## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Klasifikasi Buah Pinang Berdasarkan Data Sensor Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Web
Dea Rizki Febrinamas, Rahmi Hidayati * , Irma Nirmala
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
Email: 1 dearizkif@gmail.com, 2,* rahmihidayati@siskom.untan.ac.id, 3 irma.nirmala@siskom.untan.ac.id Correspondence Author Email: rahmihidayati@siskom.untan.ac.id Submitted: 07/07/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −Buah Pinang ialah salah satu jenis buah yang banyak diekspor dan memiliki kegunaan dalam bidang kecantikan, pewarna  makanan  serta  sebagai  bahan  baku  untuk  industri  tekstil.  Proses  klasifikasi  buah  pinang  secara  manual membutuhkan waktu dan tenaga yang banyak. Sehingga untuk membantu mempercepat dan mempermudah proses klasifikasi buah  pinang  dibutuhkan  sistem  klasifikasi  yang  dapat  mengenali  buah  pinang  berdasarkan  warna  dalam  berbagai  tingkat kematangan  buah  yaitu  mentah,  matang  dan  tua.  Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  untuk proses  klasifikasi  buah  pinang.  Data  yang  digunakan  sebanyak  600  data  yang  diperoleh  dari  sensor,  terdiri  dari  200  buah pinang mentah, 200 buah pinang matang, dan 200 buah pinang tua. Parameter yang digunakan yaitu mentah, matang dan tua dengan  rentang  nilai Red , Green , Blue (RGB)  yang  berbeda  setiap  kondisinya.  Pengujian  menggunakan  nilai  ketetanggaan (K) yaitu 5, 7, 9 dan 11 dan diperoleh nilai ketetanggaan (K) terbaik adalah K = 7. Hasil pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix didapatkan nilai accuracy sebesar 98,33%, recall sebesar 97,24%, dan precision sebesar 100%.
Kata Kunci: Buah Pinang; Confusion Matrix; Data Sensor; K-Nearest Neighbor; RGB
Abstract −Betel  nut  is  one  of  the  fruit  varieties  that  is  extensively  exported  and  has  benefits  in  the  fields  of  beauty,  food coloring,  and  as  a  raw  material  for  the  textile  industry.  The  manual  classification  process  of  betel  nuts  requires  significant time and effort. Therefore, to aid in expediting and simplifying the betel nut classification process, a classification system is needed  that  can  recognize  betel  nuts  based  on  their  colors  at  various  ripeness  levels,  namely  raw,  ripe,  and  overripe.  This research utilizes the K-Nearest Neighbor (K-NN) method for the classification of betel nuts. The data used consists of 600 samples  obtained  from  sensors,  comprising  200  raw  betel  nuts,  200  ripe  betel  nuts,  and  200  overripe  betel  nuts.  The parameters employed include raw, ripe, and overripe states with different ranges of Red, Green, Blue (RGB) values for each condition.  Testing  was  conducted  using  values  of  nearest  neighbors  (K)  such  as  5,  7,  9,  and  11,  and  the  optimal  nearest neighbor  value  was  found  to  be  K  =  7.  The  testing  results,  utilizing  the  confusion  matrix,  revealed  an  accuracy  rate  of 98.33%, recall rate of 97.24%, and precision rate of 100%.
Keywords : Betel nut; Confusion Matrix; K-Nearest Neighbor; Sensor Data; RGB

