Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital
Abstract: Beras merupakan
makanan pokok yang paling banyak di konsumsi oleh masyarakat Indonesia. Namun,
harga beras di pasaran justru semakin melonjak, sehingga banyak beredar beras
yang memiliki kualitas kurang baik. Oleh karena itu perlu adanya standar
kualitas mutu dari pihak gudang beras saat mendistribusikan beras ke pasaran.
Standar pengujian kualitas dari pihak Bulog terdapat dua tahap, yaitu uji
laboratorium dan uji visual. Namun, pengujian secara visual selama ini masih
dilakukan secara manual sehingga masih sering terjadi kesalahan karena
terbatasnya penglihatan manusia dan subjektivitas penguji. Oleh karena itu,
sistem pengujian secara visual dengan citra digital dapat menjadi solusi yang
efektif untuk permasalahan tersebut. Proses pengujian dapat dilihat dari nilai
putih, nilai bersih, dan nilai utuh beras yang diakuisisi melalui pengolahan
citra digital. Proses akuisisi nilai bersih dan putih dilakukan dengan
menganalisis nilai HSV (Hue, Saturation, Value), sedangkan nilai utuh dilakukan
dengan menganalisis luas region area objek. Sebelumnya, dilakukan training
terhadap 30 data untuk mendapatkan decision tree dengan model ID3 (Iterative
Dichotomiser Tree). Data yang telah diakuisisi kemudian diklasifikasi ke dalam
3 kelas yaitu baik, kurang dan buruk dengan menggunankan aturan dari decision
tree yang dihasilkan pada proses training. Hasil pengujian dengan metode k-fold
cross validation dengan k=5 didapatkan akurasi sebesar 96.67%.
Penulis: Arissa Aprilia
Nurcahyani, Ristu Saptono
Kode Jurnal: jptinformatikadd150814