Optimasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pinang Menggunakan Citra Digital - Shofi Camila Laisya Amanda; Fitri Yunita; Samsudin Samsudin (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Penentuan tingkat kematangan buah pinang secara manual masih bergantung pada pengamatan visual, sehingga rentan terhadap kesalahan, subjektivitas, dan ketidakkonsistenan akibat perbedaan pengalaman pengamat serta kondisi pencahayaan. Penelitian ini bertujuan mengoptimasi metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pinang menggunakan citra digital berdasarkan variasi nilai parameter K. Dataset terdiri atas 360 citra buah pinang yang dikelompokkan ke dalam empat kelas, yaitu muda, sedang, tua, dan kering, dengan pembagian 300 citra sebagai data latih dan 60 citra sebagai data uji. Tahapan penelitian mencakup akuisisi data, pra-pemrosesan berupa penghapusan latar belakang, cropping, dan resize menjadi 64 × 64 piksel, kemudian ekstraksi 17 fitur yang terdiri atas 12 fitur warna RGB dan HSV serta 5 fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Proses klasifikasi menggunakan jarak Euclidean dengan pengujian nilai K sebesar 1, 3, 5, 7, dan 9. Kinerja model dievaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variasi nilai K menghasilkan performa yang identik, yaitu accuracy 96,67%, precision 97,06%, recall 96,67%, dan F1-score 96,65%. Dari 60 citra uji, sebanyak 58 citra berhasil diklasifikasikan dengan benar. Nilai K = 1 dipilih sebagai parameter optimal karena memberikan performa tinggi dengan konfigurasi paling sederhana. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi fitur RGB, HSV, dan GLCM efektif merepresentasikan karakteristik visual kematangan buah pinang.