Klasifikasi Jenis Anggur Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Convolutional Neural Network Dan K-Nearest Neighbor
DOI:
https://doi.org/10.55606/juitik.v3i2.535Keywords:
Classification, Convolutional Neural Network, K-Nearest Neighbor Grape LeavesAbstract
. Grapes belong to the Vitacaee family group whose vines grow and produce dense fruit on their branches, grapes have health benefits for the body's metabolism. Wine has different types of variants, in this study there were 11 types of grape variants used consisting of Auxerrois grapes, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon, Chardonnay, Merlot, Muller Thurgau, Pinot Noir, Resling, Sauvignon Blanc, Syrah and Tempranillo. There are several ways to distinguish the types of grapes, one of which is by looking at the shape of the leaves of the tree. Grape leaves can be observed with the naked eye if people know and understand grape leaves, but if people who don't know or are still beginners don't understand grape leaves, the accuracy is not perfect because there are shapes of grape leaves that have a resemblance. To overcome this problem, an application is needed that makes it easier for the public to classify types of grapes automatically through a series of processing processes for the taste of grape leaves by recognizing the characteristics of the leaves such as the shape of the leaves. This study aims to classify types of grapes based on the shape of the leaves using the convolutional neural network (CNN) and K-nearest neighbor (KNN) methods to determine the types of grapes planted based on the shape of the leaves. The test results for the CNN and KNN methods were measured using a confusion matrix and obtained a result of 99% for CNN and 53% for KNN.
References
Abdulloh, R. (2022). 7 Materi Pemrograman Web Untuk Pemula.
Aningtiyas, P. R., Sumin, A., & Wiraman, S. (2020). Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model TensorFlow Object Detection API dengan Pra-Terlatih. Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, 19(3), 421–430.
Apriyanto, R., & Ahsan, M. (2019). Sistem Analisis Diagnosa Penyakit Tanaman Anggur Dengan Pendekatan Certainty Factor Berbasis Android. Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi Dan Industri, 2(1), 64–78. https://doi.org/10.33479/kurawal.v2i1.214
Arifianto, J., & Muhimmah, I. (2021). Aplikasi Web Pendeteksi Jerawat Pada Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning dengan TensorFlow. Jurnal Ilmiah Informatika Dan Komputer, 2(2).
Arifin, Z., Shudiq, W. J., & Maghfiroh, S. (2019). Penerapan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan KIP (Kartu Indonesia Pintar) Di Desa Pandean Berbasis Web Dan MSQL. Jurnal NJCA, 4(1).
Astuti, F. A. (2021). Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence untuk Penguatan Kesehatan dan Pemulihan Ekonomi Nasional. Jurnal Sistem Cerdas, 4(1), 25–34.
Aurin, K., Fajar, M., & Munir, A. (2021). Pemodelan Jaringan Sensor Nirkabel Menggunakan System Modeling Language. Jurnal Jtriste, 8(1), 9–20.
Chazar, C., & Erawan, B. (2020). Machine Learning Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi), 12(1), 67–80. https://doi.org/10.37424/informasi.v12i1.48
Derajat, R. M., Sopariah, Y., Aprilianti, S., Candra Taruna, A., Rahmawan Tisna, H. A., Ridwana, R., & Sugandi, D. (2020). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kecamatan Pangandaran. Jurnal Samudra Geografi, 3(1), 1–10. https://doi.org/10.33059/jsg.v3i1.1985
Fatih, M. Al, Riadi, A. A., & Evanita, E. (2022). Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Kepok Berdasarkan Warna Dan Tekstur Dengan Metode K-means. Jurnal SmartAI, 1(4), 201–206.
Felix, F., Faisal, S., Butarbutar, T. F. M., & Sirait, P. (2019). Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun. Jurnal SIFO Mikroskil, 20(2), 117–134. https://doi.org/10.55601/jsm.v20i2.670
Goyal, P., Pandey, S., & Jain, K. (2018). Deep Learning for Natural Language Processing. In Lecture Notes in Networks and Systems (Vol. 190). https://doi.org/10.1007/978-981-16-0882-7_45
Habiba, A. miftahul I., Prasetiadi, A., & Ramdani, C. (2020). Analisis Kesehatan Terumbu Karang Berdasarkan Karakteristik Sungai, Laut, Dan Populasi Area Pemukiman Menggunakan Machine Learning. IJIS - Indonesian Journal On Information System, 5(2), 187. https://doi.org/10.36549/ijis.v5i2.119
Herdiansah, A., Borman, R. I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J., & Al Hakim, R. R. (2022). Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(2), 388. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.4066
Hermawati, F. A., & Zai, R. A. (2021). Sistem Deteksi Pemakaian Masker Menggunakan Metode Viola-Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN). Jurnal KONIK, 182–187. https://www.kaggle.com/prithwirajmitra/covid-face-mask-
Hidayat, D. (2022). Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 5(1), 98–103.
