KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN PISANG DENGAN METODE HSV, GLCM, PCA, SVM - Aaron Sebastian; Vivian; Joshua Atmadjaya (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi tingkat kematangan pisang secara otomatis menggunakan kombinasi metode HSV, GLCM, PCA dan SVM. Proses dimulai dengan pengambilan citra pisang dari kaggle yang dibagi menjadi 4 jenis kematangan, yaitu sangat matang, matang, busuk dan mentah. Fitur warna diekstrak menggunakan metode HSV, sedangkan fitur tekstur diambil melalui metode GLCM. Fitur-fitur ini selanjutnya direduksi dimensinya menggunakan PCA untuk meningkatkan efisiensi dalam klasifikasi. Langkah terakhir adalah melakukan klasifikasi dengan algoritma SVM. Penelitian ini membuat beberapa perbandingan pada hasil eksperimen yaitu proporsi 60% data pelatihan dan 40% data pengujian, proporsi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian, dan proporsi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Hasil eksperimen pada proporsi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian menunjukkan hasil performa tertinggi dan paling optimal. Temuan ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam sektor pertanian guna mendukung proses penyebaran buah secara otomatis dan efisien.