## Klasifikasi kualitas mutu susu pasteurisasi menggunakan metode klasifikasi k-Nearest Neighbor
Nur Wakhidah 1) , Shafira Nur Rochmah 2)
1,2) Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno-Hatta, Tlogosari, Semarang 50916
Email: ida@usm.ac.id
Riwayat Artikel Diterima: 23-09-2023
Direvisi: 01-02-2024
Disetujui:
01-03-2024

## Abstract
Milk is a product that is often consumed because it has many good benefits for the body. One  of  the  benefits  of  milk  is  that  it  contains  calcium,  which  is  useful  for  the  growth of bones  and  teeth.  However,  many  consumers  still  choose  dairy  products  based  only  on their  appearance,  even  though  milk  quality  is  not  based  on  its  appearance  but  is  found during milk processing. Pasteurization is the process of heating whole milk at a specific temperature  and  for  a  certain  period  to  increase  the  milk's  shelf  life  and  maintain  the milk's  quality.  Two  types  of  pasteurization  processes  are  Long  Temperature  Long  Time and High Temperature Short Time. k-Nearest Neighbor or k-NN is a data mining method used to classify objects from the data, using distance calculations or Euclidean Distance to  look  for  similarities  between  neighbors.  So,  based  on  this  problem,  milk  quality classification  is  carried  out.  The  research  was  carried  out  by  classifying  milk  quality using the K-NN method. The public data used to classify is 1,059 pasteurized milk data, with seven regular or ordinary attributes and one special or class attribute. The K values that will be used in this research are k=3, k=5, and k=7. From the analysis of calculation results  using  the  k-NN  method,  the  accuracy  values  obtained  are  k=3  is  97%,  k=5  is 89%, and k=7 is 87%.
Keywords: Data Mining, k-Nearest Neighbor, Pasteurized Milk

## Abstrak
Susu  merupakan  salah  satu  produk  yang  sering  dikonsumsi  karena  memiliki  banyak manfaat  yang  baik  bagi  tubuh.  Salah  satu  manfaat  susu  yaitu  terdapat  kalsium  yang berguna untuk masa pertumbuhan tulang dan gigi. Namun, masih banyak para konsumen yang  memilih  produk  susu  hanya  berdasarkan  tampilannya  saja  padahal  kualitas  susu bukan  berdasarkan  tampilannya  melainkan  terdapat  pada  saat  proses  pengolahan  susu tersebut.  Pasteurisasi  merupakan  suatu  proses  pemanasan  susu  murni pada  suhu  tertentu dan jangka waktu tertentu untuk meningkatkan daya tahan susu dan menjaga kualitas dari susu tersebut. Proses pasteurisasi dibagi menjadi dua cara, yaitu Long Temperature Long Time (LTLT) dan High Temperature Short Time (HTST). k-Nearest Neighbor atau k -NN adalah  suatu  metode  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap objek dari data tersebut, dengan menggunakan perhitungan jarak atau Euclidean Distance untuk  mencari  kemiripan  atau similarity dari  ketetanggaannya.  Dari permasalahan  tersebut  maka  dilakukan  pengklasifikasian  kualitas  susu.  Penelitian  yang
dilakukan  yaitu  mengklasifikasikan  kualitas  susu  menggunakan  metode  K-NN.  Data publik  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  adalah  data  susu  pasteurisasi sebanyak 1.059 data, dan terdapat tujuh atribut reguler atau atribut biasa dan satu atribut spesial  atau class .  Nilai k yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu k =3, k =5,  dan k =7.  Dari  analisis  hasil  perhitungan  menggunakan  metode k -NN,  nilai  akurasi  yang didapatkan sebesar k =3 sebesar 97%, k =5 sebesar 89%, dan k =7 sebesar 87%.
