Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)

DOI: https://doi.org/10.33650/coreai.v1i1.1640

Authors (s)


(1) * Ratri Enggar Pawening   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(2)  Wali Ja'far Shudiq   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(3)  Wahyuni Wahyuni   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Jeruk merupakan salah satu tanaman jenis buah – buahan yang banyak digemari oleh masyarakat, dikarenakan  buah jeruk  mengandung banyak vitamin C, vitamin B6, Antioksidan dan serat, tingkat komsumsi dan harga yang tinggi banyak dimanfaatkan penjual jeruk untuk berbuat yang tidak seharusnya. Hal ini terjadi karena kurangnya pengetahuan pembeli dalam membedakan jeruk baik dan buruk, Salah satu cara untuk mengenali jeruk baik dan buruk dibidang informatika adalah menggunakan pengolahan citra. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasi jeruk lokal berdasarkan bentuk dan teksturnya, Adapun metode yang digunakan yaitu metode GLCM (gray level co – occurance matrices) dengan fitur energy, Correlation, Contrast, Homogeneity untuk ekstrasi ciri tekstur dan metode geometri untuk ektrasi ciri bentuk dengan fitur Eccentricity dan matric. Sedangkan untuk menentukan kedekatan antara citra uji dengan citra latih menggunakan metode k – Nearest Neigbhor berdasarkan fitur tekstur dan bentuk yang diperoleh. Fitur fitur tekstur dicari dengan berdasarkan sudut 0°, 45°, 90°, 135°, dan Fitur – fitur bentuk dicari berdasarkan Luas dan Keliling Objek, nilai k yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1 sampai 5, yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi pada uji k1 sebesar 93,33% dan akurasi terendah sebesar  86,20% pada uji k7 dan k8.



Keywords

jeruk, klasifikasi, k-NN, GLCM, GEOMETRI



Full Text: PDF



Article View

Abstract views : 2076 times | PDF files viewed : 4031 times

Dimensions, PlumX, and Google Scholar Metrics

10.33650/coreai.v1i1.1640


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Ratri Enggar Pawening, Wali Ja'far Shudiq, Wahyuni Wahyuni

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi

Published by Technic Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia.