Resty Wulanningrum Penggunaan Algoritma K- Nearest Neighbor untuk Identifikasi Citra Kamboja
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
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Copyright on any article is retained by the author(s).
2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
