Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 36-39 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Kualitas Wortel Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android
Farich Al Azami¹, Aditya Akbar Riadi², Evanita³
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Email :¹201751182@std.umk.ac.id, ²aditya.akbar@umk.ac.id, ³evanita@umk.ac.id

## Abstract
In several studies, many have produced various programs or applications specifically designed to identify plants, fruits, leaves or others based on the specified characteristics. Of the various kinds of fruits and vegetables, carrots are vegetables that have many benefits and are liked by the majority of people. So it is necessary to choose good quality fruit to produce quality products as well. However, so far, the selection of quality carrots is still using the manual method with the human sense of sight to determine  good  and  bad  quality  carrots.  .  Image  processing  in  this  application  uses  the  K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm which is a method that classifies objects based on the learning data that is closest to the object. In the development of the carrot quality classification application, it is hoped that it can help farmers, industry, or the general public in sorting out good and efficient carrot quality. On the results of the classification using this classification system got a percentage of 74.19%.
Keywords : Classification, Carrot, KNN, Android

## Abstrak
Dalam beberapa penelitian telah banyak menghasilkan berbagai program atau aplikasi yang di  rancang  khusus  untuk  mengidentifikasi  tanaman,  buah,  daun  atau  lainnya  berdasarkan  ciri-ciri yang  ditentukan.  Dari  berbagai  macam  buah  dan  sayur,  wortel  merupakan  sayuran  yang  memiliki banyak  manfaat  dan  disukai  mayoritas  masyarakat.  Maka  diperlukan  pemilihan  buah  yang berkualitas  baik  untuk  menghasilkan  produk  yang  berkualitas  juga.  Namun,  selama  ini  dalam pemilihan  wortel  yang  berkualitas  masih  menggunakan  cara  manual  dengan  indera  pengelihatan manusia untuk menentukan wortel berkualitas baik dan buruk. . Pengolahan citra pada aplikasi ini menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang mana adalah sebuah metode yang melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pemelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut. Pada pengembangan aplikasi klasifikasi kualitas wortel ini diharapkan dapat membantu petani, industri, ataupun masyarakat umum dalam memilah kualitas wortel yang baik dan efisien.  Pada  hasil  klasifikasi  menggunakan  sistem  klasifikasi  ini  mendapat  presentase  sebesar 74,19%.
Kata kunci : Klasfikasi, Wortel, KNN, Android

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  penelitian  telah  banyak  menghasilkan  berbagai  program atau aplikasi yang di rancang khusus untuk mengidentifikasi tanaman, buah, daun atau  lainnya  berdasarkan  ciri-ciri  yang  ditentukan.  Seperti  mengidentifikasi kualitas buah atau sayur berdasarkan warna, bentuk, atau tekstur dan ketentuan lainnya.  Dari  berbagai  macam  buah  dan  sayur,  wortel  merupakan  sayuran  yang memiliki banyak manfaat dan disukai mayoritas masyarakat. Dari hasil penelitian secara  ilmiah  tanaman  wortel  dapat  dimanfaatkan  sebagai  obat  juga 1 .  Maka  dari itu  penulis  mendapatkan  ide  untuk  membangun  sebuah  sistem  pengolahan  citra yang mampu mengidentifikasi kualitas wortel berdasarkan bentuk dan warna dan terdiri dari 3 klasifikasi, yaitu berkualitas baik, berkualitas jelek, dan bukan wortel. Pengolahan  citra  pada  aplikasi  ini  menggunakan  metode  algoritma  K-Nearest
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 36-39 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Neighbor  (KNN)  yang  mana  adalah  sebuah  metode  yang  melakukan  klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pemelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut 2 .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Metode Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang dibutuhkan  dalam  penelitian 3 .  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan data antara lain :
a) Observasi, yaitu melakukan penelitian secara langsung pada penjual wortel
b) Studi  Pustaka,  yaitu  mengumpulkan  data  dan  informasi  yang  bersumber dari  membaca  serta  mempelajari  buku-buku,  jurnal,  serta  situs  yang berhubungan 4 dengan klasifikasi kualitas wortel berbasis android.
2.2. Pengembangan Program
Pada  pengembangan  program  diperlukan  bahan,  alat,  serta  tahapan  yang hendak dilalui guna membangun program. Beberapa tahapan antara lain yaitu:
a) Bahan  Penelitian,  yaitu  berbagai  jenis  wortel  dengan  berbagai  ukuran, warna, yang berkualitas baik maupun buruk.
b) Alat Penelitian, yaitu Laptop dan handphone
c) Tahapan membuat program :
1) Tahap  perencanaan,  yaitu  melakukan  perincian  bahan  dan  alat  yang hendak digunakan.
2) Tahap  analisis,  yaitu  melakukan  studi  pustaka  bersumber  dari  buku atau jurnal yang berkaitan dengan klasifikasi kualitas wortel.
3) Tahap perancangan, yaitu merancang dari hasil data yang di analisis lalu membentuk  suatu  alur  sistem  terlebih  dahulu  untuk  melihat  proses serta gambaran program yang hendak dibuat 5 .
4) Uji coba kegiatan, fase terakhir dalam metode pengembangan program. Yaitu  melakukan  uji  coba  program  klasifikasi  kualitas  wortel  guna meminimalisir kegagalan dan kesalahan dalam program 6 .
5) Tahap  implementasi,  yaitu  melakukan  uji  coba  program  dengan memasangkan  program  pada  beberapa  hardware,  seperti  handphone guna  mengetahui  program  telah  berjalan  lancar  atau  masih  terjadi kesalahan 7 .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Antarmuka
Berikut  merupakan  hasil  aplikasi  klasifikasi  kualitas  wortel  dengan menggunakan metode KNN berbasis android:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 36-39 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Tampilan Beranda
Gambar 2. Tampilan Pilih Image
Gambar 3.
Tampilan Hasil
Gambar 4.

