KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NANAS BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN METODE K–NEAREST NEIGHBOR (KNN)

ANGGRAINI, ANI (2024) KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NANAS BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN METODE K–NEAREST NEIGHBOR (KNN). Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.

[img] Text (Skripsi)
SKRIPSI ANI ANGGRAINI PRODI TI 2024.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana algoritma KNN mampu mengklasifikasikan buah nanas berdasarkan fitur warna dengan akurasi yang tinggi serta mengetahui nilai k terbaik dalam algoritma KNN untuk mencapai tingkat akurasi yang optimal dalam klasifikasi tingkat kematangan nanas. Pada proses klasifikasi buah nanas dengan cara manual yaitu dengan menggunakan mata manusia merupakan hal yang sangat sulit dilakukan. Hal ini dibuktikan dengan tidak konsisten serta bersifat subyektif sehingga menyebabkan tingkat akurasi yang rendah. Oleh karena itu, untuk meningkatkan tingkat akurasi serta mengurangi sifat subyektifitas mata manusia, maka penelitian ini mengusulkan sebuah algoritma yang dapat digunakan untukk mengklasifikasi tingkat kematangan buah nanas yaitu dengan K-Nearest Neighbor berdasarkan kepada warna kulit yang ada pada buah tersebut. Nilai k yang digunakan pada penenlitian ini yaitu 1, 3, 5, 7, dan 9 untuk menguji coba pencarian jarak Euclidean distance pada citra dengan ukuran 300x300 piksel. Penelitian yang dilakukan membuktikan bahwa dengan jarak Euclidean k=5 dan k=9 memiliki nilai prosentase 73%. Berdasarkan tingkat akurasi yang dimiliki, fitur warna k=5 dan k=9 menunjukkan nilai k terbaik pada klasifikasi tingkat kematangan buah nanas

Item Type: Thesis (Skripsi (Bachelor))
Additional Information: Pembimbing : Yuza Reswan, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords: Ekstrasi Fitur, Citra Buah Nanas, KNN
Subjects: Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions: 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User: Mr Muammar Hafiz Khattami
Date Deposited: 30 Oct 2024 02:17
Last Modified: 30 Oct 2024 02:17
URI: http://repository.umb.ac.id/id/eprint/623

Actions (login required)

View Item View Item