JenisJenis Mangga yang Mudah Dibudidayakan. Jenis-jenis mangga yang akan kita bahas di sini merupakan jenis mangga yang biasa kita temui di pekarangan-pekarangan rumah kita atau rumah tetangga. Di Indonesia, ada lebih dari 10 jenis mangga yang bisa tumbuh dengan baik di halaman rumah ataupun perkebunan. ManfaatBuah Mangga Untuk Kesehatan Dan Kecantikan, Mengenal Semua Jenis Rokok Di Indonesia Komunitas Kretek, Kumpulan Informasi Segala Lini Menentukan Kaki Dan Jenis Transistor, Buah, Gambar Lukisan Buah Buahan Tempatan Dalam Bakul Gambar Buah Buahan, Jenisjenis mangga yang kelima adalah mangga gedong gincu. Penamaan mangga ini karena konon mangga ini kerap dikonsumsi oleh para bangsawan Belanda yang memiliki rumah gedongan. Mangga ini banyak dikembangkan di daerah Cirebon, Indramayu, dan Majalengka. Kulit dari buah mangga ini berwarna kuning kemerahan. 9dari 9 halaman. 8. Mangga Lalijiwo. Jenis mangga yang manis dan menyegarkan berikutnya adalah mangga lalijiwo yang memiliki ketinggian pohon sekitar 8 m dengan lebar tajuk mencapai 9 meter. Memiliki daun yang cukup lebat, percabangan yang banyak, dan buah setiap pohon juga banyak. 10 Mangga Lalijiwo. merdeka.com. Jenis mangga yang manis dan menyegarkan berikutnya adalah mangga lalijiwo. Biasanya pohon mangga lalijiwo ini memiliki ketinggian sekitar 8 meter dengan lebar tajuk mencapai 9 meter. Daunnya pun cukup lebat, percabangannya yang banyak membuat buah setiap pohon juga banyak. BeliProduk Promo 3 Bibit Berkualitas Dengan Harga Murah dari Berbagai Pelapak di Indonesia. Tersedia Gratis Ongkir Pengiriman Sampai di Hari yang Sama. Dindingovarium menyelubungi ovarium dimana biji dihasilkan. Jaringan pembuluh bervariasi untuk setiap jenis buah dan terdapat pada perikarpium. Struktur perikarpium menunjukkan variasi yang luas untuk setiap jenis atau tipe buah. Ada 2 macam tipe perikarpium, yaitu parenkematik, pada buah berdaging dan sklerenkimatik pada buah kering. Sistemkami menemukan 25 jawaban utk pertanyaan TTS jenis atau macam buah mangga. Kami mengumpulkan soal dan jawaban dari TTS (Teka Teki Silang) populer yang biasa muncul di koran Kompas, Jawa Pos, koran Tempo, dll. Kami memiliki database lebih dari 122 ribu. 3 METODE 3.1 Waktu dan Tempat Praktikum dilaksanakan pada hari Rabu tanggal 28 Oktober 2015 bertempat di Laboratorium 1 Jurusan Biologi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas PGRI Semarang. f3.2 Alat a. Sub 1 = Jangka sorong, Loyang persegi, Penggaris, Timbangan digital b. Sub 2 = Gelas ukur 1000 ml, Penggaris, Jarum pentul buahmangga - buah belimbing 2. Faktor-faktor yang menyebabkan keanekaragaman spesies antara lain a. genetik dan habitat b. habitat dan makanan macam jenis mahluk hidup baik yang termasuk kelompok hewan, tumbuhan dan mikroba. Contohnya : variasi dalam satu famili antara kucing dan harimau. LhKCuH. Beberapa hari lepas, jiran kami ada menghantar beberapa biji buah mangga epal yang di petik dari laman rumahnya. Alhamdulillah dan terima kasih Ida, berkongsi rezeki dengan kami. Semoga buah mangga di laman Ida makin banyak berbuah di masa-masa hadapan hendakNya.. Aamiin. Bila kami buka plastik, rupanya ada terselit juga tiga biji mangga telur atau kalau di kampung ana, Teluk Intan, kami panggil pelam padi. Kak long yang kebetulan ada di sisi ana bertanya lah pada ibunya ni, " Kak long tak tahu lah, ibu apa beza nama buah-buah pelam atau mangga ni, yang Kak Long tahu semua pun buah mangga je.. ? " Haa.. tu la.. , buah mangga atau pelam ni ada beberapa jenis yang ana ketahui dari coretan perjalanan hidup yang di pinjamkan Nya selama lebih 40 tahun ni. Dan dari pengalaman ini lah.. ana cerita kan pada anak-anak dan pembaca yang singgah. Coretan ana di sini bukan lah dalam bentuk ilmiah dalam ilmu pertanian ya, cuma coretan dari pengalaman perjalanan hidup anak kampung sahaja yang kenal pun dari salur galur apa yang kami lalui dan tahu