Implementasi Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Dengan Metode KNN Dan PCA Berdasarkan Warna

Rifky Aldiansyah, Dadang Iskandar Mulyana

Abstract


Buah Belimbing (Averrhoa carambola L.) merupakan buah yang cukup banyak ditanam di Indonesia yang beriklim tropis. Salah satu penanganan pasca panen yang sering dilakukan para petani dengan proses sortasi dan pemutuan. Namun proses ini memiliki kelemahan seperti tingkat persepsi kematangan buah yang berbeda, membutuhkan tingkat konsentrasi dalam memilah sehingga memperngaruhi hasil identifikasi kematangan buah. Pengolahan citra digital mempunyai manfaat penting di berbagai bidang. Aplikasi pengolahan citra berkaitan dengan pemrosesan citra dengan transformasi warna. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah belimbing yang diambil dengan metode scrapping dari data publik pada situs github.com yang nantinya akan diambil sebagian (cropping) pada bentuk buahnya, yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dihitung tingkat kadar warna dari R (red), G (green), dan B (blue) dan HSV (Hue Saturation Value). Berdasarkan input pada data uji klasifikasi level kematangan buah belimbing diperoleh dari pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan PCA (Principal Component Analysis). Dari hasil data uji terdapat 15 citra buah belimbing diperoleh akurasi kesesuaian sebesar 86,6%.

Keywords


Belimbing; K-Nearest Neighbor; Principal Component Analysis; Matlab

Full Text:

PDF

References


[1] M. R. N. Firmansyah, D. W. Soedibyo, and S. Wahyuningsih, “Pemutuan Belimbing Manis (averrhoa carambola l.) Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Agritechno, vol. 12, no. 02, pp. 121–130, 2019, doi: 10.20956/at.v0i0.220.

F. Y. Manik and K. S. Saragih, “Klasifikasi Belimbing Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Fitur Warna RGB,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 11, no. 1, p. 99, 2017, doi: 10.22146/ijccs.17838.

M. D. C. Setiawan, I. N. Farida, and R. K. Niswatin, “Klasifikasi Mutu Buah Belimbing (averrhoa carambola L) menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix),” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi. pp. 93–100, 2020.

B. M. Sari, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Strawberry Berdasarkan Warna RGB dengan Menggunakan Metode Regionprops,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 5, pp. 225–230, 2020.

M. Mukhofifah and E. Nurraharjo, “Sistem Deteksi Kematangan Buah Alpukat Menggunakan Metode Pengolahan Citra,” J. Din. Inform., vol. 11, no. 1, pp. 12–23, 2019, doi: 10.35315/informatika.v11i1.8144.

C. P. Iklima, M. Nasir, and HariTohaHidayat, “Klasifikasi Jenis Pisang Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor ( KNN ),” Teknol. Rekayasa Inf. dan Komput., vol. 1, no. 1, pp. 11–14, 2017.

P. Rianto and A. Harjoko, “Penentuan Kematangan Buah Salak Pondoh Di Pohon Berbasis Pengolahan Citra Digital,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 11, no. 2, p. 143, 2017, doi: 10.22146/ijccs.17416.

M. S. Muttaqin, “Aplikasi Pengolahan Citra Kematangan Cabai Kathur Dengan Metode KNearest Neighbor,” vol. 01, no. 04, 2017.

Indarto and Murinto, “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS ( Banana Fruit Detection Based on Banana Skin Image Features Using HSI Color Space Transformation Method ),” J. Ilm. Inform., vol. V, no. November, pp. 15–21, 2017.

Z. D. Lestari, N. Nafi’iyah, and P. H. Susilo, “Sistem Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode K-NN,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., pp. 11–15, 2019.

I. Siswanto, E. Utami, and S. Raharjo, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Nearest Mena Classifier,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 1, p. 93, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2559.

N. S. Limin, J. Y. Sari, and I. P. N. Purnama, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Ektraksi Ciri Statistik Pada Warna Kulit Buah,” Ultimatics, vol. 10, no. 2, pp. 98–102, 2019, doi: 10.31937/ti.v10i2.1004.

N. Nafiah, “Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Berdasarkan Citra HSV dengan KNN,” J. Elektron. List. dan Teknol. Inf. Terap., vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2019, [Online]. Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti.

M. R. K. Huda, “Identifikasi Penyakit Daun Kentang Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur , dan Bentuk dengan SVM dan KNN Identification of Potato Leaf Disease Based on Color , Texture , and Shape Features with,” pp. 100–106, 2020.

A. Prayoga, H. A. Tawakal, and R. Aldiansyah, “Jurnal Teknologi Terpadu BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ) Teknik Informatika , Sistem Informasi , Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Kampus B Sekolah Tinggi Tekn,” vol. 4, no. 1, pp. 24–30, 2018.

M. K. Neighbors, N. Wijaya, and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan,” Sisfokom, vol. 08, no. 1, pp. 74–78, 2019.

D. Novianto and T. Sugihartono, “Sistem Deteksi Kualitas Buah Jambu Air Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis ( Pca ) dan K-Nearest Neigbor ( K-NN ),” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 11, no. 2, pp. 42–47, 2020.

G. H. Yogiswara, R. Magdalena, and H. F. T. S. Putra, “Identifikasi Jenis Penyakit Pada Kakao Dengan Pengolahan Citra Digital Dan K-nearest Neighbor,” eProceeding Eng., vol. 5, no. 1, pp. 371–377, 2016.




DOI: https://doi.org/10.46964/justti.v14i1.787

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi)

Editor Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi - JUST TI

ISSN 2085-6458(print) | ISSN 2579-4310(online)
Published by Politeknik Negeri Samarinda
Managed by Information Technology Department - Jurusan Teknologi Informasi
Jl. Dr. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda 75131 - Kalimantan Timur - Indonesia
Email: just.ti@polnes.ac.id
OJS: http://e-journal.polnes.ac.id/index.php/justi/index
Contact Person: Tien R Tulili (+6281254433003)


JUST TI - http://e-journal.polnes.ac.id/index.php/justi is licensed under a Creative Common Attribute Share-Alike 4.0 International

503 Service Unavailable

Service Unavailable

The server is temporarily unable to service your request due to maintenance downtime or capacity problems. Please try again later.

Additionally, a 503 Service Unavailable error was encountered while trying to use an ErrorDocument to handle the request.

503 Service Unavailable

Service Unavailable

The server is temporarily unable to service your request due to maintenance downtime or capacity problems. Please try again later.

Additionally, a 503 Service Unavailable error was encountered while trying to use an ErrorDocument to handle the request.