ADA FILE PDF
ABSTRAK

Petani pisang perlu memperhatikan kualitas buah pisangnya agar dapat menghasilkan buah yang berkualitas. Salah satu cara untuk mengetahui apakah pisang sudah matang adalah dengan melihat perubahan warnanya. Warna hijau akan mulai memudar, dan pisang akan mulai menguning. Hingga saat ini, tingkat kematangan buah pisang ditentukan berdasarkan analisis visual warna kulit buah dengan mata manusia. Proses identifikasi ini memiliki beberapa kelemahan. Buah yang dihasilkan bisa bermacam-macam karena penilaian manusia juga subjektif

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kematangan buah pisang ambon kuning dengan menggunakan fitur ekstraksi Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) untuk mengkonversikan data citra dehingga menghasilkan data numerik dan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang ambon kuning dilakukan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN), proses ini menggunakan software Matlab.

Penelitian ini menggunakan data yang terdiri dari 70 data training dan 30 data testing. Klasifikasi ini nantinya akan membantu dalam mendeteksi tingkat kematangan buah pisang ambon berdasarkan 2 kelas, yaitu buah pisang ambon kuning matang dan buah pisang ambon kuning mentah. Dari hasil penelitian 15 buah pisang ambon kuning matang dan 15 buah pisang ambon kuning mentah ini menunjukan bahwa kiasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon kuning mendapatkan tingkat akurasi sebesar 80% dengan parameter K-5

Kata Kunci Klasifikasi, Pisang Ambon Kuning, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor (KNN).