## 1. PENDAHULUAN
Pinang  atau Areca  Catechu ialah  salah  satu  tanaman  yang  termasuk  keluarga  palem-paleman  ( Arecaceae ). Pinang tergolong ke dalam kelas Monocotyledoneae yaitu merupakan tanaman berkeping tunggal. Dalam bidang pertanian,  tanaman  pinang  merupakan  salah  satu  tanaman  yang  menghasilkan  buah  paling  banyak  di  wilayah Asia. Di Indonesia tanaman pinang tersebar di beberapa wilayah, yaitu di Pulau Sumatra (Aceh, Sumatra Utara dan  Sumatra  Selatan),  Kalimantan  (Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Barat),  Sulawesi  (Sulawesi  Utara  dan Sulawesi  Selatan)  dan  Nusa  Tenggara  (NTB  dan  NTT)  [1].  Pemanfaatan  buah  pinang  secara  tradisional  telah berlangsung sejak dahulu yaitu kegiatan menyirih atau biji pinang yang dimakan bersama sirih dan mayangnya untuk  upacara  adat  yang  terdapat  pada  beberapa  daerah  tertentu  di  Indonesia.  Budaya  mengonsumsi  pinang sering ditemukan di Papua, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Nanggroe Aceh Darussalam, dan Sumatra Barat. Adanya teknologi penelitian yang sudah maju sehingga pemanfaatan buah pinang kini telah berkembang luas.  Buah  pinang  dapat  dimanfaatkan  biji,  buah  dan  kulitnya  di  berbagai  bidang  seperti  bidang  pangan, kecantikan,  kesehatan,  dan  tekstil.  Adapun  manfaat  yang  diperoleh  dari  pinang  yaitu  sebagai  berikut:  untuk pokok kebutuhan, sumber daya atau energi, sebagai bahan dasar atau pokok dalam membuat pupuk organik cair (POC),  sebagai  bahan  untuk  kosmetik  dan  pelangsing,  sebagai  bahan  utama  obat,  sebagai  bahan  pengawet, sebagai zat pewarna dan sebagai antidepresi [2].
Persebaran  buah  pinang  di  Indonesia  yang  luas  dan  beragam  tumbuh  pada  daerah  tropis,  diantaranya, Afrika Timur, Pasifik, dan  Asia. Daun, batang dan biji pada buah pinang dapat dimanfaatkan dengan berbagai jenis  manfaat.  Di  wilayah  Asia,  Indonesia  memiliki  peluang  untuk  budidaya  pinang  serta  memiliki  nilai  jual yang tinggi[3].
Pada  umumnya,  untuk  mengetahui  kematangan  buah  pinang  dapat  dilihat  dari  warna  kulit,  tekstur,  rasa dan  aromanya.  Dari  keempat  cara  tersebut,  menentukan  tingkat  kematangan  dengan  melihat  warna  lebih mononjol  dikarenakan  buah  pinang  memiliki  warna  yang  khas.  Namun,  cara  tersebut  masih  digunakan  secara manual  dan  pengelompokkan  buah  pinang  yang  banyak  akan  membutuhkan  waktu  dan  banyak  tenaga  untuk mengetahui  kematangan  buah  pinang.  Adapun  permasalahan  lain  yaitu  adanya  petani  yang  mengalami  buta warna ( Dyschromatopsia ) sehingga kesulitan dalam membedakan warna pada kulit buah pinang.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Penelitian  terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  objek  penelitian  berupa  kulit  buah  jeruk  dan  data yang  digunakan  berjumlah  120  data.  Pada  penelitian  ini,  data  hasil  yang  digunakan  ialah  ektraksi  warna  RGB pada  kulit  luar  buah  jeruk  yang  bertujuan  mengklasifikasikan  rasa  buah  jeruk.  Metode  yang  digunakan  yaitu menggunakan metode K-NN. Data latih yang diterapkan sebesar 90 buah jeruk dan data pengujian sebanyak 30 buah  jeruk  yang  memiliki  rasa  manis,  asam  dan  tawar.  Didapat  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  akurasi  terbaik dengan akurasi 80% menggunakan k=1 [4].
Penelitian lainnya  yaitu  mengelompokkan jenis-jenis buah  mangga. Objek  yang digunakan berupa buah mangga. Penerapan metode pada penelitian ini yaitu metode KNN. Jenis buah yang digunakan mangga budi raja, mangga  bacang,  mangga  manalagi,  mangga  harum  manis,  dan  mangga  apel.  Adapun  tingkat  akurasi  pada penelitian ini mencapai 88% [5]. Penelitian lain yang terkait yaitu mengelompokkan tingkatan kematangan buah kopi.  Pada  penelitian  ini,  parameter  yaitu  deteksi  warna  dan  objek  pada  penelitian  ini  adalah  buah  kopi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan buah kopi menjadi 3 jenis tingkat kematangannya yang terdiri dari mentah, cukup matang dan matang. Dari kesimpulan yang didapatkan, akurasi mencapai 97,77% [6].
Penelitian lain yang terkait adalah merancang system untuk klasifikasi biji pinang. Objek yang digunakan pada penelitian ini berupa kadar air biji pinang. Tujuan penelitian untuk membangun aplikasi yang menerapkan klasifikasi kualitas biji pinang berbasis android menggunakan metode NMC. Biji pinang ini akan dikategorikan menjadi  tiga  kelompok  yang  berlandaskan  tingkatan    kekeringan,  terdiri  atas:  biji  pinang  pada  kandungan  air lebih dari 12%, biji pinang pada kandungan air 5%-12%, dan biji pinang pada kandungan air dibawah 5%. Hasil penelitian ini didapat menentukan kualitas biji pinang sebesar 80%. [7]. Penelitian untuk pengelompokkan umur padi.  Pada  penelitian  ini,  objek  penelitian  berupa  padi.  Penerapan  metode  adalah  metode  K-NN.  Parameter adalah data dari sebuah sensor [8].
