Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus reticulata Blanco) untuk Klasifikasi Mutu

Abstrak

Mutu buah merupakan hal yang sangat penting dalam hasil produksi buah-buahan. Khususnya pada buah jeruk, mutu sangat diperhatikan karena terkait dengan nilai penjualan. Dan jeruk keprok menguasai 92% produksi buah jeruk. Namun saat ini proses klasifikasi mutu masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan subjektifitas. Teknologi informasi diperlukan untuk mempercepat proses klasifikasi mutu dan membuatnya menjadi objektif. Penelitian ini memanfaatkan hasil ekstraksi ciri gray level co-occurrence matrix (GLCM) citra jeruk keprok untuk klasifikasi mutu. Pertama dilakukan pengambilan data citra jeruk keprok. Didapatkan 100 data, 60 sebagai data latih dan 40 sebagai data uji. Dari tiap-tiap data latih, diambil masing-masing satu citra baik dan citra buruk berukuran 64x64 piksel. Kemudian dilakukan pre-processing pada citra. Lalu dilakukan pembentukan matriks GLCM pada arah 0°, 45°, 90° dan 135° dan ekstraksi ciri GLCM yaitu contrast, homogeneity, energy dan entropy. Metode support vector machine (SVM) digunakan untuk identifikasi citra baik dan buruk berdasarkan ciri yang telah di ekstraksi, sehingga didapatkan persentase cacat buah. Klasifikasi mutu kedalam 3 kelas yaitu, Grade Super, Grade A dan Grade B. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi terbaik sebesar 82.5% dengan jumlah data latih sebanyak 20, nilai distance=2 pada arah GLCM 45°.