Djamal, Nur Fadhila
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

PERBANDINGAN KEAKURATAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DALAM KLASIFIKASI TINGKAT KUALITAS CABAI BESAR Djamal, Nur Fadhila; Sarjan, Muhammad; khairat, Ul; Muslihan, Muslihan
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 11 No 2 (2025): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v11i2.359

Abstract

Cabai besar memiliki nilai ekonomi yang tinggi, namun kualitasnya sangat bergantung pada pemilihan dan klasifikasi yang akurat. Penelitian ini telah berhasil mengembangkan model klasifikasi otomatis untuk mendeteksi kualitas cabai menggunakan dua metode, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 92% untuk masing-masing kategori cabai: "Cabai Baik", "Cabai Buruk", dan "Tidak Terdeteksi". Sementara itu, KNN juga memberikan hasil yang baik, dengan akurasi masing-masing mencapai 88% untuk kelas "Cabai Baik" dan "Tidak Terdeteksi", serta 86% untuk "Cabai Buruk". Hasil ini menegaskan efektivitas kedua model dalam mengklasifikasikan cabai berdasarkan fitur visualnya, yang dapat memberikan manfaat signifikan bagi para petani dan distributor dalam menentukan kualitas produk mereka