Klasifikasi Mutu Buah Belimbing (Averrhoa carambola L.) menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)

Authors

  • M. Debby Candra Setiawan Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Intan Nur Farida Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ratih Kumalasari Niswatin Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.179

Abstract

Mutu buah merupakan hal yang sangat penting dalam hasil produksi buah-buahan. Namun saat ini proses klasifikasi mutu masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan subjektifitas. Teknologi informasi diperlukan untuk mempercepat proses klasifikasi mutu dan membuatnya menjadi objektif. Dalam proses pengklasifikasian mutu buah belimbing diperlukan pengolahan dari citra digital buah belimbing. Data citra buah belimbing digunakan dalam proses pelatihan sistem agar dapat mengklasifikasikan mutu. Maka diperlukan metode ekstraksi ciri yang baik agar mendapatkan nilai tekstur yang bagus. Dengan memanfaatkan hasil dari metode ekstraksi cirri maka dapat digunakan untuk mengklasifikasikan mutu buah belimbing. Penentuan mutu belimbing dilakukan dengan menganalisis fitur warna, tekstur dari citra digital belimbing yang akan dijadikan sampel data penelitian dengan menerapkan metode gray level co-occurrence matrix (glcm) sebagai ekstrasi ciri dan Learning Vector Quantizaion (LVQ) sebagai metode pelatihan untuk pengenalan mutu belimbing. Klasifikasi mutu di bedakan ke dalam 3 kelas, yaitu belimbing grade A merupakan belimbing yang bebasdarikerusakan. Grade B memilikiketentuancacatmaksimumsebesar 10% dan Grade C memiliki ketentuan cacat maksimum sebesar 15%. Penelitian ini menunjukkan aplikasi yang dapat menampilkan klasifikasi mutu buah belimbing sesuai kelas

Keywords:

Belimbing, GLCM, Klasifikasi Mutu Buah, LVQ

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

Statistik Produksi Holtikultura Tahun 2014. Jakarta: Direktorat Jenderal Hortikultura Kementerian Pertanian.

Prasetyo, Eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Brawijaya Wiharja, Y. P. & Harjoko, A., 2014. Pemrosesan Citra Digital untuk Klasifikasi Mutu Buah Pisang Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. IJEIS, Volume 4, pp. 57-68.

Agustian, W., Setyaningsih, S. & Qur'ania, A.,2017. Klasifikasi Buah Jeruk

Menggunakan Metode Naive Bayes

Berdasarkan Analisis Tekstur dan

Normalisasi Warna. Program Studi Ilmu

Komputer FMIPA Universitas Pakuan

Siqueira, F. R. d., Schwartz, W. R. & Pedrini, H.,

Multi-scale Gray Level Cooccurrence Matrices for Texture

Description. Neuro computing, Volume

, pp. 336-345

Surya, R. A., Fadhil, A. &Yudhana, A., 2017.

Ekstraksi Ciri Metode Gray Level CoOccurrence Matrix (GLCM) dan Filter

Gabor Untuk Klasifikasi Citra Batik

Pekalongan. Jurnal Informatika: Jurnal

Pengembangan IT, Volume 02.

Standar Nasional Indonesia, 2009. SNI 3165:2009, Jakarta: Badan Standardisasi Nasional (BSN).

Kusumadewi, S. et al. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY

MADM). GrahaIlmu. Yogyakarta.

Downloads

Published

2020-12-17

Issue

Vol. 4 No. 1 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020

Section

Articles

License

Copyright (c) 2020 M. Debby Candra Setiawan, Intan Nur Farida, Ratih Kumalasari Niswatin

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Klasifikasi Mutu Buah Belimbing (Averrhoa carambola L.) menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix). (2020). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(1), 093-100. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.179