Penelitian  lain  yang  terkait  yaitu  mengelompokkan  penerima  beasiswa  bagi  pelajar  sekolah  menengah atas. Dengan metode knn didapatkan hasil akurasi  sebesar 90,5% dari 89 data, dengan hasil terseleksi 30 orang penerima  beasiswa  pelajar  SMA  [9].  Penelitian  lain  terkait  yaitu  mengklasifikasikan  jenis-jenis  bunga  seperti Bungan  matahari,  daisy,  cooltfoot  dan  dandelion  menggunakan  fitur  ekstraksi  warna  RGB.  Penelitian  ini dilakukan sebanyak 2 kali percobaan, yang menghasilkan akurasi pada percobaan pertama sebesar 50%-60% dan hasil  akurasi  pada  percobaan  kedua  sebesar  90-100%  [10].  Penelitian  lainnya  yaitu  mengklasifikasikan  buah jeruk  nipis  dengan  tingkat  kematangan  berdasarkan  warna  kulitnya.  Hasil  menggunakan  metode  KNN  dengan proses fitur ekstraksi  warna RGB menghasilkan akurasi dengan  nilai 92%pada jarak Euclidean, dan pada jarak cityblock yaitu 88% [11].
Berdasarkan persoalan yang telah dipaparkan dan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian ini  membangun  sebuah  sistem  klasifikasi  buah  pinang  menggunakan  metode  K-NN.  Penelitian  ini mengimplementasikan  metode  K-NN  ke  dalam  sebuah website untuk  mengklasifikasikan  buah  pinang  sesuai tingkat kematangannya dengan berdasarkan warna kulit buah pinang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  K-NN  yang  berfungsi  untuk  melakukan  proses  kalkulasi  dan  hasil klasifikasi.  Proses  yang  dilakukan  untuk  merealisasikan  pembuatan  sistem  terdiri  dari  beberapa  tahapan  antara lain  studi literatur, pengumpulan data, analisis  kebutuhan,  perancangan  sistem,  implementasi, pengujian  sistem dan kesimpulan. Tahapan tersebut digambarkan dalam bentuk diagram alir. Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.1 Studi Literatur
Tahap  studi  literatur,  yaitu  tahap  pertama  dalam  memulai  melakukan  penelitian.  Tahap  ini  bertujuan  untuk penunjang penelitian dengan cara mengumpulkan teori penunjang oleh jurnal, e-book , artikel, buku dan website dengan kaitannya dengan judul penelitian. Hasil dari setiap studi literatur ini  merupakan pengumpulan pustaka yang menjadikan landasan teori dari penelitian ini. Beberapa hal utama, yaitu:
1. Buah Pinang
Buah  pinang  adalah  tanaman  yang  satu  keluarga  dengan  palem-paleman.  Pinang  juga  termasuk  golongan tumbuhan  monokotil.  Secara  spesifik,  pinang  termasuk  dalam  Divisi:Plantae;  Kelas:Monokotil; Ordo: Arecales ; Family : Aracae atau  Palmae  (palem-paleman);  Genus: Areca ;  Spesies: Areca  Catechu .  Buah pinang  dapat  digolongkan  menjadi  3  kategori,  terdiri  atas  tua,  matang  dan  mentah.  Pada  buah  pinang  yang mentah biasanya kulit  memiliki warna hijau, buah pinang yang matang kulitnya berwarna hijau kekuningan atau jingga, sedangkan pada buah pinang yang tua terlihat pada luaran kulit menonjolkan warna orange tua atau coklat [12].
2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Klasifikasi  adalah  satu  diantara  dalam  proses  berguna  dalam  mengategorikan  sebuah  objek  sesuai  dengan pembagian  kelas-kelasnya.  Fungsi  yang  banyak  digunakan  pada  klasifikasi  yaitu  memprediksi  kelas  atau kelompok pada label tertentu, yaitu membangun model  yang berlandaskan data pelatihan dan nilai pada label kelompok bertujuan mengklasifikasi data yang baru [13]. K-NN merupakan metode yang bersifat supervised , K-NN  bekerja  dengan  menggunakan  nilai  ketetanggaan  (k)  sebagai  pola  yang  terdekat  untuk  menemukan kelas keputusan berdasarkan jumlah pola terbanyak [14]. Bobot fitur yang tidak relevan dapat mempengaruhi ketetapan pada algoritma sebuah K-NN[15].
3. K-Fold Cross-Validation
Metode K-Fold  Cross  Validation cukup  efektif  berguna  dalam  menentukan  sebuah  akurasi  validasi  nilai  k [16]. Fungsi dari K-fold cross-validation yaitu teknik memisahkan antar data menjadi data latih serta uji [17].
4. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  cara  untuk  menakar  performa  pada  perihal  klasifikasi  di  mana output bisa berupa  beberapa  kelompok.  Evaluasi  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai accuracy,  precision, dan recall [18]. Jika jumlah False Negatif dan False Positif tidak mendekati, maka F1 Score digunakan sebagai acuan [19].
5. Website
Website adalah  himpunan  halaman  teknologi  digital  yang  menampilkan  informasi,  dapat  disaksikan  orang yang  memiliki  jaringan  koneksi  internet  [20].  Pada  penelitian  ini, website yang  digunakan  berfungsi  untuk menampilkan nilai data Red, Green, Blue (RGB). Website juga digunakan untuk mengolah data pelatihan dan melakukan pengujian data.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  diperoleh  data  warna  dengan  3  label  yaitu red , green , blue (RGB)  pada  buah  pinang.  Hasil pengumpulan data dijadikan sebagai data pelatihan dan data pengujian, dalam hal ini data yang digunakan data sekunder. Data sekunder yaitu data yang  didapatkan dari sensor warna TCS3200 dengan memasukkan buah  ke dalam  alat  pengujian,  kemudian  hasil  data  warna  RGB  dimasukkan  ke  dalam  tabel  data.  Jumlah  data  yang digunakan sebanyak 600 data yang terbagi menjadi 200 data buah mentah, 200 data buah matang, dan 200 data buah tua.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Adapun  dalam  penelitian  diperlukan  analisis  kebutuhan,  baik  kebutuhan  perangkat  lunak  maupun  kebutuhan perangkat keras.

