KLASIFIKASI JENIS BUAH APEL DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR HSV DAN LBP - Novan Wijaya; Anugrah Ridwan (ISB Atma Luhur, 2019)
Abstrak Apel merupakan salah satu jenis buah yang unggul dan sangat digemari dan dikonsumsi masyarakat. Buah apel memiliki banyak varietas yang dapat dibedakan berdasarkan warna dan bentuk buah. Fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Local Binary Patern (LBP) digunakan pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur warna dan bentuk pada buah yang kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode penelitian pada kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan nilai-nilai yang didapat dari hasil ekstraksi fitur HSV dan LBP. Data yang digunakan pada penelittian ini adalah 800 citra, yang terdiri dari 600 citra latih dan 200 citra uji. Hasil evaluasi yang didapat dari metode K-Nearest Neighbor ini untuk Secara keseluruhan dapat dilihat bahwa rata-rata nilai Precision yang di dapat sebesar 94%, Recall sebesar 100%, dan Accuracy sebesar 94 %.Kata kunci: Hue Saturation Value, Local Binary Patern, K-Nearest Neighbor