APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN MENTIMUN BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK

Yuda Permadi, . Murinto

Abstract


Mentimun (Cucumis sativus L) merupakan buah yang dapat dikonsumsi dan dapat diolah lebih lanjut sebagai bahan baku pada industri kecantikan, dan memiliki pangsa pasar yang luas mulai dari pasar tradisional hingga pasar modern. Adanya kemiripan tekstur kulit mentimun antara yang matang dengan yang belum matang mengakibatkan orang kesulitan dalam mengidentifikasi mentimun matang dari segi ciri tekstur kulit buah dan penilaian manusia yang bersifat subyektif terhadap tingkat kematangan buah mentimun menyebabkan penilaian tingkat kematangan mentimun berbeda dari satu penilai dengan penilai yang lainnya. Dari permasalahan tersebut, sehingga dilakukan penelitian untuk mendeteksi kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode statistik dengan parameter ciri yaitu Mean (μ), Variance (σ^2), Skewness (α_(3 )), Kurtosis (α_(4 )), dan Entropy (H) sebagai metode untuk mengenali kematangan mentimun dari segi tekstur kulit buah dan untuk mengetahui nilai akurasi setelah sistem diuji. Subyek penelitannya adalah membangun aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi ukuran buah mentimun matang secara statistik dari segi tekstur kulit buah. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah mentimun yang diambil dengan kamera kemudian dilakukan pemotongan ukuran  (cropping) menjadi 512 x 512 pixels dan penggantian format citra menjadi *.bmp. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode studi literatur dengan menggunakan data-data dari buku, e-book, penelitian terdahulu, literatur dari internet, metode observasi dengan mengambil dan mengamati citra buah mentimun, metode dokumentasi dengan pengumpulan data secara langsung, dan wawancara terhadap petani dan penjual buah mentimun untuk memastikan data yang diperoleh mengenai informasi buah mentimun sesuai dengan fakta yang ada. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 sampel yang terdiri dari 10 citra mentimun matang dan 10 citra mentimun belum matang menunjukkan bahwa hasil untuk   pengujian mentimun matang mencapai 70%, sedangkan untuk mentimun belum matang mencapai 80%. Secara keseluruhan tingkat keberhasilan aplikasi pengolahan citra untuk identifikasi kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu sebesar 75%.

 

Kata kunci : Ekstraksi Ciri, Kematangan Mentimun, Pengolahan Citra.


Full Text:

PDF

References


Anggraeni, Nur Tyas. 2012. Sistem Identifikasi Citra Jenis Cabai(Capsicum annum L) MenggunakanMetodeKlasifikasiCity Block Distance. Skripsi. Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.

Arief, Siska Riantini. 2011. Analisis Tekstur dan Ekstraksi Ciri, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Bandung.avalaible at: http://www.ittelkom.ac.id/.

Budiningsih, Rahayu. 2013. Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Mutu Buah Berdasarkan Kerusakan Jeruk Mengunakan Metode Thresholding. Skripsi. Yogyakarta : Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.

Fadlil, Abdul. 2012. Modul Kuliah Pengenalan Pola. Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.

Hasan, Talib Hashim. 2005. Belajar Sendiri Dasar-Dasar Pemrograman Matlab Lengkap Disertai Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : Gava Media.

Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta : ANDI.

Kementerian pertanian. 2008. Artikel Budidaya dan Klasifikasi Varietas Mentimun. Melalui : http://cybex.deptan.go.id/Timun.

Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik. Bandung : Informatika.

Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : ANDI.




DOI: http://dx.doi.org/10.26555/jifo.v9i1.a2044

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2015 Jurnal Informatika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

____________________________________
JURNAL INFORMATIKA

ISSN : 1978-0524 (print) | 2528-6374 (online)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

View JIFO stats