Ardiansyah, Faizal (2019) Klasifikasi Tingkat Kematangan Susu Kefir Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Menggunakan Sensor Cahaya dan Sensor Warna. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Susu adalah produk yang tergolong langka pada masyarakat indonesia dan juga umur susu yang tergolong singkat sehingga menyulitkan masayarakat untuk menkonsumsi susu setiap hari. Maka dari itu di rancanglah prototipe proses fermentasi susu kefir menggunakan metode K-nearest neighbor.Dimulai dari Susu sapi yang segar di campur dengan bibit kefir , setelah itu susu kefir yang baru saja di campur akan di masukan ke dalam kotak gelap yang di dalam kotaknya sudah ada sensor warna dan sensor cahaya yang digunakan untuk memantau perubahan warna dan itensitas cahaya yang terjadi padaa saat fermentasi sedang berlangsung. Hasil pembacaan yang di dapat oleh kedua sensor selanjutnya akan di tentukan kondisinya menggunakan metode K-nearest neighbor. Hasil pengujian yang di dapat untuk menentukan keakuratan dari pembacaan sensor cahaya bernilai 5,12% sedangkan sensor warna bernilai 8,64%. Hasil pengujian pada sistem klasifikasi tingkat kematangan susu kefir menggunakan metode K-nearest neighbor dengan pengujian 10 kali didapatkan tingkat akurasi sebesar 80% . Dan Nilai rata-rata waktu komputasi sistem yang di dapat setelah hasil perhitungan nilai K didapatkan ms dalam 10 kali pengujian.
English Abstract
Milk is a product that is classified as rare in Indonesian society and also the age of milk that is classified as short, making it difficult for the community to consume milk every day. Therefore, the prototype of the kefir milk fermentation process is designed using the K-nearest neighbor method. Starting from fresh cow's milk mixed with kefir seeds, after that the freshly mixed kefir milk will be inserted into the dark box in the box. there are color sensors and light sensors that are used to monitor color changes and the light intensity that occurs when fermentation is in progress. The readings obtained by the next two sensors will be determined using the K-nearest neighbor method. The test results obtained to determine the accuracy of the reading of the light sensor is worth 5.12% while the color sensor is worth 8.64%. The test results on the Kefir milk maturity level classification system using the K-nearest neighbor method with 10 times testing found an accuracy rate of 80%. And the average value of system computation time obtained after the calculation of the value of K obtained ms in 10 times the test.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/584/051907776 |
| Uncontrolled Keywords: | susu, susu kefir, K-nearest neighbor, sensor cahaya, sensor warna, milk, kefir milk, K-nearest neighbor, light sensor, color sensor |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 01 Aug 2020 08:55 |
| Last Modified: | 19 Oct 2021 05:29 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/173922 |
Preview |
Text
Faizal Ardiansyah.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |