Penentuan Mutu pada Citra Buah Jeruk Keprok menggunakan Metode Local Binary Pattern (LBP)
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Penentuan Mutu pada Citra Buah Jeruk Keprok menggunakan Metode Local Binary Pattern (LBP) |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Lodong, Angelika Trivena Widodo, Agus Wahyu Rahman, Muh. Arif Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Pertumbuhan jumlah produksi jeruk di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya. Data dari Kementerian Pertanian pada tahun 2014 menyatakan bahwa dari semua jenis jeruk yang ada di Indonesia, jeruk keprok memiliki hasil produksi yang paling banyak yaitu sekitar 92% dari total hasil produksi buah jeruk seluruhnya. Mutu dari hasil produksi buah jeruk keprok menjadi hal yang sangat penting, terutama dalam persaingan pasar. Pemanfaatan teknologi visual dapat digunakan dalam penentuan mutu jeruk keprok dan dapat menggantikan proses penentuan mutu secara manual oleh manusia, agar sesuai dengan standarisasi mutu buah jeruk keprok. Penelitian ini memanfaatkan hasil dari ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) citra jeruk keprok untuk penentuan mutu. Langkah awal dari penelitian ini yaitu mengambilan data citra jeruk keprok. Pada citra jeruk keprok, dilakukan pemotongan citra untuk mendapatkan setiap area yang akan diklasifikasikan menjadi kelas baik atau buruk, selanjutnya dilakukan proses pre-processing yang didalamnya terdapat proses mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale. Kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP). Hasil ekstraksi fitur dari potongan citra tersebut akan diklasifikasikan menjadi kelas baik atau buruk. Setelah semua potongan citra telah diklasifikasikan, maka akan didapatkan jumlah potongan yang baik dan buruk dalam sebuah citra, sehingga dapat ditentukan Grade dari buah jeruk keprok. Mutu jeruk keprok dibagi menjadi 3 kelas yaitu, Grade Super, Grade A dan Grade B. Pada penelitian ini diperoleh hasil akurasi terbaik yaitu sebesar 80%, dengan ukuran dimensi citra sebesar 100x100 piksel dan jarak ketetanggaan atau nilai R=1.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12550 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7 No 4 (2023): April 2023 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|