Perbandingan Klasifikasi Naive-Bayes dan KNN untuk Mengidentifikasi Jenis Buah Apel dengan Ekstraksi Ciri LBP dan HSV

Felicia Febriana, Laurenza Setiana Riva, Rafael Salomo Sahat Piero, Muhammad Aldy Ikramsyah, Mayanda Mega Santoni

Abstract


Apel memiliki ribuan jenisnya yang terkadang membuat sebagian besar orang bingung. Warna pada apel pun bervariasi, ada yang berwarna merah, oren, ataupun hijau. Pada paper ini akan dibahas bagaimana tahapan dalam mengidentifikasi buah apel sehingga diketahui masuk ke dalam jenis apakah buat apel yang ingin diketahui. Akan digunakan 5 jenis buah apel yaitu Apel Fuji, Apel Manalagi, Apel Red-Delicious, Apel Granny-Smith, dan Apel Rome Beauty. Untuk mengidentifikasi buah apel maka pertama akan dilihat dari ciri tekstur masing-masing buah apel yaitu memakai teknik LBP untuk diketahui pola-polanya dan teknik HSV untuk mengekstraksi ciri berdasarkan warna. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal akan dilakukan perbandingan antara 2 algoritma klasifikasi, yaitu KNN dan Naive Bayes. Setelah dilakukan penelitian, maka didapatkan hasil LBP dengan KNN sebesar 90%, dan LBP dengan Naive Bayes sebesar 90%, HSV dengan KNN sebesar 82%, dan HSV dengan Naive Bayes sebesar 97%.

Keywords


LBP;HSV;KNN;Naive Bayes

References


Kurniawardhani, Arrie, Nanik Suciati,& Isye Arieshanti.2014.Jurnal.”KLASIFIKASI CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI YANG INVARIANT TERHADAP ROTASI ”,JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi - Volume 12, Nomer 2. Dalam http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/322/269 diakses pada 27 Juni 2021.

Amat, Rabiuldien, Jayanti Yusmah Sari, Ika Purwanti Ningrum.2017.Jurnal.”IMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE”,JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi - Volume 15, Nomor 2.Dalam uti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/612/344 diakses pada 27 Juni 2021.

R. H. Sianipar. Dasar Pemrosesan Citra Digital dengan Matlab. Yogyakarta: ANDI, 2018.

Auliasari, Rahma Nur, Ledya Novamizanti,& Nur Ibrahim.2020.Jurnal.”Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV)”,JUITA: Jurnal Informatika e-ISSN: 2579-8901; Volume 8, Nomor 2.Dalam http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/7387/3566 diakses pada 27 Juni 2021.

Annur, Haditsah. 2018. Jurnal. “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES”. Dalam https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/303/142 diakses pada 24 Juni 2021.

Rohman, Abdul. 2015. Jurnal. “MODEL ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA”. Dalam http://jurnal.unpand.ac.id/index.php/NT/article/view/350 diakses pada 24 Juni 2021.

L., Idrus. 2019. Jurnal. “EVALUASI DALAM PROSES PEMBELAJARAN”. Dalam https://jurnal.iain-bone.ac.id/index.php/adara/article/download/427/352 diakses pada 24 Juni 2021.

Wijaya, N., & Ridwan, A. 2019. Jurnal. “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors”. Dalam https://www.researchgate.net/publication/332276594_KLASIFIKASI_JENIS_BUAH_APEL_DENGAN_METODE_K-NEAREST_NEIGHBORS_DENGAN_EKSTRAKSI_FITUR_HSV_DAN_LBP diakses pada 3 Juni 2021.

Qur’ania, A., Karlitasar, L., & Maryana, S. 2018. Jurnal. “ANALISIS TEKSTUR DAN EKSTRAKSI FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI APEL BERBASIS CITRA”. Dalam https://docplayer.info/31373019-Analisis-tekstur-dan-ekstraksi-fitur-warna-untuk-klasifikasi-apel-berbasis-citra-arie-qur-ania-lita-karlitasar-sufiatul-maryana.html diakses pada 3 Juni 2021.

Tempola, Firman, Miftah Muhammad, & Amal Khairan. 2018. Jurnal. “PERBANDINGAN KLASIFIKASI ANTARA KNN DAN NAIVE BAYES PADA PENENTUAN STATUS GUNUNG BERAPI DENGAN K-FOLD CROSS VALIDATION”. Dalam https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/983 diakses pada 2 Juli 2021.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Senamika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.