Kata kunci: Data Mining , k-Nearest Neighbor , Susu Pasteurisasi

## Pendahuluan
Susu  merupakan  salah  satu  bahan  pangan  yang  diperlukan  untuk kelengkapan  gizi  di  dalam  tubuh,  susu  yang  baik  juga  dapat  terlihat  dari  warna dan  bau  dari  susu  tersebut  [1] . Namun,  dikarenakan  susu  sapi  tidak  dapat disimpan  terlalu  lama  dan  juga  banyak  bakteri  atau  mikroorganisme  yang  ada pada  susu  yang  dapat  membahayakan  tubuh,  maka  dari  itu  dilakukanlah pasteurisasi  untuk  meningkatkan  daya  tahan  susu  dan  juga  membunuh mikroorganisme  yang  membahayakan  seperti  bakteri,  protozoa  dan  khamir  [2]. Selain  dari  segi  daya  tahan  susu  yang  tidak  bertahan  lama,  dalam  proses pasteurisasi  ini  masih  banyak  menggunakan  pemanasan  secara  manual  dengan menggunakan  kompor  dan  panci  sebagai  wadahnya  [3].  Minimnya  pengetahuan dalam  proses  pengolahan  susu  juga  menjadi  salah  satu masalah  yang  ada,  masih banyak sebagian masyarakat berpikir bahwa susu yang telah dipanaskan itu sudah siap  untuk  dikonsumsi,  namun  pada  kenyataannya  proses  pemanasan  susu  tidak boleh  sembarang  dilakukan,  pada  suhu  tertentu  dipanaskan  tidak  membunuh bakteri  baik  yang  terdapat  di  dalam  susu  dan  juga  masih  banyak  yang  memilih susu berdasarkan dari warnanya saja, padahal warna pada susu juga menjadi salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas  mutu  susu  [4].  Proses  pasteurisasi  atau proses pemanasan pada susu digunakan untuk meningkatkan daya tahan susu dan juga  membunuh  bakteri-bakteri  yang  membahayakan  tubuh  [5],  sedangkan  susu pasteurisasi  adalah  suatu  proses  pemanasan  susu  sapi  pada  suhu  tertentu  yaitu pada suhu 63℃ - 66℃ pada kisaran waktu kurang lebih selama 30 menit [6].
Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  dan  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ) mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang  terkait  dari  berbagai database yang  terkait  [7].  Dalam  pembelajaran  mesin terdapat  beberapa  jenis  metode  untuk  melakukan  klasifikasi. k-Nearest  neighbor atau k -NN adalah metode yang bekerja dengan mencari sejumlah k objek data atau pola  yang  paling  dekat  dengan  pola  masukan,  kemudian  memilih class dengan jumlah terbanyak di antara k pola tersebut. Metode k -NN adalah salah satu metode klasifikasi  pada  data  mining,  dimana  klasifikasi  tersebut  dilakukan  untuk pengelompokan pada kelas-kelas yang sudah ditentukan sebelumnya [8].
Penelitian  sebelumnya  yang  pernah  dilakukan  menggunakan  objek  susu sapi  adalah  identifikasi  kualitas  susu  sapi  menggunakan  metode Gray  Level  Co-
Klasifikasi kualitas mutu susu pasteurisasi menggunakan...(Wakhidah, Rochmah)
occurrence  Matrix (GLCM)  dan Local  Binary  Pattern (LBP)  kemudian menggunakan  klasifikasi k -NN  dan  hasil  yang  diperoleh  berbeda.  Akurasi  yang didapatkan dari penelitian tersebut sebesar 100% dan sebesar 97,5% [9].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan mengklasifikasikan  kualitas  susu  pasteurisasi  untuk  mengetahui  hasil  susu  yang sudah diolah seperti apa saja yang layak untuk dikonsumsi. Penggunaan metode k - NN  pada  penelitian  ini  dikarenakan  metode  tersebut  dapat  digunakan  dalam proses  pengklasifikasian  suatu  data  dan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi berdasarkan  kemiripan  ( similarity ) yang  dihitung  menggunakan  perhitungan Euclidean Distance.
Susu pasteurisasi adalah salah satu proses pemanasan susu sapi murni pada suhu tertentu dan dalam jangka waktu tertentu untuk membunuh virus, bakteri dan jamur  [2].  Dari  hasil  pasteurisasi  tersebut  menghasilkan  banyak  produk  olahan susu,  seperti  susu  UHT,  susu full  cream ,  susu low  fat dan  masih  banyak  lagi. Metode k -NN  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  karena  pelatihan  sederhana, cepat, mudah dimengerti, dan efektif apabila ukuran data pelatihan besar [10].
Pada  penelitian  lain,  metode k -NN  digunakan  untuk  penelitian  pengaruh nilai k pada identifikasi kerusakan jalan. Dari hasil penelitian tersebut, nilai k yang berbeda dapat mempengaruhi nilai akurasi metode k -NN . Metode klasifikasi pada kerusakan  jalan  menggunakan  Naive  bayes  memiliki  hasil  59%  untuk  kerusakan ringan dan 8% untuk kerusakan berat.[11] Pada k =1 akurasi retaknya adalah 98% dan  retak  kulit  buaya  adalah  84%, k =8  akurasi  retaknya  adalah  96%  dan  retak kulit buaya adalah 8%, sedangkan nilai k =15 nilai akurasi retaknya adalah 0% dan retak  kulit  buaya  adalah  98%  [12].  Tingkat  akurasi  metode k -NN  dengan k =7 sebesar 80% pada penelitian mutu telur berdasarkan warna [13].
Penggunaan  metode k -NN  juga  diterapkan  pada  penelitian  suatu  kinerja satpam menggunakan sistem berbasis web, pada penelitian tersebut metode k -NN digunakan untuk menghitung suatu akurasi dengan data yang digunakan sebanyak 130  data  dan  10  attribut  dan  didapatkan  akurasi  sebesar  66,67%  dengan  nilai k yang digunakan adalah 3 [14].
Pada  penelitian  prediksi  suatu  produk  dari  Unilever  juga  menggunakan metode k -NN.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  dataset  data penjualan produk Unilever didapatkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86,66% dan  akurasi  terendah  yaitu  sebesar  40%.  Perhitungan  tersebut  berdasarkan  dari data  permintaan  konsumen  selama  kurang  lebih  tiga tahun  [15],  sedangkan  pada penelitian identifikasi jenis-jenis kaca didapatkan akurasi tertinggi yaitu pada nilai k =3 sebesar 64% dengan penggunaan dataset sebanyak 1000 produksi kaca [16]. Penggunaan  metode data  mining k -NN  juga  digunakan  pada  analisis  sentimen ulasan  pada  suatu  villa,  dimana k -NN  mendapatkan  nilai  tertinggi  dibandingkan dengan  metode Naïve  Bayes dan  metode Decision  Tree [17].  Selain  sentimen
ulasan vila, metode k -NN juga digunakan dalam perhitungan sentimen isu minyak goreng [18].

## Metode Penelitian
Dalam  proses  pengumpulan  data,  data  yang  didapatkan  berasal  dari website Kaggle.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  pada  data  susu pasteurisasi  dengan  menggunakan  metode k -NN  dengan  menggunakan  tahapan alur  KDD  yang  tampak  pada  Gambar  1.  KDD  atau Knowledge  Discovery  in Database adalah seluruh proses ekstraksi atau identifikasi pada pola, pengetahuan dan informasi potensial dari sekumpulan data besar [19].

## Gambar 1. Tahapan KDD
Langkah  yang  dilakukan  pada  tahapan  KDD  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1 dan dapat dijelaskan sebagai berikut.
Data  Selection . Data  selection adalah  suatu  proses  pemilihan  data  dari sekumpulan  data  operasional  sebelum  dilakukan  pencarian  informasi.  Data  yang diperoleh  berasal  dari Kaggle sebanyak  1.059  data  dengan  tujuh  atribut  reguler dan  satu  atribut  spesial  atau class .  Atribut  yang  didapatkan  adalah  (1)  pH,  yang merupakan  atribut  yang  berisi  kadar  asam  atau  basa  pada  susu  pasteurisasi.  pH adalah  jumlah  konsentasi  keasaman  dan  kebasaan  yang  dimiliki  suatu  produk [20]. Dengan kadar yang digunakan pada penelitian ini yaitu kadar pH dari range 3  hingga  9,5;  (2) Temperature ,  yang  merupakan  atribut  yang  berfungsi  untuk mengetahui  berapa  besaran  suhu  yang  digunakan  dalam  proses  pemanasan  susu, dengan  range temperature antara  34°C  hingga  90°C;  (3) Taste ,  yang  merupakan atribut  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  dalam  proses  pemanasan  susu dapat  mengubah  rasa  dari  susu  tersebut.  Dengan value yang  digunakan  dalam taste yaitu  nilai  0  untuk  rasa  tidak  enak  dan  nilai  1  untuk  rasa  enak;  (4) Odor , yang  merupakan  atribut  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  susu  tersebut memiliki  bau  yang  buruk  atau  tidak.  Dengan value yang  digunakan  dalam odor yaitu  0  untuk  berbau  tidak  sedap  dan  1  untuk  tidak  berbau;  (5) Fat ,  yang merupakan  atribut  yang  berfungsi  untuk mengetahui apakah  dalam  susu  tersebut mengandung lemak yang tinggi atau rendah. Dengan value yang digunakan nilai 0 untuk lemak susu rendah dan nilai 1 untuk lemak susu tinggi; (6) Turbidity , yang
Data Selection
Data Cleaning
Data Transform
Data Mining Evaluation
merupakan  atribut  yang  berfungsi  untuk mengetahui apakah  dalam  susu  tersebut memiliki tingkat kekeruhan yang tinggi atau tidak. Dengan value yang digunakan nilai  0  untuk  keruh  rendah  dan  nilai  1  untuk  keruh  tinggi;  (7) Colour ,  yang merupakan  atribut  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  warna  dalam  susu tersebut.  Dengan  menggunakan  kode Red  Green  Blue (RGB)  sebagai value -nya dengan range 240 hingga 255; (8) Grade , yang merupakan atribut yang digunakan sebagai attribute  special atau class pada  penelitian  ini. Attribute grade dibagi menjadi tiga class yaitu: Low, Medium dan High.
