Pengklasifikasian Daun Sirih Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Fitur Warna Guna Mendukung Pemanfaatan Tanaman Obat

Rahmawati, Yulia
Tsani, Ghalby Muhammad
Sanyoto, Ongky Dwi
Agustin, Soffiana

Jurnal Inovatif Wira Wacana
Vol. 3 No. 2 (2024): Agustus 2024

Klasifikasi daun sirih merupakan aspek penting dalam botani dan kesehatan, khususnya dalam pemanfaatan tanaman obat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis yang dapat mengidentifikasi jenis daun sirih (hijau, merah, dan gading) berdasarkan fitur warna citra digital menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 300 citra daun sirih yang di ambil menggunakan Xiaomi Redmi Note 9 Pro yang meliputi pre-processing, segmentasi, dan ekstraksi fitur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dapat mengklasifikasikan daun sirih dengan akurasi sebesar 98,33% menggunakan k=1. Implementasi metode ini menunjukkan potensi yang baik dalam memudahkan masyarakat mengenali jenis-jenis daun sirih berdasarkan citra digital, serta mendukung pemanfaatan tanaman obat secara lebih efektif.