Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering

Main Authors: Himmah, Elok Faiqotul, Widyaningsih, Maura, Maysaroh, Maysaroh
Format: Article info application/pdf Journal
Bahasa: eng
Terbitan: Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut , 2020
Subjects:
RGB
HSV
Online Access: https://jsi.politala.ac.id/index.php/JSI/article/view/242
https://jsi.politala.ac.id/index.php/JSI/article/view/242/137
Daftar Isi:
  • Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.