Penerapan K-Means Clustering untuk Klasifikasi Citra Cabai Keriting: Studi Ekstraksi Warna dan Tekstur GLCM - Yasmin, Nabila; Chairunnissa Deliva Akbar, Syifa; Ramadhanu, Agung (Indonesian Journal Computer Science, 2024)
Klasifikasi citra cabai keriting berdasarkan warna dan tekstur merupakan tantangan penting dalam bidang pertanian digital. Dalam penelitian ini, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan citra cabai keriting berdasarkan karakteristik warna dan tekstur. Ekstraksi fitur warna dilakukan menggunakan model warna RGB, sedangkan pada bagian fitur tekstur diekstraksi dengan menggunakan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan citra ke dalam beberapa kategori, yaitu cabai keriting merah dan cabai keriting hijau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi antara fitur warna dan tekstur memberikan akurasi yang lebih baik dalam pengelompokan citra. Pada penelitian ini menggunakan 50 citra untuk setiap jenis, dengan total dataset berjumlah 100 citra. Masing-masing kelas terdapat 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian.Skor uji akurasi  untuk kelas cabai merah keriting dengan nilai akurasi sebesar 93%. Sedangkan untuk kelas cabai hijau keriting yang mendapat  akurasi 91%.  Rata-rata  akurasi hasil  pengujian secara keseluruhan yaitu 92%. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, klasifikasi cabai keriting merah dan cabai keriting hijau menggunakan ekstraksi fitur warna dan bentuk terbukti efisien dan menghasilkan kategori baik. Program yang digunakan dapat dijalankan dengan baik dan dapat menangkap karakteristik dataset dengan menggunakan ekstraksi bentuk dan warna.