Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighhbor - Shinta Aprilisa; Sukemi Sukemi (Annual Research Seminar (ARS), 2019)
Pada proses klasifikasi buah tomat dengan cara manual yaitu dengan menggunakan mata manusia merupakan hal yang sangat sulit dilakukan. Hal ini dibuktikan dengan tidak konsisten serta bersifat subyektif sehingga menyebabkan tingkat akurasi yang rendah. Oleh karena itu, untuk meningkatkan tingkat akurasi serta mengurangi sifat subyektifitas mata manusia, maka penelitian ini mengusulkan sebuah algoritma yang dapat digunakan untukk mengklasifikasi tingkat kematangan buah tomat yaitu dengan K-Nearest Neighbor berdasarkan kepada warna kulit yang ada pada buah tersebut. Nilai k yang digunakan pada penenlitian ini yaitu 1, 3, 5, 7, dan 9 untuk menguji coba pencarian jarak Euclidean distance pada citra dengan ukuran 512x512 piksel. Penelitian yang dilakukan membuktikan bahwa dengan jarak Euclidean k=3 memiliki nilai prosentase 92%. Berdasarkan tingkat akurasi yang dimiliki, fitur warna k=3 menunjukkan nilai k terbaik pada klasifikasi tingkat kematangan buah tomat.