UIN SUKAUIN SUKA
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga)JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga)Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang kepok berdasarkan warna kulit buah pisang menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K‑NN). Pisang adalah komoditas penting di Indonesia, dengan berbagai tingkat kematangan yang perlu diidentifikasi. Proses identifikasi kematangan buah pisang saat ini masih dilakukan secara manual, yang memerlukan banyak tenaga kerja dan cenderung subjektif. Metode K‑NN digunakan untuk mengklasifikasikan buah pisang berdasarkan warna kulitnya. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data citra pisang dengan tiga tingkat kematangan (mentah, matang, dan busuk) dan ekstraksi fitur warna RGB dari citra tersebut. Pada penelitian ini juga menggunakan tiga metode jarak yaitu Euclidean, Minkowski, dan Manhattan yang berfungsi untuk membandingkan hasil akurasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai akurasi metode jarak Euclidean sebesar 84%, metode jarak Minkowski sebesar 82%, dan Manhattan sebesar 80%. Maka hasilnya menunjukkan bahwa metode K‑N N dengan metode jarak Euclidean memberikan hasil yang baik dalam mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang. Dengan menerapkan algoritma K‑NN, penelitian ini mencoba mengatasi kelemahan proses identifikasi manual yang memakan waktu dan subjektifitas manusia, dengan harapan memberikan solusi yang lebih akurat dan efisien untuk industri pisang. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses identifikasi tingkat kematangan buah pisang dan meningkatkan efisiensi dalam pemilahan buah pisang. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan manfaat praktis bagi masyarakat dan menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut di bidang ini.
Penelitian menunjukkan bahwa K‑Nearest Neighbor dapat mengidentifikasi kematangan pisang dengan akurasi tertinggi pada metode Euclidean (84%) dibandingkan Minkowski (82%) dan Manhattan (80%) untuk k = 10‑14.Keberhasilan sangat dipengaruhi pilihan parameter dan tujuan identifikasi.Diperlukan penelitian lanjutan dengan mengeksplorasi metode alternatif, variasi jenis pisang, penambahan fitur, serta memperbanyak data latih dan uji untuk meningkatkan akurasi.
Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk klasifikasi kematangan pisang dengan citra yang diambil dalam berbagai kondisi pencahayaan, sehingga dapat meningkatkan ketangguhan model terhadap variasi lingkungan. Selanjutnya, penting untuk meneliti kombinasi fitur warna RGB dengan fitur tekstur seperti GLCM pada berbagai varietas pisang selain kepok, dengan tujuan meningkatkan akurasi klasifikasi pada dataset yang lebih heterogen. Selain itu, dapat dikembangkan sistem identifikasi kematangan pisang berbasis smartphone yang mengintegrasikan model K‑NN atau model deep learning secara real‑time, kemudian diuji penerapannya pada skala produksi pertanian untuk menilai efektivitasnya dalam meningkatkan efisiensi pemilahan buah di lapangan.
- Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor | Ultimatics : Jurnal... ejournals.umn.ac.id/index.php/TI/article/view/356Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K Nearest Neighbor Ultimatics Jurnal ejournals umn ac index php TI article view 356
- Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means... ejournal.poltekharber.ac.id/index.php/informatika/article/view/1253Perbandingan Akurasi Euclidean Distance Minkowski Distance dan Manhattan Distance pada Algoritma K Means ejournal poltekharber ac index php informatika article view 1253
| File size | 518.24 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
IAIIIAII Namun dalam proses klasifikasi NB, atribut-atribut dianggap independen, sedangkan asumsi tersebut tidak selalu tepat pada banyak kasus. Penerapan pendekatanNamun dalam proses klasifikasi NB, atribut-atribut dianggap independen, sedangkan asumsi tersebut tidak selalu tepat pada banyak kasus. Penerapan pendekatan
UNARUNAR Penelitian ini menyimpulkan bahwa tenaga kesehatan di wilayah tidak hanya berperan sebagai pemberi layanan medis, tetapi juga sebagai mediator budaya yangPenelitian ini menyimpulkan bahwa tenaga kesehatan di wilayah tidak hanya berperan sebagai pemberi layanan medis, tetapi juga sebagai mediator budaya yang
UNARUNAR Tehnik pengambilan sampel menggunakan total sampling dengan menggunakan instrument kuesioner. Analisa data digunakan untuk memperoleh gambaran masing-masingTehnik pengambilan sampel menggunakan total sampling dengan menggunakan instrument kuesioner. Analisa data digunakan untuk memperoleh gambaran masing-masing
UMNUMN Hasilnya menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kemampuan mahasiswa dalam menyusun modul ajar yang berbasis literasi digital, serta meningkatnyaHasilnya menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kemampuan mahasiswa dalam menyusun modul ajar yang berbasis literasi digital, serta meningkatnya
POLIBANPOLIBAN Hasil menunjukkan bahwa nilai k optimal untuk akurasi tertinggi adalah k = 1 dan k = 3 pada rasio data 70:30, dengan akurasi sebesar 96,77%. SensitivitasHasil menunjukkan bahwa nilai k optimal untuk akurasi tertinggi adalah k = 1 dan k = 3 pada rasio data 70:30, dengan akurasi sebesar 96,77%. Sensitivitas
WESTSCIENCESWESTSCIENCES Kegiatan pengabdian masyarakat yang diselenggarakan oleh DPC ASPETRI Ngawi di Maospati Terminal pada 29 Maret 2025 berhasil mencapai tujuan utamanya yaituKegiatan pengabdian masyarakat yang diselenggarakan oleh DPC ASPETRI Ngawi di Maospati Terminal pada 29 Maret 2025 berhasil mencapai tujuan utamanya yaitu
JPTAMJPTAM Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengelolaan akreditasi yang baik sangat penting dalam pelaksanaan akreditasi sekolah untuk mencapai tujuan yang diharapkan.Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengelolaan akreditasi yang baik sangat penting dalam pelaksanaan akreditasi sekolah untuk mencapai tujuan yang diharapkan.
TUNASBANGSATUNASBANGSA Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode yang merupakan algoritma supervised dimana hasil dari Sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkanAlgoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode yang merupakan algoritma supervised dimana hasil dari Sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan
Useful /
UAIUAI Hal ini menunjukkan bahwa kata dan ungkapan budaya dalam TSu seringkali tidak memiliki padanan leksikalnya dalam bahasa sasaran (BSa). Analisis terhadapHal ini menunjukkan bahwa kata dan ungkapan budaya dalam TSu seringkali tidak memiliki padanan leksikalnya dalam bahasa sasaran (BSa). Analisis terhadap
IAIIIAII Permasalahan dalam penelitian ini, banyak para investor yang tidak mampu memprediksi kenaikan dan penurunan harga saham. Proses prediksi dapat dilakukanPermasalahan dalam penelitian ini, banyak para investor yang tidak mampu memprediksi kenaikan dan penurunan harga saham. Proses prediksi dapat dilakukan
IAIIIAII Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja karyawan menggunakan metode SMART. Sistem ini menunjukkan performa tinggi,Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja karyawan menggunakan metode SMART. Sistem ini menunjukkan performa tinggi,
IAIIIAII Keterlambatan penanganan terhadap suatu jenis penyakit dapat menimbulkan resiko baik bagi seseorang maupun lingkungannya. Seringkali jatuhnya korban disebabkanKeterlambatan penanganan terhadap suatu jenis penyakit dapat menimbulkan resiko baik bagi seseorang maupun lingkungannya. Seringkali jatuhnya korban disebabkan