Klasifikasi Jenis Buah Mangga Menggunakan Metode K-Means Klustering

Agyztia Premana; Akhmad Pandhu Wijaya

doi:10.37729/intek.v5i2.2295

Agyztia Premana Universitas Muhadi Setiabudi https://orcid.org/0000-0002-4731-5267
Akhmad Pandhu Wijaya Universitas Wahid Hasyim https://orcid.org/0000-0001-5041-1199

DOI: https://doi.org/10.37729/intek.v5i2.2295

Keywords: Klasifikasi, Buah mangga, Backpropagation, Citra digital

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat yang dampaknya sangat memudahkan masyarakat dalam banyak bidang. Salah satu bidang yang terkena dampaknya ialah perindustrian. Di Indonesia sendiri mangga merupakan salah satu jenis buah yang paling banyak diproduksi. Mangga dapat diolah menjadi berbagai jenis makanan, seperti selai, keripik, roti dan lain sebagainya. Berbeda hasil olahan berbeda pula jenis mangga yang digunakan. Salah satu contoh efek perkembangan teknologi saat ini yang berdampak pada bidang perindustrian ialah memungkinkan adanya sistem yang mampu belajar sendiri seperti manusia metode ini dinamakan dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Sistem yang akan dibangun ini menerapkan jaringan syaraf tiruan untuk pemodelanya dan menggunakan ektralsi ciri berupa mean rgb dan standar deviasi rgb, perimeter, luas, panjang, lebar, kebulatan, dan kerampingan. Berdasarkan hasil percobaan, Waktu Komputasi yang dibutuhkan untuk proses extraksi fitur untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,85 detik, sedangkan waktu komputasi untuk uji coba pada data uji adalah rata-rata sebesar 0,006 detik. Dapat disimpulkan bahwa waktu komputasi untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,856 detik.

References

Alamuru, Susmitha, and Sanjay Jain. 2021. “Video Event Classification Using KNN Classifier with Hybrid Features.” Materials Today: Proceedings (xxxx). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.03.154.
Arslan, Hilal, and Hasan Arslan. 2021. “A New COVID-19 Detection Method from Human Genome Sequences Using CpG Island Features and KNN Classifier.” Engineering Science and Technology, an International Journal 24(4): 839–47. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.12.026.
Aulianida, Dhea, Siani Indria Liestyasari, and Siti Rochani Ch. 2019. “PENERAPAN METODE FUZZY TOPSIS DAN FUZZY SAW DALAM MENENTUKAN LOKASI WISATA DI NUSA PENIDA.” Journal of Chemical Information and Modeling 53(9): 1689–99.
Malang, Negeri. 2016. “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.” 8: 247–53.
Narendra, N. et al. 2021. “Characterization and Feasibility of Biogas Yield Using Mango Fruit Peels and Durva Grass.” Materials Today: Proceedings 47(xxxx): 4624–29. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.05.479.
Nurmalasari, :, and A A Pratama. 2018. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada PT Transcoal Pacific Jakarta.” Jurnal Teknik Komputer IV(2): 48–55. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk.
Parida, Priyadarsan, and Nilamani Bhoi. 2017. “2-D Gabor Filter Based Transition Region Extraction and Morphological Operation for Image Segmentation.” Computers and Electrical Engineering 62: 119–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2016.10.019.
Ristian, Uray. 2017. “Optimasi Ekstraksi Ciri Kontur Daun Menggunakan Interpolasi Nearest Neighbor Dan B-Spline Uray Ristian.”
Ruuska, Salla et al. 2018. “Evaluation of the Confusion Matrix Method in the Validation of an Automated System for Measuring Feeding Behaviour of Cattle.” Behavioural Processes 148: 56–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.beproc.2018.01.004.
Sari, Intan Permata, Bambang Hidayat, and Ratri Dwi Atmaja. 2016. “Perancangan Dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments Dan GLCM.” : 215–20.
Shokrzade, Amin, Mohsen Ramezani, Fardin Akhlaghian Tab, and Mahmud Abdulla Mohammad. 2021. “A Novel Extreme Learning Machine Based KNN Classification Method for Dealing with Big Data.” Expert Systems with Applications 183(December 2019): 115293. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115293.
Singh, Vijai, and A. K. Misra. 2017. “Detection of Plant Leaf Diseases Using Image Segmentation and Soft Computing Techniques.” Information Processing in Agriculture 4(1): 41–49. http://dx.doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.005.
Sumaiya, M. N., and R. Shantha Selva Kumari. 2017. “Gabor Filter Based Change Detection in SAR Images by KI Thresholding.” Optik 130: 114–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.11.040.
Utami, Arum T R I et al. 2017. “Implementasi Metode Otsu Thresholding Untuk Segmentasi Citra Daun.”
Wan Nurazwin Syazwani, R., H. Muhammad Asraf, M. A. Megat Syahirul Amin, and K. A. Nur Dalila. 2022. “Automated Image Identification, Detection and Fruit Counting of Top-View Pineapple Crown Using Machine Learning.” Alexandria Engineering Journal 61(2): 1265–76. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.06.053.
Younesi, Ali, and Mehdi Chehel Amirani. 2017. “Gabor Filter and Texture Based Features for Palmprint Recognition.” Procedia Computer Science 108(June): 2488–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.157.