Abstract
Susu sapi merupakan sumber utama protein, kalsium, fosfor dan vitamin yang sangat baik untuk tubuh manusia. Dengan banyaknya kandungan dalam susu sapi tersebut perkembangan usaha budidaya sapi perah di Indonesia masih terbilang rendah. Salah satu faktor penyebab kurangnya produksi susu yaitu penyakit. Sapi perah yang terserang penyakit dapat mengakibatkan kualitas dan kuantitas produksi susu yang menurun bahkan apabila tidak segera ditangani akan mengakibatkan kematian pada sapi perah sehingga harus dilakukan identifikasi dini terhadap sapi perah yang terserang penyakit. Algoritma klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dapat diterapkan untuk menentukan jenis penyakit yang menyerang sapi perah dan cara pengobatannya dengan menggunakan teknologi komputer dengan berbasis web. Pemodelan sistem ini akan mengklasifikasikan penyakit sapi perah berdasarkan masukan gejala dari pengguna. Terdapat 3 pengujian akurasi yang dilakukan: pengujian nilai k, pengujian jumlah data training random, pengujian perbandingan jumlah data training seimbang dan jumlah data training tidak seimbang. Hasil pengujian nilai k memiliki tingkat akurasi sebesar 95% pada k=2, hasil pengujian jumlah data training random memiliki akurasi sebesar 95 % pada data 100% dari 210 data training sedangkan hasil pengujian perbandingan jumlah data training seimbang dan jumlah data training tidak seimbang menunjukan bahwa data training seimbang menghasilkan hasil akurasi yang lebih baik daripada jumlah data training tidak seimbang.
