IDENTIFIKASI KUALITAS DAUN BAYAM DENGAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN YUV COLOR MOMENTS.

2020: Seminar Informatika Aplikatif Polinema (SIAP) - 2020

Welsi Eldayosa
Mungki Astiningrum
Anugrah Nur Rahmanto

Abstract

Pada proses bisnis pertanian sayur mayur di Indonesia, khususnya pada sektor pertanian sayur bayam pada umumnya masih belum menerapkan penggunakan aplikasi citra digital dalam menunjang perkerjaan dalam memilih kualitas sayur bayam yang baik dan cukup benar , kebanyakan masih menggunakan cara yang manual sehingga sayur yang akan dipasarkan tercampur dengan sayur yang kurang baik dan buruk dalam hal kualitas , tentunya ini akan sangat mempengaruhi nilai dalam penjualan yang akan berakibat fatal nantinya. Aplikasi pengolahan citra digital dibuat untuk membantu penelitian pada sektor pertanian sayur bayam dalam memilih dan memilah dengan baik serta akurat suatu kualitas sayur bayam dari tekstur dan warna, dengan sistem komputerisasi agar meminimalisir masuknya sayur bayam yang tercampur dalam stok penjualan. Aplikasi identifikasi kualitas sayur bayam ini nantinya akan menggunakan metode GLCM untuk mencari nilai tekstur , YUV untuk mencari nilai warna dan dengan menggunakan K-NN sebagai klasfikasinya diharapkan bisa membantu dalam pengerjaan yang lebih mudah. Pada penelitian ini, data training yang digunakan berjumlah 30 data untuk setiap kelas yaitu bayam baik, bayam kurang segar dan bayam buruk. Data testing yang digunakan berjumlah 5 data untuk setiap kelasnya. Tingkat akurasi tertinggi yang diperoleh sistem adalah 86,66% pada K = 7.