dari mak dan saudara mara terdekat. Jom kita tengok sama atau tidak gelaran atau nama buah pelam atau mangga yang ana coretkan disini dari pengalaman hidup kalian pula ? Ini kerana lain daerah dan asal negeri lain nama atau gelarannya, bukan Kita berkongsi pengalaman okay Nama-nama dan jenis buah mangga di Malaysia Mangga harum manis Inilah raja kepada buah mangga barangkali kan, kerana rasanya yang sedap, bau yang harum dan harganya di pasaran pun amatlah tinggi. Kalau nak membelinya kena betul-betul kenal akan haruman asli buah mangga harum manis ni yang amat terkenal dari negeri Perlis Indera Kayangan. Jangan sampai tertipu dengan penjual sudah ye. Ana pernah makan dan melihat sendiri buah mangga harum manis apabila di beri oleh jiran kami, Man dan Ida yang kisah nya ana kongsikan di sini. Buah mangga harum manis ni hanya di makan setelah masak ranum, tak boleh makan colek naa Ya amatlah sedapnya buah mangga harum manis yang kami nikmati ni, Maha Suci Allah yang menciptakan setiap kejadian dengan amat sempurna untuk dinikmati oleh hamba-hambaNya dengan penuh kesyukuran. Mangga Chokanan kredit foto tokopedia Setahu ana lah kan, buah mangga chokanan ni yang banyak di jual di pasar-pasar atau pasarmalam di sekitar tanahair kita ni. Buah ni kalau sekali pandang sama je macam harum manis tapi ia tidak berbau sama seperti harum manis. Harganya pun jauh lebih murah lah dari harum manis. Buahnya pun jenis kurus dan panjang. Rasanya kadang-kadang ada juga yang masam , selalunya dari yang jenis yang di peram untuk masak tu. Kalau ia masak secara semulajadi ia selalunya manis, kan. Sedap di makan masak ranum dan ada juga yang di makan ketika muda. Korang rujuk lah blog info pertanian untuk mendapatkan maklumat yang lebih sahih dan ilmiah kay. Tapi ana suka makan buah mangga chokanan ni bila tiba musimnya. Mangga epal Mangga epal dalam gambar kat atas tu pemberian jiran kami juga, kak Gee. Alhamdulillah.. ana di kelilingi insan-insan yang baik dan saling berkongsi rezeki untuk di nikmati. Mangga epal ni pada ana juga salah satu spesis buah mangga yang sedap ya amat. Kalau muda ia tak terlalu masam, rasanya macam makan buah jambu je kan. Kalau yang masak ranum pun sedap lemak manis rasanya. Ana suka juga buah mangga epal ni.. Masyaa Allah .. sedap ya amat. Mangga telur atau pelam padi Haa.. yang sebelah buah jambu merah tu , ana panggil mangga telur atau pelam padi kat kampung. Mangga telur ni saiznya kecil-kecil dan bujur macam telur lah kan hehe Rasanya manis kalau masak dan masa muda agak masam puing juga lah. Kalau muda, selalunya kami cicah dengan gula dan kicap atau pun mak ana suka buat jeruk pelam. Kalau masak, basuh bersih-bersih ngap terus dengan kulit-kulitnya.. baru lah anak kampung namanya.. jangan tercekik biji sudah ye.. Aip!! Jangan tiru aksi ni kalau tak biasa buat, bahaya tau.. hehe Kami juga panggil pelam padi kerana biasanya pokok pelam telur ni banyak di tanam di sawah-sawah padi di kawasan bendang Sungai Manik, Teluk Intan tu. Rumah sepupu ana Yong dan Yan banyak buahnya bila tiba musim dan kami selalu juga dapat kiriman dari mereka jika kebetulan ada di kampung masa tu. Sedap sangat buah pelam padi atau mangga telur ni. Alhamdulillah. Buah bachang Haa ni ana tak tahu lah kalau ia memang juga salah satu spesis buah mangga ke tidak. Tapi bagi ana , rupa paras mereka ni tak jauh beza pun kan, jadi ana kategorikannya sebagai salah satu jenis buah mangga juga lah.. Korang jangan percaya tau ! Pi cari dari sumber blog pertanian yang tepat dalam penyampaian fakta nya.. Ini sekadar kisah pengalaman sahaja. Lama dah gambar tu, dari zaman lagi pernah ana kongsikan sebuah artikel kisah perbezaan buah bachang dan kuinin dari kaca mata ana di SINi . Buah bachang ni bau dia lain sikit dari buah kuinin. Macam mana nak cerita pun ana tak tahu sebab kena bau sendiri. Tapi dari kulit nya dah boleh kenal buah bachang ni ia