Article thumbnail
Location of Repository

KOMPARASI BOBOT JARAK PADA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) KLASIFIKASI UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN TOMAT

By CHOLIDA NUR NUGRAHENI

Abstract

Menentukan tingkat kematangan tomat berdasarkan kriteria sangatlah mudah dilakukan manusia, tetapi tidak mudah dilakukan oleh komputer. Persepsi manusia biasanya cenderung subyektif terhadap suatu objek, hal ini dikarenakan adanya faktor komposisi warna yang dimiliki oleh objek tersebut. Oleh karena itu, diperlukan alat untuk melakukan pemilihan kematangan yang dilakukan secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kematangan tomat menggunakan ekstraksi fitur dan metode K - Nearest Neighbor (KNN) dengan mengkomparasi tiga jarak tepi yaitu euclidean distance, cityblock distance dan minkowski distance. Data yang digunakan ada dua yaitu data training yang berjumlah 30 dan data testing yang berjumlah 10. Hasil dari penelitian ini adalah didapat tingkat akurasi dari komparasi jarak tepi yaitu euclidean distance 80%, Cityblock distance 70% dan Minkowski distance 90%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jarak tepi yang memiliki akurasi tinggi dalam klasifikasi kematangan tomat adalah Minkowski distance dengan akurasi 90%

Topics: Teknik Informatika
Year: 2016
OAI identifier: oai:generic.eprints.org:19532/core887
Provided by: Udinus Repo

Suggested articles


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.