Klasifikasi Kualitas Bunga Cengkeh untuk Meningkatkan Mutu Dengan Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) - Yaspin, Yayak Nuri; Widodo, Danang Wahyu; Sulaksono, Juli (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2020)
Pengolahan citra digital sangat membantu pekerjaan manusia termasuk dalam penanganan pasca panen produk pertanian yaitu dengan mengklasifikasikan jenis dan mutu tanaman sesuai dengan kriteria bukan hanya berdasarkan penilaian objektif dari petani. Pengklasifikasian kualitas bunga cengkeh untuk meningkatkan mutu menggunakan citra digital merupakan sistem yang dapat membantu petani dalam menentukan kualitas cengkeh. Pada penelitian ini pengklasifikasian mutu cengkeh dilakukan berdasarkan hasil deteksi ukuran dan warna cengkeh. Proses untuk mendeteksi ukuran dan warna cengkeh menggunakan metode GLCM yaitu dengan membandingkan nilai threshold dari citra kulit cengkeh yang berwarna cokelat untuk deteksi ukuran dan citra berwarna putih untuk deteksi warna cengkeh dengan sampel uji cengkeh. Threshold yang digunakan untuk mendeteksi ukuran cengkeh yang baik adalah nilai dari 0.01 sampai 0.07 dan nilai dari 0.1 sampai 0.6 sedangkan threshold untuk mendeteksi warna putih yang terdapat pada cengkeh yaitu nilai dari 0.6 sampai 1 dan nilai dari 0 sampai 0.15. Keakuratan sistem penilaian mutu cengkeh menggunakan citra digital bernilai 92.50%, dengan jumlah benar 29 sampel dari 32 sampel cengkeh.