Skripsi

Klasifikasi kualitas buah naga merah (hylocereus costaricensis) berdasarkan ukuran menggunakan algoritma k-nearest neighbors (K-NN) / Gustinar Yus Yuniarto

Abstrak
Saat ini masyarakat sudah tidak asing lagi dengan buah naga merah (Hylocereus Costaricensis). Masyarakat biasa pun banyak yang menanam buah ini sebagai tanaman pagar atau tanaman pekarangan. Tanaman buah naga mudah ditanam dan tidak sulit dalam perawatan. Tingkat konsumsi buah naga merah terhadap masyarakat cukup tinggi namun ada permasalahan pada saat menentukan kualitas buah naga merah karena penentuan kualitas buah naga merah sendiri terdapat banyak aspek antara lain warna ukuran dan cacat fisik. Penyortiran kualitas buah naga di kalangan petani dengan menggunakan cara manual yaitu dengan cara melihat menimbulkan permasalahan salah satunya hasil pemilihan kualitas buah naga yang kurang tepat. Jika terjadi hal tersebut akan menimbulkan kekecewaan terhadap pembeli dan dapat merugikan pendistribusian buah ke berbagai daerah. Maka dari itu dibutuhkan penyortir buah naga yang benar berdasarkan ukuran menggunakan pengolahan citra. Fitur yang digunakan untuk menentukan ukuran yaitu segmentasi citra menghitung area dan labeling. Klasifikasi dilakukan untuk menentukan kualitas buah naga menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (k-NN) terdapat 3 kelas kualitas yaitu kelas A B dan C. nilai akan diproses untuk klasifikasi diperoleh dari proses ekstrasi fitur ukuran lalu mencari nilai terkecil berdasarkan tetangga yang terdekat yang sebelumnya dihitung dengan rumus K-Nearest Neighbor.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 YUN k

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2021.

Deskripsi Fisik

xi, 57 lembar : il. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

01544/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2021

Subjek

1. K-NEAREST NEIGHBORS (ALGORITMA KOMPUTER)
2. K-NEARSET NEIGHBORS (COMPUTER ALGORITHM)

Pembimbing

1. Heru Wahyu Herwanto ; 2. Ilham Ari Elbaith Zaeni

Lampiran Berkas