Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Daffa Rifqi Abyansyah
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Kesegaran Buah Jeruk Medan Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Daffa Rifqi Abyansyah; Ayu Ratna Juwita; Euis Nurlaelasari; Adi Rizky Pratama
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 7 No. 2 (2026): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jeruk merupakan tanaman hortikultura yang sangat dikenal di berbagai belahan dunia. Buah jeruk sangat populer di Indonesia dan banyak dikonsumsi. Konsumen sehari-hari yang awam tentang pertanian sering mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan kesegaran buah jeruk. Banyak orang awam kesulitan membedakan jeruk segar dari yang sudah tidak layak konsumsi hanya berdasarkan tampilannya. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi kesegaran buah jeruk berdasarkan fitur warna dan tekstur. Data yang digunakan sebanyak 435 citra buah jeruk yang diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu Segar, Kurang Segar, dan Busuk. Proses penelitian meliputi tahapan preprocessing, ekstraksi fitur, pengujian model menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model K-Nearest Neighbor (KNN) dengan nilai K = 5 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 85%. Penelitian ini menunjukkan efektivitas algoritma tersebut sebagai alat bantu deteksi kesegaran buah jeruk.
Co-Authors Adi Rizky Pratama Ayu Ratna Juwita Euis Nurlaelasari