dengan judul “Prediksi penjualan  Produk Unilever Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” tahun 2021dan mendapatkan hasil penjualan tertinggi dengan akurasi 86,66% dan akurasi terendah  40%[12].  Penelitian  dari  Aida  Indriani  dengan  judul  “Analisa  Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  dan  K-  Nearest  Neighbor  terhadap  Klasifikasi  Data”  tahun  2020.  Pada  penelitian  ini  mendapatkan hasil berdasarkan nilai efektifitas klasifikasi bahwa metode K-NN lebih baik dengan nilai 80% sedangkan NBC mendapatkan nilai 73%[13].
Pada penelitian ini data yang dipakai adalah data jamuryang diperoleh dari situs Kaggle.com. Dataset ini mencakup  23  kategori  dan  terdapat  dua  kelas  utama,  yakni  jamur  yang  aman  dikonsumsi  (edible)  dan  jamur beracun (poison). Terdapat 4208 sampel data untuk kelas jamur yang dapat dimakan dan 3916 sampel data untuk kelas jamur beracun. Dengan begitu, total data yang digunakan mencapai 8124 sampel.
Dalam  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk  mengukur akurasi, presisi, recall, dan  F1-score  menggunakan pyhton . Ini dilakukan dengan  menguji berbagai  nilai K dan menggunakan  berbagai  rumus  jarak  metrik  dalam  metodenya.  Penelitian  ini  juga  melibatkan  beberapa  tahap, seperti pra-pemrosesan data, transformasi data, pembagian  data  menjadi data pelatihan dan data  uji, penerapan algoritma KNN, serta analisis kinerja metode yang diuji.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Panduan langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini dapat diacu pada ilustrasi yang terdapat dalam Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  sebuah  dataset  yang  bersumber  dari  situs  Kaggle.com,  yang  terdiri  dari  23 kategori  jamur  diantaranya  adalah cap-shape,  cap-surface,  cap-color,  bruise%3f,  odor,  gill-attachment,  gill- spacing,  gill-size,  gill-color,  stalk-shape,  stalk-root,  stalk-surface-above-ring,  stalk-surface-below-ring,  stalk- color-above-ring,  stalk-color-below-ring,  veil-type,  veil-color,  ring-number,  spore-print-color,  population, habitat, dan class .  Dataset  ini  tersegmentasi  menjadi  dua  kelas  utama,  yaitu  kelas  jamur  yang  aman  untuk dikonsumsi  (edible)  dan  kelas  jamur  yang  bersifat  beracun  (poison).  Dataset  ini  terdiri  dari  4208  sampel  data untuk kelas jamur yang dapat dimakan dan 3916 sampel data untuk kelas jamur beracun, sehingga menjadikan total jumlah data yang digunakan sebanyak 8124 sampel dimana akan dibagi menjadi data latih dan data uji yaitu 20% data uji dan 80% data latih.
Gambar  2. Dataset Penelitian

## 2.2 Pre-Processing Data
Pre-processing data merupakan langkah awal yang berfokus pada transformasi data ke dalam format yang lebih sederhana  dan  efisien,  yang  dapat  meningkatkan  akurasi,  mengurangi  waktu  komputasi,  dan  mengompresi ukuran  data  tanpa  mengorbankan  informasi  yang  ada[14].  Dalam  penelitian  ini,  tahap  pre-processing  data melibatkan pembersihan data,  yang bertujuan  untuk  mengenali serta  mengatasi  masalah  seperti nilai-nilai  yang hilang, data-data ekstrem, dan ketidaksesuaian data untuk  memastikan kualitas data yang lebih baik. Selain itu, dilakukan transformasi data seperti normalisasi atau standarisasi agar data sesuai dengan kebutuhan analisis yang spesifik.