Hidayatullah, V. A. D., Nilogiri, A., & Al Faruq, H. A. (2022). Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Pada SMA Negeri 2 Situbondo Classification Of Achieving Students Using K-Nearest Neighbor (KNN) Method At SMA Negeri 2 Situbondo. Jurnal Smart Teknologi, 3(6), 2774–1702. http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
Hutabri, E., & Putri, A. D. (2019). Perancangan Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Android pada Mata Pelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial untuk Anak Sekolah Dasar. Jurnal Hasil Penelitian Dan Industri Terapan, 08(02), 57–64.
I, R. I. F., Wijaya, D. R., Hernawati, E., & Kom, M. (2020). Pengembangan Aplikasi Machine Learning Menggunakan Algoritma Support Vector Regression Dan Statistical-Based Feature Selection Untuk Memprediksi Kemiskinan Development On Machine Learning Application Using Support Vector Regression and Statistical-Based F. Jurnal Smart Teknologi, 6(2), 1910–1917.
Irawan, J., Chusna, N. L., & Hartawan, M. S. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Lokasi Stasiun Pengisian Bulk Elpiji ( SPBE ) Berbasis Android Menggunakan GPS ( Studi Kasus PT . Patra Trading ). Jurnal Ilmiah Informatika Dan Komputer, 5(1), 1–10.
Julian, D. (2016). Designing Machine Learning Systems with Python. In PACKT Publishing open source community experience distilled (Vol. 53, Issue 9).
Kurnia, D., & Wibowo, A. T. (2021). Klasifikasi Spesies Tanaman Kaktus Grafting Berdasarkan Citra Scion Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Jurnal Smart Teknologi, 8(4), 4171.
Kurniawan, A. A., & Mustikasari, M. (2021). Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode CNN dan LSTM untuk Menentukan Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 5(4), 544–552.
Lorentius, C. A., Adipranata, R., & Tjondrowiguno, A. (2019). Pengenalan Aksara Jawa dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JISTI).
Magdalena, R., Saidah, S., Pratiwi, N. K. C., & Putra, A. T. (2021). Klasifikasi Tutupan Lahan Melalui Citra Satelit SPOT-6 dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 7(3), 335. https://doi.org/10.26418/jp.v7i3.48195
Mait, C. D., Watuseke, J. A., Saerang, P. D. G., & Joshua, S. R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Fuzzy Logic Tahani Untuk Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes. Jurnal Media Infotama, 18(2), 344.
Maslan, A., Annurrallah, A., & Musnansyah, A. (2022). Predicting the Spread of Covid-19 in Indonesia Using Machine Learning Models. Jurnal SNISTEK 4, 441–446.
mutho, S., Ayu Jufri, W., & Usman, N. (2022). Karakteristik Morfologi Tumbuhan Daun Majemuk. Jurnal JBES: Journal Of Biology Education And Science, 2(2), 107–114. https://jurnal.stkipkieraha.ac.id/index.php/jbes
Muthohir, M. (2021). Mudah Membuat Web Bagi Pemula.
Nana, N., Iskandar Mulyana, D., Akbar, A., & Zikri, M. (2022). Optimasi Klasifikasi Buah Anggur Menggunakan Data Augmentasi dan Convolutional Neural Network. Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 11(2), 148–161. https://doi.org/10.30591/smartcomp.v11i2.3527
Nasri, E., & AW, A. S. (2020). Aplikasi Seleksi Penentuan Nasabah Untuk Penjualan Barang Secara Kredit Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi Universitas Baten Jaya, 4(1), 1–11.
Nawangsih, I., Melani, I., & Fauziah, S. (2021). Prediksi Pengangkatan Karyawan Dengan Metode Algoritma C5.0 (Studi Kasus Pt. Mataram Cakra Buana Agung). Jurnal Pelita Bangsa, 16(2), 24–33.
