Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Berdasarkan Tekstur Gray Level CO-Occurencematrix dengan Metode Support Vector Machine

Authors

  • Dadang Iskandar Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jakarta
  • Yuma Akbar Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jakarta
  • Fahmi Chairulloh Widia S Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jakarta

DOI:

10.33395/remik.v8i1.13403

Keywords:

Buah Nanas, GLCM, Klasifikasi, SVM

Abstract

Nanas (Ananas comosus (L) Merr) merupakan salah satu jenis buah yang umum dikenal dan dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Pemanfaatan buah nanas pada umumnya di masyarakat hanya terbatas pada daging buah saja. Buah Nanas dengan kualitas tinggi untuk dikonsumsi. Perbedaan buah Nanas yang sudah matang dan yang tidak matang dapat dilihat dari warna, tekstur dan bentuk. Metode manual yang biasa dilakukan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah Nanas yaitu dengan memeriksa berdasarkan penampilan dan aroma buah tersebut serta memeriksa melalui sentuhan. Metode ini dianggap kurang efektif jika dilakukan untuk menyortir tingkat kematangan buah Nanas dalam jumlah yang sangat banyak, Ada beberapa fitur yang dapat digunakan dalam sistem pengenalan pola pada citra seperti Support Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini peneliti akan mengklasifikasi tingkat kematangan buah Nanas berdasarkan tekstur dimana tahap preprocessing dan ekstraksi ciri berdasarkan tekstur GLCM seperti contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

GS Cited Analysis

Downloads

How to Cite

Iskandar, D. ., Akbar , Y. ., & S, F. C. W. . (2024). Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Berdasarkan Tekstur Gray Level CO-Occurencematrix dengan Metode Support Vector Machine. REMIK: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 8(1), 371-382. https://doi.org/10.33395/remik.v8i1.13403