Sistem Klasifikasi Bakso yang Mengandung Boraks dengan Sensor Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino
Kata Kunci:
Kata kunci : Bakso, boraks, Arduino mega, Sensor warna, sensor pH, metode K-Nearest NeighborAbstrak
Bakso merupakan makan favorite masyarakat Indonesia dari berbagai kalangan, ada berbagai macam jenis bakso berdasarkan penggunaan daging yang digunakan seperti bakso ayam, bakso sapi, bakso udang ataupun bakso kelinci. Bakso juga merupakan makanan yang mempunyai cita rasa yang lezat serta kandungan gizi, protein, vitamin pada bakso dapat bermanfaat bagi tubuh. Akan tetapi telah banyak beredar bakso dengan kandungan dari zat kimia berbahaya dalam hal ini adalah boraks. Boraks merupakan senyawa kimia untuk digunakan sebagai bahan pemngawet kayu, pembasmi serangga dan bahan pembuatan detergen. Penggunaan bahan boraks pada bakso bertujuan agar bakso yang dijual oleh oknum pedagang curang dapat lebih awet serta mempunyai tekstur dan bentuk yang bagus, sehingga masyarakat dapat tertarik untuk membeli bakso tersebut. Untuk mengatasi tindakan kecurangan tersebut perlu dirancang sebuah sistem untuk melakukan pengklasifikasian bakso mengandung boraks dengan bakso yang tidak mengandung borkas. Agar sistem dapat diimplementasikan maka dalam penerapanya dibutuhkan mikrokontroller Arduino Mega untuk memproses data seerta perhitungan klasifikasi, sensor warna untuk membedakan warna dari objek bakso yang diujikan dan sensor pH untuk mendeteksi kadar pH pada bakso. Supaya sistem ini dapat melakukan klasifikasi, sistem ini akan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K 3,5,7,9,11,13,15,17. Hasil pebedaan nilai K tersebut akan dibandingkan dengan nilai K lainnya untuk mengetahui nilai K mana yang memiliki akurasi tertinggi. Dari pengujian pada sistem, akurasi tertinggi diapatkan sebesar 93,33% dengan menerapkan nilai K 5 pada metode K-Nearest Neighbor.