KLASIFIKASI DAUN KELENGKENG MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Abstract views: 45
,
PDF downloads: 28
Abstract
Tanaman kelengkeng (Dimocarpus longan) termasuk dalam jenis tanaman buah dengan nilai ekonomi tinggi dan menjadi komoditas penting dalam sektor pertanian. Kelengkeng memiliki berbagai varietas yang beragam berdasarkan ciri-ciri khas dari masing-masing jenis yang cukup sulit dibedakan, terutama bagi orang awam. Berdasarkan permasalahan dalam menentukan jenis tanaman kelengkeng, maka perlu adanya sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis tanaman kelengkeng. Penelitian ini mengusulkan ekstraksi fitur tekstur dari citra daun kelengkeng dengan memanfaatkan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dengan fitur contrast, correlation, homogeneity, dan energy, yang selanjutnya diklasifikasikan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Metode ini diterapkan pada dataset citra daun dari berbagai varietas kelengkeng, yaitu aroma durian, diamond river, pingpong, dan kelengkeng merah. Metode ini diterapkan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam klasifikasi jenis kelengkeng. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan GLCM dan KNN berhasil dilakukan dengan akurasi klasifikasi mencapai 87,5%. Dari 16 citra uji, 14 citra berhasil diklasifikasikan dengan benar.
Kata Kunci: Daun, Kelengkeng, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor (KNN)
Downloads
References
J. Mulyana, “Sistem Pakar Menentukan Penyakit Pada Tanaman Kelengkeng Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Techno Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 11–21, 2022, doi: 10.36805/technoxplore.v7i1.1923.
A. Damayanti, “PENGEMBANGAN MAJALAH KARAKTERISASI MORFOLOGI TANAMAN KELENGKENG (Dimocarpus longan Lour) DI DESA WISATA JAMBU KABUPATEN KEDIRI,” Universitas Islam Negeri Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung, 2021. [Online]. Available: http://repo.uinsatu.ac.id/20968/
E. Kurniawati and H. Riandini, “Analisis Kadar Vitamin C Pada Daging Buah Kelengkeng ( Dimocarpus longan L ) Segar dan Daging Buah Kelengkeng Kaleng Dengan Metode Analysis Of Vitamin C Content In Fresh Longan ( Dimocarpus longan L ) And Canned Longan by Spectrophotometric UV-Vis Method,” J. Ilm. J-HESTECH, vol. 2, no. 2, pp. 119–126, 2019.
E. D. Sofiana, A. Sulistyono, and I. R. Moeljani, “PENGARUH KONSENTRASI DAN FREKUENSI PEMBERIAN PACLOBUTRAZOL TERHADAP PERTUMBUHAN AWAL BIBIT KELENGKENG ( Dimocarpus longan L .) THE EFFECT OF CONCENTRATION AND FREQUENCY OF PACLOBUTRAZOL ADMINISTRATION ON THE EARLY GROWTH OF LONGAN ( Dimocarpus longan L .),” J. Ilmu Pertan. Tirtayasa, vol. 5, no. 2, pp. 377–382, 2023.
A. W. Nugroho, “KERAGAMAN FENETIK BEBERAPA VARIETAS KELENGKENG (Dimocarpus longan L.) BERDASARKAN KARAKTER BATANG DAN DAUN,” 2024.
M. A. A. Illahi and W. T. Handoko, “Klasifikasi Jenis Buah Kelengkeng Dengan Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ) Berdasarkan Citra Warna Buah,” KESATRIA, vol. 4, no. 3, pp. 566–573, 2023.
A. R. Firdaus, M. Lutfi, and M. F. Amrulloh, “Klasifikasi Jenis Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Ciri Tekstur Daun Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( AFIS ),” Explor. IT, vol. 5, no. 36, pp. 29–38, 2022.
M. Waail et al., “2341-Article Text-9307-1-10-20240212,” JATIM, vol. 4, no. 2, pp. 183–193, 2023.
W. S. Sari and C. A. Sari, “Klasifikasi Bunga Mawar Menggunakan Knn Dan Ekstraksi Fitur Glcm Dan Hsv,” Skanika, vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022, doi: 10.36080/skanika.v5i2.2951.
M. Furqon, Sriani, and L. S. Harahap, “Klasifikasi Daun Bugenvil Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix Dan K-Nearest Neighbor,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, p. 22, 2020, doi: 10.24014/coreit.v6i1.9296.
