IDENTIFIKASI JENIS JAMBU BIJI BERDASARKAN TULANG DAUN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)


Author (Penulis)

RANGGA DICKY DAMARA
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

13.1.03.02.0294

Abstract

ABSTRAK Rangga Dicky Damara : Identifikasi Jenis Jambu Biji Berdasarkan Tulang Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN), Skripsi, Teknik Informatika, Fakultas Teknik UN PGRI, 2017 Di Indonesia pada umumnya jambu biji dikenal dengan bijinya yang banyak walaupun ada pula jenisnya yang tanpa biji sama sekali, jambu jenis ini dikenal dengan nama “jambu sukun” seperti halnya buah sukun yang tidak berbiji, selain jenis tersebut ada pula jenis jambu biji yang lebih banyak diantaranya, jambu biji kristal, jambu biji Bangkok, jambu biji merah. Oleh Karena itu terkadang para petani awam dan pembeli bibit tanaman buah jambu biji dibingungkan dengan ada banyaknya berbagai jenis varian jenisnya dikarenakan objek jambu yang hampir mirip dengan jenis bibit tanaman jambu biji yang lainnya. Permasalahan kasus ini adalah : (1) Bagaimana merancang dan membangun sebuah sistem aplikasi untuk menentukan jenis bibit tanaman jambu biji dilihat dari tulang daun ? (2) Bagaimana menerapkan metode deteksi tepi Laplace untuk mengenali pola tulang dan K-NN pada aplikasi pengolahan citra sehingga dapat mengidentifikasi pada citra jambu biji dilihat dari tulang daun? Penelitian ini menggunakan metode deteksi tepi Laplacian sebagai deteksi tepi dan K-Neearest Neighbor digunakan untuk menghitung jarak identifikasi daun. Citra daun yang diinputkan akan di rubah menjadi citra grayscale dan selanjutnya citra grayscale di deteksi tepi dengan metode laplacian selanjutnya akan diambil nilai piksel dari citra deteksi tepi laplacian. Proses terakhir yaitu identifikasi jenis daun jambu biji melalui perhitungan nilai piksel antara data training yang ada dan data testing yang diinputkan dengan menggunakan algoritma KNN Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah : (1) aplikasi ini dapat digunakan sebagai identifikasi jenis jambu biji (2) metode Laplacian digunakan untuk deteksi tepi, dan K-Nearest Neighbor digunakan untuk menghitung jarak terdekat antara data training dan data testing yang digunakan untuk hasil identifikasi jenis jambu biji. Dari hasil uji coba tingkat akurasi yang didapat mencapai 88,888 %, besarnya tingkat akurasi dipengaruhi oleh jumlah data training 51 daun, dan data testing 9. KATA KUNCI : Identifikasi, jambu biji, Tulang Daun, K-Nearest Neighbor (KNN)

Keyword

a

Reference


PUBLISHED

2017-08-16

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 07 Tahun 2017

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade
LPPM Server - Powered by BSI