Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer
bayu Ketut Erna ariska
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN DAN KUALITAS BUAH PISANG BERDASARKAN FITUR WARNA, TEKSTRUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HSV bayu Ketut Erna ariska
Jurnal Ilmu Komputer Vol 16 No 1 (2023): JIK Edisi April 2023
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIK.2023.v16.i01.p02

Abstract

Pisang memiliki sifat yang mudah rusak, pengelolaan yang tidak tepat pada buah pisang dapat mengakibatkan penuruan mutu dan kualitas. Pada umumnya, untuk mengukur kematangan masih dilakukan secara konvensional, kelemahan dari metode tersebut adalah tingkat akurasi yang tidak konsisten dan cenderung mengalami kesalahan. Pemanfaatan citra sangat penting untuk mengetahui kematangan buah pisang dengan memanfaatkan citra digital. Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah pisang berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value). Model warna HSV (Hue, Saturation, Value) mengelompokkan komponen intensitas dari informasi warna yang dibawa (hue dan saturation) dalam warna citra. Berdasarkan hasil penelitian pada analisis tingkat kematangan buah pisang diperoleh akurasi pelatihan tertinggi sebesar 100% dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 100%. Sedangkan pada analisis kualitas biji kopi diperoleh akurasi pelatihan tertinggi sebesar 87,5% dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 90%. Akurasi tersebut menunjukkan bahwa metode yang dikembangkan pada penelitian ini cukup baik dalam menganalisis tingkat kematangan dan kualitas buah pisang. Sistem yang dikembangkan juga dibuat dalam tampilan antarmuka sehingga memudahkan pengguna dalam pengoperasian. Kata Kunci : Transformasi Ruang Warna HSV; Pengolahan Citra.
Co-Authors