Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan warnanya. Namun, pendekatan manual ini seringkali tidak efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep dan analisis preprocessing citra dalam meningkatkan klasifikasi buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna. Penelitian ini mengimplementasikan serangkaian teknik image pre-processing untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar buah jeruk sebelum masuk ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar. Dalam pengolahan citra, penelitian ini menggunakan konsep dan teori pengolahan citra digital (PCD) yang terkait dengan interpretasi warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).
Copyrights © 2023