Implementasi Penentuan Daun Beracun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Tarigan Rehdolinta Syahputra , Siregar Farid Akbar 
Published: December 2024

Abstrak - Daun beracun adalah daun dari suatu tumbuhan yang mengandung senyawa-senyawa kimia beracun atau berbahaya jika terkonsumsi atau terpapar oleh manusia atau hewan. Senyawa-senyawa ini dapat berasal dari berbagai kelompok kimia, termasuk alkaloid, glikosida, sianida, dan banyak lagi. Kehadiran senyawa beracun dalam daun seringkali merupakan bagian dari mekanisme pertahanan alami tumbuhan tersebut. Tumbuhan menggunakan senyawa-senyawa ini untuk melindungi diri dari herbivora yang mencoba memakannya. Dalam beberapa kasus, senyawa-senyawa tersebut dapat menyebabkan iritasi kulit atau reaksi alergi jika terjadi kontak langsung dengan manusia atau hewan. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) ialah salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses klasifikasi terhadap suatu objek berdasarkan data yang memiliki data paling dekat dengan objek tersebut. K-Nearest Neighbor (KNN) dalam melakukan klasifikasi umumnya menggunakan rumus euclidean distance penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang lebih cepat dan efisien. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa perubahan warna pada daun dapat mengindikasikan keberacunan, dan implementasi ini akan menjembatani kesenjangan tersebut dengan memberikan alat yang mudah diakses dan dapat digunakan oleh petani atau individu yang peduli terhadap kesehatan tanaman. berdasarkan hasil klasifikasi dapat diputuskan bahwa metode K-Nearest Neighbor dalam penelitian ini apakah bisa mengklasifikasikan jenis citra daun beracun berdasarkan 3 sampel data dau beracun Gympie-gympie, Sirih Gading Dan Ubi Racun berhasil diklasifikasikan dengan data uji US1.jpeg yaitu daun beracun Gympie-gympie dengan tingkat akurasi K=1 yaitu 100% Dengan ini penulis akan memberikan gambaran dengan adanya suatu sistem pendeteksi daun beracun menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dapat memberikan Solusi dan memecahkan masalah. Sehingga mempermudah dalam mendeteksi suatu tumbuhan daun beracun.Kata kunci: Daun Beracun, K-Nearest Neightbor (KNN), Klasifikasi, Pendektesi Daun Beracun. Abstract − Poisonous leaves are leaves of a plant that contain chemical compounds that are toxic or dangerous if consumed or exposed to them by humans or animals. These compounds can come from a variety of chemical groups, including alkaloids, glycosides, cyanides, and more. The presence of toxic compounds in leaves is often part of the plant's natural defense mechanism. Plants use these compounds to protect themselves from herbivores that try to eat them. In some cases, these compounds can cause skin irritation or allergic reactions if direct contact with humans or animals occurs. The K-Nearest Neighbor (KNN) method is a method that can be used to carry out a classification process for an object based on data that has data closest to the object. K-Nearest Neighbor (KNN) in carrying out classification generally uses the Euclidean distance formula. This research aims to provide a faster and more efficient solution. Previous research has shown that discoloration of leaves can indicate toxicity, and this implementation will bridge that gap by providing an easily accessible tool that can be used by farmers or individuals concerned about plant health. Based on the classification results, it can be decided that the K-Nearest Neighbor method in this research can classify the types of poisonous leaf images based on 3 samples of Gympie-Gympie poisonous dau data, Gading betel and Poisonous yam successfully classified with US1.jpeg test data, namely Gympie-gympie poisonous leaves with an accuracy level of K=1, namely 100%. With this the author will provide an overview of the existence of a poisonous leaf detection system using the K-Nearest Neighbor (KNN) method which can provide solutions and solve problems. This makes it easier to detect poisonous leaf plants.Keywords: Poisonous Leaves, K-Nearest Neighbor (KNN), Classification, Detection of Poisonous Leaves.