D. P. Pamungkas, “Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872.
N. Puspitasari, A. Septiarini, and A. R. Aliudin, “Metode K-Nearest Neighbor Dan Fitur Warna Untuk Klasifikasi Daun Sirih Berdasarkan Citra Digital,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput., vol. 10, no. 2, pp. 165–172, 2023, doi: 10.30656/prosisko.v10i2.6924.
M. I. Mustofa, M. T. Furqon, and ..., “Penggunaan Metode Ekstraksi Fitur Tekstur Gray Level Co-ocurrrence Matrix dan K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Jenis Penyakit Tanaman Apel,” JPTIIK, vol. 6, no. 9, pp. 4451–4458, 2022, [Online]. Available: https://jptiik.multi.web.id/index.php/j-ptiik/article/view/11598
Sriani, Supiyandi, W. Rischa, and Furqan, “Pengenalan Pola Penyakit Daun Jambu Air Menggunakan Metode Pca Dan Knn,” J. Jar. Sist. Inf. Robot., vol. 7, no. 2, pp. 158–163, 2023, [Online]. Available: http://ojsamik.amikmitragama.ac.id
N. Nafi’iyah and P. R. Prasetyo, “Klasifikasi Jenis Kelengkeng Berdasarkan Daun Menggunakan Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron,” J. Telemat., vol. 17, no. 2, pp. 75–79, 2023, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/496
K. Husodo, C. Lubis, and Z. Rusdi, “Klasifikasi Tanaman Anggrek Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Vgg-19,” Simtek J. Sist. Inf. dan Tek. Komput., vol. 8, no. 2, pp. 253–258, 2023, doi: 10.51876/simtek.v8i2.214.
N. Nurdiansyah, M. Muliadi, R. Herteno, D. Kartini, and I. Budiman, “Implementasi Metode Principal Component Analysis (Pca) Dan Modified K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Herbal,” J. Mnemon., vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2024, doi: 10.36040/mnemonic.v7i1.6664.
D. M. Winandari, R. Wulanningrum, and L. S. Wahyuniar, “Klasifikasi Daun Obat Berdasarkan Ekstraksi Tekstur GLCM,” SEMNAS INOTEK (Seminar Nas. Inov. Teknol., vol. 7, pp. 742–749, 2023.
M. Mahrus Ali, M. Faishol, and K. Anwar, “Deteksi Jalan Berlubang Menggunakan Metode Grey Level Co-Occurrence Matrix Dan Neural Network,” COREAI J. Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 01–08, 2022, doi: 10.33650/coreai.v3i1.4088.
B. J. Hutasoit, H. Sofyan, and F. R. Kodong, “Classification of mango plants based on leaf shape using GLCM and K-nearest neighbor methods,” Comput. Inf. Process. Lett., vol. 1, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.31315/cip.v1i1.6124.
Sriani, M. S. Hasibuan, and R. Ananda, “Classification of Batu Bara Songket Using Gray-Level Co-Occurrence Matrix and Support Vector Machine,” J. Ris. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 481–490, 2022, doi: 10.34288/jri.v5i1.469.
A. N. Akbal, R. Julianto, S. K. Nisa, and A. Saifudin, “Pengarsipan Dokumen Akreditasi Sekolah Menggunakan Penerapan Finite State Automata,” BIIKMA, vol. 1, no. 2, pp. 189–197, 2023.
W. A. Istiqhfarani, I. Cholissodin, and F. A. Bachtiar, “Klasifikasi Penyakit Dental caries menggunakan Algoritme Modified K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 5, pp. 1499–1506, 2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7265/3498
Copyright (c) 2024 Chintya Anggraini, Sriani
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
- This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
-
Author(s)' Warranties
The author warrants that the article is original, written by stated author(s), has not been published before, contains no unlawful statements, does not infringe the rights of others, is subject to copyright that is vested exclusively in the author and free of any third party rights, and that any necessary written permissions to quote from other sources have been obtained by the author(s).
- Information
- Notice about change in the copyright policy of the journal 'Jurnal Sistem Informasi (JSiI)' : "From Vol 1, onwards the copyright of the article published in the journal 'Jurnal Sistem Informasi' will be retained by the author"
.jpg)
