JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6

KLASIFIKASI KUALITAS BIJI KOPI ROBUSTA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN GRAY CO-OCCURANCE MATRIX (GLCM)

Mujidah, Muna (Unknown)
Agustin, Soffiana (Unknown)



Article Info

Publish Date
15 Nov 2024

Abstract

Kopi merupakan tumbuhan yang memiliki nilai komoditas yang sangat tinggi. Salah satu jenis kopi yang banyak ditemukan di Indonesia adalah jenis biji kopi Robusta. Penyortiran biji kopi digunakan untuk menentukan kualitas biji kopi secara keseluruhan agar dapat mempermudah penentuan mutu standard kopi yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk dapat membedakan kualitas biji kopi menjadi dua kategori yaitu: premium dan komersial dengan menggunakan metode K–Nearest Neighbor (KNN) sebagai proses klasifikasi dan Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) untuk melakukan ekstraksi fitur. Dari ekstraksi fitur tersebut akan didapatkan 4 parameter yang digunakan untuk proses klasifikasi yaitu contrast, homogeneity, energy, dan energy. Jumlah data citra yang digunakan adalah 140 citra, 100 untuk data latih dan 40 untuk data uji. Nilai akurasinya menggunakan nilai k = 3 sebesar 92,5%, Nilai k = 5 sebesar 90%, k=7 sebesar 86,13%, dan k=9 sebesar 85%.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jati

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Adalah jurnal mahasiswa yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil Skripsi Mahasiswa Teknik Informatika ke khalayak luas, diterbitkan secara berkala 6 kali setahun pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, ...