macam ada tompok-tompok hitam tu. Buah Kuinin Dan ini pula buah kuinin. Ana suka sangat makan buah kuinin ni dan baunya lebih lembut dari buah bachang. Tapi kan... kalau korang bawa dalam kereta salah satu buah ni, comfirm bau dia semerbak berhari nak menghilangkannya. Hehe... adik beradik bau durian juga lah. Kedua-dua buah bachang dan kuinin ni sedap di makan begitu atau pun di jadikan serawa. Dan tak kurang sedapnya juga kalau di jadikan sambal belacan.. perghhh!! Meletopsss selera makan... Sesuai lah selera orang kampung macam kami ni Setakad ini sahaja lah yang terlintas di fikiran ana untuk ana kongsikan jenis-jenis buah pelam atau mangga yang ana kenali secara ringkasnya. Dari coretan perjalanan kehidupan yang indah-indah ana kongsikan di sini dan mungkin ada manfaatnya buat insan lain. Fakta pertanian bukan kepakaran ana, jadi korang rujuk lah blog-blog yang lebih tepat sebagai rujukan. Sekadar coretan kisah ana terbitkan disini sebagai sebuah perkongsian pengalaman kan... Waallahu a'lam .. Jakarta -Mangga merupakan salah satu buah yang cukup digemari oleh masyarakat karena rasanya dan wanginya yang khas. Bahkan saat masih belum matang pun, mangga banyak dijadikan berbagai macam olahan seperti, Buah ManggaPohon mangga bisa hidup dengan subur di negara tropis, seperti Indonesia. Sehingga ada banyak sekali jenis mangga yang tumbuh. Adapun jenis-jenis mangga berikut yang melansir dari berbagai sumberMangga ArumanisMangga arumanis merupakan buah kebanggaan Probolinggo. Sesuai dengan namanya, arumanis, mangga jenis ini memiliki aroma yang harum dan rasanya yang manis. Bentuknya lonjong dengan unjung yang meruncing, kulit buahnya berwarna hijau dan biasanya dilapisi dengan lilin alami sehingga akan tampak seperti warna kelabu.. Dagingnya berwarna kuning dengan tekstur lembut dan tahan lama sehingga cocok jika dijadikan GolekMangga jenis ini memiliki ukuran yang besar dan lebih lonjong dari Mangga Arumanis. Beraroma khas, rasanya yang manis, dan bijinya yang tipis. Saat matang, warna daging buahnya akan cenderung oranye dan jika diiris tidak akan mengeluarkan banyak air. Kata golek” diambil dari bahasa Jawa yang berarti mencari. Dalam pengertiannya, setelah orang mencicipi satu buah mangga Golek, maka orang tersebut akan mencerinya lagi dan lagi. Mangga ini juga berasal dari Probolinggo serta pasuruan. Mangga Golek lebih sering dibudidayakan menjadi tanaman buah dalam ManalagiDisebut manalagi’ karena jenis mangga yang satu ini jika sudah dicicipi sekali, maka orang akan ketagihan dan minta lagi. Wajar saja dengan rasanya yang manis dan segar apalagi jika benar-benar ranum. Baca juga Sedang Musim Buah Mangga, Deretan Vitamin yang Terkandung di buah ManggaMangga Manalagi memiliki ciri khas yaitu bintik-bintik putih yang memenuhi kulit buahnya, dan warna daging buahnya kuning pada pangkal dan ujungnya berwarna hijau dan ketika benar-benar matang, maka warnya akan berubah menjadi lebih IndramayuIklan Sesuai dengan asalnya, Indramayu sehingga namanya pun disebut mangga Indramayu. Namun bagi orang-orangg Indramayu sendiri, mangga ini lebih dikenal dengan nama mangga cengkir atau palem cengkir. Ukurannya besar, wangi, manis, namun KuweniJenis mangga yang satu ini memiliki aroma yang sangat menusuk dibandingkan dengan mangga lainnya, dan itulah ciri khas mangga Kuweni. Oleh karena itulah, nama Kuweni diambil dari kata weni yang berarti berani. Mangga ini akan lebih nikmat jika dicampur dengan rujak serut bahkan Gedong GincuMangga yang satu ini paling populer di Majalengka dan Cirebon. Konon dalam kisahnya kenapa diberi nama Gedong, karena di zaman Belanda, mangga Gedong Gincu hanya bisa dinikmati oleh bangsawan yang tingga di rumah-rumah gedong atau bertembok beton. Kulit mangga ini memiliki berbagai warna yaitu hijau, kuning, dan kemerahan. Dan warna kemerahan inilah yang membuatnya disebut mangga Gedong ApelDisebut mangga