Peningkatan HSV dan Haar-Like Feature pada Aplikasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berbasis Android
| Main Authors: | Liantoni, Febri, Prakisya, Nurcahya Pradana Taufik, Aristyagama, Yusfia Hafid |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/42469 http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/42469/75676588201 |
Daftar Isi:
- Tomat adalah buah yang terkenal karena memiliki banyak nutrisi penting dan bermanfaat seperti antioksidan, vitamin C dan A untuk makanan sehari-hari manusia. Memetik tomat dengan tangan merupakan pekerjaan yang berat dan memakan waktu. Karena itu, untuk mengatasi masalah ini, tomat perlu diambil secara otomatis dengan bantuan teknologi. Baru-baru ini otomatisasi panen buah memperoleh popularitas besar. Untuk memandu robot pemanen mengambil buah dengan benar, penting untuk mendeteksi dan menemukan lokasi buah matang merah dengan benar. Maka dibutuhkan aplikasi untuk identifikasi kematangan buah tomat. Dalam penelitian ini, algoritma pendeteksian tomat matang berdasarkan ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value) yang ditingkatkan dengan haar-like feature. Metode ini diterapakan pada aplikasi berbasis android. Pada tahap pertama, transformasi HSV digunakan untuk menghilangkan latar belakang dan hanya mendeteksi tomat merah. Kemudian operasi morfologis diterapkan untuk memodifikasi buah yang terdeteksi. Hasil penelitian mampu mendeteksi tomat matang merah dengan peningkatan HSV dan haar-like feature.