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

Fairuzatul Jannah, Ginanjar Abdurrahman, Qurrota A’yun

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.

Full Text:

PDF

References


Alarifi, G. S, & Young, H. S. 2018. Using Multiple Machine Learning Algorithms to Predict Autism in Children Int'l Conf. Artificial Intelligence | ICAI'18 |.

Apriyanti. 2012. Anti Rugi dengan Berinvestasi Emas. Pustaka Baru. Yogyakarta.

Bablani, A. Edla, D.R., & Dodia. S. (2018). Classification Of EEG Data Using K-Nearest Neighbor Approach For Concealed Information Test. Procedia Computer. Science. 143. 242-249.

Chandra, D.S., Mardji., & Indriati. (2018). Aplikasi Berbasis M-KNN untuk Mendukung Keputusan Perekrutan Pemain yang Sesuai dengan Kebutuhan Tim Sepakbola. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.Vol. 2, No. 6. 2051-2057.

Fansyuri., M. (2020) Analisa Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Nilai Akurasi Terhadap Kepuasan Pelanggan (Study Kasus Pt. Trigatra Komunikatama).Jurnal Ilmu Sosial, Pendidikan, dan Humaniora. Vol. 3 No. 1. 29-33.

Han, J., Kamber, M., & Pei (2012). Data Mining: Concepts dan Techniques, in Data Mining : Concepts dan Techniques.https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5.

Prakoso, B. S. & Sutanto G. G. (2018). Penerapan Metode Decision Tree Dan Naïve Bayes Untuk Menghitung Kadar Karat Emas.Jurnal IKRA-ITH Informatika. Vol 3 No 2 ISSN 2580-4316


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
slot gacor slot gacor hari ini slot gacor 2025 demo slot pg slot gacor slot gacor