Klasifikasi Kualitas Citra Kedelai Hitam (Malika) Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract

Kedelai hitam dengan nama latin (Glycine max (L.) Merrill) merupakan tanaman asli Asia yang sangat cocok ditanam di wilayah tropis seperti Indonesia. Kedelai merupakan tanaman pangan yang dapat diolah menjadi beberapa olahan, salah satunya diolah menjadi kecap. Penggunaan metode manual masih memiliki kekurangan salah satunya, biaya yang digunakan dalam pemilahan biji kedelai relatif besar yang diakibatkan karena dalam metode pemilahan secara manual dibutuhkan tenaga kerja yang banyak. Untuk itu, perlu adanya metode klasifikasi secara otomatis untuk mengatasi kekurangan dari metode manual. Dengan menerapkan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor berdasarkan ciri warna dan bentuk, diharapkan mampu mengklasifikasi kedelai hitam (Malika) secara otomatis sehingga dapat menekan biaya yang digunakan pada metode manual. Dengan ekstraksi warna menggunakan histogram warna dan bentuk menggunakan parameter axis major, axis minor, keliling, area. Pada penelitian ini menggunakan metode penelitian eksperimen merupakan metode sistematis guna membangun hubungan yang mengandung fenomena sebab akibat. Pada penelitian ini menggunakan masukan citra dengan jumlah citra 500 biji malika dengan 250 citra malika baik dan 250 citra malika jelek, serta terdiri dari citra traning 400 citra dan citra testing 100. Berdasarkan hasil penujian, dilakukan uji coba tingkat keakurasian K dari K = 1 sampai K = 40. Didapatkan akurasi tertinggi pada K = 5 sebesar 91% dan akurasi terendah pada K = 1 sebesar 87%. Pengujian terhadap penelitian ini dilakukan menggunakan 20 citra input menggunakan rincian 10 input uji malika baik, 10 citra input uji malika jelek. Dengan hasil klasifikasi mampu membedakan atau memberi label biji malika baik dan jelek. Berdasrkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor bisa membantu mengklasifikasi biji kedelai hitam malika baik dan jelek.