DETEKSI KUALITAS BERAS MENGGUNAKAN SEGMENTASI CITRA BERDASARKAN PECAHAN BULIR DAN SEBARAN WARNA - Eko Supriyadi; Achmad Basuki; Riyanto Sigit (LPPM STMIK Lombok, 2020)
Ada banyak kasus penipuan dalam pemalsuan beras dengan mencampur beras berkualitas baik dengan beras berkualitas rendah untuk kenaikan harga. Untuk melindungi masyarakat dari pemalsuan, kami melakukan penelitian untuk mendeteksi kualitas beras yang nantinya dapat membantu masyarakat untuk dapat membedakan kualitas baik dan buruk. Penelitian ini menyajikan sistem pemrosesan citra beras berbiaya rendah untuk menilai kualitas beras. Banyak faktor yang mempengaruhi kualitas beras seperti fragmen biji-bijian, warna yang tidak seragam, bau dan faktor lainnya. Penelitian ini menggunakan prosentase butiran beras pecah dan keseragaman warna untuk menentukan kualitas beras. Kami mengusulkan fitur tekstur dengan segmentasi Otsu untuk menentukan jumlah butiran pecah dan distribusi warna untuk menentukan seragam warna. Hasil klasifikasi menggunakan validasi K Folddengan k=10 pada data asli menunjukkan hasil K-Nearest Neigbour memiliki akurasi 99,87%.