Klasifikasi Jenis Jambu Berdasarkan Daun Menggunakan Metode Principal Component Analysis

Perkembangan teknologi untuk teknik pengolahan citra berkembang pesat. Berbagai teknik dikembangkan untuk pekerjaan manusia, baik sebagai pengolahan citra, analisis citra maupun berbagai tujuan dan keperluan. Salah satunya adalah morfologi tumbuhan yang mempelajari bentuk dan susunan tubuh tumbuhan. Feature Extractionatau ekstrasi ciri merupakan teknik yang bertujuan untuk mengklasifikasikan citra yang telah diolah sebelumnya berdasarkan kesamaan atau kemiripan ciri yang dimilikinya. Dengan banyaknya jenis dan bentuk tumbuhan maka dapat diklasifikasikan berdasarkan kesamaan cirinya. Klasifikasi berdasarkan bentuk daun memiliki peranan penting dalam pengenalan jenis-jenis tumbuhan dikarenakan keanekaragaman tumbuhan yang beraneka ragam. Salah satu contoh tumbuhan daun yang beraneka ragam jenisnya adalah daun jambu. Dalam penelitian ini dibuat Klasifikasi Jenis Jambu Berdasarkan Bentuk Daun. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Principle Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Proses PCA digunakan untuk proses ekstrasi fitur yaitu untuk mendapatkan ciri daun tersebut, sedangkan K-NN digunakan untuk proses klasifikasi citra daun. Masing-masing nilai bobot citra latih dan citra uji akan dibandingkan dengan meminimalkan nilai Euclidean Distance. Pada penelitian ini menggunakan 4 jenis buah jambu. Berdasarkan dari hasil uji akurasi, didapatkan nilai akurasi sebesar 81,25% untuk proses klasifikasi jenis jambu berdasakan citra daun jambu sebanyak 16 data