Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Klasifikasi Kualitas Jambu Air Madu Deli Merah, Dengan Menerapkan Metode K-NN model Euclidean Distance Fadlan, Fadlan Zuhri Ramadhan; Aripin, Soeb; Ulfa, Kurnia
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 04 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i04.1633

Abstract

Jambu air madu deli merah merupakan salah satu varietas ungggulan yangmemiliki nilai ekonomis tinggi. Penentuan kualitas buah ini sangat pentinguntuk mendukung proses permasaran dan meningkatkan kepercayaankonsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas jambu airberdasarkan beberapa parameter fisik seperti warna dan tekstur menggunakanmetode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan pendekatan Euclidean Distance.Data buah dikategorikan ke dalam dua kelas kualitas: baik, dan buruk. ModelK-NN bekerja dengan membandingkan data uji terhadap data latih berdasarkanjarak terdekat dalam ruang multidimensi. Sehingga peneliti menerapkanmetode K-NN dengan model Euclidean Distance guna mengklasifikasikankualitas jambu air madu deli merah berdasarkan variable warna dan teksturdari citra digital. Dataset yang digunakan terdiri dari 40 data latih dan 1 datauji, dengan dua kelas kategori yaitu baik dan buruk. Proses dimulai denganakusisi citra jambu air madu deli merah, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri warnamenggunakan metode GLCM. Ciri-ciri tersebut dijadikan input dalam AlgoritmaK-NN dengan nilai K yang divariasikan. Maka hasil yang diperoleh dari klasifikasimenunjukkan bahwa metode K-NN dengan jarak Euclidean Distance mampumengidentifikasi kualitas jambu air madu delimerah, dengan tingkat akurasiyang cukup efektif terutama pada jumlah tetangga terdekat yang lebih kecil.Sehinggga hasil pengujian menunjukkan bahwa data uji berhasil diklasifikasikanke dalam kategori baik. Tingkat akurasi diperoleh sebesar 100% pada nilai K=1,K=3, dan K=5.
PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGBOR MODEL EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS DAGING SAPI Pratama, M. Yudha; Aripin, Soeb; Ulfa, Kurnia
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 04 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i04.1641

Abstract

Daging sapi adalah sumber protein hewani yang sangat digemari oleh Masyarakat Indonesia. Kualitas daging sapi adalah aspek krusial yang memengaruhi nilai konsumsi dan keselamatan pangan. Dikarenakan sering terjadi permasalahan terhadap kualitas daging sapi yang sering terjadi dipasar, umumnya oknum pedagang di pasar berbuat kecurangan dengan mencampurkan daging berkualitas baik dengan daging berkualitas buruk. Tentunya hal ini sangat merugikan Masyarakat dan juga pelaku usaha rumah makan. Sehingga penerapan metode K-NN dengan model Euclidean Distance digunakan dalam mengklasifikasikan kualitas daging sapi berdasarkan variable warna dan tekstur dari gambar digital. Dataset yang digunakan terdiri atas 40 data pelatihan dan 1 data pengujian, dengan dua kategori kelas yaitu baik dan buruk. Proses dimulai dengan akusisi citra daging sapi, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri warna menggunakan metode GLCM. Ciri-ciri tersebut dijadikan input dalam Algoritma K-NN dengan nilai K yang divariasikan. Maka capaian yang didapat dari klasifikasi menunjukkan bahwa teknik K-NN dengan jarak Euclidean Distance mampu mengidentifikasi kualitas daging sapi dengan tingkat akurasi yang cukup efektif terutama pada jumlah tetangga terdekat yang lebih kecil. Sehinggga hasil pengujian menunjukkan bahwa data uji berhasil diklasifikasikan ke dalam kategori baik. Tingkat akurasi diperoleh sebesar 100% pada nilai K=1 dan K=3, sedangkan pada K=5 60%.