Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna

  • Muhammad D
  • Ermatita E
  • Falih N
N/ACitations
Citations of this article
316Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Masih banyak yang belum mengetahui pasti tingkat kematangan buah. Akibatnya penjual maupun pembeli menjadi sulit untuk memperkirakan tingkat kematangan buah tersebut, khusunya buah belimbing. Berawal dari masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat membedakan tingkat kematangan dari buah. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini dilakukan guna mengidentifikasi tingkat kematangan buah belimbing berdasarkan citra dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan ekstraksi ciri Hue saturation Value (HSV) dengan menggunakan program Matlab guna membantu proses pengolahan citra digital. Dengan menggunakan algoritma KNN didapatkan akurasi sebesar 93.33% pada percobaan dengan menggunakan nilai K=7.

Cite

CITATION STYLE

APA

Muhammad, D. I., Ermatita, E., & Falih, N. (2021). Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna. Informatik : Jurnal Ilmu Komputer, 17(1), 9. https://doi.org/10.52958/iftk.v17i1.2132

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