Implementasi Ekstraksi Ciri Histogram dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat - Rudiono Rudi; Donny Avianto (Jurnal Buana Informatika, 2019)
Abstract. Land plays an essential role in the availability of nutrients and water to support our life on earth. Soil quality can be observed based on its color and texture characteristics. By knowing the quality of the soil, the most suitable plants for planting can be determined. This study is conducted to examine the soil quality in Langensari. The most regions in Langensari are in the altitude of fewer than 25 meters above sea level that they are very potential for agriculture and plantation. The proposed system used in this research is a cross-sectional image of the ground as input. The image is then extracted using histogram feature extraction to obtain the intensity, standard deviation, skewness, energy, entropy and smoothness values. K-Nearest Neighbor is then used to classify the results. The proposed system was tested using 20 test images. Based on the experiment result, the system can classify soil types appropriately with accuracy reaching 60% when value of K = 1and K=3.Keywords: Soil Types Classification, Histogram Feature Extraction, K-Nearest Neighbor, Website.Abstrak. Tanah memegang peranan penting dalam tersedianya unsur hara dan air bagi kehidupan makhluk hidup di bumi. Kualitas tanah dapat diketahui dari karakteristik warna dan teksturnya. Dengan mengetahui kualitas tanah, jenis tanaman yang paling tepat untuk ditanam dapat ditentukan. Penelitian ini mengenai kualitas tanah di Langensari. Sebagian besar wilayah Langensari dipilih karena memiliki ketinggian kurang dari 25 mdpl dimana sangat berpotensi sebagai daerah pertanian dan perkebunan. Sistem yang diusulkan menggunakan citra penampang tanah sebagai inputan. Citra kemudian diekstrak menggunakan ekstraksi ciri histogram untuk mendapatkan nilai intensitas, standar deviasi, skewness, energi, entropi, dan smoothness. Fitur yang dihasilkan kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Sistem yang diusulkan diuji menggunakan 20 citra uji. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu mengklasifikasikan jenis tanah secara tepat dengan akurasi mencapai 60% saat nilai K = 1 dan nilai K=3.Kata Kunci: Klasifikasi Jenis Tanah, Ekstraksi Ciri Histogram, K-Nearest Neighbor, Website.