Segmentasi Kematangan Buah Markisa Berdasarkan Kemiripan Warna Dengan Algoritma K-Means - Rifqi Aufa Siregar, Farras; Sriani, Sriani; Darta, Ali (STMIK Triguna Dharma, 2024)
Tingkat matang buah markisa bisa identifikasi dari beberapa cara salah satunya yaitu melihat warna buah tersebut, bentuk buah yang semakin besar dan permukaan warna buah yang kuning menyeluruh. Menentukan tingkat kematangan markisa yang dilakukan oleh petani dan konsumen selama ini tidak efektif, yaitu dengan mengidentifikasi pada permukaan kulit buah. Menggunakan dengan cara manual tidak efisien karena akan memakan waktu yang tergolong cukup lama, selain itu manusia memiliki pandangan dan pendapat yang berbeda-beda yang akan menghasilkan hasil dari identifikasi menjadi berbagai macam. Identifikasi dengan cara tersebut memiliki kekurangan, maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem yang mampu menentukan kematangan buah yang memiliki akurasi yang tinggi dan menghasilkan informasi yang valid. Metode algoritma k-means yang akan diimplementasikan ke dalam proses segmentasi buah markisa yaitu dengan memilah citra ke dalam suatu kelompok yang dinilai dari kemiripan atribut citra. Algoritma k-means akan memilah data yang mempunyai nilai, atribut, karakter serupa ke dalam satu grup. Data buah yang terkumpul sebanyak 8 buah markisa dan menghasilkan data citra sebanyak 48 citra buah markisa. Pengambilan gambar dari 6 sisi yaitu atas, bawah, kiri, kanan, depan dan belakang. Dari hasil klaster dengan metode algoritma k-means didapat hasil 4 buah markisa matang dan 4 buah markisa mentah.