Segmentasi Buah Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Identifikasi Kematangannya Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna

Abstract

Kematangan buah biasanya ditentukan oleh beberapa parameter, diantaranya adalah parameter ukuran, berat, ciri warna, keharuman dari buah tersebut, dan lain-lain. Parameter kematangan buah dari sisi warna kulit buah merupakan salah satu faktor penting di dalam identifikasi kematangan buah. Umumnya, klasifikasi kematangan buah dilakukan dengan cara manual yaitu menggunakan indera penglihatan untuk membedakan kematangan buah berdasarkan ciri warna kulit buah yang memiliki banyak kelemahan seperti penilaian oleh manusia yang bersifat subyektif dan tidak konsisten. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi untuk mendeteksi buah dan mengidentifikasi kematangannya. Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 7. Metode yang dipakai meliputi segmentasi K-Means clustering, pemuaian dan penyusutan, pelabelan komponen hingga ekstraksi fitur. Pendeteksian jenis buah dilakukan menggunakan pencocokan fitur tingkat kebulatan buah sedangkan identifikasi kematangannya berdasarkan fitur warna dari buah. Sebelum dilakukan klasifikasi nama jenis buah dan tingkat kematangannya, harus dilakukan pelatihan buah terlebih dahulu kemudian dilanjutkan dengan deteksi buah dan identifikasi kematangannya. Aplikasi yang dibuat diyakini mampu mengklasifikasikan jenis buah dan tingkat kematangannya. Ini dibuktikan dengan pelatihan dan pengujian terhadap 3 (tiga) jenis buah masing-masing sebanyak 30 (tiga puluh) buah sampel untuk tingkat kematangan mentah, mengkal dan matang (total 90 buah sampel) yang menunjukkan tingkat keberhasilan identifikasi di atas 90%.

Segmentation Algorithm K – Means Based On The Maturity Level Of Blueberries

“…The first study entitled "Fruit Segmentation Using K-Means Clustering Method and Identification of Its Maturity Using Color Content Comparison Method" [1]. To create an application to detect fruits and identify their ripeness.…”

Segmentasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Cavendish Sangat Matang Berdasarkan Warna Menggunakan Watershed

“…Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan dalam memproduksi komoditas pisang Cavendish adalah menggunakan teknologi pengolahan citra.Perkembangan teknologi informasi memungkinkan identifikasi kematangan buah bahkan deteksi terhadap jenis buah dengan bantuan komputer [4]. Teknologi pengolahan citra juga sudah digunakan secara luas dihampir setiap bidang dengan pemrosesan gambar termasuk pengindraan jauh citra, citra medis, citra lalu lintas dan lainnya [5]. Oleh karena itu dengan adanya teknologi pengolahan citra dapat mempermudah proses penentuan tingkat kematangan buah pisang Cavendish secara tepat dan menghemat tenaga kerja sehingga lebih efisien dari segi biaya [6].…”

Klasterisasi Tingkat Kematangan Buah Naga Berdasarkan Warna Dengan Metode Segmentasi K-Means Clustering Berbasis Mobile

“…Penelitian mengenai tingkat kematangan telah banyak dilakukan salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh [3] dengan judul segmentasi buah menggunakan metode kmeans clustering dan identifikasi kematangannya menggunakan metode perbandingan kadar warna. Parameter yang digunakan dalam mengidentifikasi kematangan adalah dari sisi warna kulit buah.…”