Jurnal Teknik Ibnu Sina (JT-IBSI)

Komparasi Metrik Eulidean, Metrik Manhattan, dan Metrik Chebyshev pada K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Jenis Kurma

Anjas Aprihartha, Ratono, Dian Puput Utami — Tue, 09 Dec 2025 00:00:00 +0000

Pemilahan dan pemeriksaan buah kurma merupakan proses yang menantang dan krusial dalam sektor pertanian maupun industri pangan karena membutuhkan tenaga kerja yang terampil dan berpengalaman. Namun, tantangan ini dapat diatasi dengan mengadaptasi algoritma machine learning yang mampu memilah secara otomatis buah kurma berdasarkan karakteristiknya. Sebagai salah satu algoritma machine learning nonparametrik, k-nearest neighbors (KNN) telah banyak digunakan dalam penelitian di berbagai bidang. Pada prinsipnya klasifikasi KNN beroperasi berdasarkan premis bahwa sampel yang berdekatan dalam ruang fitur cenderung termasuk dalam kategori yang sama. Kunci penting untuk klasifikasi KNN yang efektif terletak pada pemilihan nilai dan menentukan metrik yang tepat. Penelitian ini akan menggunakan metode KNN dengan metrik jarak berbeda seperti metrik Eulidean, metrik Manhattan, dan metrik Chebyshev untuk setiap = 3, 5, dan 7. Tujuan penelitian ini dapat menjadi bahan kajian dalam perancangan dan pembuatan alat dengan melibatkan sistem cerdas untuk membedakan jenis buah kurma. Penelitian ini menghasilkan temuan metrik jarak Euclidean dengan menghasilkan akurasi tertinggi diantara model KNN lainnya, yaitu akurasi 87%. Model ini cukup baik dalam membedakan jenis kurma berdasarkan karakteristik morfologi, warna, dan bentuk buahnya. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi untuk mengembangkan sistem cerdas untuk menilai dan memeriksa jenis buah kurma.

Analisis Risiko Ergonomis pada Aktivitas Pengangkatan Cable Box 800G Menggunakan Metode Nordic Body Map, Recommended Weight Limit, dan Lifting Index di PT XYZ

Mon, 15 Dec 2025 00:00:00 +0000

Aktivitas pengangkatan manual merupakan salah satu faktor yang berpotensi menimbulkan risiko ergonomis pada pekerja industri manufaktur, terutama jika dilakukan secara berulang dengan postur kerja yang tidak ergonomis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko ergonomis pada aktivitas pengangkatan Cable Box 800G di PT XYZ dengan menggunakan metode Nordic Body Map (NBM), Recommended Weight Limit (RWL), dan Lifting Index (LI). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, serta pengukuran langsung terhadap dua operator yang melakukan pengangkatan tiga kardus Cable Box 800G dengan berat berbeda, yaitu 11,685 Kg dan 9,165 Kg. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa aktivitas pengangkatan dengan berat 11,685 Kg memiliki nilai LI sebesar 3,748, yang berarti berisiko tinggi terhadap cedera muskuloskeletal. Sebaliknya, aktivitas dengan berat 9,165 Kg menghasilkan nilai LI 0,99, yang masih berada dalam batas aman. Hasil kuesioner NBM memperlihatkan bahwa keluhan paling dominan dialami pada bagian punggung bawah dan bahu, akibat posisi kerja membungkuk dan gerakan pengangkatan berulang. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa risiko ergonomis pada pekerja tidak hanya dipengaruhi oleh berat beban, tetapi juga oleh postur tubuh, frekuensi, dan cara kerja. Diperlukan penerapan prinsip ergonomi seperti perbaikan posisi kerja, modifikasi desain beban, dan penggunaan alat bantu angkat untuk menurunkan risiko cedera serta meningkatkan kenyamanan dan produktivitas pekerja.