Identifikasi Tingkat Kesegaran Buah Stroberi Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan Metode KNN Dan Laplacian Filter

Jatayu, Lukas Raden Arya (2025) Identifikasi Tingkat Kesegaran Buah Stroberi Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan Metode KNN Dan Laplacian Filter. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Abstract) Abstract.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (248kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (150kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (219kB)
	Text (Laporan Lengkap) Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi tingkat kesegaran buah stroberi berdasarkan warna dan tekstur menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Laplacian Filter, diimplementasikan dalam aplikasi mobile berbasis Flutter. Sistem ini dirancang untuk mengatasi permasalahan klasifikasi kesegaran stroberi yang dilakukan secara manual. Dataset terdiri dari 500 citra stroberi (250 segar, 250 busuk) dari Kaggle, dengan pembagian 80% data latih dan 20% data uji. Proses pengolahan citra mencakup penghapusan latar belakang, konversi RGB ke grayscale, serta ekstraksi fitur warna RGB, tekstur (Gray Level Co-Occurrence Matrix), dan deteksi tepi dengan Laplacian Filter. Klasifikasi menggunakan algoritma KNN dengan parameter k=5 menghasilkan akurasi 94% berdasarkan confusion matrix sistem dan 97% berdasarkan confusion matrix perhitungan manual. Aplikasi memungkinkan pengguna mengunggah atau mengambil gambar stroberi untuk diidentifikasi kesegarannya. Pengujian sistem menggunakan metode blackbox testing menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai spesifikasi yang ditetapkan. Meskipun demikian, sistem memiliki keterbatasan pada jumlah dataset yang terbatas dan proses penghapusan latar belakang yang kurang optimal untuk citra bertangkai. Penelitian ini diharapkan dapat membantu petani dan masyarakat dalam mengidentifikasi kesegaran stroberi secara otomatis, cepat, dan akurat.

Actions (login required)

View Item