Data  Cleaning. Pada  tahapan data  cleaning dilakukan  untuk membersihkan  data,  dengan  kata  lain  pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk mengurangi  data  yang  berduplikat  atau noise dan  data  derau  atau missing  value pada  suatu  data.  Dengan  menggunakan tools dari  Microsoft  Excel  yaitu Remove Duplicates untuk  menghilangkan  data  yang  berduplikat.  Dari  hasil  pembersihan tersebut  didapatkan  288  data  yang  akan  digunakan.  Data  sejumlah  288  tersebut dibagi menggunakan tools dari Rapidminer yaitu Split Data menggunakan teknik samplingnya  yaitu Stratified  Sampling dengan  rasio  pembaginya  adalah  80:20. Hasil  dari  proses  tersebut  diperoleh  231  data  yang  digunakan  sebagai data training dan 57 data yang digunakan sebagai data testing .
Data Transform. Pada tahapan data transform , data yang didapatkan akan diubah  terlebih  dahulu  untuk  menyesuaikan  dengan  penggunaan  algoritma  atau metode yang digunakan,  sehingga pola pada data dapat ditemukan dengan cepat [21].  Pada  tahapan  ini,  teknik transform yang  digunakan  adalah Min-Max Normalization, dengan rumus normalisasi yang terlihat pada Persamaan (1).
𝑧 = 𝑥−min(𝑥) [max(𝑥)−min(𝑥)] (1)
dimana z adalah  hasil  normalisasi, x adalah  nilai x asli,  min( x ) adalah  nilai minimal untuk variabel x , dan max( x ) adalah nilai maksimal untuk variabel x.
Data  Mining .  Pada  tahapan Data  Mining ini,  dilakukan  untuk  pencarian informasi yang bermanfaat dari data tersebut dengan menggunakan metode k -NN . Pada  perhitungan  metode k -NN  memiliki  beberapa  tahapan,  antara  lain  sebagai berikut.
1. Menentukan  nilai k .  Dalam  tahapan  ini,  penentuan  nilai  parameter k ditentukan secara manual.  Nilai parameter k yang akan digunakan yaitu 3, 5, dan 7.
2. Menghitung  jarak  antara data  training dan data  testing. Dalam  tahapan  ini perhitungan  jarak  antara data training dan data testing menggunakan  rumus Euclidean Distance yang terlihat pada Persamaan (2) .
𝑒𝑢𝑐 =   √∑
(𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (2)
dimana 𝑝 𝑖 adalah data training , 𝑞 𝑖 adalah data testing , i adalah variabel data, dan n adalah dimensi data.
3. Mengurutkan data berdasarkan jarak terkecil. Dalam tahapan ini adalah untuk mengurutkan  jarak  atau  hasil  dari  perhitungan  menggunakan Eulidean Distance , dimana  jarak  atau  hasil  tersebut  diurutkan  berdasarkan  jarak terdekat atau nilai yang paling kecil.
4. Menetapkan class. Pada  tahapan  menetapkan class, berfungsi  untuk mengetahui data  testing tersebut  termasuk  ke  dalam class mana.  Dimana penetapan class diambil berdasarkan mayoritas hasil yang ada.
Evaluation. Dalam tahapan evaluation berfungsi untuk mengetahui tingkat akurasi pada metode yang digunakan. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah  metode k -NN  dan  pengukuran  akurasi  metode k -NN menggunakan confusion matrix. Persamaan (3) adalah rumus akurasi. 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 +  𝑇𝑁 𝑇𝑃 +  𝐹𝑃 +  𝐹𝑁 +  𝑇𝑁 (3)
dimana  TP  adalah True  Positif atau  jumlah  data  yang  diprediksi  benar  dan kenyataannya  benar,  TN  adalah True  Negatif atau  jumlah  data  yang  diprediksi salah  dan  kenyataannya  salah,  FP  adalah False  Positif atau  jumlah  data  yang diprediksi  benar  dan  kenyataannya  salah,  dan  FN  adalah False  Negatif atau jumlah data yang diprediksi salah dan kenyataannya benar.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  susu  pasteurisasi,  dengan  57 data testing yang  akan  digunakan  sebagai  data  untuk  menguji  metode k -NN. Tabel 1 memperlihatkan data  testing yang  digunakan  dan  dari  data  tersebut  digunakan untuk mengetahui akurasi dari metode yang digunakan.
