Penerapan Pengolahan Citra Digital Untuk Klasifikasi Rasa Jeruk Berastagi Berdasarkan Warna Dan Tekstur Dengan Metode Klasifikasi SVM - Malau, Mei Lammi; Wulandari, Siti; Kiswanto, Dedy (Universitas Lampung, 2025)
Jeruk Berastagi merupakan salah satu komoditas buah unggulan Indonesia dengan permintaan tinggi di pasar lokal maupun internasional. Untuk memastikan kualitas jeruk, terutama terkait rasa dan tingkat kematangan, dibutuhkan metode yang akurat dan objektif. Klasifikasi rasa jeruk secara manual seringkali bersifat subjektif dan membutuhkan keahlian khusus, sehingga kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode berbasis pengolahan citra digital guna mengotomasi klasifikasi rasa jeruk Berastagi menjadi tiga kategori utama: asam, hambar, dan manis. Metode yang diusulkan terdiri atas lima tahap utama, yaitu akuisisi citra, pra-pemrosesan, penghapusan latar belakang, ekstraksi fitur warna (HSV) dan tekstur (GLCM), serta klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini mampu mencapai akurasi pengujian sebesar 96,67% dan rata-rata akurasi validasi silang sebesar 93,33%. Confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar sampel berhasil diklasifikasikan dengan benar, dengan hanya satu hingga dua kesalahan klasifikasi pada kategori manis. Nilai presisi, recall, dan f1-score rata-rata sebesar 0,97 mengindikasikan bahwa fitur gabungan HSV dan GLCM efektif dalam merepresentasikan karakteristik rasa jeruk. Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, metode ini terbukti efektif dan efisien dalam mengotomasi proses klasifikasi rasa jeruk Berastagi menjadi asam, hambar, dan manis.