SEGMENTASI FUZZY C –MEANS DAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMBANTU IDENTIFIKASI KUALITAS BUAH JERUK BERDASARKAN WARNA DAN UKURAN - Iwan Setiawan Wibisono; Suamanda Ika Novichasari (Universitas Ngudi Waluyo, 2019)
Buah jeruk adalah buah yang kaya akan kandungan vitamin C yang tinggi. Selain itu buah jeruk siam jawa ini manis juga mempunyai rasa yang menyegarkan. Untuk mendapatkan kesegaran serta rasa yang manis maka perlu dipilih buah jeruk yang telah matang. Tingkat kematangan buah jeruk siam jawa terlihat dari tekstur kulit serta warna kulitnya. Buah yang telah matang biasanya mempunyai tekstur kulit yang halus, tipis dan mengkilat serta warna yang cenderung tegas. Banyak permasalahan yang timbul ketika melakukan identifikasi kematangan buah jeruk secara tradisional. Bagi petani jeruk, tingkat kematangan ini sangat mudah mereka bedakan, tetapi bagi orang awam tentu akan mengalami banyak kesulitan. Masalah ini akibat sifat manusia yang memiliki beberapa kelemahan, diantaranya adalah kelemahan yang diakibatkan keterbatasan fisik maupun faktor kelelahan. Dengan semakin majunya teknologi komputer membuat kerja manusia semakin cepat dan mudah. Masalah mengklasifikasikan kualitas buah jeruk dapat diselesaikan dengan menerapkan ilmu computer vision, memungkinkan piranti dapat mengenali serta menganalisa obyek berupa gambar yang diambil dalam mengenali kondisi kematangan buah jeruk. Kemampuan ini jelas akan sangat membantu khususnya bagi mereka yang tidak memiliki pengetahuan tentang pemilihan kematangan buah jeruk. Kematangan buah biasanya ditentukan oleh beberapa parameter, diantaranya adalah dari parameter ukuran, berat, ciri warna, keharuman dari buah tersebut, dan lain-lain. Parameter kematangan buah dari sisi warna kulit buah merupakan salah satu faktor penting didalam identifikasi kematangan buah. Dalam penelitian ini digunakan metode Fuzzy C-Means dan Neural Network (NN PSO) untuk mengklasifikasikan kualitas Buah jeruk, berdasarkan. ciri. fisiknya. yaitu, menggunakan. analisis. tekstur warna, ukuran dan berat yang merupakan salah satu dari ciri fisik buah jeruk. Penelitian ini menggunakan 50 buah jeruk siam jawa yang terdiri dari 25 jeruk siam jawa matang dan 25 jeruk siam jawa mentah. Tujuan penelitian ini untuk membuktikan berapa presentase keberhasilan pengenalan dengan metode Fuzzy C-Means dan membandingkan tingkat presentase keberhasilan yang lebih baik antara algoritma Fuzzy C-Means dengan algoritma Nueral Network. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan pada penelitian ini, terbukti bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan untuk mengkalsifikasi jeruk siam jawa. Akan tetapi tingkat akurasi masing cukup memeuaskan, yaitu 87%. Maka untuk penelitian berikutnya metode dapat dikembangkan lagi. Mungkin dapat dimaksimalkan lagi pada proses prapengolahan dan ekstraksi ciri citra. Keywords— Klasifikasi Jeruk. Image Processing, FC-M, NN-PSO