Classification of Mango Fruit Quality Based on Texture Characteristics of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrices) with Algorithm K-NN (K-Nearest Neighbors)

  • Widiyanto W
  • Purwanto E
  • Kusrini K
N/ACitations
Citations of this article
18Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Proses klasifikasi kualitas mutu buah mangga dengan cara konvensional menggunakan mata manusia memiliki kelemahan di antaranya membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, anggapan mutu kualitas buah mangga antar manusia yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai kualitas mutu buah mangga yang tidak menjamin valid karena manusia dapat mengalami kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi kualitas mutu buah mangga ke dalam tiga kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B dengan computer vision dan algoritma k-Nearest Neighbor. Hasil pengujian menggunakan jumlah k tetangga 9 menunjukan tingkat akurasi sebesar 88,88%.Kata-kata kunci— Klasifikasi, GLCM, K-Nearest Neighbour, Mangga

Cite

CITATION STYLE

APA

Widiyanto, W. W., Purwanto, E., & Kusrini, K. (2019). Classification of Mango Fruit Quality Based on Texture Characteristics of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrices) with Algorithm K-NN (K-Nearest Neighbors). Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto), 20(1), 31. https://doi.org/10.30595/techno.v20i1.3816

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free