apel karena bentuknya yang bulat mirip apel. Mangga ini berasal dari singapura dengan dua jenis yaitu mangga apel merah dan mangga epek hijau, dengan rasa asam sehingga cocok jika dimasukkan dalam AlpukatKarena mirip dengan alpukat, alhasil mangga ini disebut dengan mangga Alpukat. Kami tidak perlu repot-repot mengupas kulitnya, namun hanay dengan membelah tengah mangga ini seperti membelah alpukat. Itulah 8 jenis mangga dan keunikan dari namanya. FANI RAMADHANIBaca Ekspor Mangga Indramayu, Zulhas Manis Sekali, Tak Kalah dengan Buah Manapun p>Memilih tanaman mangga yang sesuai dengan yang diinginkan menjadi sebuah tantangan dihadapkan pada tanaman marga Mangifera yang ada saat ini. Kesalahan pemilihan jenis tanaman mangga dapat menyebabkan kekecewaan pada pembeli dan menurunkan kepercayaan kepada penjual tanaman mangga karena dapat dianggap memberikan jenis tanaman yang salah. Permasalahannya adalah jenis tanaman mangga dapat diketahui setelah tanaman tersebut berbuah. Oleh karena itu, dalam upaya mereduksi kesalahan dalam pemilihan sebelum melakukan pembelian tanaman mangga, maka dirancang dan dibangun sebuah sistem pencitraan digital untuk pengenalan jenis tanaman mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daun menggunakan metode Kecerdasan Artifisial K- Nearest Neighbor KNN yang digabungkan dengan Fusi Informasi guna memperoleh hasil klasifikasi dengan akurasi yang lebih baik. Data citra daun empat macam daun tanaman mangga yakni jenis Gadung, Lalijiwo, Golek dan Irwin, diproses menggunakan metode Local Binary Pattern LBP dan Entropy untuk ekstraksi fitur tekstur, dan metode Rectangularity untuk ekstraksi fitur bentuk. Kedua macam fitur tersebut difusikan menjadi masukan bagi pengklasifikasi KNN. Berdasarkan dari hasil-hasil pengujian, K-NN berhasil mengenali keempat jenis tanaman mangga tersebut dengan akurasi tertinggi sebesar 70% pada nilai K = 5, K = 9, K = 10 dan K = 11. Dari hasil pengujian juga diperoleh hasil bahwa fusi informasi mampu mempercepat sistem mengenali jenis tanaman mangga sebesar 0,11 detik. Abstract Choosing the right desired Mango plant is a challenge faced with various types of the existing Mangifera clan plants. The wrong choice of Mango plant species can end up with buyer disappointment and reduce the trust to the seller because it can be considered as providing the wrong type of plant. This happened because the type of Mango plant can only be identified after it bears fruit. In the effort to reduce such error, a digital imaging system was designed and built for recognizing the types of Mango plants based on the leaf shape and texture using Artificial Intelligence’s K-Nearest Neighbor KNN combined with Information Fusion to accelerate the classification with a consistent classification results. The image data consists of four kinds of Mango plant leaves, namely Gadung, Lalijiwo, Golek and Irwin. The leaf texture feature was extracted using the Local Binary Pattern LBP and Entropy methods, while the leaf shape feature was extracted using the Rectangularity method. The two features are fused as the input for the KNN classifier. Based on the test results, KNN was able to identify the four types of the Mango plant with the highest accuracy of 70% at values of K = 5, K = 9, K = 10, and K = 11. Besides that, it is also obtained a result that, the information fusion is able to speed up the recognition the types of Mango by seconds. dari nilai tengah maka diberi nilai 1, dan jika sebaliknya yakni nilai tetangga ≤ nilai tengah maka diberi nilai 0. Nilai-nilai biner tersebut kemudian diubah menjadi nilai desimal. Contoh komputasi LBP diperlihatkan pada Gambar 3. Berdasarkan pada angka-angka dalam kotak-kotak tersebut, maka nilai LBP dari sebuah piksel tertentu adalah 0+2+4+8+16+32+0+128 = 190. Gambar 2. Tahapan proses metode Rectangularity. Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa metode Rectangularity dimulai dengan mencari nilai panjang dan lebar dari obyek daun, lalu mendapatkan nilai luas obyek daun dengan mengalikan nilai panjang dengan nilai lebar dari obyek daun. Tahapan berikutnya adalah mencari nilai panjang dan lebar dari area daun atau daerah yang mengelilingi obyek daun. Nilai luas area daun diperoleh dari perkalian nilai panjang dan lebar area daun yang telah didapatkan diikuti dengan membagi nilai luas obyek daun dengan nilai luas area daun. Pada Gambar 3 dapat diperhatikan bahwa metode LBP dimulai dengan membandingkan nilai piksel tetangga dengan nilai piksel tengah. Apabila nilai piksel tetangga > nilai piksel tengah maka diberi nilai 1, dan sebaliknya bila nilai piksel tetangga [Diakses 5 April 2020] CHUNG-MING, K., NAI-CHUNG, Y., CHIN-SHAN, L., JING-YAN, L. & CHEN, Y., 2010. Global Image Enhancement in DCT Domain. IEEE, pp. 521-525 FARRELLY, 2017. KNN Ensembles for Tweedie Regression The Power of Multiscale Neighborhoods [online]. Tersedia di [Diakses 23 Juli 2020]. NADKARNI, P., 2016. Core Technologies Data Mining and Big Data. Clinical Research Computing, 187–204 [online]. Tersedia di [Diakses 20 Mei 2020] Arwin Datumaya, dkk, Pengenalan Jenis Tanaman Mangga… 785 NUGROHO, 2019. Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning [online] Tersedia di [Diakses 8 Agustus 2020] PATURRAHMAN, 2020. Tugas Akhir S-1 Analisis Pengenalan Pola Daun Berdasarkan Fitur Canny Edge Detection dan Fitur GLCM Menggunakan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor K-NN [online]. Tersedia di [Diakses 6 Juli 2020] RAHAYU, HONAINAH, & PAWENING, E. R., 2016. Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk dan Tekstur Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Prosiding SENTIA, 8. pp. A247–A253 [online]. Tersedia di [Diakses 4 April 2020]. RISKA, CAHYANI, L., & ROSADI, 2015. Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun. Jurnal Buana Informatika, 61, pp. 41–50 [online]. Tersedia di [Diakses 4 April 2020]. RUSLI & NASIR, M., 2018. Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Infomedia, 32, pp. 87-91 [online]. Tersedia di [Diakses 8 April 2020]. SOFFIANA, A., & PRASETYO, E., 2015. Klasifikasi Jenis Pohon Mangga Gadung dan Curut Berdasarkan Tekstur Daun. SESINDO 2011, Desember 2011. pp. 1–8, [online]. Tersedia di [Diakses 4 April 2020] SUMARI, & AHMAD, 2008. Designing MultiAgent-based Information Fusion System. The 1st Makassar International Conference on Electrical Engineering and Informatics 2008, pp. 137-143. SUMARI, & AHMAD, 2016. The Fusion of Artificial Intelligence and Information Fusion. International Symposium on Electronics and Smart Devices 2016, [online]. Tersedia di [Diakses 21 Mei 2020] SUMARI, & AHMAD, 2017. Information Fusion as Knowledge Extraction in an Information Processing System. International Journal of Artificial Intelligence and Neural Networks, 71, pp. 22–27. SUTARNO, ABDULLAH, & PASSARELLA, R., 2017. Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization LVQ . Prosiding Annual Research Seminar 2017, 31, pp. 65-70. Halaman ini sengaja dikosongkan Arwin Datumaya Wahyudi SumariAdang Suwandi AhmadCognitive Artificial Intelligence CAI is a new perspective in Artificial Intelligence AI, which brings a new concept of intelligence that is not only limited in the emulation of behavior and ways of how human thinks but also to explore how human grows its knowledge. The development of CAI was started by devising new method that is able to mimick the human brain ability to perform Knowldege Growing KG. Based on our long and thorough observation, the knowledge development in human brain is carried out by fusing the information obtained by human sensory organs from the environment. New knowledge is obtained as the time passes by fusing new information with the knowledge already stored in . In this paper we present a method which emulates