<![CDATA[Salah satu buah yang cukup populer di Indonesia adalah buah pir atau Pyrus. Metode identifikasi jenis buah pir yang dilakukan secara manual berdasarkan bentuk dan warnanya, akan menimbulkan kemungkinan hasil identifikasi yang kurang akurat dikarenakan identifikasi masih berdasarkan persepsi individu. Digital image processing diterapkan untuk mengatasi permasalahan di atas. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi jenis buah pir yang terdiri dari dua jenis, yaitu Pir Monster dan Pir William. Pre-processing dilakukan dengan mengubah citra RGB menjadi L*a*b, kemudian segmentasi menggunakan algoritma K-Means Clustering. Citra tersegmentasi diekstraksi kedalam tujuh fitur, yaitu enam fitur warna (RGB dan HSV) dan satu fitur ukuran (Area). Kemudian klasifikasi dilakukan dengan menerapkan algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi jenis buah pir.One fruit that is quite popular in Indonesia is the pear or Pyrus. The method that determines the type of pear which is done manually based on its shape and color, will affect inaccurate results because it still involves the individual's perception. Digital image processing is applied to overcome the above problem. This research was conducted to complement the types of pears consisting of two types, namely Monster Pears and William Pears. Pre-processing is done by changing the RGB image into L*a*b, then segmentation using the K-Means Clustering algorithm. Segmented image is extracted into seven features, namely six color features (RGB and HSV) and one size feature (Area). Then the classification is done by applying the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) algorithm. The results showed high accuracy in the types of pears.]]>
Copyrights © 2021
