IMPLEMENTASI KLASIFIKASI KUALITAS SUSU MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE, K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAIVE BAYES

Abstract

Susu mengandung banyak nutrisi yang penting bagi manusia. Nutrisi didalam susu sangat mempengaruhi tingkat kualitas sebuah susu Oleh sebab itu, penting untuk melakukan pengujian pada kualitas susu agar tidak ada susu berkualitas rendah yang dikonsumsi. Namun dalam melakukan pengujian kualitas susu membutuhkan hasil yang akurat dan tepat. Dengan menggunakan machine learning kita dapat membuat model untuk membantu  melakukan otomatisasi dalam mengklasifikasikan kualitas susu. Dengan menggunakan algoritma decision tree, k-nearest neighbors dan naïve bayes. Ketiga model tersebut akan dibandingkan untuk mencari model yang terbaik untuk dataset Milk Quality pada penelitian kali ini. Metode smote tomek links diterapkan saat proses pengolahan data dalam melakukan klasifkasi agar menjadi lebih akurat dan adil. Hasil akurasi pada model k-nearest neighbors mencapai 1.00 dan dapat disimpulkan bahwa model mencapai akurasi yang sempurna dan hampir tidak melakukan kesalahan dalam melakukan prediksi.