IDENTIFIKASI CITRA KULIT SINGKONG MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Singkong memiliki ragam jenis yang berbeda-beda berdasarkan
kualitasnya. Namun, masih banyak masyarakat Indonesia yang belum mengetahui
cara membedakannya. Oleh karena itu dibuatlah sebuah aplikasi yang dapat
mengenali citra singkong berdasarkan kulitnya. Proses pengenalan pola dengan
wavelet merupakan metode yang digunakan untuk mengidentifikasi citra singkong
karena ketangguhan terhadap data yang memiliki banyak noise serta efektif
terhadap data yang berukuran sangat besar. Data yang digunakan berupa citra
berukuran 2016x2016 piksel berformat jpg.
Dalam penelitian ini digunakan Transformasi Wavelet level 1, 2 dan 3.
Transformasi wavelet ini digunakan pada proses dekomposisi untuk mendapatkan
koefisien wavelet yang kemudian akan dihitung nilai standar deviasi, energi, dan
entropinya. Selanjutnya untuk mengenali singkong berdasarkan kualitasnya
digunakan metode Learning Vector Quantization. Aplikasi ini dibangun
menggunakan bahasa pemrograman Matlab.
Berdasarkan hasil pelatihan dengan menggunakan 60 data yang terdiri
dari 30 citra singkong empuk dan 30 citra singkong tidak empuk, menunjukkan
bahwa hasil identifikasi dengan menggunakan sistem ini mencapai 98,33%.
Sedangkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 data yang terdiri dari 10 citra
singkong empuk dan 10 citra singkong tidak empuk menunjukkan keberhasilan
identifikasi sebesar 90%.