KLASIFIKASI CITRA TINGKAT KEMATANGAN BUAH ALPUKAT BERDASARKAN BENTUK WARNA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBO
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v7i4.2280Abstract
Perkembangan teknologi informasi saat ini telah memungkinkan identifikasi buah berdasarkan ciri warna melalui pemrosesan citra digital. Proses ini memanfaatkan kamera untuk mengambil gambar buah, yang kemudian diolah menggunakan perangkat lunak komputer dengan teknik pengolahan citra digital untuk menentukan tingkat kematangan buah secara efisien. Penelitian ini fokus pada penggunaan metode ekstraksi fitur warna berbasis mean RGB untuk klasifikasi tingkat kematangan buah alpukat, yang merupakan salah satu buah tropis unggulan di Indonesia. Alpukat, sebagai buah yang tumbuh subur di daerah tropis seperti Indonesia, memerlukan penentuan tingkat kematangan yang tepat untuk memaksimalkan umur simpan dan menghindari kerusakan. Oleh karena itu, penelitian ini mengaplikasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam proses klasifikasi kematangan alpukat. Algoritma KNN, yang dikenal karena kemampuannya dalam mengidentifikasi pola dengan membandingkan jarak fitur, digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan warna dan ciri-ciri lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas algoritma KNN dalam memprediksi tingkat kematangan alpukat dan meningkatkan akurasi prediksi melalui analisis struktur warna buah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan metode prediksi kematangan buah serta membuka peluang baru dalam penerapan teknologi data mining dalam bidang pertanian, khususnya untuk panen alpukat.
Downloads
References
J. Saputra, Y. Sa, V. Yoga Pudya Ardhana, and M. Afriansyah, “RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi Klasifikasi Kematangan Buah Alpukat Mentega Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berdasarkan Warna Kulit Buah,†Media Online, vol. 3, no. 5, pp. 347–354, 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
S. S. Siti Samsiyah, S.E., M.M. Nashrudin Latif, C. D. Aprilia, A. R. Auliansyah, and N. T. A. S. Gita Raditya, Maretha Zukar, “Perilaku Konsumen,†Mega Press Nusant., vol. 23, no. 3, pp. 14–20, 2023.
L. Malangngi, M. Sangi, and J. Paendong, “Penentuan Kandungan Tanin dan Uji Aktivitas Antioksidan Ekstrak Biji Buah Alpukat (Persea americana Mill.),†J. MIPA, vol. 1, no. 1, p. 5, 2012, doi: 10.35799/jm.1.1.2012.423.
F. Aprilliani, D. Atmiasih, and A. Ristiono, “THE EVALUATION OF AVOCADO (Persea americana Mill.) MATURITY LEVEL USING IMAGE PROCESSING TECHNOLOGY,†J. Penelit. Pascapanen Pertan., vol. 18, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.21082/jpasca.v18n1.2021.1-8.
N. Windy Mardiyyah, N. Rahaningsih, and I. Ali, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Prediksi Pemberian Kredit Di Sektor Finansial,†JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 1491–1499, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9010.
R. Rahmadini, Enjel Erika LorencisLubis, Aji Priansyah, Yolanda R.W.N, and Tuti Meutia, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Bahan Pangan Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,†J. Mhs. Akunt. Samudra, vol. 4, no. 4, pp. 223–235, 2023, doi: 10.33059/jmas.v4i4.7074.
Sekar Setyaningtyas, B. Indarmawan Nugroho, and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,†J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
Q. A. A’yuniyah and M. Reza, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Di Sma Negeri 15 Pekanbaru,†Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng., vol. 3, no. 1, pp. 39–45, 2023, doi: 10.57152/ijirse.v3i1.484.
F. Putra, H. F. Tahiyat, R. M. Ihsan, R. Rahmaddeni, and L. Efrizoni, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Menggunakan Wrapper Sebagai Preprocessing untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia,†MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 273–281, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1085.
D. Nurnaningsih, D. Alamsyah, A. Herdiansah, A. Aristo, and J. Sinlae, “Identifikasi Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang dengan Euclidean Distance Berdasarkan Ciri Bentuk dan Tekstur,†vol. 3, no. 3, pp. 171–178, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1019.
[M. Natsir, “Penajaman Citra Penginderaan Jauh Komposit Warna Dengan Pemanfaatan Citra Sparsa Transformasi Curvelet,†Pros. Pertem. Ilm. Tah., pp. 507–518, 2015.
M. Yunus and N. K. A. Pratiwi, “Prediksi Status Gizi Balita Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di Puskemas Cakranegara,†JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 4, no. 4, pp. 221–231, 2023, doi: 10.35746/jtim.v4i4.328.
M. F. Grace and H. S. Scott, “An optional federal charter for insurance: Rationale and design,†Futur. Insur. Regul. United States, vol. 6, no. 2, pp. 55–96, 2009.
D. Riana et al., “Identifikasi Citra Pap Smear RepoMedUNM dengan Menggunakan K-Means Clustering dan GLCM,†J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3495.
