IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH APEL MANALAGI DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

AGUS, SUKMO WIDI (2017) IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH APEL MANALAGI DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (3786b) | Preview

Abstract

Dalam pemilihan jenis buah apel Manalagi berdasarkan tingkat kematangan serta ciri-cirinya sangatlah mudah jika dilihat dari kasat mata manusia saja. Proses pemilihan tersebut masih menggunakan cara manual sedangkan cara manual tersebut seringkali tidak akurat dan berbeda-beda presepsi tiap orang. Oleh karena itu diperlukan sistem untuk melakukan pemilihan buah apel Manalagi berdasarkan kematangannya yang di lakukan secara otomatis dan lebih akurat. Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengidentifiksi kematangan buah apel Manalagi dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbhor (KNN) yang menggunakan selisih jarak eucludean sebagai acuan dengan K=3, K=5 dan K=7. Data yang digunakan dalam peneitian ini menggunakan 100 data citra training dan 30 data citra testing. Hasil dari penelitian ini didapat akurasi dari euclidean distance dengan K=3 sebesar 70%, euclidean distance dengan K=5 sebesar 66%, dan euclidean distance dengan K=7 sebesar 76%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam pengklasifikasian buah apel manalagi dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbhor (KNN) menggunakan selisih jarak euclidean dan K=7 memiliki akurasi tinggi sebesar 76%.

Actions (login required)