## 2.3.1 Kebutuhan Perangkat Lunak
Adapun kebutuhan perangkat lunak yang dibutuhkan dalam membangun sistem ini antara lain sebagai berikut: 1. Visual Studio Code digunakan untuk pengetikan kode bahasa pemrograman.
2.  XAMPP digunakan untuk menjalankan aplikasi pada server lokal.
3.  Draw Io digunakan untuk membuat flowchart.
4.  Balsamiq digunakan untuk membuat rancangan antarmuka.
5.  Google Chrome digunakan untuk menjalankan web browser sebagai testing aplikasi. 6.  Laravel sebagai framework untuk pembuatan aplikasi website . 7.  PHP digunakan sebagai implementasi  bahasa pemrograman. 8.  Arduino IDE digunakan untuk pemrograman NodeMCU ESP32.

## 2.3.2 Kebutuhan Perangkat Keras
Adapun kebutuhan perangkat keras yang dibutuhkan dalam membangun sistem ini antara lain sebagai berikut: 1.  NodeMCU ESP32 sebagai mikrokontroller.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2.  Sensor TCS3200 sebagai sensor yang dapat mendeteksi nilai warna RGB.

## 2.4 Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perancangan  sistem  klasifikasi  buah  pinang  berdasarkan  data  sensor  menggunakan metode K-NN yang terdiri dari perancangan sistem dan perancangan arsitektur sistem dalam bentuk diagram alir sistem.

