Abstract:
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.
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
penulis dalam mendeteksi suatu tumbuhan daun beracun
