PERBAIKAN KUALITAS CITRA UNTUK KLASIFIKASI DAUN MENGGUNAKAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR - Asih Setiyorini; Jayanti Yusmah Sari (EDUTIC, 2018)
Abstrak Tumbuhan memiliki banyak manfaat bagi kehidupan manusia seperti makanan, obat-obatan, industri, melindungi lingkungan, bahkan penyedia oksigen bagi organisme lainnya. Untuk mengetahui jenis-jenis tumbuhan maka diperlukan klasifikasi. Klasifikasi tumbuhan dapat dilakukan dengan mengidentifikasi fitur daun dalam tumbuhan tersebut. Dalam menentukan bagus dan tidaknya proses identifikasi citra maka diperlukan suatu proses perbaikan kualitas citra. Perbaikan kualitas citra digunakan untuk menyiapkan citra dalam kondisi yang ideal agar tidak menimbulkan masalah dan mempengaruhi hasil interpelasi serta mempengaruhi analisis dan perencanaan yang akan dilakukan. Pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN). Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) merupakan metode yang paling objektif. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, penggunaan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) didapatkan nilai akurasi sebesar 93%. Kata kunci: Perbaikan kualitas citra, Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN)