K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait K-NN:

• K-NN: K-NN mencari k titik data terdekat dari data yang akan diprediksi. K-NN kemudian memprediksi label atau nilai target dari data yang akan diprediksi berdasarkan mayoritas label atau nilai target dari k titik data terdekat.
• Jarak: K-NN menggunakan jarak Euclidean atau jarak Manhattan untuk mengukur jarak antara titik data.
• Kelas: K-NN digunakan untuk klasifikasi data. K-NN memprediksi label atau kelas dari data berdasarkan mayoritas label atau kelas dari k titik data terdekat.
• Regresi: K-NN juga dapat digunakan untuk regresi data. K-NN memprediksi nilai target dari data berdasarkan rata-rata nilai target dari k titik data terdekat.

K-NN adalah algoritma machine learning yang sederhana dan mudah diimplementasikan. Namun, K-NN memiliki kelemahan dalam menangani data yang memiliki dimensi yang tinggi dan data yang memiliki skala yang berbeda-beda. Selain itu, K-NN juga memerlukan perhitungan jarak yang intensif pada dataset yang besar.

1. Pendahuluan

Pengolahan citra telah membuka peluang baru dalam dunia pertanian, terutama dalam bidang klasifikasi citra buah. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dalam klasifikasi citra buah apel. Dua jenis apel yang diklasifikasikan adalah apel merah dan apel hijau. Proses pengolahan citra meliputi segmentasi citra menggunakan metode thresholding dan ekstraksi ciri menggunakan nilai warna RGB (Red, Green, Blue).

2. Metodologi

2.1. Pengolahan Citra

Proses dimulai dengan segmentasi citra apel menggunakan metode thresholding. Metode ini memungkinkan pemisahan objek apel dari latar belakang. Hasil segmentasi kemudian digunakan sebagai input dalam ekstraksi ciri.

2.2. Ekstraksi Ciri Warna RGB

Ekstraksi ciri dilakukan dengan mengambil nilai warna RGB (Red, Green, Blue) dari citra. Nilai-nilai ini mencerminkan karakteristik warna dari apel dalam citra.

2.3. Klasifikasi dengan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)

Algoritma K-NN digunakan untuk mengklasifikasikan citra buah apel menjadi dua kategori: apel merah dan apel hijau. Pada tahap pelatihan, K-NN mengingat ciri-ciri dan label dari data pelatihan. Klasifikasi kemudian dilakukan dengan menghitung jarak antara ciri citra uji dengan ciri-ciri data pelatihan yang telah ada.

3. Hasil dan Analisis

Hasil dari penelitian ini menunjukkan akurasi pelatihan sebesar 100% dan akurasi pengujian sebesar 100%. Hasil ini mengindikasikan bahwa algoritma K-NN mampu mengklasifikasikan citra buah apel dengan sempurna pada dataset yang digunakan.

4. Diskusi

Keberhasilan algoritma K-NN dalam klasifikasi citra buah apel dapat dijelaskan oleh kemampuan K-NN dalam menemukan kelas yang paling dekat berdasarkan ciri-ciri warna RGB. Tingkat akurasi yang tinggi mungkin juga dipengaruhi oleh karakteristik warna yang jelas antara apel merah dan apel hijau.

5. Kesimpulan

Penerapan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dalam klasifikasi citra buah apel dengan ekstraksi ciri warna RGB memberikan hasil yang sangat baik. Dengan akurasi pelatihan 100% dan akurasi pengujian 100%, algoritma K-NN menunjukkan potensi dalam mengklasifikasikan citra buah berdasarkan ciri warna.

6. Saran

Untuk penelitian selanjutnya, eksplorasi menggunakan variasi ciri ekstraksi lainnya dan penggunaan dataset yang lebih besar dapat membantu memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja algoritma K-NN dalam konteks klasifikasi citra.

Tutorial lengkap penerapan pengolahan citra untuk Klasifikasi Citra Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dapat dilihat pada video eksklusif berikut ini: