IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS TEMBAKAU MENGGUNAKAN DIGITAL IMAGE PROCESSING BERBASIS ANDROID

Abstract

Pengklasifikasian atau sortasi daun tembakau dilakukan oleh seorang grader yang bertugas mengukur dan menganalisa kualitas tembakau agar dapat dikelompokkan menjadi grade tertentu. Seorang grader umumnya melakukan sortasi mutu atau kualitas daun tembakau hanya dilakukan secara visual berdasarkan aroma, warna dan pengalaman (subjektif), sehingga menghasilkan produk yang beragam karena human characteristic seorang grader seringkali melakukan kesalahan yang diakibatkan karena kelelahan, keadaan emosi, perbedaan persepsi tentang sifat fisik dari produk yang disortasi, penglihatan maupun pencahayaan. Salah satu alternatif teknologi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memanfaatkan pengolahan citra (digital image processing) dan metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor untuk mengurangi tingkat kesalahan yang dilakukan grader. Digital Image Processing diimplementasikan pada platform android dimaksudkan agar aplikasi dapat digunakan secara praktis dan cepat. Aplikasi telah diimplementasikan pada smartphone Samsung Galaxy S4 dengan tingkat akurasi pada k=3 adalah 77,5%, k=5 adalah 82,5% serta k=7 adalah 81,25%. Metode testing menggunakan metode fulltrain dimana test set merupakan dataset training yang disembunyikan nilai kelasnya.