<![CDATA[Buah apel merupakan salah satu buah yangmempunyai rasa dominan manis segar dan memiliki vitamin Ctinggi. Apel dibudidayakan untuk tujuan konsumsi, obat maupunindustri. Dalam industry, apel digunakan sebagai bahan bakupembuatan berbagai macam bentuk makanan dan minumanmisalnya sirup, jenang, wingko, dodol, manisan, asinan, keripik,dan sari apel. Jenis apel yang beragam dan kebutuhan waktupendistribusian berdasarkan jenis apel memerlukan banyakwaktu dan berhubungan dengan kemampuan mata manusiadalam proses sorting manual. Kebutuhan teknologi seperticomputer vision melalui teknik pengolahan citra dapatdiimplementasikan untuk proses sorting khususnya klasifikasijenis apel. Dalam penelitian ini, digunakan apel dengan kulitberwarna merah sebagai dataset. Kesamaan warna kulit danbentuk apel yang hampir sama, menjadi salah satu isu pentinguntuk proses klasifikasi citra. K Nearest Neighbor (KNN) danLinear Discriminant Analysis (LDA) dipilih karena kemampuanklasifikasi citra dengan dataset kecil. Dalam penelitian ini telahdilakukan proses perbandingan hasil akurasi antara KNN danLDA berdasarkan 400 dataset yang berasal dari 8 jenis apelmerah antara lain Cameo, Honeycrips, Pink Lady, Red Delicious,Royal Gala, Macintosh, Empire, Fuji. KNN dan LDA tanpamenggunakan ekstraksi fitur GLCM menghasilkan akurasi yanghampir sama yaitu 99,25% dan 99% sedangkan apabila tidakmenggunakan fitur ekstraksi apapun dihasilkan akurasi 99,25%dan 99%. Dengan demikian diketahui bahwa KNN menghasilkanakurasi lebih tinggi dibanding PCA, meskipun hanya terdapatsedikit selisih akurasi.]]>
Copyrights © 2022
