IDENTIFIKASI CITRA BERAS MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTI-SVM DAN NEURAL NETWORK PADA SEGMENTASI K-MEANS

research
  • 02 Mar
  • 2022

IDENTIFIKASI CITRA BERAS MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTI-SVM DAN NEURAL NETWORK PADA SEGMENTASI K-MEANS

Indonesia merupakan negara dengan kebutuhan beras yang tinggi karena menjadi makanan pokok lebih dari 90% masyarakatnya. Kebutuhan tinggi memerlukan stok yang tinggi sehingga impor pun dilakukan dengan aturan-aturan sesuai Permendagri Nomor 19/M-DAG/PER/3/2014 yang menerangkan standar impor beras. Terdapat banyak jenis beras yang di impor ke Indonesia dengan berbagai kualitas, warna dan keperluan impor seperti untuk kesehatan atau stabilisasi harga. Dari sisi wana, beras putih impor merupakan beras paling banyak dikonsumsi oleh warga Indonesia. Salahsatu contohnya adalah beras melati (jasmine) dari Thailand. Sedangkan dari sisi keperluan impor baik untuk kesehatan dan stabilisasi harga beras japonica (Jepang) dan Basmati (Pakistan) merupakan jenis paling banyak di impor ke Indonesia. Namun masih banyak yang belum mengenal ketiga beras tersebut. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi ketiga jenis beras tersebut dengan perbandingan algoritma Multi-SVM dan Neural Network. Akuisisi citra dilakukan menggunakan flatbed scanner yang menghasilkan 90 citra yang dibagi menjadi 63 citra training dan 27 citra testing. K- Means menjadi metode segmentasi citra dan mengubah citra menjadi citra biner. Ekstraksi fitur menggunakan morphological feature dengan metode regionprop dikombinasikan dengan Gray Level Co-Occence Matrix (GLCM) menghasilkan 9 fitur yang dapat menghasilkan akurasi 96,296% untuk Multi-SVM dan Neural Network 88,89%.

Unduhan

 

REFERENSI

 

[1]    J. Alzeer, U. Rieder, and K. Abou, “Trends in Food Science & Technology Rational and practical aspects of Halal and Tayyib in the context of food safety,” Trends Food Sci. Technol., no. August, pp. 0–1, 2017.

[2]    N. Bandumula, “Rice Production in Asia : Key to Global Food Security,”

Proc. Natl. Acad. Sci. India Sect. B Biol. Sci., 2017.

[3]    N. W. Childs, “Rice Outlook U . S . Rice Export Forecasts Lowered for Both,” 2020.

[4]    S. Sabarella et al., “Buletin Konsumsi,” Pus. Data dan Sist. Inf. Pertan. Sekr. Jenderal Kementeri. Pertan., vol. 10, no. 1, 2019.

[5]    Badan Pusat Statistik, “Impor Beras Menurut Negara Asal Utama , 2000- 2019,” 2020.

[6]    Menteri Perdagangan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Perdagangan Republik Indonesia Nomor 19/M-DAG/PER/3/2014.”

[7]    D. Ricardo and Gasim, “Perbandingan Akurasi Pengenalan Jenis Beras dengan Algoritma Propogasi Balik pada Beberapa Resolusi Kamera,” vol. 1, no. 10, pp. 1–8, 2019.

[8]    M. Z. Abidin, “Dampak kebijakan impor beras dan ketahanan pangan dalam perspektif kesejahteraan sosial,” pp. 213–230, 2015.

[9]    R. Mumm, J. A. H. M. N. Calingacion, and R. C. H. De Vos, “Multi-platform metabolomics analyses of a broadcollection of fragrant and non-fragrant rice varieties reveals the high complexity of grain quality characteristics,” Metabolomics, vol. 12, no. 2, pp. 1–19, 2016.

[10]   G. Mahajan, A. Matloob, and R. Singh, Basmati Rice in the Indian Subcontinent : Strategies to Boost Production and Quality Traits, vol. 151. Elsevier Ltd, 2018.

[11]   N. Patel, “Rice Quality Analysis Based on Physical Attributes Using Image Processing Technique,” 2017.

[12]   P. Kongsawat, “Quality Assessment of Thai Rice Kernels Using Low Cost Digital Image Processing System,”2018.


[13]   T. G. Devi, “Image processing based rice plant leaves diseases in Thanjavur , Tamilnadu,” Cluster Comput., vol. 3456789, 2018.

[14]   F. Perez-sanz, P. J. Navarro, and M. Egea-cortines, “Plant phenomics : an overview of image acquisition technologies and image data analysis algorithms,” Gigascience Rev., 2017.

[15]   M. Z. Abdullah, Image Acquisition Systems. Elsevier Inc., 2016.

[16]   S. Mahajan, A. Das, and H. K. Sardana, “Image acquisition techniques for assessment of legume quality,” Trends Food Sci. Technol., vol. 42, no. 2, pp. 116–133, 2015.

