Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Rusli Rusli, Muhammad Nasir

Abstrak


Abstrak— Mangga Merupakan tanaman buah yang berasal dari Tanah India dan sekarang telah menyebar ke berbagai penjuru dunia termasuk Indonesia. Daun mangga memiliki perbedaan yang dapat diamati dengan mata manusia, tetapi keakuratannya tidak sempurna karena ada bentuk dan tepi daun mangga yang sangat mirip, yang menunjukkan ciri dari mangga tersebut. Untuk mengatasi kelemahan tersebut  dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat menggolongkan jenis mangga secara otomatis melalui serangkaian proses pengolahan citra daun mangga. Proses pengenalan pola daun dapat dilakukan dengan mengenali karakteristik struktural daun seperti bentuk dan tepi daun. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis mangga berdasarkan bentuk daun menggunakan metode K-Neareast Neighbor untuk menentukan jenis buah mangga yang ditanam berdasarkan bentuk daun. Pola citra yang akan diolah adalah bentuk daun dan tepi daun, pada penelitian ini dilakukan  ekstraksi ciri dengan menggunakan metode Sobel. Berdasarkan hasil analasis dari penelitian  menggunakan 45 daun mangga, penelitian ini berhasil memperoleh tingkat keakuratan yaitu 75%.

 

Kata kunci : Mangga, Deteksi Tepi Sobel, K-Nearest Neighbor.

 

Abstract— Mango Is a fruit plant originating from the Land of India and now has spread to various parts of the world including Indonesia. Mango leaves have differences that can be observed with the human eye, but the accuracy is not perfect because there are shapes and edges of mango leaves are very similar, showing the characteristics of the mango. To overcome these weaknesses required an application that can classify the type of mango automatically through a series of mango leaf image processing process. The process of recognition of leaf patterns can be done by recognizing the structural characteristics of leaves such as shape and leaf edge. This study aims to classify mango species based on leaf shape using K-Neareast Neighbor method to determine the type of mango fruit grown based on leaf shape. Pattern image to be processed is leaf shape and leaf edge, this research is extraction feature by using method Sobel. Based on the results of the analysis of the study using 45 mango leaves, this study managed to obtain a level of accuracy of 75%.

 

Keyword : Mango, Sobel Edge Detection, K-Nearest Neighbor

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Irwanto B . 2008. “Inventarisasi Hama-Hama Penting Dan Parasitoid Pada Buah Mangga (Mangifera spp.)”. Medan: Universitas Sumatera Utara.(online), repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/7715/1/09E00220.pdf diakses 20 Juni 2016

Liantoni, Febri. 2015. ”Deteksi Tepi Citra Daun Mangga Menggunakan Algoritma ANT Colony Optimization.” Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya.(online)

jurnal.itats.ac.id/wp-content/.../17.-Febri-Liantoni-Deteksi-Tepi.pdf. Diakses 17 Agustus 2019

Arum Puji Rahayu dkk (2016). “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”. Prosiding SENTIA 2016 – Politeknik Negeri Malang Volume 8 – ISSN: 2085-2347, Halaman A247 – A253

Aritanoga Desy. 2015. “Deteksi Iris Mata untuk Menentukan Kelebihan Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant Dengan K-Nearest Neighbor”. Politeknik Negeri Lhokseumawe.

Muchlis. 2014. “Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Daun Menggunakan Metode Sum Square Error, Prewitt dan Sobel.” Politeknik Negeri Lhokseumawe.

Agustin, S., & Prasetyo, E. (2011). “Klasifikasi Jenis Pohon Mangga Gadung Dan Curut Berdasarkan Tesktur Daun”. SESINDO 2011- Jurusan Sistem Informasi ITS, pp. 58-64.

Krisandi, N., Helmi, & Prihandono, B. (2013). “ Algoritma k-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Sawit Pada PT. MINAMAS Kecamatan Parindu”. Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), Volume 02, No.1, pp. 33-38.

Nursita, Yeni. 2016. “Klasifikasi Jenis Jambu Air Berdasarkan Tulang Daun Menggunakan Metode K-Means.”, Jurusan Teknik Informatika Universitas Nusantara Pgri Kediri.(online)

simki.unpkediri.ac.id/mahasiswa/file_artikel/.../12.1.03.02.0135.pdf. diakses 29 Desember 2016

Rinaldi, Munir. 2004. “Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmak.” Penerbit Informtika Bandung.(online)

https://scholar.google.co.id/citations?user=ugYa9lEAAAAJ&hl=en. Diakses 15 April 2017

Wibowo, Laksono Tri, dan Imam Santoso, dkk. 2011. “Klasifikasi Kelas Daging Menggunakan Pencirian Matriks Ko-Okurensi Aras Keabuan,” Teknik Elektro Universitas Diponegoro.(online)

www.elektro.undip.ac.id/el_kpta/wp.../L2F709003_MTA.pdf.

Diakses 20 Desember 2016




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/jim.v3i2.1315

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Hak Cipta (c) 2019 Rusli Rusli, Muhammad Nasir