KLASIFIKASI JENIS RIMPANG BERDASARKAN WARNA DAN BENTUK DAUN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Nurhaliza (2024), KLASIFIKASI JENIS RIMPANG BERDASARKAN WARNA DAN BENTUK DAUN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Rimpang merupakan suatu batang tumbuhan hasil modifikasi yang pertumbuhannya menyebar ke bawah permukaan tanah dan dapat menghasilkan tunas dan akar baru dari ruasnya. Tanaman rimpang dapat dengan mudah kita jumpai di Negara tropis seperti Indonesia. Sebagian masyarakat masih kesulitan membedakan jahe, kunyit, dan lengkuas, sehingga perlu mengatasi permasalahan tersebut dengan mengelompokkan berdasarkan daunnya. Pengenalan daun adalah salah satu teknologi yang berkembang untuk visi computer dan pengenalan pola sehingga penelitian ini menerapkan metode Principal Component Analysis (PCA) sebagai ekstraksi ciri citra daun, Proses Principal Component Analysis (PCA) ini untuk memperoleh nilai eigenvalue dan eigenvector, nilai Principal Component (PC) setelah itu baru di lanjutkan penerapan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasi jenis rimpang berdasarkan daun agar memudahkan masyarakat awam. Jenis rimpang yang digunakan dalam penelitian ini ada 3, yaitu : jahe, kunyit dan lengkuas. Adapun pengujian yang akan dilakukan pada sistem ini yaitu pengujian dengan parameter warna daun yaitu nilai HSV, pengujian dengan parameter bentuk daun meliputi luas area objek, berdasarkan hasil pengujian dari 75 citra uji yang terdiri dari 3 jenis daun rimpang, yaitu 25 citra jahe, 25 citra kunyit dan 25 citra daun lengkuas sehingga proses klasifikasi memperoleh nilai akurasi sebesar 81%.

File ::(login required)