Resty Wulanningrum Penggunaan Algoritma K- Nearest Neighbor untuk Identifikasi Citra Kamboja

  • Resty Wulanningrum
Abstract views: 172 , PDF downloads: 502

Abstract

Abstrak– Teknologi saat ini sangat berkembang dengan pesat, terutama dari sector
pertanian. Dalam hal pertanian saja, tidak hanya dalam bidang tanaman khusus makanan pokok,
tetapi sudah merambah ke dunia tanaman hias. Tanaman hias saat ini juga sangat tinggi
permintaan, salah satunya adalah tanaman hiaskamboja. Kamboja merupakan salah satu tanama
hias dengan banyak jenis. Jenis yang berbeda- beda ini juga memiliki ciri serta aroma yang
berbeda- beda. Tak jarang sebagai orang awam sering salah menyebutkan jenis bunga kamboja ini.
Karena secara umum terlihat sama bentuknya, ternyata bunga kamboja memiliki ciri yang unik dari
bentuk serta warnanya.
Dari permasalahan di atas, maka dibuatlah sebuah rumusan masalah bagaimana membuat
sebuah system untuk mengidentifikasi citra bunga kamboja dengan menggunakan algoritma KNearest Neighbor?
Pada penelitian ini yang digunakan adalah jenis plumeria obtusa, plumeria rubra, dan
plumeria cendana. Jeni tanaman yang digunakan ini memiliki jumlah kelopak bunga yang sama,
yaitu 5, tetapi bentuknya berbeda- beda. Data yang digunakan sebanyak 20 citra bunga setiap
jenisnya. Dari 20 data tersebut akan dibuat 5 sekenario ujicoba untuk mendapatkan hasil yang
terbaik. Hasil terbaik pada ujicoba yang dilakukan adalah pada sekenario pertama dengan akurasi
sebesar 88,9% dan yang terkecil pada sekenario ke- 5 yaitu sebesar 75,9 %. Hasil ujicoba yang
bervariasi tersebut dipengaruhi oleh data training dan data testing. Semakin banyak data
trainingnya maka semakin tinggi pula hasil akurasi identifikasinya, begitu sebaliknya. Disarankan
menggunakan metode ekstraksi ciri yang lain untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
Kata Kunci— Kamboja , K-NN, Identifikasi

PlumX Metrics

Published
2018-07-12
How to Cite
Wulanningrum, R. (2018). Resty Wulanningrum Penggunaan Algoritma K- Nearest Neighbor untuk Identifikasi Citra Kamboja. Generation Journal, 2(2), 25-32. https://doi.org/10.29407/gj.v2i2.12253