Muh Yasin Kadir
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

KLASIFIKASI KUALITAS BUAH MANGGIS BERDASARKAN TEKSTUR DAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Muh Raenaldy; Faldi Firmansyah; Muh Yasin Kadir; Jessica Crisfin Lapendy; Muh. Akbar
Journal of Deep Learning, Computer Vision, and Digital Image Processing Volume 2 Issue 2 September 2024
Publisher : CV. Sakura Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61255/decoding.v2i2.546

Abstract

Masalah dalam proses penyortiran buah manggis di Indonesia adalah masih dilakukan secara manual, mengakibatkan ketidakkonsistenan dan rendahnya akurasi dalam klasifikasi kualitas buah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kematangan buah manggis secara otomatis menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) berbasis pengolahan citra digital. Metode yang digunakan mencakup enam tahapan: akuisisi citra, preprocessing, segmentasi, operasi morfologi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode JST dapat mengklasifikasikan buah manggis dalam tiga kelas tingkat kematangan (belum matang, setengah matang, dan matang) dengan akurasi 100% baik pada data latih maupun data uji. Fitur terbaik diperoleh dari kombinasi RGB + tekstur (contrast + homogeneity) dengan waktu komputasi paling efisien (136,61 detik untuk data latih dan 28,13 detik untuk data uji). Metode JST terbukti lebih efektif dibandingkan metode klasifikasi lainnya seperti Naive Bayes dan KNN, khususnya dalam menghadapi data berdimensi tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem klasifikasi berbasis JST dapat diimplementasikan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi penyortiran buah manggis secara industri.