Ngantung, R. K., & Pakereng, M. A. I. (2021). Model Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis User Centered Design Menerapkan Framework Flask Python. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(3), 1052. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3054
Novindri, G. F., & Saian, P. O. N. (2022). Implementasi Flask Pada Sistem Penentuan Minimal Order Untuk Tiap Item Barang Di Distribution Center Pada Pt Xyz Berbasis Website. Jurnal Mnemonic, 5(2), 81–85. https://doi.org/10.36040/mnemonic.v5i2.4670
Pamungkas, C. A., & Widiyanto, W. W. (2022). Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesia Thaun 2022 Dengan Support Vector Machine. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(3), 0–6.
Paraijun, F., Aziza, R. N., & Kuswardani, D. (2022). Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Dalam Mengklasifikasi Kesegaran Buah Berdasarkan Citra Buah. Jurnal KiILAT, 11(1), 1–9.
Permana, R., Saldu, H., & Maulana, D. I. (2022). Optimasi Image Classification Pada Jenis Sampah Dengan Data Augmentation Dan Convolutional Neural Network. Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika), 5(2), 111–120. https://doi.org/10.47080/simika.v5i2.1913
Peryanto, A., Studi, P., Elektro, T., Dahlan, U. A., Studi, P., Teknik, M., & Dahlan, U. A. (2019). Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Format, 8(2), 138–147.
Pintanarum, R., Prasetiadi, A., & Ramdani, C. (2021). Klasifikasi Rasa Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Teknik Identitas Ganda. IJIS - Indonesian Journal On Information System, 6(1), 79. https://doi.org/10.36549/ijis.v6i1.132
Prasetya, A. F., Sintia, S., & Putri, U. L. D. (2022). Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language). Jurnal Ilmiah Komputer Terapan Dan Informasi, 1(1), 14–18.
Prastika, I. W., & Zuliarso, E. (2021). Deteksi Penyakit Kulit Wajah Menggunakan Tensorflow Dengan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 4(2), 84–91. https://doi.org/10.36595/misi.v4i2.418
Purnamawati, A., Nugroho, W., Putri, D., & Hidayat, W. F. (2020). Deteksi Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN. Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan, 5(1), 212–215. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934
Qiudandra, E., Akram, R., & Novianda. (2022). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Osteoarthritis Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 2(2), 37–48. https://ojs.fikom-methodist.net/index.php/methotika/article/view/59
Rasyid, M. F., Djafar, I., & Mahersatillah, A. A. (2022). Prediksi Penyebaran Sub Varian Omicron di Indonesia Menggunakan Machine Learning. Jurnal Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, XI(1), 1–7.
Ren, Y., Wei, W., Zhu, P., Zhang, X., Chen, K., & Liu, Y. (2023). Characteristics, classification and KNN-based evaluation of paleokarst carbonate reservoirs: A case study of Feixianguan Formation in northeastern Sichuan Basin, China. Energy Geoscience, 4(3), 100156. https://doi.org/10.1016/j.engeos.2023.100156
Ristiawanto, S. P., Irawan, B., & Setianingsih, C. (2021). Pengenalan Ekspresi Wajah Berbasis Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur Residual Network-50. Jurnal EProceedings of Engineering, 8(5), 6455–6469. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/16402/16115%0Ahttps://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/16402
Romli, I., & Zy, A. T. (2020). Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, 4(2), 694–702.
Rumandan, R. J., Nuraini, R., Sadikin, N., & Rahmanto, Y. (2022). Klasifikasi Citra Jenis Daun Berkhasiat Obat Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Extreme Learning Machine. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(1), 145–154. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i1.2586
Santosa, S., Sudin, S., & Kamala, N. S. (2022). Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Melalui Citra Mata Menggunakan Metode K-Nearesh Neighbor (KNN). Jurnal PRODUKTIF, 6(1), 517–524.
Saputra, O., & Ismail, I. (2022). Klasifikasi Pada Literasi Membaca Buku Oleh Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest Di Perguruan Tinggi Lampung. Jurnal Ilmudata.Org, 2(11), 1–15.
Saputro, W., & Sumantri, D. B. (2022). Implementasi Citra Digital Dalam Klasifikasi Jenis Buah Anggur Dengan Algoritma K-Nearest Neighnors (KNN) Dan Data Augmentasi. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS, 5(2), 248–253.
