Sistem Pendeteksi Kematangan Buah Nanas Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna
Abstract
Nanas merupakan buah yang mudah rusak sehingga dibutuhkan cara pemanfaatan agar nanas tidak terbuang percuma. Cara pemanfaatan yang dilakukan dengan pengolahan nanas seperti keripik nanas, dodol nanas, selai nanas, dan wajik nanas. Produk tersebut membutuhkan kualitas nanas yang berbeda-beda tergantung kematangan buah. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang berguna untuk mendeteksi kematangan buah nanas berdasarkan fungsinya. Sistem ini menggunakan webcam untuk mengambil citra nanas. Setelah pengambilan citra, dilakukan ekstraksi ciri dengan metode perbandingan kadar warna terhadap citra yang sudah ditangkap melalui webcam. Kemudian dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem memiliki tingkat akurasi 85%. Hasil prediksi yang didapatkan berupa nanas mentah dan matang. Berdasarkan hasil tersebut sistem ini digunakan untuk mengidentifikasi kematangan buah nanas yang akan dijadikan penentu produk olahan oleh pengolah nanas.References
Wijana, Susinggih.,Febrianto, Arie., Fajrin, Laylatul Laurieka. (2014). Pemanfaatan Nanas (Ananas Comsus L.) Subgrade Sebagai Fruit Leather Nanas Guna Mendukung Pengembangan Argo industri di Kediri Kajian Penambahan Karaginan dan Sorbitol. Malang: Universitas Brawijaya.
Permadi, Yuda.,Murinto. (2015). Aplikasi Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Yogyakarta: Universitas Ahmad Dahlan.
Eliyani.,Tulus., Fahmi, T. (2013). Pengenalan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Paya Rabo Menggunakan Pengolahan Citra Berdasarkan Warna RGB dengan K-Means Clustering. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Setiawan, Dalimartha. (2000). Atlas Tumbuhan Obat Indonesia. Bogor: Trobus Agriwidya.
Hadiati, Sri.,Indriyani, Ni LuhPutu. (2008). Budidaya Nenas. Solok: Balai Penelitian Tanaman Buah Tropika.
Andri., Paulus., Wong, Ng Poi., Gunawan, Toni. (2014). Segmentasi Buah Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Identifikasi Kematangannya Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna. Medan: STMIK Mikroskil.
Kusrini.,Luthfi, Emha Taufiq. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI.
Han, J., &Kamber, M. (2006). Data Mining Concepts and Techniques. Confusion Matrix.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.