KLASIFIKASI JENIS JAMUR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GLCM DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
| Main Authors: | Frencis Matheos Sarimole, Ridad Diadi, Randitia |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/article/view/1996 http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/article/view/1996/1051 |
Daftar Isi:
- Jamur adalah organisme eukariotik yang dibagi menjadi kingdom tertentu yang disebut "Fungi". Jamur memiliki karakteristik yang berbeda dengan makhluk lainnya. Jenis jamur yang paling terkenal adalah jamur tiram dan jamur kuping yang populer di pasar dan toko bahan makanan. hal ini menyebabkan masyarakat masih belum banyak mengenal jenis jenis jamur lainnya. Dalam mengidentifikasi jenis jamur untuk mempermudah masyarakat mengetahui ciri-ciri dari beberapa jenis jamur. Oleh karena itu proses klasifiksi jamur perlu dilakukan secara otomatis dengan sistem komputer sehingga diharapkan dapat mempermudah masyarakat untuk mengenali jenis-jenis jamur. Pada penelitian ini menggunakan metode GLCM untuk ekstraksi ciri dan metode KNN untuk proses klasifikasi jenis jamur. Data yang digunakan sebanyak 607 gambar yang di peroleh dari website Kaggle dengan judul "Mushrooms classification" dengan 5 macam dataset Jamur. Sebanyak 80% gambar sebagai data training dan 20% gambar lainnya untuk data uji tingkat akurasi tertinggi yang didapatkan sebesar 73%.