DETEKSI BUNGA ANGGREK DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA MATRIX CO-OCCURANCE - Firman Asharudin (Science Tech: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, 2020)
Merubah citra dari RGB menjadi keabuan, kemudian memperbaiki kualitas citra inputan agar memudahkan proses pengenalan pola tanpa menghilangkan informasi utamanya, lalu sudut-sudut pola gambar, dan membuang bagian daerah selain pola gambar sehingga hanya bagian pola kelopak bunga saja yang diproses dan normalisasi merupakan teknik yang dapat meningkatkan pendeteksian pola kelopak bunga angrek. Penambahan nilai matriks pada sudut-sudut tertentu pada gambar juga dapat mempertegas feature pada gambar meskipun tidak signifikan. Namun, meskipun kenikan nilai feature tidak banyak, penambahan nilai matriks dapat menyepurnakan deteksi feature pada sebuah gambar. Metode ini digunakan karena metode ini berfokus pada masalah segmentasi teksturnya saja, lebih sederhana dibandingkan dengan metode lainnya. Maka dirasa perlu untuk mengukur seberapa tinggi tingkat akurasi pendeteksian bentuk bunga anggrek menggunakan metode matrix co-occurrence. Selanjutnya menggunakan K-NN untuk mengklasifikasikannya citra bunga anggrek. Permasalahan yang muncul yaitu pada kualitas kamera yang digunakan dan media gambar yang ditangkap oleh kamera. Namun keduanya tidak mempengaruhi terhadap nilai feature yang telah dihitung.