## 2.3 Normalisasi
Normalisasi data adalah suatu teknik penting dalam praproses data yang melibatkan penyesuaian ulang nilai-nilai dalam dataset. Tujuannya adalah untuk menyamakan skala atau rentang nilai di antara atribut-atribut dataset. Hal ini diperlukan karena perbedaan besar dalam rentang nilai antar atribut dapat mengganggu kinerja optimal atribut dalam analisis data. Oleh karena itu, normalisasi data menjadi suatu langkah krusial untuk memastikan data yang diolah  lebih  konsisten  dan  akurat[15].  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  normalisasi  menggunakan  metode normalisasi  Z-Score untuk mengolah data.
(1)
Keterangan: Z = nilai Z-Score yang dihasilkan. X = nilai dari data yang akan dinormalisasi. μ = rata-rata (mean) dari seluruh data. σ = simpangan baku (standard deviation) dari seluruh data.
2.4 Klasifikasi K Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah salah satu teknik dalam supervised learning yang memanfaatkan data latih untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan kedekatan dengan data pelatihan yang ada[13]. Algoritma KNN mengelompokkan  data  baru  berdasarkan  seberapa  dekatnya  dengan  data  pelatihan,  menggunakan  berbagai metrik  jarak  metrik  seperti  jarak  metrik Euclidean ,  jarak  metrik Manhattan ,  dan  metrik  jarak Minkowski. Ini berarti bahwa KNN memanfaatkan informasi mengenai tetangga terdekat untuk mengkategorikan data baru[15].
Algoritma KNN sangat sederhana karena bekerja berdasarkan jarak terpendek antara instance query dan sampel  data  training  untuk  menentukan  tetangganya.  Jarak  dekat  atau  jauh  dari  tetangga  biasanya  dihitung menggunakan jarak Euclidean , yang sering digunakan untuk mengukur kedekatan antara dua objek[16]. Dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511
penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  jarak Euclidean, jarak Manhattan ,  dan  jarak Minkowski. Rumus  jarak Euclidean dinyatakan sebagai berikut.
√ ∑ ) ) (3)
Keterangan : xi = data latihan yi = data uji i = variable data n = dimensi data Rumus jarak Manhattan dinyatakan sebagai berikut.
∑ |       |
(4)
Keterangan: xi = data training yi = data test i = variable data n = dimensi data Rumus jarak Minkowski dinyatakan sebagai berikut.
∑ |       | ) (5)
Keterangan : xi = data training yi = data test i = variable data n = dimensi data p = parameter order Berikut proses-proses yang terlibat dalam penerapan metode klasifikasi KNN :
a. Langkah  awal  adalah  memilih  nilai  k.  Proses  pemilihan  k  ini  sangat  fleksibel  dan  bisa  disesuaikan  dengan kebutuhan  analisis.  Dalam  penelitian  ini,  kami  menerapkan  berbagai  nilai  k  yang  berbeda  untuk  melihat bagaimana pengaruhnya terhadap hasil klasifikasi, sehingga memungkinkan perbandingan antar-nilai k yang berbeda.
b. Langkah selanjutnya adalah mengukur jarak antara data uji dan data latih. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk menghitung jarak adalah Euclidean, Manhattan , dan Minkowski.
c. Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  tetangga  terdekat  dari  perhitungan  jarak.  Lalu  kita  dapat melakukan  klasifikasi  data  uji  dengan  memperhatikan  kelas  mayoritas  dari  nilai-nilai  tetangga  terdekat. Sebagai contoh, jika  mayoritas tetangga terdekat  memiliki  kelas  'jamur beracun',  maka data uji yang  belum diketahui akan diklasifikasikan sebagai 'jamur beracun'.
Setelah melakukan klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor, langkah selanjutnya adalah mengukur performansi  hasil  klasifikasi  dengan  menghitung  nilai  akurasi,  presisi,  recal  dan  f1-score  menggunakan confusion matrix [17][18].

