| dc.description.abstract | Buah Manggis (Garcinia mangostana L. ) merupakan salah satu komoditas
ekspor buah segar yang menjadi unggulan Indonesia. Tingginya permintaan buah
manggis dari manca negara mendatangkan deviasi tinggi bagi Indonesia. Namun buah
manggis yang akan diekspor harus melalui tahap pemeriksaan agar dapat memenuhi
standar pasar internasional. Pemeriksaan buah manggis selama ini masih menggunakan
cara konvensional, yaitu dengan pengamatan dengan indra penglihatan. Cara
konvensional ini dirasa kurang efektif karena bergantung pada keadaan dan kondisi
dari tenaga penyortir, perbedaan persepsi antara masing-masing penyortir,
membutuhkan waktu lama, membutuhkan biaya yang besar dan melibatkan banyak
pekerja. Untuk menangani permasalahan diatas, pada penelitian ini akan
mengembangkan metode deteksi cacat permukaan buah manggis berbasis pengolahan
citra. Tahap pengolahan citra diawali dengan pengaturan ukuran citra dan konversi
citra ke mode grayscale, kemudian dilakukan transformasi curvelet untuk
mengekstraksi gambar ke dalam skala koefisien untuk menentukan ekstraksi terbaik.
Tahap selanjutnya adalah pengambilan nilai ekstraksi ciri mean, standar deviasi,
energy dan entropy sebagai masukan nilai pada tahap klasifikasi. Metode klasifikasi
menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA). Metode validasi yang digunakan
pada proses klasifikasi adalah K-Fold Cross Validation yang pada penelitian ini dibagi
atas 4-fold cross validation. | en_US |