Satwikayana, S., Adi Wibowo, S., & Vendyansyah, N. (2021). Sistem Presensi Mahasiswa Otomatis Pada Zoom Meeting Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Convulitional Neural Network Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 5(2), 785–793. https://doi.org/10.36040/jati.v5i2.3762
Septian, I., & Septanto, H. (2022). Pengembangan Model Pendeteksian Gambar Alat Musik dengan Metode Faster R-CNN dengan Library Keras. Jurnal Mahasiswa Intitusi Teknologi Dan Bisnis Kalnis, 8(1). http://ojs.kalbis.ac.id/index.php/kalbisiana/article/view/258
Septrinas, E., Indriati, I., & Soebroto, A. A. (2019). Klasifikasi Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(10), 9762–9769.
Setiawan, R. (2016). Teknik Pemecahan Masalah Dengan Algoritma Dan Flowchart. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952., 5–24. https://fliphtml5.com/mynw/aibk
Sharma, R., Kumar, A., & Chuah, C. (2021). Turning the blackbox into a glassbox: An explainable machine learning approach for understanding hospitality customer. International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), 100050. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2021.100050
Silva, L. F. de J., Cortes, O. A. C., & Diniz, J. O. B. (2023). A novel ensemble CNN model for COVID-19 classification in computerized tomography scans. Results in Control and Optimization, 11(September 2022), 100215. https://doi.org/10.1016/j.rico.2023.100215
Stadnyk, M., Fryz, M., Zagorodna, N., Muzh, V., Kochan, R., Nikodem, J., & Hamera, L. (2022). Steady state visual evoked potential classification by modified KNN method. Procedia Computer Science, 207(Kes), 71–79. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.039
Susanti, N. A., Walid, M., & Hoisiyah, H. (2022). Klasifikasi Data Tweet Ujaran Kebencian Di Media Sosial Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2), 538–543.
Susanto, Y., Tarigan, M., & Yulhendri. (2022). Pengukuran Dan Pendataan Zat Cair Toluene Dengan Akses Rfid Berbasis Nodemcu Esp8266 Yang Termonitor Melalui Web. SINTAMA: Jurnal Sistem Informasi, 2(3), 383–395.
Ula, M., Ulva, A. F., Sistem, P., Fakultas, I., Universitas, T., Unimal, K., Indah, B., Kedokteran, P. S., Kedokteran, F., Malikussaleh, U., & Cunda, K. (2021). Implementasi Machine Learning Dengan Model Case Based Reasoning Dalam Mendagnosa Gizi Buruk Pada Anak. Jurnal Informatika Kaputama, 5(2), 333–339.
Umar, R., Riadi, I., & Faroek, D. A. (2020). A Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neightbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Journal of Applied Informatics and Computing, 4(2), 124–131. https://doi.org/10.30871/jaic.v4i2.2226
Utomo, D. T., Baihaqi, A., Asysyauqi, H., Azizissani, R., Ash’shobir, A. H. A., & Wijaya, H. S. (2022). Perancangan Sistem Penyiraman Otomatis Pada Greenhouse Guna Meningkatkan Kualitas Bibit Tanaman Anggur (Vitis vinivera) Di Daerah Sidoarjo. JEECOM Journal of Electrical Engineering and Computer, 4(1), 46–50. https://doi.org/10.33650/jeecom.v4i1.3581
Vommi, A. M., & Battula, T. K. (2023). A hybrid filter-wrapper feature selection using Fuzzy KNN based on Bonferroni mean for medical datasets classification: A COVID-19 case study. Expert Systems with Applications, 218(May 2022), 119612. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119612
Yusuf, A., Wihandika, R. C., & Dewi, C. (2019). Klasifikasi Emosi Berdasarkan Ciri Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Pengembangan Teknologi Dan Ilmu Komputer, 3(11).
Zer, P. P. P. A. N. . F. I., Hayadi, B. H., & Damanik, A. R. (2022). Pendekatan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Pso Dalam Analisa Pemahaman Pemrograman Website. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 10(3). https://doi.org/10.23960/jitet.v10i3.2700
Zuhairi, M., Putra, H. F. T. S., & Dewanta, F. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Dini Kanker Ovarium Berbasis Android Dengan Expert System. Jurnal E-Proceeding of Engineering, 8(6), 3828–3838.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
