Skripsi/Tugas Akhir
Klasifikasi Tingkat Kematangan pada Buah Nangka Berdasarkan Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android
ABSTRAK
Nangka adalah buah pohon tropis yang berasal dari India barat daya. Buah ini dikenal dengan aroma khas yang tajam dan masuk ke kategori keluarga tumbuhan Moraceae bersama mulberry, buah ara, dan sukun. Kelezatan rasa nangka membuatnya diminati oleh banyak orang, baik untuk dinikmati langsung maupun sebagai bahan dalam berbagai produk makanan dan minuman. Untuk menentukan tingkat kematangan buah nangka biasanya hanya menggunakan penglihatan manusia dan membutuhkan waktu yang lama serta dapat menghasilkan klasifikasi yang tidak tepat. Oleh karena itu, untuk membantu pengklasifikasian tingkat kematangan buah nangka digunakan ekstraksi ciri Hue, Saturation, Value (HSV) dan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai alternatif yang efisien dan akurat. Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data training yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Hasil penelitian ini di harapkan dapat membantu dan memudahkan dalam menentukan apakah suatu buah nangka sudah layak untuk dikonsumsi atau belum dengan akurasi yang baik.
Kata Kunci: Hue, Saturation, Value (HSV), K-Nearest Neighbor (K-NN), Buah Nangka
ABSTRACT
Jackfruit is a tropical tree fruit native to southwest India. This fruit is known for its distinctive sharp aroma and is included in the Moraceae plant family category along with mulberries, figs and breadfruit. The delicious taste of jackfruit makes it popular with many people, both to enjoy directly and as an ingredient in various food and drink products. To determine the level of ripeness of jackfruit usually only uses human vision and takes a long time and can result in inaccurate classification. Therefore, to help classify the ripeness level of jackfruit, Hue, Saturation, Value (HSV) feature extraction and the K-Nearest Neighbor (KNN) method are used as efficient and accurate alternatives. The K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm method is used to classify objects based on training data that is closest to the object. It is hoped that the results of this research will help and make it easier to determine whether a jackfruit is suitable for consumption or not with good accuracy.
Keywords: Hue, Saturation, Value (HSV), K-Nearest Neighbor (K-NN), Jackfruit
Tidak ada salinan data
Universitas DIPA Makassar
NPP 7371142D1000002
Jln. Perintis Kemerdekaan KM.9
Telp. (0411)587194
Hotline: +6281228221994
WhatsApp Admin: +6281342092072
e-Mail: perpustakaan@undipa.ac.id
© 2024 — Perpustakaan UNDIPA Makassar - SLiMS