Klasifikasi Jenis Buah Cherry Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Tekstur dan Warna Citra

annisa rizky damanik, Siti annisa, albestty islamyati rafeli, anggitha septia liana, desta sandya prasvita

Abstract


Mengklasifikasi buah cherry yang memiliki jenis beragam membutuhkan metode yang memiliki akurasi yang maksimal, agar dapat memahami setiap fungsi dan manfaat dari jenis buah cherry yang berbeda. Penelitian ini mengusulkan teknik pengolahan dan dukungan dari algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasi buah cherry. Tekstur dan warna pada buah cherry yang beragam dan dalam posisi dan keadaan kontras cahaya yang berbeda-beda dijadikan data untuk mengklasifikasi jenis buah cherry. Hasil yang ditunjukkan oleh metode ini sangat efisien dalam mengklasifikasi keakuratan tekstur dan warna pada buah cherry. Akurasi yang dihasilkan bernilai 100% menggunakan metode SVM.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Senamika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.