Jurnal Nasional Cosphi
Vol 5, No 1 (2021): Januari-Juli 2021

Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu Biji Menggunakan Fitur Ekstrasi GLCM dengan Metode KNN

Rofiq Harun (Universitas Ichsan Gorontalo)



Article Info

Publish Date
24 Jul 2021

Abstract

Jambu biji (Psidium Guajava L.) merupakan buah yang memiliki banyak manfaat untuk kesehatan. Selain itu, Jambu biji juga memiliki nilai komersial di Indonesia dan memiliki pangsa pasar yang luas. Sebagai tanaman yang banyak dikonsumsi, jambu biji memiliki tingkat kematangan berdasarkan tekstur warnanya. Dalam membedakan tingkat kematangan pada buah tersebut sangat tergantung subjektivitas manusia. Ketidak telitian manusia dalam mengenal kematangan buah ini, dikarenakan tekstur warna yang berbeda pada setiap umur objek tersebut. Oleh karna itu diperlukan pemilihan buah jambu biji berdasarkan tekstur wana yang dilakukan secara otomatis. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah jambu biji berdasarkan tekstur warna denga fitur ekstraksi menggunakan algoritma Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penerapan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan K-Nearest Neighbor untuk identifikasi kematangan buah Jambu Biji Merah mendapatkan nilai K-3 dan K-5 dengan hasil 80% untuk hasil akurasi yang tinggi dan untuk nilai K-1 dengan hasil 73% untuk hasil akurasi yang rendah

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

cosphihome

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy

Description

Sistem Kendali (Control system), Optimasi (Optimization), computer Science, Sistem Tenaga (Power System), Teknik Tegangan Tinggi (High voltage engineering), artificial Intelligence, Elektronika (Electronics), Energi Terbarukan (Renewable ...