Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Multi Proximity: Jurnal Statistika Universitas Jambi
M. Tri Wahyudi
Universitas Jambi
Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Kematangan Buah Pisang dengan Metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) M. Tri Wahyudi; Sri Lestari
Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 1 No. 2 (2022): Statistics and Mathematics
Publisher : Universitas Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (621.099 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin maju khususnya komputer vision telah menjadi sebuah tantangan dalam menganalisis dan memproses suatu citra. Algoritma yang digunakan pada computer vision sangat sulit untuk mengenali tekstur dari suatu citra. Berbeda dengan penglihatan manusia yang dapat mengenali tekstur dengan mudah. Menganalisis suatu citra diperlukan perhitungan secara matematis pada objek baik itu secara piksel maupun geometris. Sehingga digunakanlah suatu metode pengenalan tekstur yaitu Gray Level Co-Occurrence Matrix atau GLCM. Metode GLCM adalah suatu metode ekstraksi order kedua pada fitur statistik tekstur. Metode GLCM memiliki beberapa parameter seperti kontras, korelasi, energi dan homogenitas sebagai fitur ekstraksi ciri dalam pemrosesan citra. Tujuan dilakukannya penelitian tentang analisis kematangan ini adalah untuk mengetahui apakah metode Gray Level Co-Occurrance Matrix (GLCM) dapat digunakan dan akurat dalam menganalisis kematangan buah pisang. Dalam penggunaan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence) kematangan buah pisang dapat dianalisis. Dengan hasil akhir berupa sederat angka yang akan dikonversikan menjadi informasi tingkat kematangan buah pisang tersebut. Namun analisis kematangan buah dengan menggunakan GLCM pada program ini belum akurat 100%.
Co-Authors Sri Lestari