Tabel 1 Data testing susu pasteurisasi No pH  Temperature  Taste  Odor  Fat  Turbidity  Colour 1 6,6 36 0
1
0 1 253 2 6,6 37 1 1 1 1 255 3 6,8 38 0 0 0 0 255 4 7,4 90 1 0 1 1 255 5 6,5 38 1 0 0 0 255 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 53 6,8 55 0 0 0 1 255 54 6,5 50 1 0 1 0 246 55 6,6 40 0 0 0 0 255 56 6,5 40 1 0 0 0 250 57 6,6 43 0 0 1 0 250
Pada  bagian  ini  dibahas  tentang  perhitungan  dan  hasil  dari  penggunaan metode k -NN menggunakan dataset susu pasteurisasi. Perhitungan tersebut antara lain sebagai berikut.
1. Data transform menggunakan teknik min-max normalization
Pada  penggunaan  teknik Min-Max  Normalization digunakan  pada  tahapan data transform. Data transform dilakukan untuk mengubah data berdasarkan penggunaan  model  metode  yang  akan  digunakan.  Hasil  perhitungan menggunakan Persamaan (1).
Perhitungan data 1
z = 6,6−3 9−3 = 0,60 , z = 36−34 90−34 = 0,04 , z = 0−0 1−0 = 0 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 0−0 1−0 = 0 ,
z = 1−0 1−0 = 1 , z = 253−240 255−240 = 0,87 .
Perhitungan data 2
z = 6,6−3 9−3 = 0,60 , z = 37−34 90−34 = 0,05 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 255−240 255−240 = 1 .
Perhitungan data 3
z = 6,8−3 9−3 = 0,63 , z = 38−34 90−34 = 0,07 , z = 0−0 1−0 = 0 , z = 0−0 1−0 = 0 , z = 0−0 1−0 = 0 ,
z = 0−0 1−0 = 0 , z = 255−240 255−240 = 1 .
Perhitungan data 4
z = 7,4−3 9−3 = 0,73 , z = 90−34 90−34 = 1 , z = 1−0 1−0 = 1 ,  z = 0−0 1−0 = 0 ,  z = 1−0 1−0 = 1 , z = 1−0 1−0 = 1 , z = 255−240 255−240 = 1 .
Perhitungan data 5
z = 6,5−3 9−3 = 0,58 , z = 38−34 90−34 = 0,07 ,  z = 1−0 1−0 = 1 ,  z = 0−0 1−0 = 0 ,  z = 0−0 1−0 = 0 ,
z = 0−0 1−0 = 0 , z = 255−240 255−240 = 1 .
Untuk hasil seluruh perhitungan atribut tampak pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil transform menggunakan min-max normalization data testing
No pH Temperature  Taste  Odor  Fat  Turbidity  Colour 1 0,60 0,04 0,00 1,00 0,00 1,00 0,87 2 0,60 0,05 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 3 0,63 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 4 0,73 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 5 0,58 0,07 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 53  0,63 0,38 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 54 0,58 0,29 1,00 0,00 1,00 0,00 0,40
55  0,60 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 56  0,58 0,11 1,00 0,00 0,00 0,00 0,67 57  0,60 0,16 0,00 0,00 1,00 0,00 0,67 2. Data mining menggunakan metode k- NN
Setelah  melakukan data  transform menggunakan  teknik normalization yaitu Min-Max  Normalization akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan k- NN menggunakan  rumus Euclidean  Distance dengan k yang  digunakan  adalah k =3, k =5, dan k =7. Perhitungan Euclidean Distance mengguanakan Persamaan (2), antara lain sebagai berikut:
Perhitungan data 1
euc (1) = √(0,55-0,6) 2 +(0,02-0,04) 2 +(1-0) 2 +(0-1) 2 +(1-0) 2 +(0-1) 2 +(0,93-0,87) 2 =2,0
euc (2) = √(0,85-0,6) 2 +(0,64-0,04) 2 +(1-0) 2 +(1-1) 2 +(1-0) 2 +(1-1) 2 +(0,4-0,87) 2 = 1,63 euc (3) = √(1 - 0,6) 2 +(0 - 0,04) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0,87) 2 = 1,09 euc (4) = √(0,55 - 0,6) 2 +(0,05 - 0,04) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 0,87) 2 = 1,42 euc (5) =
√(0,38 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,04) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(0,67 - 0,87) 2 = 1,76
euc (6) =
√(0,23 - 0,6) 2 +(0,46 - 0,04) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(0,67 - 0,87) 2 = 1,17 euc (7) = √(0,78 - 0,6) 2 +(0,57 - 0,04) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0,87) 2 = 1,83 euc (8) =
