IMPLEMENTASIPENENTUANDAUNBERACUN MENGGUNAKANMETODEK-NEARESTNEIGHBOR

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