## Tampilan Data Training

## 3.2. Pengujian Sistem
Pada pengujian sistem guna mengetahui akurasi aplikasi klasifikasi kualitas wortel  menggunakan  metode  KNN  berbasis  android  ini,  digunakan  bahan  uji berupa  citra  sebanyak  30  gambar  wortel.  Pengujian  kinerja  sistem  klasifikasi kualitas wortel ini, menggunakan confusion matrix . Berikut perhitungannya :
Tabel 1. Perhitungan Confusion Matrix No Kelas Prediksi Layak Prediksi Tidak Layak 1. Aktual Layak 18 5 2. Aktual Tidak Layak 2 6
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 36-39 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Akurasi =
Akurasi =
Akurasi = 74,19%

## 4.  SIMPULAN
Hasil  pengujian  pada  sistem  klasifikasi  wortel  menggunakan  metode  KNN berbasis android ini berjalan cukup baik dan tidak terjadi masalah. Dan pada hasil klasifikasi  menggunakan  sistem  klasifikasi  ini  mendapat  presentase  sebesar 74,19%.  Dan  juga  berdasarkan  perhitungan  manual  pada  data  testing  juga memiliki kesamaan dengan perhitungan yang ada pada sistem, yaitu hasil wortel layak.  Lalu  untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menambah  data training lebih banyak dan lebih beragam agar akurasi sistem semakin lebih akurat, dan  apat  menambahkan  objek  lain,  agar  dapat  digunakan  pada  berbagai  jenis sayuran atau objek lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tasya MR, A BSW, Luthfi ET. Klasifikasi Kualitas Kematangan Wortel Menggunakan Metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ) Dan Neural Network. J FATEKSA
J Teknol dan Rekayasa . 2020;5:1-10.
[2] Farokhah L, Korespondensi P. Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Bunga  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna  Rgb  Implementation  of  K-Nearest  Neighbor for  Flower  Classification  With  Extraction  of  Rgb  Color  Features. J  Teknol  Inf  dan Ilmu Komput . 2020;7(6):1129-1136. doi:10.25126/jtiik.202072608
[3] Budianita E, Jasril J, Handayani L. Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K- Nearest  Neighbour  Untuk  Membangun  Aplikasi  Pembeda  Daging  Sapi  dan  Babi Berbasis Web. J Sains dan Teknol Ind . 2015;12(Vol 12, No 2 (2015): Juni 2015):242- 247. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/1005
[4] Whidhiasih RN, Wahanani NA, Supriyanto. Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan Citra RED-GREEN-BLUE. J Penelit Ilmu Komputer, Syst Embed Log . 2013;1(1):29-35.
[5] Rahman  Y,  Wijayanto  H.  Klasifikasi  Batik  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbour  Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrices  (  GLCM  ). Jur  Tek Inform FIK UDINUS . 2015;244(Ecpe):1-7.
[6] Septiaji  KD,  Firdausy  K.  Deteksi  Kematangan  Daun  Selada  (Lactuca  Sativa  L) Berbasis  Android  Menggunakan  Nilai  RGB  Citra. J  Ilm  Tek  Elektro  Komput  dan
Inform . 2018;4(1):20. doi:10.26555/jiteki.v4i1.8994
[7] Fandi  M.  Aplikasi  Identifikasi  Jenis  Buah  Kurma  Dengan  Metode  GLCM  Berbasis Android. J Pengemb Rekayasa dan Teknol . 2020;16(1):34. doi:10.26623/jprt.v16i1.2109