## 2.4.1 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini,  pengujian  kematangan  buah  pinang  dengan  menghubungkan website dengan  alat  pemilah buah  pinang,  data  akan  dikirim  melalui server dengan  menggunakan  API  menuju website untuk  menampilkan kategori kematangannya secara real-time . Perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Perancangan Sistem

## 2.4.2 Perancangan Arsitektur Sistem
Tahapan ini menjelaskan mengenai gambaran secara rinci dari sistem yang dibangun untuk mengklasifikasikan buah pinang menggunakan metode K-NN. Pada bagian awal dilakukan dengan masukan berupa data sensor yaitu dataset  buah  pinang.  Data  yang  digunakan  yaitu  buah  pinang  mentah,  matang  dan  tua.  Selanjutnya,  proses pengolompokkan menerapkan metode K-NN dengan output berupa hasil klasifikasi buah pinang dengan kategori mentah, matang dan tua. Diagram alir sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Diagram Alir Sistem
Proses  klasifikasi  dengan  KNN  dimulai  dengan  masukan  berupa  pengambilan  data  sensor  buah  pinang sebagai data pengujian. Kemudian masukan nilai ketetanggaan (K) yang dipilih. Selanjutnya data pengujian akan dihitung  jarak Euclidean -nya  dengan  data  pelatihan.  Dari  hasil  perhitungan  jarak Euclidean proses  pengurutan dilakukan  dari  yang  terkecil  hingga  terbesar.  Proses  selanjutnya  menentukan  kategori  data  berdasarkan  label pada nilai ketetanggaan (K). Output dari hasil klasifikasi dapat berupa kelas  mentah,  matang dan tua.  Tahapan proses metode K-NN dapat dilihat pada Gambar 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4 . Tahapan Proses Metode K-NN

## 2.5 Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  merepresentasikan  dengan  membuat  kode  program  sesuai  dengan  perancangan. Membagi data menjadi data pelatihan dan pengujian serta membahas hasil yang telah diimplementasikan.

## 2.6 Pengujian Sistem
Pada tahap pengujian sistem, dilakukan pengujian untuk mengetahui sistem yang telah dibangun sudah berfungsi dengan baik atau belum, baik pada hardware maupun software .

## 2.7 Kesimpulan
Setelah  proses  pengujian  dilakukan,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  dari  pembahasan  hasil  penelitian.  Pada kesimpulan akan menjawab semua pertanyaan dari rumusan masalah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tampilan Alat
Pada  alat  pemilah  buah  pinang  terdapat  ESP32  sebagai mikrocontroller dan  sensor  TCS3200  yang  dapat mendeteksi  warna Red,  Green,  Blue (RGB).  Alat  ini  berfungsi  untuk  pengujian  data  sensor.  Data  sensor  yang digunakan  yaitu  data  warna  RGB  yang  dikirim  melalui  API  ke website secara real-time .  Alat  pengujian  buah pinang dapat dilihat pada Gambar 5.

## 3.2 Tampilan Antarmuka
Pada penelitian ini, untuk melihat data tingkat kematangan buah pinang dibutuhkan website sebagai antarmuka. Pada  halaman website ,  terdapat  fitur login ,  fitur  pelatihan,  fitur  pengujian  dan  fitur  klasifikasi  tingkat kematangan buah pinang secara real-time . Tampilan website dapat dilihat pada Gambar 6.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(a) (b)
Gambar 6. Tampilan website (a) halaman dashboard (b) halaman klasifikasi

