Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kakao Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Abstract

Selama ini para petani kakao melakukan pemilihan kualitas tingkat kematangan buahkakao dengan cara manual atau melakukan pemilihan dengan perkiraan dari petani tersebut,sehingga dengan cara manual tersebut sangat rawan terjadi kesalahan dalam memilah kualitaskematangan buah kakao dengan berbagai factor dari manusia, seperti kelelahan dan keraguan.Berdasarkan masalah tersebut, penelitian ini melakukan pengembangan aplikasi klasifikasi buahkakao dengan menggunakan Ekstraksi warna Hue, Saturation, Value (HSV) dengan metodeklasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor(KNN) serta menerapkan metode hasil evaluasimenggunakan jarak Euclidean Distance, agar dalam memilih tingkat kematangan buah kakaomempunyai standard yang sama dan tingkat akurasi lebih tinggi dengan pemrosesan digital. Olehkarena itu penelitian ini dilakukan. Proses klasifikasi kematang menjadi 4 kelas, yaitu: busuk,matang, mentah dan setengah matang. Dengan metode klasifikasi KNN, dan dataset yangdigunakan 80 database, serta 40 data testing. Nilai tertinggi pada k=1 dengan akurasi sebesar90%, presisi sebesar 90%, dan recall 90%. Alat yang digunakan untuk mengembangkan sistemadalah matlab.