√(0,57 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,04) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(0,47 - 0,87) 2 = 1,48 euc (9) =
√(0,57 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,04) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 1) 2 +(0,33 - 0,87) 2 = 1,82 euc (10) = √(0,4 - 0,6) 2 +(0,29 - 0,04) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 0,87) 2 = 1,06
Perhitungan data 2
euc (1) = √(0,55 - 0,6) 2 +(0,02 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0,93 - 1) 2 =1,42 euc (2) = √(0,85 - 0,6) 2 +(0,64 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0,4 - 1) 2 =0,88
euc (3) = √(1 - 0,6) 2 +(0 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 =1,08 euc (4) = √(0,55 - 0,6) 2 +(0,05 - 0,05) 2 +(0 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 =2,00 euc (5) = √(0,38 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0,67 - 1) 2 =1,09 euc (6) = √(0,23 - 0,6) 2 +(0,46 - 0,05) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0,67 - 1) 2 =1,99 euc (7) = √(0,78 - 0,6) 2 +(0,57 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 =1,44 euc (8) = √(0,57 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0,47 - 1) 2 =1,52
euc (9) = √(0,57 - 0,6) 2 +(0,20 - 0,05) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(0 - 1) 2 +(0,33 - 1) 2 =1,21 euc (10) = √(0,4 - 0,6) 2 +(0,29 - 0,05) 2 +(0 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 +(1 - 1) 2 =1,05
Perhitungan data 3 euc (1) = √(0,55 - 0,63) 2 +(0,02 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0,93 - 1) 2 =1,42
euc (2) = √(0,85 - 0,63) 2 +(0,64 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0,4 - 1) 2 =2,18
euc (3) = √(1 - 0,63) 2 +(0 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 =1,78 euc (4) = √(0,55 - 0,63) 2 +(0,05 - 0,07) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 1) 2 =0,08
euc (5) = √(0,38 - 0,63) 2 +(0,20 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0,67 - 1) 2 =1,79 euc (6) = √(0,23 - 0,63) 2 +(0,46 - 0,07) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0,67 - 1) 2 =1,85 euc (7) = √(0,78 - 0,63) 2 +(0,57 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 =1,81 euc (8) = √(0,57 - 0,63) 2 +(0,20 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0,47 - 1) 2 =1,52 euc (9) = √(0,57 - 0,63) 2 +(0,20 - 0,07) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(0 - 0) 2 +(0,33 - 1) 2 =1,86 euc (10) = √(0,4 - 0,63) 2 +(0,29 - 0,07) 2 +(0 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 0) 2 +(1 - 1) 2 =1,76
Hasil  perhitungan  tersebut  digunakan  untuk  menentukan class dari data  testing susu pasteurisasi. Hasil class dari perhitungan tersebut berdasarkan k =3, k =5, dan k =7, masing-masing ditunjukkan pada Tabel 3, 4, dan 5.
Tabel 3 Hasil class menggunakan k =3
Tabel 4 Hasil class menggunakan k =5 No  Prec. Class  Real Class 1 High High 2 High High 3 Medium Medium 4 Low Low 5 Medium Medium 6 Low Low No  Prec. Class  Real Class 1 High High 2 High High 3 Medium Medium 4 Low Low 5 Medium Medium 6 Low Low 7 Medium Medium 8 Medium Medium 9 Low Low 10 Medium Medium … … … 48 Low Low 49 Medium Medium 50 High High 51 High High 52 High High 53 Low Medium 54 Low Low 55 Medium Medium 56 Medium Medium 57 Medium Medium
No  Prec. Class  Real Class 7 Medium Medium 8 Medium Medium 9 Low Low 10 Medium Medium … … … 48 Low High 49 Medium Medium 50 High High 51 High High 52 High High 53 Low Medium 54 Low Low 55 Medium Medium 56 Medium Medium 57 Medium Medium Tabel 5 Hasil class menggunakan k =7 No  Prec. Class  Real Class 1 High High 2 High High 3 Medium Medium 4 Low Low 5 Medium Medium 6 Low Low 7 Medium Medium 8 Medium Medium 9 Low Low 10 Medium Medium … … … 48 Low High 49 Medium Medium 50 High High 51 High High 52 High High 53 Low Medium 54 Low Low 55 Medium Medium 56 Medium Medium 57 Medium Medium