the mechanism of KG within human brain called A3S Arwin -Adang-Aciek-Sembiring. The system which uses this method is called as Knowledge Growing System KGS. We also present an example with real-life data to show the work of A3S in performing KG Arwin Datumaya Wahyudi SumariAdang Suwandi AhmadIn Network-Centric Warfare paradigm, the key to win the war is information. In order to obtain as much as possible information of the battlefield situation, the commandant orders his units to deploy sensors in all strategic areas. The obtained information can be used by the commandant as decision maker to make a quick and correct strategic decision to win the war. Managing information that is coming from strategically-distributed sensors is the key to commandant's decision cycle and can become a big problem when the network gets larger. In this paper we propose and design a MultiAgent-based Information Fusion System MAIFS as one of approaches to cope with this problem. The system uses the advantage of information fusion in combining information obtained from the distributed sensors to produce more complete and comprehensive situational awareness information. The distributed sensors are treated as individual agents that form a network of agents called a multiagent system with information fusion capability. We will explain the steps in designing the MAIFS clearly by using a simple example of simple NCW scenario to give more understanding on the proposed system. Arwin Datumaya Wahyudi SumariAdang Suwandi AhmadKnowledge extraction is a means of obtaining knowledge from a phenomenon occured in the environment. Knowledge extraction as part of a process within an information processing system is a very easy task for human brain to do. In this paper we present a new technique for knowledge extraction called information fusion. In the creation of new knowledge, the brain does inferencing to obtain an inference. In essence, when doping the inferencing, the brain is fusing information obtained from the environment with the knowledge already stored in it. The obtained inference is new knowledge of the system while the occured mechanism is called as knowledge extraction. We have developed a method called A3S Arwin-Adang-Aciek-Sembiring for knowlegde extraction that was already applied to our system called Knowledge-Growing System KGS. We also present an example with real-life data to show the work of A3S in performing knowledge extraction Colleen FarrellyVery few K-nearest-neighbor KNN ensembles exist, despite the efficacy of this approach in regression, classification, and outlier detection. Those that do exist focus on bagging features, rather than varying k or bagging observations; it is unknown whether varying k or bagging observations can improve prediction. Given recent studies from topological data analysis, varying k may function like multiscale topological methods, providing stability and better prediction, as well as increased ensemble diversity. This paper explores 7 KNN ensemble algorithms combining bagged features, bagged observations, and varied k to understand how each of these contribute to model fit. Specifically, these algorithms are tested on Tweedie regression problems through simulations and 6 real datasets; results are compared to state-of-the-art machine learning models including extreme learning machines, random forest, boosted regression, and Morse-Smale regression. Results on simulations suggest gains from varying k above and beyond bagging features or samples, as well as the robustness of KNN ensembles to the curse of dimensionality. KNN regression ensembles perform favorably against state-of-the-art algorithms and dramatically improve performance over KNN regression. Further, real dataset results suggest varying k is a good strategy in general particularly for difficult Tweedie regression problems and that KNN