No image available for this title

Electronic Resource

KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN BENTUK DAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Mangga merupakan salah satu tanaman jenis buah-buahan yang digemari oleh masyarakat khususnya masyarakat daerah Probolinggo. Jenis mangga yang paling banyak ditanam di daerah Probolinggo adalah jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi karena rasanya yang enak. Dalam penelitian ini menggunakan daun mangga sebagai dataset dari tiga jenis mangga yaitu jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi. Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan jenis mangga salah satunya dengan melihat bentuk dan tekstur daun dari pohon mangga. Jika melihat data yang ada di lapangan bentuk dan tekstur daun mangga jenis arumanis, golek, dan manalagi memiliki banyak kesamaan sehingga sulit dibedakan dengan kasat mata. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daun menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Proses ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode compactness dan circularity, sedangkan untuk proses ekstraksi fitur tekstur menggunakan energi dan kontras dari pendekatan matriks co-occurrence. Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor. Hasil pengujian ekstraksi fitur bentuk memerlukan waktu 0,043 detik dan tekstur 0,053 detik. Pengujian dilakukan dengan tiga teknik yaitu pengujian berdasarkan tekstur menghasilkan akurasi sebesar 80% pada K = 1, bentuk dan gabungan (bentuk dan tekstur) menghasilkan tingkat akurasi yang sama yaitu sebesar 73,3% pada K = 10, 12, dan 15.

Ketersediaan
12012454 kARU 454 kPerpustakaan Universitas Nurul JadidTersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Koleksi Digital
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
ARU 454 k
Penerbit
: .,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
-
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
mangga, K-NN, pengolahan citra, compactness, circularity, GLCM
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar