PEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITMA CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) (Studi Kasus: Kredit Macet di PD. BPR-BKK Purwokerto Utara) (original) (raw)

Abstrak Buah apel merupakan buah yang banyak ditanam di daerah pengunungan atau dingin, salah satu contohnya di Malang. Buah apel adalah buah yang memiliki banyak warna, ada warna hijau, kuning, dan merah. Dengan berbagai macam warna tersebut membuat konsumen merasa kebingungan apakah buah apel yang akan dimakan ini manis atau asam. Karena hampir sebagian konsumen kurang mengetahui jenis apel yang akan dibeli. Kadang apel yang akan dibeli adalah jenisnya warna hijau, akan tetapi karena kurang tahu matang atau mentah, maka salah memilih. Agar dapat membantu konsumen dalam mengetahui tingkat kematangan buah apel manalagi dibuatlah suatu sistem. Dengan tujuan agar dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah apel manalagi. Sehingga sistem yang dibuat akan menampilkan informasi apakah buah apel manalagi matang atau mentah. Sistem akan mengolah citra input buah apel manalagi dan mengambil fitur tekstur GLCM (intensity, contrast, energy, smoothness, entropy, skewness). Dan proses menentukan kematangan buah menggunakan metode KNN. Sistem dibangun menggunakan tool matlab, dengan dataset sebanyak 200, yang terdiri dari 130 dataset training, dan 70 dataset testing. Dalam menerapkan algoritma KNN untuk menentukan tingkat kematangan buah apel manalagi hasil akurasinya 51,4%. Dengan data output yang tidak sesuai dengan target sejumlah 34 data dan yang sesuai target sejumlah 36 data. Kata kunci: Matlab, KNN, GLCM, Kematangan buah apel Abstract An apple is a fruit that is widely planted in mountainous or cold regions, for example in Malang. Apples are fruits that have many colors, there are green, yellow, and red colors. With a variety of colors that make consumers feel confused whether the apples to be eaten are sweet or sour. Because almost most consumers do not know the type of apple that will be purchased. Sometimes the type of apple that will be purchased is green, but because it does not know ripe or raw, it is wrong to choose. In order to help consumers in knowing the level of maturity of apple again, a system was made. With the aim to be able to classify the level of maturity of the apple again. So that the system created will display information whether the apple is more ripe or raw. The system will process the image of the apple again and take the GLCM texture features (intensity, contrast, energy, smoothness, entropy, skewness). And the process of determining fruit maturity using the KNN method. The system was built using the matlab tool, with 200 datasets, consisting of 130 training datasets, and 70 testing datasets. In applying the KNN algorithm to determine the maturity level of apples, the accuracy results are 51.4%. With output data that is not in accordance with the target number of 34 data and according to the target number of 36 data.