Implementasi Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Dengan Metode KNN Dan PCA Berdasarkan Warna - Rifky Aldiansyah; Dadang Iskandar Mulyana (Politeknik Negeri Samarinda, 2022)
Buah Belimbing (Averrhoa carambola L.) merupakan buah yang cukup banyak ditanam di Indonesia yang beriklim tropis. Salah satu penanganan pasca panen yang sering dilakukan para petani dengan proses sortasi dan pemutuan. Namun proses ini memiliki kelemahan seperti tingkat persepsi kematangan buah yang berbeda, membutuhkan tingkat konsentrasi dalam memilah sehingga memperngaruhi hasil identifikasi kematangan buah. Pengolahan citra digital mempunyai manfaat penting di berbagai bidang. Aplikasi pengolahan citra berkaitan dengan pemrosesan citra dengan transformasi warna. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah belimbing yang diambil dengan metode scrapping dari data publik pada situs github.com yang nantinya akan diambil sebagian (cropping) pada bentuk buahnya, yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dihitung tingkat kadar warna dari R (red), G (green), dan B (blue) dan HSV (Hue Saturation Value). Berdasarkan input pada data uji klasifikasi level kematangan buah belimbing diperoleh dari pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan PCA (Principal Component Analysis). Dari hasil data uji terdapat 15 citra buah belimbing diperoleh akurasi kesesuaian sebesar 86,6%.