Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Singuda ENSIKOM
Eliyani Eliyani
Politeknik Negri Lhoksumawe
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Paya Rabo Menggunakan Pengolahan Citra Berdasarkan Warna RGB Dengan K-Means Clustering Eliyani Eliyani; Tulus Tulus; Fahmi Fahmi
Singuda ENSIKOM 2013: VOL 5 : SPECIAL ISSUE IN IMAGE PROCESSING
Publisher : Singuda ENSIKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (167.669 KB)

Abstract

Proses identifikasi buah-buahan secara tradisional mengalami banyak kendala akibat sifat manusia yang mempunyai kelemahan yang menyebabkan hasil yang diinginkan tidak efektif. Kemajuan teknologi komputer telah menyentuh dunia pertanian dari segi sebelum panen maupun pasca panen. Di sini timbul permasalahan bagaimana mengenali buah sehingga sesuai dengan kondisi nyata. Kondisi buah pepaya ditentukan oleh tingkat kematangan yang dilihat dari sisi warna pepaya. Klasifikasi yang lakukan oleh petani biasanya mengelompokkan pepaya dalam katagori muda, mengkal, dan masak penuh. Metode pengolahan citra mempunyai kemampuan untuk menganalisa kondisi kematangan pepaya dengan menggunakan nilai Red, Green, Blue (RGB) sebagai acuan. Penentuan klasifikasi dengan metode K-means clustering yang  menggunakan selisih jarak eucludian sebagai acuannya. Untuk hasil pada kelompok pepaya muda 60% berhasil dikenali sebagai pepaya muda, kelompok pepaya mengkal 90% berhasil dikenali sebagai masak mengkal sedangkan pada kelompok  pepaya penuh 100 % dikenali sebagai masak penuh. Sehingga dapat disimpulkan metode K-means Clustering hampir sama dengan proses klasifikasi oleh  petani yang sudah berpengalaman bertahun tahun.
Co-Authors Fahmi Fahmi Tulus Tulus