Metode ini dipertimbangkan karena mekanisme klasifikasinya relatif sederhana dan dapat digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan beberapa karakteristik sekaligus. Dalam penelitian ini, enam nilai respons sensor menjadi masukan untuk mengidentifikasi pola yang berkaitan dengan sampel Metanil Yellow dan sampel pembanding.

Penerapan KNN memerlukan data latih yang representatif, penentuan nilai K, pemilihan metode pengukuran jarak, serta pengujian model menggunakan data yang tidak digunakan dalam pelatihan. Kinerja klasifikasi akan dievaluasi berdasarkan hasil pengujian, sehingga kemampuan KNN dalam membedakan sampel tidak diasumsikan sebelum eksperimen dilakukan.

Sampel utama penelitian berupa mie kuning basah yang diekstraksi menggunakan akuades sebelum dilakukan pengukuran. Penggunaan akuades dipertimbangkan berdasarkan sifat kelarutan Metanil Yellow dalam air, sedangkan prosedur ekstraksi perlu dibuat konsisten agar hasil pengukuran antarsampel dapat dibandingkan.

Variasi konsentrasi Metanil Yellow digunakan pada tahap karakterisasi untuk mengamati perubahan respons enam kanal sensor terhadap perubahan konsentrasi. Variasi konsentrasi yang direncanakan meliputi 0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, dan 20 ppm. Data karakterisasi tersebut digunakan untuk mempelajari pola respons sensor dan mendukung penyusunan data klasifikasi. Nilai konsentrasi dan prosedur preparasi perlu disesuaikan dengan rancangan eksperimen serta memastikan bahwa konsentrasi yang dinyatakan merujuk pada larutan yang benar-benar diukur.

Pengujian selektivitas dilakukan dengan menggunakan kurkumin sebagai pewarna kuning pembanding. Kurkumin dipilih karena memiliki warna kuning yang secara visual dapat menyerupai warna sampel yang mengandung Metanil Yellow.

Meskipun demikian, perbedaan respons sensor belum dapat dianggap sebagai bukti definitif keberadaan Metanil Yellow tanpa validasi yang sesuai. Oleh sebab itu, hasil klasifikasi perlu dinilai berdasarkan data eksperimen dan dibandingkan dengan hasil metode pembanding.

Sistem dirancang dalam bentuk portabel dengan menggunakan ESP32 WROOM-32D, sensor AS7262, LED putih, OLED, tombol kendali, sumber daya baterai atau power bank, serta wadah sampel yang sesuai, seperti kuvet. Integrasi komponen tersebut ditujukan agar proses pengukuran dapat dilakukan tanpa harus selalu menghubungkan alat dengan komputer.

OLED berfungsi menampilkan status pengukuran dan hasil klasifikasi secara langsung, sedangkan penyimpanan data digital dapat mendukung dokumentasi dan analisis hasil eksperimen. Jika Google Sheets digunakan, data yang disimpan dapat mencakup identitas sampel, konsentrasi, nilai respons keenam kanal, dan hasil klasifikasi. Implementasi penyimpanan daring perlu mempertimbangkan koneksi internet, metode pengiriman data, dan kestabilan sistem, sementara fungsi utama pengukuran tetap berada pada rangkaian sensor dan mikrokontroler.