IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI DAUN JAMBU MENGGUNAKAN METODE PCA DAN K-NN - Ginting, Rizaldy; Asih, Munjiat Setiani; Lubis, Yessi Fitri Annisah (CompTech : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi, 2025)
Daun jambu yang dikonsumsi memiliki khasiat yang baik bagi manusia, akan tetapi tidak semua daun jambu dapat dikonsumsi, hal ini dikarenakan banyaknya ragam dan jenis jambu yang ada saat ini, sehingga sebagian masyarakat tidak mengenali jenis jambu berdasarkan bentuk daunya. Oleh sebab itu untuk menghindari masalah pengenalan jenis jambu berdasarkan bentuk daun jambu, maka dilakukan penelitian tentang klasifikasi jenis jambu berdasarkan bentuk daun jambu. Dalam penelitian ini dibuat klasifikasi jenis jambu yang digunakan untuk dilakukannya klasifikasi berdasarkan bentuk daun mengguanakn metode Principle Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah jenis daun jambu biji, daun jambu bol, daun jambu mete dan daun jambu air. Metode PCA berfungsi untuk melakukan ekstraksi citra daun jambu dengan mendapatkan nilai eigen vector dan eigen value, sedangkan K-NN digunakan untuk proses pengenalan jenis jambu berdasarkan kedekatan nilai eigen vector dan eigen value dari setiap citra daun, sehingga menghasilkan keluaran berupa klasifikasi jenis jambu. Dari hasil penelitian didapatkan sebanyak 16 citra uji, didapatkan akurasi sebesar 81,25%.