Klasifikasi Kematangan Buah Apel Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Fandy Indra Pratama, Akhmad Pandu Wijaya, Hasti Pratiwi, Avira Budianita
{"title":"Klasifikasi Kematangan Buah Apel Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor","authors":"Fandy Indra Pratama, Akhmad Pandu Wijaya, Hasti Pratiwi, Avira Budianita","doi":"10.46772/intech.v5i1.1119","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Apel (Malus Domestica) adalah salah satu jenis buah yang unggul dan sangat digemari dan dikonsumsi masyarakat. Buah apel banyak digemari masyarakat karna rasanya yang bervariasi. Buah apel manalagi yang masih belum matang memiliki warna hijau dan untuk apel manalagi yang sudah matang memiliki warna hijau kekuningan. Hal tersebut tentu akan sedikit menyulitkan untuk membedakan antara buah apel manalagi yang belum matang maupun yang sudah matang apabila tidak terlalu memiliki ilmu mengenai dunia pertanian terutama pada buah apel. Sebab orang awam dirasa akan sulit membedakan. Sehingga akan diperoleh penilaian yang berbeda oleh setiap individu yang menyebabkan tingkat akurasi yang berbeda. Oleh karena itu dibutuhkan suatu teknologi yang dapat menentukan nilai tingkat akurasi dari pengklasifikasian kematangan buah apel manalagi sehingga memperoleh nilai yang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan prototype untuk mengklasifikasikan buah apel menggunakan Metode K-Nearest Neighbor berdasarkan tingkat kematangan yang direpresentasikan dari sisi warna dan teksturnya dan membantu memudahkan masyarakat dalam menentukan jenis buah yang matang, sedang, dan mentah. Diharapkan adanya teknologi ini dapat mempermudah manusia dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah apel secara akurat. Metode pengujian ini menggunakan 12 buah apel yang terdiri dari matang, sedang, dan mentah yang menghasilkan tingkat kematangan buah apel sebesar 91,6667% dari total akurasi","PeriodicalId":430510,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46772/intech.v5i1.1119","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Apel (Malus Domestica) adalah salah satu jenis buah yang unggul dan sangat digemari dan dikonsumsi masyarakat. Buah apel banyak digemari masyarakat karna rasanya yang bervariasi. Buah apel manalagi yang masih belum matang memiliki warna hijau dan untuk apel manalagi yang sudah matang memiliki warna hijau kekuningan. Hal tersebut tentu akan sedikit menyulitkan untuk membedakan antara buah apel manalagi yang belum matang maupun yang sudah matang apabila tidak terlalu memiliki ilmu mengenai dunia pertanian terutama pada buah apel. Sebab orang awam dirasa akan sulit membedakan. Sehingga akan diperoleh penilaian yang berbeda oleh setiap individu yang menyebabkan tingkat akurasi yang berbeda. Oleh karena itu dibutuhkan suatu teknologi yang dapat menentukan nilai tingkat akurasi dari pengklasifikasian kematangan buah apel manalagi sehingga memperoleh nilai yang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan prototype untuk mengklasifikasikan buah apel menggunakan Metode K-Nearest Neighbor berdasarkan tingkat kematangan yang direpresentasikan dari sisi warna dan teksturnya dan membantu memudahkan masyarakat dalam menentukan jenis buah yang matang, sedang, dan mentah. Diharapkan adanya teknologi ini dapat mempermudah manusia dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah apel secara akurat. Metode pengujian ini menggunakan 12 buah apel yang terdiri dari matang, sedang, dan mentah yang menghasilkan tingkat kematangan buah apel sebesar 91,6667% dari total akurasi
苹果是一种改良的、深受大众喜爱和食用的水果。苹果因其多样的口味而受到许多人的喜爱。未成熟的苹果有绿色,成熟的苹果有黄绿色。如果对农业领域的主要农业知识不太了解,那么将很难区分哪些苹果是不成熟的,哪些苹果是不成熟的。因为一般人很难区分。因此,每个人都会得到不同的评估,从而导致不同程度的准确性。因此,需要一种技术来确定苹果的成熟程度,从而获得一致的价值。本研究旨在产生一种原型,根据其颜色和质地所代表的成熟度对苹果进行选择性分类,并帮助社会更容易确定成熟、中度和生果实类型。预计这项技术将使人类更容易准确地确定苹果的成熟度。这种测试方法使用了12个成熟的、中等大小的、生的苹果,导致苹果的成熟度为总准确度为91,6667%
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信