PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS BUAH JERUK DENGAN MENERAPKAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR - Ilham Syaputra; Riri Syafitri Lubis; Hendra Cipta (Journal of Maritime and Education (JME), 2022)
Jumlah produksi buah jeruk yang besar yang tersebar di seluruh Indonesia mengakibatkan sulitnya agen sortasi melakukan pengklasifikasian kualitas jeruk yang sesuai dengan standar hanya dengan mengandalkan sistem panca indra penglihatan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode fuzzy k-nearest neighbor pada penentuan klasifikasi kualitas buah jeruk. Penelitian ini dilakukan di perkebunan jeruk desa Kuta Dame kabupaten Pakpak Bharat. Pada proses klasifikasi, data yang digunakan yang bersifat numerik berupa diameter buah, berat buah dan ketebalan kulit dari buah jeruk tersebut menggunakan 60 data sampel dengan 30 data latih dan 30 data uji, kemudian menggunakan algoritma fuzzy k-nearest neighbor dengan menghasilkan 5 kualitas mutu I dan 25 kualitas mutu II yang mana memberikan nilai keanggotaan kelas pada vektor dan bukan hanya menempatkannya pada kelas tertentu. Sehingga dapat disimpulkan algoritma ini memiliki kinerja yang baik dalam klasifikasi kualitas buah jeruk