Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.14
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Industri Jurnal Basicedu JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Jurnal Surya Teknika Jurnal Cahaya Mandalika Indo-MathEdu Intellectuals Journal Journal of Education Research Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Basicedu Jurnal Antropologi Sumatera Aurelia: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Indonesia Al-Mu'arrib: Jurnal Pendidikan Bahasa Arab Jurnal Pendidikan Geosfer IIJSE Jurnal Pengabdian Sosial Jurnal Ilmu Politik dan Studi Sosial Terapan Annual Review of Legal Studies Retensi Jurnal Pusat Manajemen Jurnal Pengabdian Mandiri Journal of Business Inflation Management and Accounting Statika
Angga Angga
STMIK AMIKOM Yogyakarta
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

 1 
KLASIFIKASI CITRA TINGKAT KEMATANGAN BUAH ALPUKAT BERDASARKAN BENTUK WARNA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBO Angga, Angga; Syarif, Ahmad; Ramadhanu, Agung
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2280

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini telah memungkinkan identifikasi buah berdasarkan ciri warna melalui pemrosesan citra digital. Proses ini memanfaatkan kamera untuk mengambil gambar buah, yang kemudian diolah menggunakan perangkat lunak komputer dengan teknik pengolahan citra digital untuk menentukan tingkat kematangan buah secara efisien. Penelitian ini fokus pada penggunaan metode ekstraksi fitur warna berbasis mean RGB untuk klasifikasi tingkat kematangan buah alpukat, yang merupakan salah satu buah tropis unggulan di Indonesia. Alpukat, sebagai buah yang tumbuh subur di daerah tropis seperti Indonesia, memerlukan penentuan tingkat kematangan yang tepat untuk memaksimalkan umur simpan dan menghindari kerusakan. Oleh karena itu, penelitian ini mengaplikasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam proses klasifikasi kematangan alpukat. Algoritma KNN, yang dikenal karena kemampuannya dalam mengidentifikasi pola dengan membandingkan jarak fitur, digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan warna dan ciri-ciri lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas algoritma KNN dalam memprediksi tingkat kematangan alpukat dan meningkatkan akurasi prediksi melalui analisis struktur warna buah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan metode prediksi kematangan buah serta membuka peluang baru dalam penerapan teknologi data mining dalam bidang pertanian, khususnya untuk panen alpukat.
IMPLEMENTASI MECHINE LEARNING PADA HYBRID INTELLIGENCE SISTEM MENGUNAKAN METODE PCA-KNN PADA JENIS BUAH APEL, JERUK, TOMAT Angga, Angga; Ramadhanu, Agung
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2583

Abstract

Abstract: This research aims to implement the Principal Component Analysis (PCA) and K-Nearest Neighbor (KNN) methods in a digital image-based classification system for apples, oranges and tomatoes. PCA is used to reduce data dimensions to increase computational efficiency without losing important information, while KNN is applied for the classification process of extracted data. This research includes several stages, starting from image data collection, preprocessing, segmentation, feature extraction, to accuracy testing. The research results show that the combination of PCA and KNN methods is able to provide a high level of accuracy, with an average accuracy of 90%. In detail, the classification of apples achieved 100% accuracy, oranges 90%, and tomatoes 100%. PCA successfully eliminates redundant features, thereby increasing the efficiency of the classification process, while KNN shows reliability in handling reduced data. Keywords: Principal Component Analysis, K-Nearest Neighbor, classification, image processing, machine learning. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam sistem klasifikasi buah apel, jeruk, dan tomat berbasis citra digital. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data guna meningkatkan efisiensi komputasi tanpa kehilangan informasi penting, sementara KNN diterapkan untuk proses klasifikasi data hasil ekstraksi. Penelitian ini mencakup beberapa tahapan, mulai dari pengumpulan data citra, preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur, hingga pengujian akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode PCA dan KNN mampu memberikan tingkat akurasi yang tinggi, dengan rata-rata akurasi sebesar 90%. Secara rinci, klasifikasi apel mencapai akurasi 100%, jeruk 90%, dan tomat 100%. PCA berhasil mengeliminasi fitur redundan, sehingga meningkatkan efisiensi proses klasifikasi, sedangkan KNN menunjukkan keandalan dalam menangani data yang telah direduksi. Kata Kunci: Principal Component Analysis, K-Nearest Neighbor, klasifikasi, pengolahan citra, machine learning.
Co-Authors Abrianto, H. Heru Adiwijaya, Saputra Ahmad Soleh Ahmad Syarif Alamsyah Taher, Alamsyah Andivas, Marulan Anggit, Anggit Apriyanti, Peni Asep Herry Hernawan Aurelia, Gicelyn Awan Santosa Ayu, Hesi Putri Az-Zahra, Saffa Alifah Aziz Taufik Hirzi Damayanti, Elia Eko Setiawan Eva Ryanti Fenti, Fenti Fhaisal, Dzakwan Shiddieq Fitriani, Areta Gadeng, Ahmad Nubli Gayatri, Ida Ayu Made Er Meytha Hanifah, Syifa Shalsa Ida Rosnidah Indriasari , Nia Iskandar, Sopyan Kisanjani, Alex Much Djunaidi Muhammad Azil Maskur Muhammad Muhammad Muhammad Zusanri Batubara Muharram, Asep Intan Mulyadi, Nur Risda Kurnia Munthe, Mona Ratu Mutafaqqihuddin, Faiz Ismail Nurazizah, Melani Nurlia Nurlia Nurwahidah, Ima Nur’Aeni, Silva Pratitasari, Diah Rana Prayuda, Angga Ares Prihantini Prihantini Purba, Vanny Purnama, Windy Puspitawati Puspitawati Putra , Iswidana Utama Ramadhanu, Agung Rasyidh, Miftah Farid All Ratih Baiduri, Ratih Rizul Rachmadi, Teguh Santoso, Djunaidi Saputra, Nando Sari, Putri Amelia Sidik, A. Darmawan Simamora, Kamelia Sofyan Iskandar, Sofyan Supsiloani Surman, Surman Suryana, Cucu Susena, Edy Tappil Rambe Tatang Muhtar, Tatang Veri, Jhon Wati, Nisa Nila Yanti, Rina Trisna Yunus Abidin Zaafaranie, Sahnon Dhabit