Klasifikasi Kualitas Pisang Ambon Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
D. Yulianto, R. N. Whidhiasih, and M. Maimunah, “Klasifikasi Tahap Kematangan Pisang Ambon Berdasarkan Warna Menggunakan Naive Bayes,” PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 5, no. 2, pp. 60–67, Feb. 2018, doi: 10.33558/piksel.v5i2.268.
Edizal, “Standar Mutu Buah Pisang,” Cyber Extension, 2018. http://www.cybex.pertanian.go.id/ artikel/55595/standar-mutu-buah-pisang/ (accessed Dec. 01, 2021).
Y. P. Wiharja and A. Harjoko, “Pemrosesan Citra Digital untuk Klasifikasi Mutu Buah Pisang Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” Indones. J. Electron. Instrumentations Syst., vol. 4, no. 1, pp. 57–68, 2014, doi: 10.22146/ijeis.4222.
C. Rahmad, M. Astiningrum, and N. B. Purnomo, “Identifikasi Dan Prediksi Tingkat Kematangan Pisang Candi Dengan Fitur Warna Dan Tekstur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” in Seminar Informatika Aplikatif 2019, 2019, pp. 188–193.
S. Prabawat, S. Suyanti, and D. A. Setyabudi, Teknologi Pascapanen dan Teknik Pengolahan Buah Pisang, 1st ed. Bogor: Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, 2008.
M. F. Ajizi, D. Syauqy, and M. H. H. Ichsan, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Berbasis Sensor Warna Dan Sensor Load Cell Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2472–2479, 2019.
M. Muhathir and M. H. Santoso, “Analysis Naïve Bayes In Classifying Fruit by Utilizing Hog Feature Extraction,” J. INFORMATICS Telecommun. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 151–160, Jul. 2020, doi: 10.31289/jite.v4i1.3860.
I. Najiyah and I. Hariyanti, “Deteksi Jenis dan Kematangan Pisang Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 232–242, Aug. 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.315.
J. Jusrawati, A. Futri, and A. B. Kaswar, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Dalam Ruang Warna RGB Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Embed. Syst. Secur. Intellignet Syst., vol. 2, no. 1, pp. 49–54, 2021.
A. D. Putro and A. Hermawan, “Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 1, pp. 215–228, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1396.
DOI: http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v10i2.22390
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 Gading Surya Lesmana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Sarjana Teknik Informatika
Organized by Informatics Department
Published by Universitas Ahmad Dahlan
Website: http://journal.uad.ac.id/index.php/JSTIF
Office: Industrial Technology Faculty, Kampus Utama UAD Jalan Ahmad Yani (Ringroad Selatan), Tamanan, Banguntapan, Bantul, Yogyakarta 55166, Indonesia
Email: herman.yuliansyah@tif.uad.ac.id || jurnalsarjana@tif.uad.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.