Deteksi Jumlah Jeruk Menggunakan Metode Tranformasi Hough
Keywords:
Deteksi Citra Jeruk, Intensitas Citra, Transformasi HoughAbstract
Permasalahan umum yang dialami oleh pedagang buah yaitu dalam menghitung jumlah buah jeruk. Kegiatan menghitung secara manual membutuhkan waktu yang lama apalagi penjualan dalam skala besar. Dari permasalahan tersebut penulis mengusulkan metode Hough Transform untuk sistem pendeteksi dan perhitungan buah jeruk. Pada penelitian ini menguraikan proses sistem menjadi beberapa tahapan, yaitu: Input citra, konversi citra grayscale, mengaplikasikan median filter, meregangkan kontras, menurunkan brightness, dan deteksi hough transformation. Total dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 70 dataset citra jeruk. Untuk citra yang digunakan, algoritma Transformasi Hough sangat berperan dalam mendeteksi lingkaran pada objek buah jeruk. Oleh karena itu, diperlukan data citra dengan latar belakang yang seragam guna meningkatkan kejelasan temuan identifikasi objek melingkar. Selain faktor background objek, nilai sensitivity juga mempengaruhi ketepatan saat mengidentifikasi lingkaran. Berdasarkan hasil dan pembahasan uji coba, sistem dapat mendeteksi dan menghitung jeruk cukup baik dengan akurasi mencapai 95,4%.
Downloads
References
Sinulingga, H. R. (2019). Deteksi dan Perhitungan Jumlah Jeruk Matang dan Non Matang berdasarkan Citra Digital.
Rahmadan, M Choirul. (2016). Deteksi Banyak Buah Jeruk Keprok Dalam Citra Menggunakan Metode Circular Hough Transform. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
K.Dhanalakshmi, K.Gowrishankar, dan N.Kalaiselvi.” Automatic Counting of Fruits Using Circle Hough Transform (CHT)”, MCAS Journal of Research, vol-.4, 2018.
Xiao C Y, Zheng L H, Li M Z, Chen Y, Mai C Y. Apple detection from apple tree image based on BP neural network and Hough transform. Int J Agric & Biol Eng, 2015; 8(6): 46-53.
Hasanah, S., Fitriyah, H., & Maulana, R. (2020). Sistem Penghitung Jeruk Matang pada Kebun berdasarkan Hue, Saturation dan Chrominance-Red menggunakan Algoritme Watershed berbasis Raspberry Pi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(11), 10848-10854. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6808
Ratna, S. (2020). Pengolahan Citra Digital Dan Histogram Dengan Phyton Dan Text Editor Phycharm. Technologia: Jurnal Ilmiah, 11(3), 181-186.
I. G. A. Gunadi, “Analisis Perbandingan Metode Filter Mean, Median, Maximum, Minimum, Dan Gaussian Terhadap Reduksi Noise Gaussian, Salt&Papper, Speckle, Poisson, Dan Localvar”. Jurnal Ilmiah SINUS, vol. 17, no. 1. p. 15, 2019, doi: 10.30646/sinus.v17i1.392.
Supiyanto, S., & Suparwati, T. (2021). Perbaikan Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching. Jurnal Siger Matematika, 2(1), 13-18.
Azmi, Z., Pranata, A., Prayudha, J., & Phona, D. (2022). Pengenalan Pola Rambu Lalu Lintas untuk Perancangan Smart Car Automation dengan Metode Kohonen. Sudo Jurnal Teknik Informatika, 1(1), 34–41. https://doi.org/10.56211/sudo.v1i1.7
Sitio, A. S., & Sindar, A. (2020). Sistem Identifikasi Biometrik Ekpresi Wajah Menggunakan Metode Transformasi Hough. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 3(3).
Rinanto, L., Sugiharto, A., & Indriyati, I. (2014). Aplikasi Pendeteksi Objek Lingkaran pada Citra dengan Transformasi Hough. Journal of Informatics and Technology, 2(4), 1–9.
G. Deng, "Double Lane Line Edge Detection Method Based on Constraint Conditions Hough Transform," in 17th International Symposium on Distributed Computing and Applications for Business Engineering and Science, Wuxi, 2018.
D. A. Prabowo, D. Abdullah, “Deteksi dan perhitungan objek berdasarkan warna menggunakan color object tracking,” Pseudocode, vol. 5, no. 2, pp. 85–91, 2018.
E. Winata, H. Risna, and R. Angreni, “Identifikasi Jenis Bangun Datar dengan Algoritma Line Hough Transform dan Circular Hough Transform,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 120–129, 2016.
R. M. Putra, R. D. Puriyanto, K. Uad, and J. Ring, “Sistem Deteksi dan Pelacakan Bola dengan Metode Hough circle Transform Menggunakan Kamera Omnidirectional pada Robot Sepak Bola Beroda,” vol. 3, no. 3, pp. 176–184, 2021, doi: 10.12928/biste.v3i3.4786
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.