PERANCANGAN SISTEM KLASIFIKASI JENIS BUNGA MAWAR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

  • Prayogo S
  • Chamid A
  • Murti A
N/ACitations
Citations of this article
51Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Abstrak Bunga mawar adalah bunga yang sangatlah indah dan memiliki bau yang harum dan juga terkenal di seluruh penjuru dunia. Meskipun bunga mawar menjadi primadona di setiap acara penting, tetapi masih banyak orang yang belum memahami tentang bunga berduri satu ini. Ada banyak varietas mawar, dan setiap varietas memiliki kesamaan sehingga mempersulit dalam membedakan untuk menentukan jenis bunga mawar, diperlukan waktu yang cukup lama dan ketelitian jika membedakan dengan hanya melihat dengan panca indera untuk dapat mengetahui jenis bunga mawar tersebut. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, penulis dalam penelitian ini membuat sistem yang bisa mengklasifikasi dan pengelompokan terhadap klasifikasi jenis bunga mawar. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan saat merancang program aplikasi berbasis pengolahan citra digital. Sehingga memudahkan seseorang untuk mengenali bunga mawar berdasarkan citra pelatihan dengan jarak yang lebih dekat. Dalam penelitian ini menggunakan metode uji confusion matrix, lalu diperoleh hasil yaitu akurasi sebesar 92%, presisi sebesar 93% dan recall sebesar 92%. Kata kunci: Bunga Mawar, Pengolahan Citra Digital, K-Nearest Neighbor (KNN)

Cite

CITATION STYLE

APA

Prayogo, S., Chamid, A. A., & Murti, A. C. (2022). PERANCANGAN SISTEM KLASIFIKASI JENIS BUNGA MAWAR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS), 3(2), 52–56. https://doi.org/10.24176/ijtis.v3i2.7881

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