3. Evaluation
Pada  tahapan evaluation berfungsi  untuk  mengetahui  akurasi  suatu  metode yang digunakan. Akurasi pada metode k- NN yang digunakan akan memiliki perbedaan  dikarenakan  nilai k yang  digunakan  berbeda.  Nilai k mempengaruhi  perbedaan  tingkat  akurasi  karena  nilai  K  adalah  nilai  atau
hasil dari class terdekat dari data testing . Namun, terdapat perbedaan antara prediksi class dan class asli  hasil  dari  perhitungan.  Perbedaan  tersebut ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Perbedaan hasil class
No Predict Class Real Class k=3 k=5 k=7 1 High High High High 2 High High High High 3 Medium Medium Medium Medium 4 Low Low Low Low 5 Medium Medium Medium Medium 6 Low Low Low Low 7 Medium Medium Medium Medium 8 Medium Medium  Medium  Medium 9 Low Low Low Low 10 Medium Medium  Medium  Medium … … … … … 48 Low Low High High 49 Medium Medium  Medium  Medium 50 High High High High 51 High High High High 52 High High High High 53 Low Medium  Medium  Medium 54 Low Low Low Low 55 Medium Medium  Medium  Medium 56 Medium Medium  Medium  Medium 57 Medium Medium  Medium  Medium
Perhitungan  akurasi  metode k -NN  menggunakan  Persamaan  (3)  seperti berikut:
Evaluation k =3, akurasi = 16 + 21 + 19 57 =0,97=97%
Evaluation k =5 , akurasi = 16 + 15 + 20
57 =0,89=89%
Evaluation k =7, akurasi = 14 + 18 + 14
57 =0,87=87%
Berdasar  perhitungan  akurasi  dengan  beberapa  nilai k dalam  melakukan klasifikasi menggunakan k -NN memberikan hasil bahwa  nilai akurasi dengan nilai k =3  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Hasil akurasi metode k -NN dengan k =3, 5 dan 7

## Simpulan
Pada  penelitian  ini,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil  implementasi tahapan  KDD  menggunakan  metode k -NN mampu  melakukan  klasifikasi class mutu  susu  pasteurisasi  dengan  baik.  Klasifikasi  class  mutu  susu  pasteurisasi menggunakan dataset susu pasteurisasi sebagai database untuk pola pembelajaran pada sistem. Klasifikasi pada penelitian ini menggunakan delapan attribute , yaitu pH, temperature , taste,  odor,  fat,  turbidity,  colour ,  dan grade .  Hasil  analisis penggunaan  metode k -NN dengan  beberapa  nilai k menghasilkan  hasil  akurasi yang  berbeda.  Penelitian  yang  dilakukan  menunjukan  bahwa  nilai k =3  memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai sebesar 97%, sedangkan nilai k =5 memiliki tingkat akurasi sebesar 89%, dan nilai k =7 memiliki nilai akurasi sebesar 87%.

## Daftar Pustaka
[1]  Z.  E.  Fitri,  L.  N.  Sahenda,  R.  S.  A.  Holili,  and  D.  L.  Rukmi, “PERHITUNGAN  KOLONI  BAKTERI  SUSU  SEGAR  PADA  RUANG WARNA YCBCR,” vol. 8, no. 2, 2023.
[2]  H.  Apriliawan,  “IMPLEMENTASI  MESIN  PASTEURISASI  MODERN PEF  (PULSED  ELECTRIC  FIELD)  TERHADAP  PENGOLAHAN  SUSU SAPI PERAH,” 2022.
[3]  A.  Dany  Priyanto,  S.  Djajati,  and  R.  Yulistiani,  “KHADIMUL  UMMAH IMPLEMENTASI PULSED ELECTRIC FIELD UNTUK MENINGKATKAN  EFEKTIVITAS  PASTEURISASI  SUSU  PADA  CV
MILKINESIA  NUSANTARA  DI  PONOROGO  IMPLEMENTATION  OF PULSED  ELECTRIC  FIELD  TO INCREASE  THE EFFECTIVENESS  OF MILK  PASTEURIZATION  AT  CV  MILKINESIA  NUSANTARA  IN PONOROGO,” vol. 4, 2020, doi: 10.21111/ku.v4i1.
[4]  B.  Hariono,  F.  Erawantini,  A.  Budiprasojo,  and  T.  D.  Puspitasari, “Perbedaan nilai gizi susu sapi setelah pasteurisasi non termal dengan HPEF (High Pulsed Electric Field),” AcTion: Aceh Nutrition Journal , vol. 6, no. 2, p. 207, Nov. 2021, doi: 10.30867/action.v6i2.531.
