KLASTERISASI NILAI CITRA RGB BUAH PEPAYA MADU BERDASARKAN MUTU BUAH MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS (FCM) CLUSTERING - Sila Abdullah Syakry; Mulyadi Mulyadi; Zulfan Khairil Simbolon (TECHSI - Jurnal Teknik Informatika, 2015)
Proses pengenalan dan penentuan serta klasifikasi hasil pertanian pasca panen secara langsung memiliki peran yang sangat penting dalam teknologi pertanian. Hal ini juga yang menjadi masalah ketika pasca panen, baik dalam hal penyortiran untuk tingkat kematangan. Bertitik tolak pada kasus tersebut, maka dilakukan penelitian tentang klasifikasi mutu buah berdasarkan nilai piksel. Sistem Klasterisasi Nilai RGB Dengan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Klastering (Studi Kasus : RGB Data Citra Buah Pepaya Calina). langkah yang dilakukan untuk menerapkan metode yang digunakan adalah sebagai berikut: Pertama, tentukan dahulu berapa banyak klaster yang ingin dibangun. kedua Mencari dimana pusat klaster setiap data Ketiga, melakukan pengukuran antara Nilai RGB Yang terdekat dengan Metode Fuzzy C-Means Klastering. Hasil penelitian ini mampu mengklaterisasi citra buah pepaya callina dengan baik sesuai dengan nilai untuk kondisi matang mentah RGB yakni R=24.6697, GB=16.6703 dengan fungsi nilainya 358.783473