KLASIFIKASI PERBEDAAN MANGGA PODANG MATANG ALAMI DAN BUATAN BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Rifa'i, Muhammad Wahyu (2026) KLASIFIKASI PERBEDAAN MANGGA PODANG MATANG ALAMI DAN BUATAN BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2213020049.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (6MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2213020049_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (307kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (495kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (973kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (77kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (135kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2213020049_0720117501_0701107802_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi berbasis pengolahan citra digital yang mampu membedakan proses pematangan Mangga Podang secara objektif antara matang alami (di pohon) dan matang buatan (karbitan), guna mengatasi subjektivitas visual manual oleh konsumen awam. Metode penelitian menggunakan dataset primer sebanyak 400 citra digital Mangga Podang (200 alami, 200 buatan). Tahapan pra-pemrosesan citra menerapkan segmentasi GrabCut untuk penghapusan latar belakang, yang dilanjutkan dengan ekstraksi fitur berdasarkan variabel nilai mean HSV, standar deviasi HSV, serta rasio piksel warna oranye-kuning dan hijau. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), di mana iterasi parameter menetapkan nilai K=3 sebagai model terbaik dengan akurasi validasi 90,00%. Pada pengujian performa menggunakan 40 data testing, model mencapai akurasi 93,00% (presisi alami 0,90; buatan 0,95), serta mencatatkan akurasi 75,00% saat diuji pada 20 citra dunia nyata (real-world). Sistem ini diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask yang dilengkapi fungsi distance thresholding untuk memvalidasi dan menolak objek non-Mangga Podang demi menjamin keandalan penggunaan di lapangan.

Actions (login required)

View Item