EKSTRASI CIRI WARNA HSV DAN CIRI BENTUK MOMENT INVARIANT UNTUK KLASIFIKASI BUAH APEL MERAH

Nikotesa Eko Rianto Pah, S. Mola, A. Mauko
{"title":"EKSTRASI CIRI WARNA HSV DAN CIRI BENTUK MOMENT INVARIANT UNTUK KLASIFIKASI BUAH APEL MERAH","authors":"Nikotesa Eko Rianto Pah, S. Mola, A. Mauko","doi":"10.35508/JICON.V9I2.5043","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Apel merah merupakan salah satu tanaman buah dengan banyak sekali peminat sehingga sangat laris di pasaran. Apel merah juga memiliki beberapa jenis yang sepintas terlihat mirip satu dengan yang lain. Hal inilah yang membuat orang kesulitan dalam membedakan apel merah yang dikonsumsi, apalagi tidak ada label keterangan untuk menjelaskan buah apel tersebut. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan suatu klasifikasi terhadap buah apel merah berdasarkan ciri bentuk dan warna. Data citra yang digunakan yaitu data sekunder yang berformat *JPG dengan ukuran 100 x 100 piksel. Metode yang digunakan yaitu ekstrasi ciri warna Mean HSV (nilai outputnya 3) dan ciri bentuk Moment Invariant (nilai outputnya 7) sehingga setiap citra memiliki 10 nilai. Hasil klasifikasi citra diperoleh dengan menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan, skenario pengujian digunakan K-Fold Cross Validation dimana 1.710 data citra dibagi kedalam 10-fold dengan setiap subset terdapat 171 citra. Dari 10-fold dilakukan pengujian sebanyak 50 kali, sehingga diperoleh rata-rata akurasi sebesar 98,82%. Untuk akurasi tertinggi diperoleh pada pengujian ke-46 sebesar 99,12% dan akurasi terendah pada pengujian ke-48 sebesar 98,54%.","PeriodicalId":334895,"journal":{"name":"Jurnal Komputer dan Informatika","volume":"105 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-09-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Komputer dan Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35508/JICON.V9I2.5043","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Apel merah merupakan salah satu tanaman buah dengan banyak sekali peminat sehingga sangat laris di pasaran. Apel merah juga memiliki beberapa jenis yang sepintas terlihat mirip satu dengan yang lain. Hal inilah yang membuat orang kesulitan dalam membedakan apel merah yang dikonsumsi, apalagi tidak ada label keterangan untuk menjelaskan buah apel tersebut. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan suatu klasifikasi terhadap buah apel merah berdasarkan ciri bentuk dan warna. Data citra yang digunakan yaitu data sekunder yang berformat *JPG dengan ukuran 100 x 100 piksel. Metode yang digunakan yaitu ekstrasi ciri warna Mean HSV (nilai outputnya 3) dan ciri bentuk Moment Invariant (nilai outputnya 7) sehingga setiap citra memiliki 10 nilai. Hasil klasifikasi citra diperoleh dengan menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan, skenario pengujian digunakan K-Fold Cross Validation dimana 1.710 data citra dibagi kedalam 10-fold dengan setiap subset terdapat 171 citra. Dari 10-fold dilakukan pengujian sebanyak 50 kali, sehingga diperoleh rata-rata akurasi sebesar 98,82%. Untuk akurasi tertinggi diperoleh pada pengujian ke-46 sebesar 99,12% dan akurasi terendah pada pengujian ke-48 sebesar 98,54%.
提取HSV颜色的特性和红苹果分类的不变量时刻的特征
红苹果是许多对它感兴趣的水果作物之一,因此在市场上很受欢迎。红苹果也有一些乍一看很相似的品种。这使得人们很难区分吃红苹果,更不用说没有标签来描述苹果了。因此,在这项研究中,根据形状和颜色对红苹果进行了分类。所使用的图像数据为二次格式*JPG,大小为100×100像素。采用的方法是提取HSV颜色特征(输出值3)和线程图形(值7),使每个图像具有10个值。图像分类结果是使用欧几里得距离获得的。另一方面,K-Fold Cross的测试场景是基于1710个图像数据被分成10-fold,每个子集有171个图像。在10页纸中进行了50次测试,平均准确率为98.82%。46次试验的最高准确性为99.12%,48次试验的最低准确率为98.54%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信