Klasifikasi Kematangan Melinjo (Gnetum Gnemon Linn.) Berdasarkan Citra HSV dengan K-Nearest Neighbors - Putri, Marella Azaria; Jayanta,; Rosmawarni, Neny (Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 2024)
Penyortiran buah melinjo yang selama ini dilakukan menjadi suatu masalah baru setelah buah melinjo berhasil dipanen. Hal ini disebabkan karena penentuan kematangan buah melinjo hanya dilakukan dengan cara melakukan pengamatan terhadap perubahan warna kulit buah melinjo secara manual dan menggunakan pandangan masyarakat sehari-hari. Sedangkan, masyarakat memiliki perbedaan pandangan dalam mengidentifikasi fase kematangan pada buah melinjo dan keakuratan dalam menghasilkan klasifikasi kematangan buah tidak bisa dianggap sah. Penelitian ini dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi fase kematangan buah melinjo dalam bentuk citra digital menggunakan ekstraksi warna HSV (Hue, Saturation, Value) dengan algoritma KNN (k-Nearest Neighbor). Sebanyak 108 citra digunakan sebagai dataset yang terdiri dari tiga kelas yaitu 36 citra mentah, 36 citra setengah matang, dan 36 citra matang. Hasil penelitian yang ini menggunakan algoritma KNN, didapatkan akurasi dan classification report terbaik sebesar 100% dengan k = 2 dan rata-rata akurasi yang didapatkan sebesar 97,56%.