regression ensembles often outperform state-of-the-art methods. These results for k-varying ensembles echo recent theoretical results in topological data analysis, where multidimensional filter functions and multiscale coverings provide stability and performance gains over single-dimensional filters and single-scale covering. This opens up the possibility of leveraging multiscale neighborhoods and multiple measures of local geometry in ensemble merupakan salah satu bagian tanaman yang dapat menjadiacuan klasifikasi, karena memiliki perbedaan fitur pada setiap jenis mangga. Penerapan Unconstraint Hit or Miss Transformation UHMT dengan empatstructuring element SE mengakibatkan tingginya kompleksitas penelitian ini bertujuan untuk menyederhanakan kompleksitaskomputasi dengan menerapkan satu dari sembilan SE pada UHMT. Pola fiturtulang daun diperoleh dengan menerapkan Local Binary Pattern LBP,kemudian hasil fitur yang diperoleh dihitung dengan entropy. Hasilmenunjukkan bahwa rata-rata nilai entropy yang tinggi dikategorikan padamangga madu. Pengujian klasifikasi membandingkan akurasi pada K-foldCross Validation, dengan nilai K-fold adalah 5, 8, dan 10. Akurasi tertinggidengan menggunakan 10-fold Cross Validition yaitu 78,5 %.Bagi petani atau masyarakat awam yang berminat untuk menanam pohon mangga selalu berharap bahwa buah mangga yang dihasilkan dari pohon yang ditanamnya merupakan jenis buah mangga sesuai dengan yang diinginkan. Otomatisasi yang dibuat dalam penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis pohon mangga berdasarkan tekstur daun. Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbor K-NN dan Jaringan Syaraf Tiruan JST Backpropagation pada fitur tekstur daun mangga jenis gadung dan curut. Karena daun mangga umumnya berwarna hijau, maka fitur warna tekstur yang digunakan adalah fitur warna green dari bagian warna RGB Red, Green, Blue. Fitur tekstur yang digunakan dalam penelitian adalah rata-rata intensitas, smoothness, entropy, 5 moment invariant, energy, dan kontras. Klasifikasi dilakukan pada dua jenis daun pohon mangga menggunakan 30 sampel daun mangga gadung dan 30 sampel daun mangga curut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan K-NN memberikan rata-rata hasil akurasi keseluruhan sedangkan dengan JST Backpropagation memberikan rata-rata akurasi keseluruhan Chung-Ming KuoNai-Chung YangChih-Shan LiuFu-Yan ChenThe JPEG that applies discrete cosine transform DCT is one of the most popular image compression methods. Enhancement in the compressed domain offers two major advantages, including low computational complexity and storage space. To enhance an image in compression domain, the main issue is to develop an effective technique that limits the introduction of blocking artifacts. In this paper, we propose a new merging strategy to generate global DCT-like matrix, which achieve not only global enhancement but removing block artifacts in compressed-domain. In addition, we also propose multi-enhancement factors based on the distribution of frequency for fine tune image enhancement. From the simulation results, the proposed method provides an effective improvement for image enhancement and significant reduction in the introduction of block Technologies Data Mining and Big DataP NadkarniNADKARNI, P., 2016. Core Technologies Data Mining and Big Data. Clinical Research Computing, 187-204 [online]. Tersedia di [Diakses 20 Mei 2020]Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised LearningK S NugrohoNUGROHO, 2019. Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning [online] Tersedia di [DiaksesTugas Akhir S-1 Analisis Pengenalan Pola Daun Berdasarkan Fitur Canny Edge Detection danA A PaturrahmanPATURRAHMAN, 2020. Tugas Akhir S-1 Analisis Pengenalan Pola Daun Berdasarkan Fitur Canny Edge Detection dan Fitur GLCM Menggunakan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor K-NN