PENGENALAN KADAR TOTAL PADAT TERLARUT PADA BUAH BELIMBING BERDASAR CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBORHOOD (KNN) - Maesya, Aries (Fakultas Matematika dan ilmu pengetahuan Alam. Universitas Pakuan.)
Proses pemilihan feature dari citra RGB (Red-Green-Blue) dilakukan untuk memprediksi buah belimbing yang dicirikan dengan kandungan TPT (Total Padat Terlarut). Dari feature terpilih, dilakukan transformasi komponen utama satu dimensi (1D-PCA) dan dua dimensi (2D-PCA) untuk mereduksi dimensi citra dengan proses pengenalan tingkat kemanisan yang dikelompokkan menjadi tiga, yaitu manis, sedang, dan asam. Dari 300 citra buah belimbing diperoleh hasil bahwa secara akurasi, teknik 1D-PCA maupun 2D-PCA memberikan hasil yang relatif sama. Namun dari segi kecepatan, 2DPCA jauh lebih cepat dibanding 1D-PCA, khususnya pada bagian pembentukan sumbu. Model hubungan tingkat kemanisan sebagai fungsi dari nilai RGB memberikan tingkat determinasi terbesarnya 69.9%. Percobaan menunjukkan bahwa 1D-PCA maupun 2DPCA mampu menerangkan sekitar 95% model hubungan tersebut yang dikembangkan pada ruang asal. Teknik PCA digabungkan dengan teknik klasifikasi KNN untuk pengenalan mampu mengenali buah kelompok manis dan asam dengan akurasi 100%. Sedangkan untuk kelompok sedang memiliki akurasi 83%.