IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI CITRA SAYUR

Adli Abdillah Nababan, Miftahul Jannah

Abstract

Klasifikasi berdasarkan warna sayuran tidak selalu menjadi satu-satunya faktor yang digunakan untuk menilai jenis sayuran, Tapi hal tersebut bisa menjadi petunjuk pertama untuk menilai jenis sayuran secara visual sebelum memutuskan untuk menjual atau mengkonsumsinya. Petani dapat menggunakan teknologi ini untuk memantau dan mengontrol kualitas vegetasi dengan lebih baik menggunakan teknik pemilahan yang dirancang untuk mencapai hasil optimal dan kualitas vegetasi yang lebih baik. Kajian ini cukup penting untuk memberikan informasi kepada masyarakat tentang penilaian sayuran berdasarkan warna. Dengan sistem yang dibangun, Desa Pagar Merbau II dapat dimajukan terutama dalam pemanfaatan hasil tanaman sayuran para petani. Sistem penilaian warna sayuran dapat digunakan untuk mengedukasi masyarakat untuk meningkatkan hasil sayuran dan menciptakan kesadaran umum untuk mengkonsumsi sayuran segar berdasarkan warna. pada Penelitian ini, teknik Klasifikasi kualitas sayur berdasarkan warna menggunakan pendekatan pengolahan citra digital untuk menentukan jenis sayur menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk menentukan jenis sayur. pada penelitian ini jenis sayur yang digunakan adalah Bayam, Kol, Wortel dan Terong. Adapun hasil klasifikasi pada jenis sayuran berdasarkan warna terhadap 40 sampel data pengujian gambar menggunakan metode KNN sebesar 87,5%.

Keywords

k-nearest neighbor; computer vision; klasifikasi citra sayuran

References

Diah, K. T., Faqih, A., & Kusumoputro, B. (2019, November). Exploring the feature selection of the EEG signal time and frequency domain features for k-NN and weighted k-NN. In 2019 IEEE R10 Humanitarian Technology Conference (R10-HTC) (47129) (pp. 196-199). IEEE.

Abu Alfeilat, H. A., Hassanat, A. B., Lasassmeh, O., Tarawneh, A. S., Alhasanat, M. B., Eyal Salman, H. S., & Prasath, V. S. (2019). Effects of distance measure choice on k-nearest neighbor classifier performance: a review. Big data, 7(4), 221-2480.

A. Harjoko and O. Mahmod,“JURNAL RESTI Classification of Fruits Based on Shape and Color,” vol. 5, no. 158, pp. 51–57, 2023.

P. H. Putra, M. S. Novelan, and M. Rizki, “Analysis K-Nearest Neighbor Method in Classification of Vegetable Quality Based on Color,” J. Appl. Eng. Technol. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2022, doi: 10.37385/jaets.v3i2.763.

D. Remaldhi, D. Wahiddin, and ..., “Identifikasi Kesegaran Ikan Nila Berdasarkan Warna Insang Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN),” … Student J. …, vol. II, no. 1, pp. 197–202, 2021, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/download/247/175.

M. A. A. Kurniawan, E. Ermatita, and N. Falih, “Pemanfaatan Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Citra Telur Ayam,” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 16, no. 3, p. 164, 2020, doi: 10.52958/iftk.v16i3.2131.

Subairi, Rahmadwati, and E. Yudaningtyas, “Implementasi Metode k-Nearest Neighbor pada Pengenalan Pola Tekstur Citra Saliva untuk Deteksi Ovulasi,” J. EECCIS, vol. 12, no. 1, pp. 9–14, 2018.

A. Salsabila, R. Yunita, and C. Rozikin, “Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia J., vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.

J. A. Widians, H. S. Pakpahan, E. Budiman, H. Haviluddin, and M. Soleha, “Klasifikasi Jenis Bawang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i2.3213.

Garini, P. A., & Sutarno. (2017). Pengenalan Angka Arab Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone Centroid Zone ( ZCZ) dan Backpropagation. Prosiding Annual Research Seminar 2017 Computer Science and ICT, 3(1), 1–5.

Anggelin, A. F., Sanjaya, A., & Setiawan, A. B. (2018). riska Fitria Anggelina Pengenalan Pola Tulisan Huruf Jepang (Hiragana) Menggunakan Partisi Citra. Generation Journal, 2(1), 25. https://doi.org/10.29407/gj.v2i1.12057.

Garini, P. A., & Sutarno. (2017). Pengenalan Angka Arab Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone Centroid Zone ( ZCZ ).

Garini, P. A., & Sutarno. (2017). Pengenalan Angka Arab Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone Centroid Zone ( ZCZ ) dan Backpropagation. Prosiding Annual Research Seminar 2017 Computer Science and ICT, 3(1), 1–5.

Anggoro, K., Triyono, J., Raharjo, S., Informatika, S., & Industri, F. T. (2021). Jurnal SCRIPT Vol . 9 No . 1 Juni 2021.

DOI: https://doi.org/10.47647/jsr.v13i2.1754