KLASIFIKASI BAWANG MERAH, BAWANG PUTIH, DAN TOMAT DENGAN HYBRID INTELLIGENCE SYSTEM BERBASIS KNN DAN PCA - Permata, Edo; Ramadhanu, Agung (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Sektor pertanian memiliki peran penting dalam meningkatkan ketersediaan pangan, kesejahteraan petani, serta menjaga kelestarian lingkungan. Komoditas seperti bawang putih, bawang merah, dan tomat berkontribusi dalam mendukung ketahanan pangan dan perekonomian petani. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis untuk mengklasifikasikan bawang putih, bawang merah, dan tomat berdasarkan citra visual menggunakan metode Hybrid Intelligence, yaitu kombinasi K-Nearest Neighbor (KNN) dan Principal Component Analysis (PCA). Sistem Hybrid Intelligence efektif diterapkan dalam berbagai bidang pengolahan citra. Dataset yang digunakan meliputi 16 data latih (7 bawang putih, 4 bawang merah, 5 tomat) dan 10 data uji (4 bawang putih, 3 bawang merah, 3 tomat). Hasil menunjukkan sistem hybrid ini mampu mencapai akurasi 96,15% dalam pengujian validasi, dengan nilai parameter K terbaik adalah 3. Sistem ini berhasil mengklasifikasikan bawang putih, bawang merah, dan tomat dengan tingkat akurasi tinggi, memberikan solusi efisien dan efektif dalam mendeteksi berdasarkan citra