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  sebuah  metode  untuk  mengevaluasi  performa  sebuah  model  klasifikasi  yang  mampu mengklasifikasikan  data  dengan  benar  dan  mengidentifikasikan  kesalahan  yang  dilakukan[13][19].  Contoh confusion matrix dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Table 1. Evaluasi Confusion Matrix
Kelas prediksi Positif   Negatif Kelas sebenarnya Positif TP FN Negatif FP TN
Keterangan :
TP (True Positive)   = jumlah data yang termasuk dalam kategori positif pada kelas sebernya dan jugadiprediksi sebagai positif.
FN (False Negative)  = jumlah data yang termasuk dalam kategori positif pada kelas sebenarnya, tetapi diprediksi sebagai negatif.
FP (False Positive)   =  jumlah  data  yang  termasuk  dalam  kategori  negatif  pada  kelas  sebenarnya,  namun diprediksi sebagai positif.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511
TN  (True  Negative)  =  jumlah  data  yang  termasuk  dalam  kategori  negatif  pada  kelas  sebenarnya  dan  juga diprediksi sebagai negatif.
Beberapa pengujian detail akan dilakukan untuk mengevaluasi akurasi, presisi, dan recall. Akurasi adalah pendekatan pengujian yang mengukur sejauh mana prediksi cocok dengan nilai sebenarnya secara menyeluruh. Rumus untuk menghitung akurasi terlihat dalam persamaan berikut.
(5)
Presisi  adalah  mengukur  sejauh  mana  hasil  positif  yang  diprediksi  benar.  Rumus  untuk  menghitung presisi terlihat dalam persamaan berikut.
(6)
Recal  adalah  mengukur  sejauh  mana  data  sebenarnya  positif  diidentifikasi  dengan  benar.  Rumus  untuk menghitung recal dapat dilihat dalam persamaan berikut.
(7)
F1 Score adalah ukuran gabungan dari presisi dan recal. Rumus untuk menghitung f1 score dapat dilihat dalam persamaan berikut.
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  mencakup  hasil-hasil  pengujian  sistem  terhadap  berbagai  macam  percobaan  nilai  k  dengan tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik.

## 3.1 Implementasi pada K-NN menggunakan Python
Adapun  langkah-langkah  utaman  dalam  implementasi  kode  program  python  melibatkanurutan  berikut  secara garis besar:
a. Import library yang diperlukan dalam python
Pada  langkah-langkah  pemrograman  menggunakan  Python,  langkah  awal  yang  krusial  adalah  mengimpor berbagai  library  yang  diperlukan  dalam  pembuatan  program.  Ini  merupakan  fondasi  dari  pengembangan perangkat  lunak  yang  efisien  dan  efektif.  Beberapa  dari  library-library  kunci  yang  sering  digunakan  dalam pengembangan perangkat lunak dengan Python termasuk:
1. NumPy, Library ini memiliki peran penting dalam melakukan operasi matematis dan ilmiah .
2. Pandas, Untuk keperluan membaca, mengolah, dan memanipulasi data, khususnya dalam berbagai format seperti file .txt, .csv, .xlsx, dan lainnya .
3. Matplotlib dan Seaborn,Library ini digunakan untuk menciptakan visualisasi dan grafik . 4. Scikit-learn  (Sklearn),Sklearn memiliki  berbagai  algoritma  dan  metode  yang  memfasilitasi pengembangan model machine  learning. Dalam  pengembangan  program machine  learning ini , perlu memanggil  berbagai  algoritma  seperti KNeighborsClassifier, melakukan  pemisahan  data  dengan train- test  split, standarisasi  data  dengan StandardScaler, dan  menganalisis  performa  model  dengan confusion matrix, serta berbagai fungsi penting lainnya.
Untuk melihat script Python yang digunakan untuk mengimpor library, dapat merujuk ke gambar 3.
Gambar  3. Script Python Import Library
b. Import dataset
Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  mengakses  dataset  yang  tersimpan  di  Google  Drive  dan memverifikasi  apakah  program  mampu  membacanya  dengan  benar.  Untuk  script  python  yang  digunakan untuk mengimpor dataset, dapat merujuk gambar 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511
Gambar  4. Script Python Import Dataset
c. Transformasi data menggunakan label encoding
Langkah selanjutnya dalam penelitian ini, dataset akan mengalami transformasi menggunakan metode label encoding.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengubah  data  non-nominal  menjadi  data  nominal,  mempermudah operasi data oleh program. Untuk script python yang digunakan untuk mentranformasi dataset dan hasilnya, dapat merujuk gambar 5 dan 6.
Gambar  5. Script Python Transformasi Dataset
Gambar  6. Hasil Transformasi Dataset
d. Membagi dataset
Proses  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  pemisahan  data.  Yang  pertama  adalah  pemisahan  label  dari dataset. Kemudian, dataset akan dibagi  menjadi dua bagian, dengan 80% data digunakan sebagai data latih dan 20% sisanya  sebagai data uji.  Pemisahan data ini dilakukan berdasarkan label,  yaitu antara  'edible' dan 'poison'.  Untuk  script  python  yang  digunakan  untuk  membagi  dataset  dan  hasilnya,  dapat  merujuk  pada gambar 7.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar  7 . Script Python dan Hasil Membagi Dataset
e. Melakukan normalisasi menggunakan standard scaler ( z-score )
Langkah  selanjutnya,  dalam  penelitian  ini,  kami  melakukan  normalisasi  data  dengan  menggunakan  metode StandardScaler  (z-score) .  Dalam  proses  ini,  setiap  atribut  dalam  data  disesuaikan  sehingga  rata-rata  atribut menjadi  nol  dan  deviasi  standar  menjadi  satu.  Untuk  script python yang  digunakan  untuk  normalisasi  dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8. Script Python dan Hasil Normalisasi Standard Scale
f. Melakukan pelatihan model K-NN
Langkah  berikutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  melatih  model K-Nearest  Neighbors .  Dalam  penelitian  ini melakukan  pelatihan  dengan  menggunakan  beberapa  nilai  k  yang  berbeda  dan  beberapa  metrik  jarak  yang beragam. Hal ini bertujuan untuk memahami bagaimana performa model dipengaruhi oleh pilihan nilai k dan metrik jarak yang berbeda. Untuk script python yang digunkan untuk melatih model K-NN dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar  9. Script Python Melatih Model K-NN
g. mengevaluasi model dengan metode confusion matrix
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  model  dengan  menggunakan  metode confusion  matrix . Dalam  penelitian  ini,  kami  menguji  model  KNN  untuk  mengevaluasi  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511
Hasil  evaluasi  ini  disajikan  dalam  bentuk  grafik  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang performa model K-NN. Untuk script python yang digunakan untuk evaluasi model dengan metode confusion matrix dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar  10. Script Python untuk Evaluasi Model Dengan Confusion Matrix

