z-logo
open-access-imgOpen Access
Classification of Mango Fruit Quality Based on Texture Characteristics of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrices) with Algorithm K-NN (K-Nearest Neighbors)
Author(s) -
Wahyu Wijaya Widiyanto,
Eko Purwanto,
Kusrini Kusrini
Publication year - 2019
Publication title -
techno (jurnal fakultas teknik universitas muhammadiyah purwokerto)
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2579-9096
pISSN - 1410-8607
DOI - 10.30595/techno.v20i1.3816
Subject(s) - mathematics , physics
Proses klasifikasi kualitas mutu buah mangga dengan cara konvensional menggunakan mata manusia memiliki kelemahan di antaranya membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, anggapan mutu kualitas buah mangga antar manusia yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai kualitas mutu buah mangga yang tidak menjamin valid karena manusia dapat mengalami kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi kualitas mutu buah mangga ke dalam tiga kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B dengan computer vision dan algoritma k-Nearest Neighbor. Hasil pengujian menggunakan jumlah k tetangga 9 menunjukan tingkat akurasi sebesar 88,88%. Kata-kata kunci— Klasifikasi, GLCM, K-Nearest Neighbour, Mangga

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom