Analisa Klasifikasi Data Kualitas Kadar Karat Emas Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN)

Abstract

Emas merupakan logam mulia yang nilainya terus meningkat dan banyak digunakan sebagai alat investasi karna dianggap sebagai aset yang aman, stabil dan tidak punya efek inflasi. Perkembangan teknologi saat ini dapat dimanfaatkan untuk mengkasifikasikan kadar karat emas dengan waktu yang efisien dengan menggunakan sistem klasifikasi berbasis web. Metode Modified K-Nearest Neighbor merupakan metode data mining pengembangan dari metode K-Nearest Neighbor, dalam melakukan klasifikasi MK-NN menambahkan 2 proses baru yaitu perhitungan nilai validitas antar data training dan perhitungan weight voting atau pembobotan dari masing-masing tetangga terdekat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tingkat akurasi dan presisi metode MK-NN. Klasifikasi data kadar karat emas dengan mengimplementasikan metode MK-NN ini menggunakan 120 data kadar karat emas. Pada penelitian ini dilakukan 3 kali pengujian yaitu pengujian perubahan nilai K, pengujian perubahan jumlah data training dan pengujian perubahan jumlah data training dan testing. Berdasarsarkan pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil presisi dan akurasi tertinggi sebesar 100% yang dihasilkan pada pengujian perubahan nilai K yaitu pada nilai K-5 dan pengujian perubahan data training nilai K-2 perubahan training ke-1.

Kata Kunci: Emas, Kadar Karat, Klasifikasi, Metode Modified K-Nearest Neighbor.