## 3.2 Evaluasi Hasil
Tentang  Hasil  dari  evaluasi  menggunakan  empat  indikator,  yakni  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score perbandingan  hasil  keempatnyanya  dengan  jarak  metrik eulidean,  manhattan,  minkowski dan  nilai  K=100, K=300, K=500, K=800, K=1000, K=2000, K=3000. Pada hasil evaluasi telah ditampilkan pada tabel 2,3,4 dan pada gambar 11 dan 14 telah ditamplkan grafik dari hasil evaluasi.
Table 2. Hasil evaluasi nilai K, Akurasi, Presisi, Recall,dan F1-Score dari Metrik Euclidean Nilai K  Akurasi  Presisi Recall  F1-Score 100 0,976 0,963 0,987 0,975 300 0,941 0,923 0,957 0,940 500 0,881 0,895 0,854 0,874 800 0,874 0,903 0,827 0,863 1000 0,865 0,889 0,822 0,854 2000 0,779 0,747 0,815 0,780 3000 0,724 0,678 0,815 0,740
Table 3. Hasil evaluasi Nilai K, Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score dari Metrik Manhattan
Nilai K  Akurasi  Presisi Recall  F1-Score 100 0,986 0,975 0,997 0,986 300 0,952 0,931 0,971 0,951 500 0,881 0,921 0,823 0,869 800 0,879 0,9466 0,794 0,863 1000 0,878 0,9465 0,792 0,862 2000 0,842 0,867 0,794 0,829 3000 0,822 0,829 0,794 0,811
Table 3. Hasil evaluasi nilai K, Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score dari Metrik Minkowski Parameter 3 Nilai K Akurasi Presisi Recal F1-Score 100 0,961 0,949 0,970 0,960 300 0,940 0,918 0,961 0,939 500 0,904 0,884 0,920 0,902 800 0,880 0,877 0,873 0,875 1000 0,857 0,838 0,870 0,854 2000 0,764 0,710 0,864 0,779 3000 0,643 0,589 0,852 0,697

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 10-19 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4511
(a) (b) (c)
Gambar 11. (a) Hasil evaluasi Dengan Jarak Metrik Euclidean, (b) Hasil Evaluasi Dengan Jarak Metrik Manhattan, (c)
Gambar  11. Hasil Perbandingan Akurasi dari Metrik Eulidean, Manhattan , dan Minkowski