97 89 87 80 85 90 95 100 K=3 K=5 K=7 Hasil Akurasi Akurasi
[5]  F.  Ardiansyah,  D.  Syauqy,  and  G.  E.  Setyawan,  “Klasifikasi  Tingkat Kematangan  Susu  Kefir  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN) menggunakan  Sensor  Cahaya  dan  Sensor  Warna,”  vol.  3,  no.  9,  pp.  8608– 8613, 2019.
[6]  M.  H.  Abdurrahman,  E.  Suhartono,  and  E.  Wulandari,  “Deteksi  Kualitas Kemurnian  Susu  Sapi  Melalui  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan Metode  Scale  Invariant  Feature  Transform  Dengan  Klasifikasi  K-nearest Neighbor,” eProceedings of Engineering , vol. 6, no. 2, pp. 3845–3852, 2019.
[7]  N. Karolina, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan).”
[8]  C.  Marshela,  N.  Ibrahim,  and  E.  Wulandari,  “Deteksi  Kualitas  Kemurnian Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Adaptive Region  Growing  Dan  Klasifikasi  Learning  Vector  Quantization  Quality Detection  of  Cow’S  Milk  Purity  Based  on  Digital  Image  Processing  Using Adaptive Region Gr,” Techno , vol. 6, no. 2, pp. 3822–3829, 2019.
[9]  H.  Gustiawidi,  B.  Hidayat,  and  ...,  “Identifikasi  Kualitas  Kesegaran  Susu Sapi  Melalui  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Gray  Level Co-occurrence Matrix Dan Local Binary Pattern …,” eProceedings … , vol. 5, no. 3, pp. 4843–4850, 2018.
[10]  D.  Cahyanti,  A.  Rahmayani,  and  S.  Ainy  Husniar,  “Indonesian  Journal  of Data  and  Science  Analisis  performa  metode  Knn  pada  Dataset  pasien pengidap Kanker Payudara,” vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020.
[11]  S. Asmiatun, N. Wakhidah, and A. N. Putri, “Implementing The Augmented Reality Map To Classify The Damaged Roads,” in Engineering, Information and Agricultural Technologi in The Global Digital Revolution , Jul. 2019.
[12]  I. A. Angreni, S. A. Adisasmita, M. I. Ramli, and S. Hamid, “PENGARUH NILAI K PADA METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) TERHADAP  TINGKAT  AKURASI  IDENTIFIKASI  KERUSAKAN
JALAN,” Rekayasa  Sipil ,  vol.  7,  no.  2,  p.  63,  Jan.  2019,  doi: 10.22441/jrs.2018.v07.i2.01.
[13]  M.  Sholihin  and  M.  Ghofar  Rohman,  “KLASIFIKASI  MUTU  TELUR BERDASARKAN  FITUR  WARNA  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” Seminar Nasional Sistem Informasi , vol. 9, 2018.
[14]  M.  R.  Alghifari  and  A.  P.  Wibowo,  “Knn  14,” Jurnal  Teknologi  & Manajemen Informatika , vol. 5, no. 1, 2019.
[15]  A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F.  Sukmana,  “Prediksi  Penjualan  Produk Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 155–160, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[16]  M. M. Baharuddin, H. Azis, and T. Hasanuddin, “Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 11, no. 3, pp. 269–274, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[17]  N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, and  I.  K.  A.  G.  Wiguna,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Villa  di  Ubud Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  dan  K-NN,” Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  11,  no.  3,  pp. 205–215, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49450.
[18]  C.  P.  Yanti,  N.  W.  E.  Agustini,  and  ...,  “Perbandingan  Metode  K-NN  Dan Metode  Random  Forest  Untuk  Analisis  Sentimen  pada  Tweet  Isu  Minyak Goreng di Indonesia,” Jurnal Media … , vol. 7, no. April, pp. 756–765, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5900.
[19]  F.  Ginting,  E.  Buulolo,  and  E.  R.  Siagian,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR SEDERHANA DALAM MEMPREDIKSI  BESARAN  PENDAPATAN  DAERAH  (STUDI  KASUS: DINAS  PENDAPATAN  KAB.  DELI  SERDANG),” KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[20]  M. Jurnal and Vol, “RANCANG BANGUN ALAT UKUR PH DAN SUHU BERBASIS SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) GATEWAY,” vol. 1, no. 1, 2014.
[21]  L.  S.  Ummah,  Karunia  Vio  Nita  Rusyatul.,  Sutedjo.,  Rifadil,  Moch. Machmud.,  Mahendra,  “Emitor :  jurnal  teknik  elektro.,” Emitor:  Jurnal Teknik Elektro , vol. 22, no. 2, pp. 141–147, 2022.