Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Sawit Berdasarkan Ekstraksi Fitur RGB dan GLCM Menggunakan Algoritma K-NN - Ragil Kurniawan; Nurahman (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 2023)
Tanaman kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan tropis yang memiliki persebaran luas di Indonesia dan merupakan sumber utama produksi minyak kelapa sawit. Dengan adanya produksi buah kelapa sawit berskala besar dari perusahaan kelapa sawit serta perkebunan-perkebunan milik masyarakat lokal, dituntut hadirnya inovasi yang dapat memberi manfaat dan meningkatkan produktivitas perkebunan kelapa sawit itu sendiri. Dengan memperhatikan tingkat kematangan dari buah sawit yang sangat penting dalam penentu hasil dan kualitas panen, dilakukan penelitian yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah sawit berdasarkan warna dengan memanfaatkan citra yang diekstraksi menjadi dataset. Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi algoritma K-NN terhadap data citra buah kelapa sawit yang diolah dengan bahasa pemrograman python oleh software google colab menggunakan metode ekstraksi fitur RGB dan GLCM. Hasil yang diperoleh berupa dataset yang menyajikan susunan pola numerik dari fitur GLCM dan rata-rata fitur RGB. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma KNN dan diperoleh hasil akurasi dari nilai k=9,7,5, dan 3 senilai 56.00% dan nilai k=1 senilai 68.00%.