Klasifikasi kualitas wortel menggunakan metode k-nearest neighbor berbasis android
| Main Author: | Azami, Farich Al |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umk.ac.id/16627/1/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/2/BAB%20I.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/3/BAB%20II.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/4/BAB%20III.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/5/BAB%20IV.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/6/BAB%20V.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/7/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/8/Lampiran.pdf http://eprints.umk.ac.id/16627/ |
Daftar Isi:
- Dalam beberapa penelitian telah banyak menghasilkan berbagai program atau aplikasi yang di rancang khusus untuk mengidentifikasi tanaman, buah, daun atau lainnya berdasarkan ciri-ciri yang ditentukan. Seperti mengidentifikasi kualitas buah atau sayur berdasarkan warna, bentuk, atau tekstur dan ketentuan lainnya. Dari berbagai macam buah dan sayur, wortel merupakan sayuran yang memiliki banyak manfaat dan disukai mayoritas masyarakat. Maka diperlukan pemilihan buah yang berkualitas baik untuk menghasilkan produk yang berkualitas juga. Namun, selama ini dalam pemilihan wortel yang berkualitas masih menggunakan cara manual dengan indera pengelihatan manusia untuk menentukan wortel berkualitas baik dan buruk. . Pengolahan citra pada aplikasi ini menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang mana adalah sebuah metode yang melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pemelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Pada pengembangan aplikasi klasifikasi kualitas wortel ini diharapkan dapat membantu petani, industri, ataupun masyarakat umum dalam memilah kualitas wortel yang baik dan efisien. Pada hasil klasifikasi menggunakan sistem klasifikasi ini mendapat presentase sebesar 74,19%.