SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Vol 10 No 1 (2024): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi

Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Waktu Panen dan Tingkat Kematangan Menggunakan Metode SVM dan KNN

Doni Andriansyah (Unknown)
Mufida, Elly (Unknown)



Article Info

Publish Date
01 Jul 2024

Abstract

Tanaman pisang atau Musa Paradisiaca merupakan tanaman yang masuk kedalam golongan klimakterik, sehingga memerlukan perhatian khusus pasca panen. Tingkat kematangan buah pisang saat dipanen sangat mempengaruhi daya simpan dan kualitas buah. Waktu panen sangat penting untuk mendapatkan buah yang matang dan berkualitas. Penelitian menggunakan algoritma SVM dan KNN dengan tujuan untuk mengetahui algortima terbaik dalam klasifikasi kualitas buah pisang. Kumpulan data yang digunakan merupakan data publik mengenai kualitas buah pisang dengan jumlah data sebanyak 8.000 baris data, dan dengan delapan atribut kolom. Dalam pengolahan data hanya menggunakan atribut kolom waktu panen dan tingkat kematangan serta dilakukan proses pengacakan terhadap kumpulan data agar model dapat belajar lebih baik dan mencegah data dari bias. Hasil penelitian menunjukkan klasifikasi dengan SVM memiliki nilai akurasi sebesar 73,4%, lebih baik dari hasil klasifikasi KNN yang hanya mencapai 69,6%.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

satin

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Fokus dan Ruang Lingkup Jurnal ini menerbitkan hasil penelitian dalam bentuk artikel penelitian, studi literatur dan artikel dalam bentuk konsep dan kebijakan dalam bidang komputer pada umumnya : Security and Networking Computing Theory and Computational Model E-Learning, E-Business, E-Government, ...