Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Buah dan Sayur Menggunakan Fitur Ekstraksi HOG dan Metode KNN Firnanda Al-Islama Achyunda Putra; Aditya Galih Sulaksono; Listanto Tri Utomo; Ahmad Rizal Khamdani
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 1 (2023): Vol 10 No 1 (2023)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i1.1433

Abstract

Abstrak - Buah berasal dari putik tumbuhan dan cenderung berbiji, sedangkan sayuran dapat berasal dari kacang-kacangan, daun, atau biji-bijian yang dapat dimasak. Ada banyak variasi dalam bentuk, warna, dan tekstur dari buah dan sayuran, namun terkadang sulit untuk membedakan antara jenis yang memiliki kesamaan dalam hal ini. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem untuk membantu mengklasifikasikan buah dan sayuran dengan lebih mudah. Dalam penelitian ini, jenis buah dan sayuran diklasifikasikan berdasarkan hasil ekstraksi dari Histogram Oriented of Gradient. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Histogram Oriented of Gradient (HOG) dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Proses HOG digunakan untuk ekstraksi fitur tersebut yaitu untuk mendapatkan karakteristik buah dan sayuran, sedangkan K-NN digunakan untuk proses klasifikasi citra. Setiap nilai bobot citra latih dan citra uji akan dibandingkan dengan meminimalkan nilai Euclidean. Penelitian dengan metode ini memberikan hasil pengujian dengan tingkat akurasi 76,54% untuk buah-buahan, sedangkan hasil pengujian untuk sayuran memberikan nilai akurasi sebesar 71,22%.