Blog Archives
Klasifikasi Citra Beras Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
I. Pendahuluan
Dalam era teknologi informasi dan pertanian yang semakin berkembang pesat, penggunaan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan menjadi semakin penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam klasifikasi citra beras. Klasifikasi citra beras memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengenali jenis-jenis beras berdasarkan ciri-ciri tertentu. Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi beras menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode pembelajaran Backpropagation. Ciri-ciri bentuk yang digunakan adalah panjang, lebar, luas, dan keliling.
Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran
Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut dapat digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan proses ekstraksi ciri bentuk dan ukuran pada citra RGB. Parameter yang digunakan untuk mewakili ciri bentuk adalah metric dan eccentricity, sedangkan parameter yang mewakili ciri ukuran adalah luas dan keliling.
Materi mengenai definisi masing-masing parameter ciri bentuk dan ukuran dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('fruits.jpg');
figure, imshow(I);
Pemrograman Matlab 