SEGMENTASI CITRA PADA CITRA ASLI BUAH JERUK BERDASARKAN NILAI THRESHOLDING

Dame Lasmaria Simangunsong, Wanayumini Wanayumini

Abstract


Abstract: This research aims to determine "Image Segmentation of Original Images of Orange Fruit Based on Thresholding Values". Thresholding value image segmentation is an image processing method that separates objects and backgrounds in an image based on differences in brightness levels. Image regions that tend to be dark will be made darker (perfect black with an intensity value of 0), while image regions that tend to be light will be made brighter (perfect white with an intensity value of 1). Therefore, the output of the segmentation process using the thresholding method is a binary image with a pixel intensity value of 0 or 1.The author conducted this research to obtain data by researching and concentrating on writings or sources identified with the problem being studied. Literary research can be obtained by searching for journals, ebooks taken from the internet that plan to find current hypotheses with the problem being studied.Based on the results of determining the thresholding value in determining the binary value, the threshold value is determined as a reference. If the matrix value is smaller than the threshold value then the result is 0 and if the matrix value is greater than the threshold value then the result is 1.

 

Keywords: Thresholding Value, Image Segmentation, Orange Fruit

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui “Segmentasi Citra Pada Citra Asli Buah Jeruk Berdasarkan Nilai Thresholding”. Yang mana Segmentasi citra nilai thresholding adalah metode pengolahan citra yang memisahkan objek dan background dalam suatu citra berdasarkan perbedaan tingkat kecerahannya. Region citra yang cenderung gelap akan dibuat semakin gelap (hitam sempurna dengan nilai intensitas sebesar 0), sedangkan region citra yang cenderung terang akan dibuat semakin terang (putih sempurna dengan nilai intensitas sebesar 1). Oleh karena itu, keluaran dari proses segmentasi dengan metode thresholding adalah berupa citra biner dengan nilai intensitas piksel sebesar 0 atau 1.Penelitian ini penulis lakukan untuk memperoleh data dengan meneliti dan berkonsentrasi pada tulisan atau sumber yang diidentifikasi dengan masalah yang diteliti. Penelitian kepustakaan bisa didapat dengan cara mencari jurnal, ebook yang diambil dari internet yang berencana untuk menemukan hipotesis saat ini dengan masalah yang diteliti.Berdasarkan Dari hasil penentuan nilai thresholding dalam menetukan nilai biner, maka sebagai acuannya ditentukan dengan nilai dari threshold nya. Jika nilai matriks lebih kecil dari nilai threshold maka hasilnya bernilai 0 dan jika nilai matriks lebih besar dari nilai threshold maka hasilnya bernilai 1.

 

Kata kunci: Nilai Thresholding, Segmentasi Citra, Buah Jeruk


Full Text:

PDF

References


Ahmad, U., (2021), Pengolahan Citra Digital, Penerbit: Graha Ilmu, Yogyakarta.

A. Konar, (2019) “Computational Intelligence: Principles, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Berlin.

Aprilia, A dan Murinto. (2016). Analisis Sebaran, Pertumbuhan, Perkembangan, dan sHistokimia Struktur pada Tumbuhan Jawer Kotok (Coleus scutallarioides).

Badan Standarisasi Nasional. (2018). SNI 8664:2018. Madu. Badan Standarisasi Nasional: Jakarta. https://www.scribd.com/document/485329876/SNI-8664-2018-Madu-pdf.

Basuki, A & hariadi, (2021), Pengolahan Citra Digital menggunakan Visual Basic, Graha Ilmu, Yogyakarta

Blasco J., Aleixos N., Gomez J., Molto E. (2017). Citrus sorting by identification of the most common defects using multispectral computer vision. Journal of Food Engineering 83: 384– 393.

Boneran. (2020). Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network. Jurnal Inovtek Polbeng, Seri Informatika. 6 (2). ISSN : 2527-9866.

Ferron dan Erhardt, A. (2020). Theory and Applications of Digital Image Processing. Offenburg: University of Applied Sciences.

Furqan. (2020). Pengolahan Citra dan Teknik Pemrogramannya (1st ed.). Graha Ilmu.

H. J. Vala and A. Baxi, (2021)“A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm”, International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), vol. 2, pp. 387 – 389.

Khojastehnazhand M., Omid M., Tabatabaeefar A. (2022). Development of a lemon sorting system based on color and size. African Journal of Plant Science 4(4): 122-127.

Kumaseh. (2021). Analisis Segmentasi Citra Satelit Menggunakan Metode Clustering Fuzzy CMeans.

Li J., Rao X., Ying/ Y. (2019). Detection of common defects on oranges using hyperspectral reflectance imaging. Computers and Electronics in Agriculture 78: 38–48.

Nikmah, A., Sri Rahardjo, S., & Qadrija, I. (2019). Indoor Smoke Exposure and Other Risk

Factors of Pneumonia among Children Under Five in Karanganyar, Central Java. Nikmah et al./ Indoor Smoke Exposure and Other Risk Factors of Pneumonia ,26-27.

Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2018). Analisis Sebaran Vegetasi Dengan Citra Satelit Sentinel Menggunakan Metode NDVI Dan Segementasi (Studi Kasus : Kabupaten Demak).

Santoso, dan Harjoko, (2021) “Haar Cascade Classifier dan Algoritma Adaboost Untuk Deteksi Banyak Wajah Dalam Ruang Kelas”, Sistem Informasi. STIMIK Atma Luhur Sinaga, A. S., & Informatika, T. (2019). Segmentasi ruang warna l * a * b. 1, 43–46.




DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v8i1.2491

Article Metrics

Abstract view : 33 times
PDF - 8 times

Copyright (c) 2025 JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH