Pengolahan Citra untuk Sortir Buah Stroberi Berdasarkan Kematangan Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbors (KNN) - Setiawan, Aji; Rabi, Abd.; Gumilang, Yandhika Surya Akbar (Blend Sains Jurnal Teknik, 2024)
Dalam industri pertanian, sortir buah stroberi berdasarkan kematangan merupakan proses krisis untuk memastikan kualitas dan nilai jual produk. Sortir buah stroberi secara manual dapat menjadi pekerjaan yang memakan waktu. Dalam konteks sortir buah stroberi, pengolahan citra dapat di gunakan untuk mengenali dan membedakan buah yang mentah, setengah matang dan matang. Salah satu metode yang dapat di gunakan adalah model K-Nearst Neighbors (KNN) algoritma k-nn bekerja mencari K data terdekat dalam ruang fitur berdasarkan jarak matrik lainya.proses pada sistem deteksi warna menggunakan HSV (Hue,Saturation,Value) adalah mengumpulkan data pelatihan yang terdiri dari sampel warna dengan label kelas yang sesuai setelah mengumpulkan data latih selesai maka akan di tentukan nilai klasifikasi.dari percobaan di hiyung dengan nilai akurasi rata rata mentah 80%,setengah matang 80% dan matang 90%.