SISTEM APLIKASI IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH JERUK NIPIS BERDASARKAN FITUR WARNA DAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Keywords:
: Ekstraksi warna, Support Vector Machine, jeruk nipis, pengolahan citra digitalAbstract
Penggunaan Jeruk Nipis (Citrus aurantiifolia) di Indonesia sudah lama dan bukan menjadi suatu hal yang baru bagi masyarakat Indonesia. Produksi Jeruk Nipis di Indonesia tiap tahunnya juga meningkat. Peningkatan itu juga seiring dengan permintaan produksi jeruk nipis yang semakin banyak. Kualitas jeruk nipis dapat bervariasi dan bermacam-macam sehingga dapat mempengaruhi kualitas dan tentunya akan merugikan konsumen yang akan membelinya. Kondisi ini juga tentunya juga dapat merugikan penjual karena dapat mempengaruhi kualitas jeruk nipis yang dijual sehingga tidak dapat dipercaya oleh konsumen. Produksi berskala besar juga dapat menyulitkan pemilahan jeruk nipis matang dan belum matang yang dilakukan secara manual dan oleh pegamatan manusia yang terkadang masih bersifat subjektif dan sering memiliki banyak kelemahan dan kurang efisien. Berkembangnya teknologi dapat membuat proses identifikasi kematangan tersebut lebih cepat dan efisien sehingga pihak produsen dan konsumen dapat saling diuntungkan. Teknologi pengolahan citra digital adalah salah satu teknologi yang dapat membantu proses indentifikasi kematangan jeruk nipis secara otomatis dengan sistem aplikasi yang dibuat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kematangan citra buah jeruk nipis dengan menggunakan metode fitur warna red, green, dan blue yang dihasilkan dan menggunakan klasifikasi multi class Support Vector Machine. Sistem aplikasi menggunakan 80 data latih dengan 20 data latih tiap kelasnya dan pengujian menggunakan 20 data uji dengan 5 data uji tiap kelasnya. Kelas pada penelitian ini adalah belum matang, setengah matang, matang, dan busuk. Akurasi yang didapatkan saat pengujian sebesar 95%.
References
Arham, Z. (2004). Evaluasi Mutu Jeruk Nipis (Citrus aurantifolia Swingle). Makalah Pengantar Falsafah Sains (PPS702).
Badan Litbang Pertanian. (2019, 5 10). Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis. Retrieved from Kementrerian Pertanian Badan Litbang Pertanian: http://www.litbang.pertanian.go.id/special/komoditas/files/0104-JERUK.pdf
Badan Pusat Statistik Indonesia. (2018). Statistik Tanaman Buah-buahan dan Sayuran Tahunan 2017. Jakarta: Badan Pusat Statistik Indonesia.
Binti. (2019, 10 05). jeruk Nipis Yang Semakin Menipis. Retrieved from Dinas Pertanian Kambupaten Jombang: http://pertanian.jombangkab.go.id/berita-dinas/pernyuluh-tani/521-jeruk-nipis-yang-semakin-menipis
Feldman, R., & Sanger, J. (2006). The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press.
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.