Low-level Images Extraction Features pada Algoritma SVM untuk Mengidentifikasi Kematangan Jeruk - Wijaya, I Made Agus Rama; Suhartana, I Ketut Gede (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya; Vol 1 No 4 (2023): JNATIA Vol. 1, No. 4, Agustus 2023DO - 10.24843/JNATIA.2023.v01.i04.p02, 2023)
Terkadang jika melakukan identifikasi secara manual oleh petani buah masih memunculkan peluang terjadinya human error saat panen. Untuk itu, penelitian ini dilakukan bertujuan untuk pelatihan klasifikasi terhadap buah jeruk guna mengurangi error rate dalam pemanenan. Kematangan buah dipisah ke dalam dua kelas yaitu matang dan belum matang. Dimana dataset yang digunakan merupakan data sekunder citra buah jeruk dengan total sebanyak 400 buah, yaitu 200 citra matang dan 200 citra belum matang. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine kernel linear dengan penggabungan Low-level Image Extraction Features, yaitu warna dengan color histogram, tekstur dengan metode Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM), dan bentuk dengan kalkulasi kontur. Pembagian klasifikasi dilakukan dengan membagi dataset menjadi 20% data uji dan 80% data latih. Hasil klasifikasi pada penelitian mendapatkan nilai akurasi sebesar 96,34%.