<![CDATA[Klasifikasi buah merupakan aspek penting dalam industri pertanian dan perdagangan, yang berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk buah Mangga Hijau, Mangga Kuning dan Pepaya dengan memanfaatkan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) dan Principal Component Analysis (PCA). Metode ini adalah dua teknik yang umum digunakan dalam analisis data dan pembelajaran mesin. PCA bertujuan untuk mengubah data dan mempertahankan sebanyak mungkin informasi yang ada, sedangkan KNN bertujuan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan data lain. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasikan buah Mangga dan pepaya, dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV. Klasifikasi menggunakan pengolahan citra dengan memanfaatkan software MATLAB. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 26 data, yaitu16 data latih dan 10 data uji. Hasil analisis menunjukkan bahwa system hybrid yang diusulkan mencapai akurasi klasifikasi sebesar 90%, dengan waktu pemrosesan yang efisien. Penelitian ini memberikan wawasan baru dalam penerapan teknologi cerdas untuk klasifikasi buah, serta potensi untuk pengembangan sistem otomatis dalam industri pertanian, Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan teknologi klasifikasi buah yang lebih efisien dan akurat, serta membuka peluang untuk penerapan lebih lanjut dalam bidang pertanian cerdas.]]>
Copyrights © 2025
