Klasifikasi Kualitas Buah Manggis Berdasarkan Tekstur dan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Pengolahan Citra Digital

Authors

  • Muh Raenaldy Universitas Negeri Makassar
  • Faldi Firmansyah Universitas Negeri Makassar
  • Muh Yasin Kadir Universitas Negeri Makassar
  • Jessica Crisfin Lapendy Universitas Negeri Makassar
  • Muh. Akbar Universitas Negeri Makassar

DOI:

https://doi.org/10.61255/decoding.v2i2.546

Keywords:

Jaringan Syaraf Tiruan, Klasifikasi, Pemrosesan Citra, Kematangan, Manggis

Abstract

Penelitian ini membahas klasifikasi kualitas buah manggis berdasarkan tekstur dan fitur warna menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) berbasis pengolahan citra digital. Manggis (Garcinia Mangostana Linn) adalah salah satu tanaman buah asli Indonesia yang memiliki potensi ekspor besar. Namun, produksi manggis di Indonesia mengalami permasalahan dalam penyortiran buah setelah panen, yang masih dilakukan secara manual dan bergantung pada kemampuan visual manusia. Sebelumnya telah ada penelitian terkait pengklasifikasian buah manggis. Namun, masih perlu dilakukan peningkatan akurasi serta Waktu komputasinya. Penelitian ini menggunakan metode JST yang terdiri atas enam tahapan utama, yaitu akuisisi citra, preprocessing, segmentasi, operasi morfologi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat mengklasifikasikan buah manggis dengan akurasi tinggi berdasarkan tekstur dan fitur warna, memberikan solusi yang lebih reliabel dan efisien untuk industri. Penelitian ini menyoroti potensi pengolahan citra digital dalam menangani permasalahan penyortiran buah dan klasifikasi, serta aplikasinya dalam berbagai sektor, termasuk pertanian dan pengolahan makanan.. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa metode JST lebih efektif daripada metode klasifikasi lainnya, seperti Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN), dalam menangani data dengan dimensi tinggi atau variabel prediktor yang tidak relevan. Dengan demikian, penelitian ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses penyortiran buah manggis di Indonesia.

Abstract views: 36 , PDF downloads: 26

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agung, A. S., Dirgantara, A. F., Kaswar, A. B., & Andayani, D. D. (2023). Classification of tomato quality based on color features and skin characteristics using image processing-based artificial neural network. Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), 4(5), 1021–1032. https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.780

Alwy, A. D. P., Adiba, F., Nur AG, B. N., Kaswar, A. B., & Andriani, S. (2022). Klasifikasi kematangan daun selada berdasarkan fitur warna menggunakan k-nearest neighbors (Vol. 7, Issue 1).

Ananta, A. Y., Batubulan, K. S., & Wildani, A. N. R. (2019). Klasifikasi tingkatan mutu buah manggis berdasarkan warna dan diameter menggunakan metode k-nearest neighbor. Jurnal Informatika Polinema, 5.

Fadhilah, M., & Rochdiani, D. (2021). Analisis pendapatan petani usahatani manggis di Desa Simpang Sugiran Kecamatan Guguak Kabupaten Limapuluh Kota. Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis, 7(1).

Fadjeri, A., Setyanto, A., & Kurniawan, M. P. (2020). Pengolahan citra digital untuk menghitung ekstrasi ciri greenbean kopi robusta dan arabika (studi kasus: Kopi Temanggung). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 8(1). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i1.462

Firlansyah, A., Kaswar, A. B., & Risal, A. A. N. (2021). Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi.

Hakim, L., Rahmanto, H. R., Kristianto, S. P., & Yusuf, D. (2023). Klasifikasi citra motif batik Banyuwangi menggunakan convolutional neural network (Vol. 17, Issue 1). https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

Hariance, R., Paloma, C., Raesi, S., & Putri, A. (2023). Identifikasi sumber risiko produksi manggis di Kampung Tematik Pauh Kota Padang. Jurnal Agri Sains, 7(2). http://ojs.umb-bungo.ac.id/index.php/JAS/index

Kaswar, A. B., Adiba, F., & Andayani, D. D. (2023). Sistem klasifikasi tingkat kematangan buah cabai katokkon berdasarkan fitur warna LAB menggunakan artificial neural network backpropagation.

Limena, M., Maslebu, G., & Rondonuwu, F. S. (2021). Pemanfaatan citra kamera inframerah thermal (KIT) untuk mendeteksi area inflamasi pada tubuh manusia. Jurnal Teknosains, 11(1), 43–50. https://jurnal.ugm.ac.id/teknosains

Saputro, A., Mu’min, S., Lutfi, Moch., & Putri, H. (2022). Deep transfer learning dengan model arsitektur VGG16 untuk klasifikasi jenis varietas tanaman lengkeng berdasarkan citra daun. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 6(2).

Sholikhati, A., Rahmawati, R. P., & Kurnia, S. D. (2022). Penggunaan kulit manggis (Garcinia mangostana) sebagai imunostimulan dalam bidang akuakultur (artikel review). http://journal.unmasmataram.ac.id/index.php/GARA

Suharman, R. A., & Hartono, H. (2022). Klasifikasi kematangan manggis berdasarkan fitur warna dan tekstur menggunakan algoritma naive bayes. PYTHAGORAS Jurnal Pendidikan Matematika, 17(2). https://doi.org/10.21831/pythagoras.v17i2.53625

Trianto, G. A., Sinaga, F. J., Marzuki, M. F., & Qorni, Q. AL. (2022). Operasi opening dan closing pada pengolahan citra digital menggunakan Matlab. MDP Student Conference (MSC) 2022.

Yusri, M. N., Ramadhani, I. P., & Kaswar, A. B. (2021). Identifikasi kualitas telur ayam berbasis pengolahan citra digital dan jaringan syaraf tiruan. Journal of Embedded System Security and Intelligent System, 2(1).

Downloads

Published

2024-09-25

How to Cite

Muh Raenaldy, Faldi Firmansyah, Muh Yasin Kadir, Jessica Crisfin Lapendy, & Muh. Akbar. (2024). Klasifikasi Kualitas Buah Manggis Berdasarkan Tekstur dan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Pengolahan Citra Digital . Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing, 2(2), 51–63. https://doi.org/10.61255/decoding.v2i2.546

Issue

Section

Articles