PENERAPAN METODE COLOR FILTERING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMATANGAN CAKE DASAR PUTIH

Main Article Content

Daniel Boys
Arfan Y Mauko
Kornelis Letelay

Abstract

Cake merupakan panganan yang terbuat dari campuran bahan-bahan seperti tepung, gula, telur, garam, susu, aroma dan lemak yang dikembangkan dengan atau tanpa bahan pengembang. Penentuan tingkat kematangan cake dasar putih dilakukan berdasarkan grade warna permukaan pada saat proses pemanggangan. Namun hal ini sering menjadi kendala karena faktor persepsi komposisi warna setiap orang berbeda-beda. Pengambilan data citra menggunakan kamera 3.2 mp dan 13 mp, setelah itu citra disegmentasi dengan color filtering untuk membuang pixels yang mengandung efek lighting. Tahap selanjutnya yaitu ekstraksi ciri warna RGB kemudian dilakukan pelatihan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Hasilnya aplikasi mampu menentukan tingkat kematangan kue cake dasar putih dengan rata-rata akurasi 65,19% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi 96,88% untuk kamera 3.2 mp sementara pada kamera 13 mp rata-rata akurasi 64,93% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi yaitu 93,75%. Keberhasilan identifikasi dipengaruhi oleh faktor pencahayaan dalam ruangan, jarak pengambilan dan wadah penampung.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Boys, D., Mauko, A., & Letelay, K. (2019). PENERAPAN METODE COLOR FILTERING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMATANGAN CAKE DASAR PUTIH. Jurnal Komputer Dan Informatika (JICON), 7(1), 50-60. Retrieved from https://ejurnal.undana.ac.id/jicon/article/view/888
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.