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal dalam klasifikasi jamur beracun  menggunakan algoritma  k- nearest neighbor adalah dari hasil evaluasi dengan beberapa jarak metrik dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi metrik manhattan lebih baik dari metrik euclidean dan minkowski . Karena metrik manhattan mendapatkan hasil akurasi tertinggi yaitu 99% dengan K = 100 dan terendah 82% dengan K = 3000 , sedangkan metrik euclidean mendapatkan  hasil  akurasi    dengan  nilai  98%  dengan  K  =  100  dan  72%  dengan  K  =  3000,  dan  pada  metrik minkowski mendapatkan hasil akurasi dengan nilai 96% pada K = 100 dan 64% pada K = 3000. Pada nilai presisi metrik manhattan mendapatkan nilai presisi lebih baik yaitu 98% dengan K = 100. Sedangkan metrik euclidean mendapatkan  nilai  presisi  96%  dan  metrik minkowski mendapatkan  nilai  presisi  95%.  Pada  nilai recall metrik manhattan mendapatkan nilai recall lebih baik yaitu 99%. Sedangkan metrik euclidean mendapatkan nilai recall

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
96%  dan  metrik minkowski mendapatkan  nilai recall 95%.  Pada  nilai f1-score metrik manhattan mendapatkan nilai f1-score lebih  baik  yaitu  98%.  Sedangkan  metrik euclidean mendapatkan  nilai f1-score 97%  dan  metrik minkowski mendapatkan nilai f1-score 96%. Berdasarkan evaluasi pengujian beberapa nilai K, kesimpulan yang dapat  ditarik  adalah  bahwa  semakin  meningkatnya  nilai  K,  akan  mengakibatkan  penurunan  persentase  yang diperoleh.

## REFERENCES
[1]  R.  Hayami,  Soni,  and  I.  Gunawan,  “Klasifikasi  Jamur  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 28–33, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3685.
[2]  Y. Yohannes, D. Udjulawa, and T. Ivan Sariyo, “Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan SVM dengan Fitur HSV dan HOG,” Petir , vol. 15, no. 1, pp. 113–120, 2022, doi: 10.33322/petir.v15i1.1101.
[3]  E. Praja, W. Mandala, D. E. Putri, and R. Permana, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Hasil Panen Jamur Tiram Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 223–230, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5252.
[4]  Putra  Ivan  Permana,  “KASUS-KASUS  KERACUNAN  JAMUR  LIAR  DI  INDONESIA  Poisoning  Cases of  Wild  Edible  Mushrooms  in  Indonesia,” J.  Ekol.  Kesehat. ,  vol.  20,  pp.  215–230,  2021,  [Online]. Available: https://doi.org/10.22435/jek.v20i3.4943
[5]  I. P. Putra, “Kasus keracunan Inocybe sp. di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Biol. , no. September, pp. 148– 153, 2020.
[6]  H. Rofiq, K. C. Pelangi, and Y. Lasena, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Potensi Hujan Harian Dengan  Menggunakan  Algoritma  KNN,” J.  Manaj.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  8–15,  2020, [Online]. Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf
[7]  A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[8]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[9]  D.  N.  Anisa  and  Jumanto,  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Din. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 33–42, 2022.
[10]  A.  Setiawan,  “Perbandingan  Penggunaan  Jarak  Manhattan,  Jarak  Euclid,  dan  Jarak  Minkowski  dalam Klasifikasi Menggunakan Metode KNN pada Data Iris,” J. Sains dan Edukasi Sains , vol. 5, no. 1, pp. 28– 37, 2022, doi: 10.24246/juses.v5i1p28-37.
[11]  E. Purwaningsih and E. Nurelasari, “Penerapan K-Nearest  Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,” Syntax  J. Inform. , vol. 10, no. 01, pp. 46–56, 2021, doi: 10.35706/syji.v10i01.5173.
[12]  M.  K.  Neighbor,  “Prediksi  penjualan  produk  unilever  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor,”  vol.  06, pp. 155–160, 2021.
[13]  A.  Indriani,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap Klasifikasi Data,” Sebatik , vol. 24, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i1.909.
[14]  F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” 2021.
[15]  R. G. Whendasmoro and J. Joseph, “Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada  Kinerja  Algoritma  K-NN,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  872,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4526.
[16]  A. S. REZKI, “Klasifikasi Emosi Pada Twitter Dengan Metode K-Nearest Neighbor ( Knn ) Tugas Akhir,” 2021.
[17]  I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Stmik Kharisma Makassar,” SINTECH  (Science  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  110– 117, 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i2.651.
[18]  K.  Neighbor et  al. ,  “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020.
[19]  L.  Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna RGB,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  pp.  1129–1136,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722608.