Klasifikasi Kualitas Pisang Ambon Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract

Pisang merupakan jenis buah-buahan yang banyak ditemukan di Indonesia. Pengklasifikasian kematangan buah pisang menggunakan cara nondestruktif dilakukandengan melihat warna dan tekstur kulit pisang yang merupakan komponen eksternal dari buah pisang tanpa harus membuka atau mencicipi daging dan membuat kondisi buah tetap utuh. Penelitian ini melakukan klasifikasi kualitas Pisang Ambon menggunakan metode K-Nearest Neighbor yang dapat membantu dalam mengembangkan sistem klasifikasi pengenalan kualitas tanpa harus menghancurkan buah pisang tersebut. Penelitian ini terdapat dua tahap, yaitu pengembangan sistem dan penentuan kualitas buah Pisang Ambon. Tahap pengembangan sistem meliputi perancangan interface, pengolahan data, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan analisis hasil penelitian. Tahapan dalam penentu tingkat kualitas pisang ambon meliputi input citra buah pisang ambon, cropping citra, menghitung nilai RGB, mengkonversi nilai RGB ke HSV, mengkoversi HSV ke histogram dan menentukan kualitas buah Pisang Ambon berdasarkan empat klasifikasi, yaitu klasifiasi sangat baik, baik, sedang, dan buruk menggunakan metode K-NN dan metode akurasi menggunakan Confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian dengan 40 data citra yang terdiri dari 10 citra Pisang Ambon berkualitas sangat baik, 10 citra pisang ambon berkuaitas baik, 10 citra pisang ambon berkualitas sedang, dan 10 citra pisang ambon berkualitas buruk yang diklasifikasikan menggunakan metode K-NN menghasilkan akurasi sebesar 70,0%.