Penerapan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dalam Mengklasifikasi Tingkat Kematangan Buah Naga Berbasis Citra

Abstract

Buah naga, juga dikenal sebagai dragon fruit, adalah buah yang berasal dari tanaman kaktus yang termasuk dalam genus Hylocereus dan Selenicereus, family Cactaceae, ordo Cactaes, dan kelas Dicotyledonae. Buah naga sangat populer di kalangan masyarakat karena memiliki berbagai manfaat kesehatan. Pematangan buah naga dimulai sekitar 11 bulan setelah tanam, dan membutuhkan waktu sekitar 50 sampai 55 hari dari saat kuncup bunga hingga buah siap panen. Proses pematangan buah naga dimulai sekitar 11 bulan setelah penanaman. Dari saat kuncup bunga terbentuk hingga buah siap untuk dipanen, dibutuhkan waktu sekitar 50 sampai 55 hari. Buah naga memiliki tingkat kematangan yang berbeda, yaitu mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Tingkat kematangan ini dapat dikenali melalui perubahan warna kulit buah. Saat ini, petani masih melakukan penyortiran buah naga secara manual dengan mengamati secara langsung permukaan buah, namun metode ini sering menghasilkan klasifikasi yang tidak akurat dan tidak konsisten karena adanya keteledoran pada manusia. Oleh karena itu, peneliti berupaya untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan tingkat kematangan buah naga dengan memanfaatkan karakteristik warna Hue Saturation Value (HSV) dan menerapkan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam sistem klasifikasi yang dikembangkan menggunakan perangkat lunak Matlab, terdapat empat kategori kematangan buah naga yang termasuk yaitu, mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Terdapat 100 dataset yang digunakan dalam penelitian ini dan melalui pengujian dengan menggunakan 5-fold-cross validation. Penelitian ini mencapai akurasi terbaik sebesar 90%. Analisis data dilakukan menggunakan metode GLCM dengan menghitung jarak terdekat antara setiap data latihan dan data pengujian yang sama menggunakan rumus jarak Euclidean.