Klasifikasi Kualitas Buah Apel Berdasarkan Warna dan Bentuk Menggunakan Metode KNN

Abstract

Buah apel merupakan merupakan salah satu buah-buahan yang memiliki banyak penggemar dengan kandungan buah seperti tinggi serat, vitamin C, dan berbagai macam antioksidan. Satu buah apel diketahui mengandung 95 kalori, yang sebagian besarnya berasal dari kandungan karbohidrat di dalamnya. Pemilihan buah apel untuk dikonsumsi adalah buah dengan kualitas yang bagus yaitu tidak terlalu muda dan tidak busuk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem klasifikasi jenis jeruk berdasarkan daun sehingga diketahui kelebihan dan kekurangan metode KNN dan untuk mengetahui tingkat akurasi metode KNN. Aplikasi ini menggunakan metode KNN dan menggunakan eksraksi fitur meanR, meanG, meanB, standR, standG, standB, contras, correlation, energy, homogeneity, perimeter, area, accentricity. Pada penelitian ini untuk menentukan kualitas baik dan buruk, data seluruhnya ada 117 diantara lain data Training 74 dan testing 43 dan penelitian ini memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu K5 dengan total sebesar 88.37%.
 Apples are one of the fruits that have many fans with fruit content such as high fiber, vitamin C, and various kinds of antioxidants. One apple is known to contain 95 calories, most of which come from the carbohydrate content in it. The selection of apples for consumption is fruit with good quality, which is not too young and not rotten. The purpose of this research is to design and build a citrus type classification system based on leaves so that the advantages and disadvantages of the KNN method are known and to determine the accuracy of the KNN method. This application uses the KNN method and uses feature extraction meanR, meanG, meanB, standR, standG, standB, contrast, correlation, energy, homogeneity, perimeter, area, accentricity. In this study, to determine good and bad quality, there were 117 data in total, including training data 74 and testing 43 and this study had the highest accuracy value, namely K5 with a total of 88.37%.