Klasifikasi Jenis Mangrove Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor - Sogen, Jovita Camelia Gelole; Weking, Alfian Nara; Deta, Bernadete (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Hutan mangrove memiliki peran penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem pesisir, namun upaya identifikasi jenis mangrove sering mengalami kendala akibat kemiripan morfologi daun serta minimnya pengetahuan masyarakat lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan empat jenis mangrove Rhizophora apiculata, Avicennia marina, Sonneratia alba, dan Bruguiera gymnorhiza berdasarkan bentuk daunnya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Sampel citra daun dikumpulkan dari dua lokasi di Kabupaten Flores Timur, yaitu Desa Tiwatobi dan Ratulodong. Proses penelitian mencakup akuisisi citra daun, pre-processing (meliputi resize, grayscale, segmentasi, binarisasi, dan penghilangan noise), serta ekstraksi fitur bentuk seperti panjang, lebar, rasio aspek, luas (area), keliling (perimeter), dan Hu Moments. Data sebanyak 460 citra diklasifikasikan menggunakan metode K-NN dengan pembagian data latih sebesar 80% dan data uji 20%. Hasil menunjukkan bahwa nilai K=1 memberikan akurasi tertinggi, yaitu sebesar 48,91%, sedangkan peningkatan nilai K justru menurunkan tingkat akurasi. Capaian ini menunjukkan bahwa algoritma K-NN mampu membedakan jenis mangrove berdasarkan fitur bentuk sederhana, namun performanya masih dibatasi oleh kemiripan morfologi antarspesies, kualitas citra yang beragam, dan keterbatasan jumlah data. Oleh karena itu, meskipun metode ini berpotensi dikembangkan sebagai sistem pendukung klasifikasi otomatis mangrove berbasis citra digital, diperlukan upaya lanjutan dalam peningkatan kualitas dataset, penambahan jumlah data latih, serta eksplorasi fitur yang lebih representatif dan kompleks untuk memperoleh akurasi yang lebih optimal.