IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENGENALAN BUAH MURBEI DENGAN KORELASI KANDUNGAN ANTOSIANIN

Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Pub Date : 2021-04-19 DOI:10.36595/JIRE.V4I1.320

Fredy Windana, Anitarakhmi Handaratri, M. T. A. Zaen

{"title":"IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENGENALAN BUAH MURBEI DENGAN KORELASI KANDUNGAN ANTOSIANIN","authors":"Fredy Windana, Anitarakhmi Handaratri, M. T. A. Zaen","doi":"10.36595/JIRE.V4I1.320","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract \nMulberry fruit is a fruit that contains anthocyanins as antioxidants. This anthocyanin content can be obtained by chemically extracting it. However, knowing the content of anthocyanin without direct extraction requires other methods or methods. This method can take advantage of digital image processing for feature extraction of digital images of mulberry fruit. In this research, introduction a mulberry fruit test was carried out with the correlation of information on anthocyanin content with the KNN classification method. The feature extraction used was the HSV color and the LBP texture, each of feature looked for the mean, standard deviation, skewness and kurtosis. The results of the KNN test showed K = 3 the accuracy for the HSV feature is 53.3%, the LBP feature is 13.3% and the combination of HSV and LBP is 66.7%. \nKeywords : HSV, LBP, KNN, Mulberry Fruit, anthocyanins \n Abstrak \nBuah murbei merupakan buah yang mempunyai kandungan zat antosianin sebagai zat antioksidan. Kandungan antosianin ini bisa didapat dengan melakukan ekstrak secara kimiawi. Namun, lain halnya dalam mengetahui kandungan zat antosinain tanpa melakukan ekstraksi langsung membutuhkan cara atau metode lain. Metode tersbut dapat memanfaatkan digital image processing terhadap ekstraksi ciri citra digital buah murbei. Dalam penelitian ini dilakukan uji pengenalan buah murbei dengan korelasi informasi kandungan zat antosianin dengan metode klasifikasi KNN. Ektraksi ciri yang dimanfaatkan adalah warna HSV dan tekstur LBP yang mana masing-masing dicari nilai mean, standar deviasi, skewness dan kurtosis. Hasil pengujian KNN memperlihatkan K=3 akurasi untuk fitur HSV sebesar 53,3%, fitur LBP 13,3% dan kombinasi HSV dan LBP sebesar 66,7%. \nKata kunci : HSV, LBP, KNN, Buah Murbei, Antosianin","PeriodicalId":367275,"journal":{"name":"Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-04-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36595/JIRE.V4I1.320","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Abstract

Abstract Mulberry fruit is a fruit that contains anthocyanins as antioxidants. This anthocyanin content can be obtained by chemically extracting it. However, knowing the content of anthocyanin without direct extraction requires other methods or methods. This method can take advantage of digital image processing for feature extraction of digital images of mulberry fruit. In this research, introduction a mulberry fruit test was carried out with the correlation of information on anthocyanin content with the KNN classification method. The feature extraction used was the HSV color and the LBP texture, each of feature looked for the mean, standard deviation, skewness and kurtosis. The results of the KNN test showed K = 3 the accuracy for the HSV feature is 53.3%, the LBP feature is 13.3% and the combination of HSV and LBP is 66.7%. Keywords : HSV, LBP, KNN, Mulberry Fruit, anthocyanins Abstrak Buah murbei merupakan buah yang mempunyai kandungan zat antosianin sebagai zat antioksidan. Kandungan antosianin ini bisa didapat dengan melakukan ekstrak secara kimiawi. Namun, lain halnya dalam mengetahui kandungan zat antosinain tanpa melakukan ekstraksi langsung membutuhkan cara atau metode lain. Metode tersbut dapat memanfaatkan digital image processing terhadap ekstraksi ciri citra digital buah murbei. Dalam penelitian ini dilakukan uji pengenalan buah murbei dengan korelasi informasi kandungan zat antosianin dengan metode klasifikasi KNN. Ektraksi ciri yang dimanfaatkan adalah warna HSV dan tekstur LBP yang mana masing-masing dicari nilai mean, standar deviasi, skewness dan kurtosis. Hasil pengujian KNN memperlihatkan K=3 akurasi untuk fitur HSV sebesar 53,3%, fitur LBP 13,3% dan kombinasi HSV dan LBP sebesar 66,7%. Kata kunci : HSV, LBP, KNN, Buah Murbei, Antosianin

查看原文本刊更多论文

采用邻近的K-NEAREST方法，配上花青素含量相关

桑果是一种含有花青素作为抗氧化剂的水果。这种花青素含量可以通过化学提取得到。但若想知道花青素的含量而不直接提取，则需要其他的方法或方法。该方法可以利用数字图像处理技术对桑树果实的数字图像进行特征提取。本研究以桑树果实为研究对象，利用KNN分类方法对花青素含量信息进行了相关性分析。使用的特征提取是HSV颜色和LBP纹理，每个特征寻找均值、标准差、偏度和峰度。KNN检验结果显示，K = 3时，HSV特征的准确率为53.3%，LBP特征的准确率为13.3%，HSV与LBP联合的准确率为66.7%。关键词:HSV, LBP, KNN，桑葚果，花青素摘要，Buah murbei merupakan Buah yang mempunyai kandungan zat antosianin sebagai zat antioksidanKandungan antosianin ini bisa didapat dengan melakukan ekstrak secara kimiawi。那门，那门，那门，那门，那门，那门，那门，那门，那门，那门，那门。本文介绍了数字图像处理的基本原理和方法，以及数字图像处理的基本原理。dam penelitian ini dilakukan uji pengenalan buah murbei dengan korelasi信息，kandungan zat antosianin dengan方法klasifikasi KNN。Ektraksi cii yang dimanfaatkan adalah warna HSV和tekstur LBP yang manmasing -masing dici - mean，标准差，偏度和峰度。Hasil penguin KNN memperlihatkan K=3 akurasi untuk fitur HSV sebesar 53,3%， fitur LBP 13.3 %， kombinasi HSV dan LBP sebesar 66,7%。Kata kunci: HSV, LBP, KNN, Buah Murbei, Antosianin

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

Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik

自引率

0.00%

发文量