Klasifikasi Kematangan Citra Buah Tomat Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna Menggunakan Metode K-NN

Ahmad Badri Maulana Widat (Universitas Ibrahimy Sukorejo Situbondo, Indonesia)
Achmad Baijuri (Universitas Ibrahimy Sukorejo Situbondo, Indonesia)
Farihin Lazim (Universitas Ibrahimy Sukorejo Situbondo, Indonesia)

G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan
Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024

Salah satu bahan pangan pokok bernilai ekonomi tinggi yang banyak dikonsumsi masyarakat umum adalah solanum hycopersium, juga dikenal sebagai tomat. Namun, umur penyimpanan dan kualitas produk tomat sangat penting, karena proses pematangan tomat memiliki waktu yang singkat, untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti menggunakan metode K-NN untuk mengklasifikasikan kematangan buah tomat berdasarkan ekstraksi fitur warna. Dalam proses klasifikasi tingkat kematangan buah tomat ini, 150 dataset digunakan, terdiri dari 50 buah matang, 50 mengkal, dan 50 mentah. Dari 150 dataset ini, 90 data latih dan 60 data uji digunakan. Hasil klasifikasi K-NN menunjukkan nilai optimal pada k=5 dengan akurasi 98.33%, akurasi tersebut dihasilkan dari 60 data yang diuji hanya 1 yang diklasifikasi salah dan 59 data diklasifikasi benar.