Detection of Fake Shallots using Website-Based Haar-Like Features Algorithm

Bawang merah merupakan salah satu bumbu dapur yang banyak digunakan dalam pembuatan
masakan baik sebagai bumbu utama maupun sebagai pelengkap suatu hidangan. Tingginya
permintaan pasar membuat beberapa orang melakukan tindakan pemalsuan terhadap komoditi
tersebut. Yang sebenarnya terjadi adalah bawang bombai yang tidak lolos pemeriksaan dicampur
dengan bawang merah asli untuk mendapatkan keuntungan lebih. Oleh sebab itu perlu adanya sistem
yang dapat membantu masyarakat biasa dalam membedakan antara bawang merah palsu dengan
yang asli.
Dalam penelitian ini ditujukan untuk mmbuat sistem pengenalan objek bawang palsu dengan
menggunakan algoritma Haar-Like Feature . Dengan data set latih cascade sebanyak 59 images
positif berbagai posisi dan 150 images negative, dengan images pembanding sebanyak 220 citra.
Proses identifikasi bawang palsu menggunakan tahapan proses haar-cascade, intregral image,
adaptive boosting, cascade classifier dan local binary pattern histogram. Yang dibuat dengan
berbasis website DJango dengan menggunakan bahasa pemrograman python.
Dilakukan pengujian sebanyak 30 kali dengan data uji bawang brebes di campur dengan bawang
bombai mini dengan metode pengujian tunggal dan campuran diperoleh data rata-rata prosentase
pengenalan objek bawang bombai mini sebanyak 55.32%. Metode ini juga tidak direkomendasikan
digunakan untuk pengenalan objek dengan mempertimbangkan perbedaan warna.