Aplikasi Fitur Warna Dan Tekstur Berbasis Analisis Citra Digital Dalam Identifikasi Mutu Cabai Puyang Segar (Piper Retrofractum Vahl.)
| Main Author: | Pradana, Fendy Putra |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/181581/1/Fendy%20Putra%20Pradana%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/181581/ |
Daftar Isi:
- Cabai puyang merupakan tumbuhan asli Indonesia dan banyak ditemukan di Pulau Jawa. Oleh karena itu cabai ini juga dikenal sebagai cabai Jawa. Cabai ini tidak seperti cabai pada umumnya yang memiliki rasa pedas, cabai ini rasanya agak manis tapi menghangatkan tubuh. Karena itu, cabai ini sering digunakan sebagai campuran jamu. Cabai ini memiliki rasa pedas yang berasal dari senyawa piperin. Warna buahnya awalnya hijau, makin tua berubah menjadi merah. Pemutuan cabai puyang biasanya dilakukan secara visual dan secara manual tanpa melihat kandungan gizi didalamnya. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian berbasis analisis citra. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah (1) Untuk menganalisis kategori mutu cabai puyang; (2) Mengetahui klasifikasi kategori mutu cabai puyang terhadap fitur warna dan tekstur citra dan (3) Merumuskan model klasifikasi berdasarkan fitur warna dan tekstur citra yang terbaik terhadap kategori mutu cabai puyang. Metode pelaksanaan pada penelitian ini menggunakan cabai puyang yang digolongkan menjadi tiga kategori mutu. Setiap mutu nantinya diambil dari 40 buah sampel untuk diambil citranya menggunakan scanner dengan total 120 citra. Diperoleh 286 parameter dari hasil ekstraksi citra yang kemudian dianalisis hubungannya terhadap kategori mutu cabai puyang. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa 14 parameter citra dapat digunakan sebagai indikator dalam mengkategorikan mutu cabai puyang. Uji validasi menggunakan 20% dari data training setiap mutu menunjukkan bahwa parameter paling baik dengan tingkat akurasi tertinggi yaitu M (CMYK) SumMean dengan nilai akurasi sebesar 80%.