SENTIA 2016
Vol 8, No 1 (2016)

KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN BENTUK DAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Arum Puji Rahayu (Seminar Nasional Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang)
Honainah Honainah (Seminar Nasional Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang)
Ratri Enggar Pawening (Seminar Nasional Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang)



Article Info

Publish Date
05 Apr 2017

Abstract

Mangga merupakan salah satu tanaman jenis buah-buahan yang digemari oleh masyarakat khususnya masyarakat daerah Probolinggo. Jenis mangga yang paling banyak ditanam di daerah Probolinggo adalah jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi karena rasanya yang enak. Dalam penelitian ini menggunakan daun mangga sebagai dataset dari tiga jenis mangga yaitu jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi. Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan jenis mangga salah satunya dengan melihat bentuk dan tekstur daun dari pohon mangga. Jika melihat data yang ada di lapangan bentuk dan tekstur daun mangga jenis arumanis, golek, dan manalagi memiliki banyak kesamaan sehingga sulit dibedakan dengan kasat mata. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daun menggunakan metode K�Nearest Neighbor. Proses ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode compactness dan circularity, sedangkan untuk proses ekstraksi fitur tekstur menggunakan energi dan kontras dari pendekatan matriks co-occurrence.Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor. Hasil pengujian ekstraksi fitur bentuk memerlukan waktu 0,043 detik dan tekstur 0,053 detik. Nilai akurasi klasifikasi tertinggi adalah 73,333% pada K = 10, 12, dan 15.

Copyrights © 2016