## 3.3 Perhitungan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Perhitungan  manual  klasifikasi  buah  pinang  menggunakan  metode  KNN  bertujuan  untuk  menggambarkan tahapan perhitungan metode KNN pada sistem yang telah dibuat. Berikut tahapan perhitungan metode KNN. 1. Menentukan Dataset Buah Pinang
Perhitungan  menggunakan  metode  K-NN  menggunakan  data  sebanyak  600  data.  Model  data  70%  data pelatihan  terdapat  sebanyak  420  data  dan  30%  data  pengujian  sebanyak  180  data.  Model  data  80%  data pelatihan  terdapat  sebanyak  480  data  dan  20%  data  pengujian  sebanyak  120  data.  Sedangkan  pada  model data 90% data pelatihan terdapat sebanyak 540 data dan 10% data pengujian sebanyak 60 data. Jumlah data perbandingan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Data Perbandingan Perbandingan (%) Data Latih Data Uji 70:30 420 180 80:20 480 120 90:10 540 60
2. Menentukan Nilai Ketetanggaan (K) Dari data pengujian diatas digunakan nilai ketetanggaan (K) adalah 7.
3. Menghitung jarak antara data yang akan dievaluasi dengan semua pelatihan. Kemudian  dilakukan  perhitungan  jarak Euclidean antara  data  pengujian  dan  data  pelatihan.  Berikut perhitungan jarak Euclidean pada data uji denagan nilai r=202, g=124, dan b=74.
(    )   √(         ) (        ) (       )
(    )   √(  ) (  ) (  )
(    )   √
(    )   √
(    )
4. Mengurutkan jarak yang terbentuk
Pada  perhitungan  jarak Euclidean data  uji  terhadap  data  latih  didapat  sebanyak  480  jarak Euclidean .  Jarak tersebut  kemudian  diurutkan  dari  nilai  terkecil  atau  yang  terdekat.  Grafik  hasil  perhitungan  menggunakan data pengujian 10 % dapat dilihat pada Gambar 7.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1046-1055 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3805
Gambar 7. Grafik Hasil Perhitungan Data Pengujian 10%
Hasil nilai perhitungan nilai jarak euclidean pada data pengujian 20% yang telah diurutkan ditampilkan dalam bentuk grafik hasil perhitungan data pengujian 20 % dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Hasil Perhitungan Data Pengujian 20%
Hasil nilai perhitungan nilai jarak euclidean pada data pengujian 30% yang telah diurutkan, disajikan dalam bentuk grafik hasil perhitungan data pengujian 30 % dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Hasil Perhitungan Data Pengujian 30%
5. Menentukan jarak terdekat sampai urutan k
Pada  tahap  ini,  urutan  jarak  terdekat  data  pengujian  terhadap  data  pelatihan.  Adapun  hasil  jarak Euclidean terdekat dapat dilihat pada Tabel 2.
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 Matan g M ata n g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g M ata n g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g 101 108 106 108 100 101 94 96 105 92 93 101 91 87 87 92 93 92 84 86 157 152 156 165 147 166 161 157 170 158 155 165 159 145 148 165 169 167 154 143
217 224 210 215 215 211 211 208 213 211 209 202 202 209 206 200 200 199 204 208
Data Pengujian 10% Jarak Euclidian Urutan R G B 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 Matan g Matan g Matan g
Matan g
Matan g
Matan g
Matan g M ata n g
Matan g
Matan g
Matan g
Matan g Matan g Matan g
Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g 101 108 106 100 101 94 96 105 92 93 101 91 87 87 92 93 92 86 85 81
157 152 156 147 166 161 157 170 158 155 165 159 145 148 165 169 167 143 157 151
217 224 210 215 211 211 208 213 211 209 202 202 209 206 200 200 199 208 197 199
Data Pengujian 20% Jarak Euclidian Urutan R G B 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 Matan g Matan g
Matan g
Matan g Matan g
Matan g Matan g Matan g Matan g
Matan g Matan g
Matan g Matan g Matan g Matan g Matan g
Matan g Matan g Matan g Matan g 101 100 101 94 96 92 93 101 91 87 87 92 93 86 85 84 79 82 80 78 157 147 166 161 157 158 155 165 159 145 148 165 169 143 157 142 142 153 153 140 217 215 211 211 208 211 209 202 202 209 206 200 200 208 197 198 204 192 192 199
Data Pengujian 30% Jarak Euclidian Urutan R G B

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1046-1055 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3805
Tabel 2. Hasil Jarak Euclidean terdekat
No Keterangan Jarak Euclidean  Label 1 Data Uji 1 terhadap Data Latih 1 5,48 Matang 2 Data Uji 1 terhadap Data Latih 2 10,68 Matang 3 Data Uji 1 terhadap Data Latih 3 11,22 Matang 4 Data Uji 1 terhadap Data Latih 4 12,73 Matang 5 Data Uji 1 terhadap Data Latih 5 12,96 Matang 6 Data Uji 1 terhadap Data Latih 6 13,67 Matang 7 Data Uji 1 terhadap Data Latih 7 14,53 Matang
6. Mencari jumlah kelas dari tetangga yang terdekat dan menetapkan kelas.
Pada tahap ini, yaitu menentukan kelas dari data pengujian pada sampel 70:30, 80:20 dan 90:10 dengan nilai ketetanggaan  (K)  =  7  adalah  sebagai  kelas  matang.  Adapun  hasil  keakuratan  perhitungan  pada  setiap perbandingan data dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Grafik Akurasi Pada Setiap Perbandingan Data

