PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN KUALITAS BIJI PALA BERDASARKAN FITUR BENTUK DAN TEKSTUR

Arni La Lengo; Adelina Ibrahim; Santosa .; Mustamin Hamid

doi:10.36549/ijis.v9i1.316

PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN KUALITAS BIJI PALA BERDASARKAN FITUR BENTUK DAN TEKSTUR

Arni La Lengo, Adelina Ibrahim, Santosa ., Mustamin Hamid

Sari

Tanaman pala asli Indonesia ini telah lama digunakan sebagai rempah-rempah dan merupakan sumber minyak atsiri yang penting dan dibutuhkan dalam berbagai industri, antara lain makanan, obat-obatan, parfum, kosmetik, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan kualitas biji pala berdasarkan bentuk dan tekstur dengan teknologi pengolahan citra digital yang menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K-NN). Hasil uji coba menunjukan metode K- Nearest Neighbor mampu melakukan klasifikasi kualitas biji pala dengan baik. Pada proses training menggunakan sebanyak 180 data dan pada proses testing menggunakan sebanyak 60 citra. Masing-masing biji pala menggunakan 20 testing data dan diperoleh nilai akurasi pala keriput 90%, pala mulus 90%, dan pala pecah 100%, Sehingga keberhasilan dari sistem pendeteksian kualitas biji pala menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebesar 93,33%. Pengklasifikasian mutu benih pala dan merekomendasikan mutu terbaik untuk diekspor dapat dilakukan berdasarkan nilai keberhasilan sistem ini.

Kata Kunci: klasifikasi, biji pala, keriput, mulus, pecah, K-Nearest Neighbor (K-NN)

Teks Lengkap:

PDF (Indonesia)

Referensi

Agustin. (2011). Klasifikasi jenis pohon mangga gadung dan curut berdasarkan tekstur daun . Jurnal Elektronik, Volume 3, Nomor 2, 1-13.

Al Hamid, D. M., Rumui, N., & Anas, S. (2022). Case Based Reasoning untuk Klasifikasi Mutu Biji Buah Pala Kering. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer), 14(1), 11-18.

Azman, M. (2021). Klasifikasi Jenis Buah Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur Dan Bentuk Dari Citra Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Doctoraldissertation,Universitas Islam Lamongan).

Bogar, B. M., Lumenta, A. S., & Jacobus, A. (2021). Pengolahan Citra Untuk Pengklasifikasian Biji Pala. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, 10(3), 229-236.

Damayanti, A. (2016). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Algoritma Genetika Untuk Klasifikasi Status Gizi.

Dinar, L., Suyantohadi, A., & Fallah, M. A. F. (2013). Penentuan kriteria mutu biji pala (Myristica fragrans Houtt) berdasarkan analisis tekstur menggunakan teknologi pengolahan citra digital. Agritech, 33(1)..

Hamid, M., Suratin, M. D., & Usman, A. A. H. (2021). Deteksi Sel Malaria pada Sediaan Apus Darah Berdasarkan Fitur Morfologi dan Tekstur Menggunakan Jaringan Backpropagation. IJIS-Indonesian Journal On Information System, 6(1), 37-46

Haralick, R.M., Shanmugam, K. dan Dinstein, I., 1973. Textural Features for Image Classification, IEEE Trans. On Systems, Man, And Cybernetics, Vol. SMC-3, No. 6, pp. 610-621.

Kadir, S. dan Susanto, A., 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta.

Maria, P. S., & Rivai, M. (2013, June). Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Menggunakan Pengolahan Citra Dan Fuzzy Logic Green Coffee Bean Classification Using Image Processing Method And Fuzzy Logic Classifier. In Seminar Nasional: Menggagas Kebangkitan.

Mulyani, R., Atmajaya, D., & Umar, F.(2021). Klasifikasi kematangan buah pala menggunakan metode K Nearest Neighbor (K-NN) dengan memanfaatkan teknologi citra digital. Buletinsistem informasi dan teknologi islam (BUSITI),2(3), 140-146.

Newsam, S. dan Kammath, C., 2005. Comparing Shape and Texture Features for Pattern Recognition in Simulation Data on IS&T/SPIE’S Annual Symposium on Electronic Imaging. San Jose, USA.

Nugraheni, O. D., Astika, I. W., & Subrata, I. D. M. (2017). Klasifikasi Inti Sawit Berdasarkan Analisis Tekstur dan Morfologi Menggunakan K-Nearest Neighborhood (KNN). Jurnal Keteknikan Pertanian, 5(2).

Nurjannah,N. (2007) Teknologi pengolahan Pala.”Bogor:Badan Penelitian dan pengembangan pertanian.

Pawening, R. E., Shudiq, W. J. F., & Wahyuni, W. (2020). Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor (k-NN). COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 1(1), 10-17.

Pinoke, L., Rawung, H., Longdong, I., & Kairupan, S. (2015, July). Karakteristik Penjemuran Buji Pala (Myristica Fragrans Houtt) Di Kabupaten Halmahera Utara. In COCOS (Vol. 6, No. 13).

Rafiq Amalyah. 2014. Aplikasi Klasifikasi Citra Kerusakan Aspal Menggunakan Matlab 2013A. Skripsi, Universitas Gunadarma.

Safitri, A. D. (2021). Klasifikasi Kualitas Kacang Hijau Berdasarkan Bentuk Dan Warna Citra Biji Pala Dengan Metode K-Nn (Doctoral dissertation, Universitas Islam Lamongan).

Subhan, M., & Basri, H. (2019). Klasifikasi Mutu Buah Pala (Myristica Fragrans Houtt) Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Metode Deep Learning Arsitektur Faster R-CNN. INTEK: Jurnal Penelitian, 6(2), 106-113.

Sutarno, S., Abdullah, R. F., & Passarella, R. (2017, November). Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization (LVQ). In Annual Research Seminar (ARS) (Vol. 3, No. 1, pp. 65-70).

Wijaya, N., & Ridwan, A. (2019). Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur HSV dan LBP. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 8(1), 74-78.

DOI: https://doi.org/10.36549/ijis.v9i1.316