Identifikasi Kualitas Biji Jagung Manis Layak Jual dari Warna dan Tekstur Menggunakan HSV dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM)

  • M. Alfin Zakariya Politeknik Negeri Malang
  • Mungki Astiningrum Politeknik Negeri Malang
  • Arie Rachmad Syulistyo Politeknik Negeri Malang

Abstract

Jagung manis adalah salah satu jenis sayuran yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Jagung manis memiliki kandungan gizi yang tinggi sehingga baik untuk dijadikan makanan alternatif selain nasi. Jagung manis banyak dijadikan makanan olahan kuliner yang belakangan ini ramai dikalangan masyarakat, oleh karena itu kebutuhan masyarakat terhadap jagung manis yang semakin tinggi sehingga perlu adanya evaluasi kualitas jagung manis yang layak jual. Ada beberapa industri di Indonesia bahwa evaluasi biji jagung manis masih menggunakan cara manual dengan mengandalkan indra manusia yang hasil keluaran evaluasi tersebut tidak konsisten. Pada penelitian ini membahas mengenai evaluasi biji jagung manis dengan menggunakan Warna HSV dan Tekstur Gray Level Run Length Matrix atau disebut GLRLM dengan sistem pengolahan citra digital dengan cara mengolah nilai pada citra biji jagung manis kemudian diklasifikasikan menggunakan metode K-NN. Berdasarkan hasil dari penelitian ini diketahui bahwa penggunaan warna HSV dan metode tekstur GLRLM dengan fitur SRE, LRE, RLU dan GLU dapat mengidentifikasi kualitas biji jagung manis. Terdapat 4 kelas pada penelitian ini yaitu biji segar, biji basi, patah segar dan patah basi. Untuk data testing terdapat 40 biji jagung manis dan masing-masing citra terdapat 10 biji jagung manis. Tingkat akurasi tertinggi pada sistem sebesar 85% diperoleh pada tekstur 45, 90, dan 135 dari nilai K = 1, K = 3, dan K = 9.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2020-11-30
How to Cite
[1]
M. A. Zakariya, Mungki Astiningrum, and Arie Rachmad Syulistyo, “Identifikasi Kualitas Biji Jagung Manis Layak Jual dari Warna dan Tekstur Menggunakan HSV dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) ”, JIP, vol. 7, no. 1, pp. 37-44, Nov. 2020.