## 3.4 Pengujian Confusion Matrix
Pengujian metode confusion matrix bertujuan untuk menguji akurasi dari nilai ketetanggaan (K) yang dihasilkan dari proses pelatihan. Nilai K yang bervariasi dalam proses pelatihan bertujuan untuk memperoleh nilai K yang optimal. Pelatihan dilakukan dengan 3 jenis data latih (data latih sebesar 70%,  data latih sebesar 80% dan data latih sebesar 90%) yang terbagi menjadi 10- fold menggunakan metode K-Fold Cross Validation yang dilakukan dengan nilai K yang bervariasi. Variasi nilai K yang digunakan adalah 5, 7, 9, dan 11. Pada data latih 70% data yang digunakan sebanyak 420 data. Pada data latih 80% data yang digunakan sebanyak 480 data. Pada data latih 90% data yang digunakan sebanyak 540 data. Hasil pelatihan variasi nilai K menggunakan metode K-Fold Cross Validation dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Variasi Nilai K menggunakan Metode K-Fold Cross Validation
Akurasi (%) Nilai K 5 7 9 11 Data Latih 420  97,86 %  97,62 %  97,14 % 97,14 % Data Latih 480  97,71 %  97,92 %  97,92 %  97, 92 %
Data Latih 540  97,59 %  97,41 %  97,59 % 97,41 %
Pada Tabel 2 menunjukkan hasil dari proses pelatihan setiap variasi nilai K dengan menggunakan nilai K = 5, 7, 9, dan 11. Dari hasil akurasi tersebut nilai akurasi yang paling tinggi ada pada nilai ketetanggaan (K) = 7 dan 11 dengan akurasi sebesar 97,71% pada data latih 480. Selanjutnya dilakukan proses pengujian untuk setiap variasi  nilai  K  yang  optimal  dengan  menggunakan  60  data  uji  dan  data  latih  sebanyak  480  data  dari  proses pelatihan.  Pengujian  nilai  K  hasil  proses  pelatihan  dihitung  menggunakan  metode confusion  matrix akan digunakan  untuk  mencari  nilai accuracy,  recall, dan precesion. Hasil  pengujian Confusion  Matrix nilai  K  =  7 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Pengujian Confusion Matrix Nilai K = 7
Predicted Mentah Matang Tua A ctu a l Mentah True Positive (TP) 20 False Negative (FN) 0 False Negative (FN) 1 Matang  False Positive (FP) 0 True Negative (TN) 23 True Negative (TN)
0
98,33% 97,50% 97,78% 97,67% 97,22% 96,40% 96,80% 97,20% 97,60% 98,00% 98,40% 98,80% 60 data 120 data 180 data Persentase Data Uji Akurasi K = 11 K = 9

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tua False Positive (FP) 0 True Negative (TN) 0 True Negative (TN) 16
Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan nilai K = 7. Berdasarkan tabel tersebut dapat dihitung sebagai berikut.
(     ) (        )
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  hasil  pengujian  nilai  K  =  7  didapat  hasil  nilai accuracy sebesar 98,33%, recall sebesar 95,24%, dan precision sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  yaitu  membangun  sistem  agar  dapat  melakukan  klasifikasi  buah  pinang menggunakan  metode  K-NN.  Penelitian  ini  menggunakan  600  data  buah  pinang  yang  terbagi  menjadi  tiga kategori  yaitu  mentah,  matang  dan  tua  yang  masing-masing  sebanyak  200  data.  Model  data  yang  digunakan adalah 70% data pelatihan terdapat sebanyak 420 data dan 30% data pengujian sebanyak 180 data. Model data 80%  data  pelatihan  terdapat  sebanyak  480  data  dan  20%  data  pengujian  sebanyak  120  data.  Sedangkan  pada model  data  90%  data  pelatihan  terdapat  sebanyak  540  data  dan  10%  data pengujian  sebanyak  60  data.  Variasi nilai  ketetanggaan  (K)  yang  digunakan  adalah  5,  7,  9,  dan  11.  Hasil  pengujian  data  menggunakan  metode confusion matrix diperoleh nilai K terbaik adalah K = 7 dengan nilai accuracy 98,33%, nilai recall 97,24%, dan nilai precision 100%.

## REFERENCES
[1]  I.  Sagrim,  M.  H.  Soekamto,  dan  .,  “Pembibitan  Tanaman  Pinang  (Areca  catechu)  Dengan  Menggunakan Berbagai  Media  Tanam,” Median    J.  Ilmu  Ilmu  Eksakta ,  vol.  10,  no.  2,  hal.  28–36,  2019,  doi: 10.33506/md.v10i2.295.
[2]  Marina,  “Manfaat  dan  Toksisitas  Pinang  (Areca  catechu)  Dalam  Kesehatan  Manusia,” Bina  Gener.    J. Kesehat. , vol. 11, no. 2, hal. 29–34, 2020, doi: 10.35907/bgjk.v11i2.140.
[3]  R.  Febrianti,  D.  Fitriyani  Saragih,  dan  A.  Hasairin,  “Studi  Karakteristik  dan  Botani  Ekonomi  Pinang (Arecha catechu L.) di Pusat Pasar Kota Medan,” Pros. Sixth Postgraduation Bio Expo 2021 , hal. 370–380, 2021.
[4]  M. F. Barkah, “Klasifikasi Rasa Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 08, no. 01, hal. 55–66, 2020.
[5]  S.  Hartiningtyas,  I.  Ruslianto,  dan  R.  Hidayati,  “Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Fitur  Bentuk  Dan Warna  Daun  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Android,” J.  Coding,  Sist. Komput. Untan , vol. 6, no. 1, hal. 12–23, 2018.
[6]  S. R. Raysyah, Veri  Arinal, dan Dadang Iskandar Mulyana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Deteksi Warna Menggunakan Metode Knn Dan Pca,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, hal. 88–95, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.
[7]  A.  Firmansyah,  A.  Abdullah,  dan  S.  Samsudin,  “Rancang  Bangun  Sistem  Klasifikasi  Biji  Pinang Menggunakan Metode Nearest Mean Classifier Berbasis Android,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, hal. 250, 2021, doi: /10.32520/stmsi.v10i1.1207.
[8]  A.  D.  Styandi,  D.  Syauqy,  dan  W.  Kurniawan,  “Klasifikasi  Umur  Padi  berdasarkan  Data  Sensor  Warna dengan menggunakan Metode K-NN,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 9, hal. 2548– 964, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9]  J.  Homepage,  S.  R.  Cholil,  T.  Handayani,  R.  Prathivi,  dan  T.  Ardianita,  “IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer  and  Information  Technology)  Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT  (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 2, hal. 118–127, 2021.
[10]  L.  Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna RGB,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, hal. 1129, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722608.
[11]  C.  Paramita,  E.  Hari  Rachmawanto,  C.  Atika  Sari,  dan  D.  R.  Ignatius  Moses  Setiadi,  “Klasifikasi  Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, hal. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[12]  S.  Ndala,  A.  J.  Santoso,  dan  S.  Suyoto,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pinang  Menggunakan Backpropagation dan Transformasi Ruang Warna,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, hal. 1, 2019, doi: 10.26555/jiteki.v4i2.11741.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[13]  J. W. G. Putra, “Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4 (17 Agustus 2020),” vol. 4, hal. 45–46, 2020.
[14]  Suyanto, Machine Learning: Tingkat Dasar dan Lanjut . Bandung, Indonesia: Informatika, 2018.
[15]  Yunitasari, H. S. Hopipah, dan R. Mayasari, “Optimasi Backward Elimination untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k-nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, hal. 99–110, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1531.
[16]  M. Zaini, Data Mining:Konsep dan Aplikasi . Andi, 2018.
[17]  T.  Ridwansyah,  “Implementasi  Text  Mining  Terhadap  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Dunia  Di  Twitter Terhadap  Kota  Medan  Menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  Dan  Naïve  Bayes  Classifier,” KLIK  Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 5, hal. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.
[18]  A.  Rahim,  K.  Kusrini,  dan  E.  T.  Luthfi,  “Convolutional  Neural  Network  untuk  Kalasifikasi  Penggunaan Masker,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, hal. 109, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2569.
[19]  S. Narkhede, Understanding Confusion Matrix . 2018.
[20]  A. O. Sari, A. Abdilah, dan Sunarti, Web Programming I . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2019.