[17]   Z. Wang, Q. Zeng, L. Wang, K. Li, S. Xu, and Y. Yao, “Characterizing frost damages of concrete with flatbed scanner,” vol. 102, pp. 872–883, 2016.

[18]   R. Ruslan, A. A. Aznan, F. A. Azizan, N. Roslan, and N. Zulkifli, “Extraction of Morphological Features of Malaysian Rice Seed Varieties Using Flatbed Scanner,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 8, no. 1,2018.

[19]   J. Chen, D. Lopresti, and G. Nagy, “Conservative preprocessing of document images,” Int. J. Doc. Anal. Recognit., 2016.

[20]   A. Putera and U. Siahaan, “RC4 Technique in Visual CryptographyRGB Image Encryption,” vol. 3, no. 7, pp. 3–8, 2016.

[21]   L. Indriyani, W. Susanto, and D. Riana, “Aplikasi Matlab Pada Pengukuran Diameter,” vol. 2, no. 1, pp. 46–52,2017.

[22]   M. Bouillon, R. Ingold, and M. Liwicki, “Grayification : A meaningful grayscale conversion to improve handwritten historical documents analysis,” Pattern Recognit. Lett., vol. 0, pp. 1–6, 2018.

[23]   U. D. Dixit, “Preprocessing Framework for Document Image Analysis,” vol. 3918, pp. 3911–3918, 2019.

[24]   T. A. Keziah and P. Haseena, “Lung Cancer Detection Using SVM Classifier and MFPCM Segmentation,” pp. 3114–3118, 2018.

[25]   S. Hore, S. Chakraborty, S. Chatterjee, and N. Dey, “An Integrated Interactive Technique for Image Segmentation using Stack based Seeded Region Growing and Thresholding,” vol. 6, no. 6, pp. 2773–2780,2016.

[26]   P. Thakur and S. Dhiman, “An Efficient Image Segmentation Technique by


Integrating FELICM with Negative Selection Algorithm,” Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recognit., vol. 8, no. 10, pp. 63–70, 2015.

[27]   M. Rizman, S. Mohd, S. H. Herman, and Z. Sharif, “Application of K-Means Clustering in Hot Spot Detectionfor Thermal Infrared Images,” pp. 107–110, 2017.

[28]   N. Dhanachandra, K. Manglem, and Y. J. Chanu, “Image Segmentation using K -means Clustering Algorithm and Subtractive Clustering Algorithm,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 54, pp. 764–771, 2015.

[29]   S. Hadianti and D. Riana, “Segmentasi Citra Bemisia Tabaci Menggunakan Metode K-Means,” in Seminar Nasional Inovasi dan Tren, 2018, pp. A118– A123.

[30]   U. Dorj, M. Lee, and S. Yun, “An yield estimation in citrus orchards via fruit detection and counting using image processing,” Comput. Electron. Agric., vol. 140, pp. 103–112, 2017.

[31]   E. Bostanci, N. Kanwal, B. Bostanci, and M. S. Guzel, “A Fuzzy Brute Force Matching Method for Binary Image Features,” vol. 1, pp. 1–5.

[32]   A. Rachmat and Y. Lukito, “SENTIPOL : Dataset Sentimen Komentar Pada Kampanye PEMILU Presiden Indonesia 2014 dari Facebook Page,” in Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2016, no. December.

[33]   Technopedia,                                   “Training                                    Dataset,”

https://www.techopedia.com/definition/33181/training-data, 2020. .

[34]   A. Rohman, “Model Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Ilm. Teknol., vol. 1, no. 1, 2015.

[35]   A. Latif, M. Yusof, S. S.N, and R. N, “Implementation of GLCM Features in Thermal Imaging for Human Affective State Detection,” in IEEE International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors, 2015, vol. 76, pp. 308–315.

[36]   C. Malegori, L. Franzetti, R. Guidetti, E. Casiraghi, and R. Rossi, “GLCM , an image analysis technique forearly detection of biofilm,” J. Food Eng., vol. 185, pp. 48–55, 2016.


[37]   Y. W. Pamungkas and D. Q. Utama, “Klasifikasi Gambar Gigitan Ular Menggunakan Regionprops danAlgoritma Decision Tree,” vol. 1, pp. 69–76, 2020.

[38]   M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah Apel dengan Grat Level Co-Occurance Matrix ( GLCM ),” J. Saintekom, vol. 6, no. 114, 2016.

[39]   H. M. Quintero, H. M. Ariza, and J. R. Mozo, “Performance Analysis for Algorithms of Recognition ofGeometric Patterns in Mechanical Pieces,” vol. 12, no. 23, pp. 13807–13811, 2017.

[40]   D. Abdullah and A. Purwanto, “Capturing ID Card Pada Video Live Bedasarkan Warna Menggunakan Metode Image Substraction dan Regionprops,” Telematik, vol. 7, no. 2, pp. 1638–1647, 2015.

[41]   M. Syahid, “Radial Basis Probabilistic Neural Networks for Swamp Rice Seed Morphology Identification in South Kalimantan,” vol. 4, pp. 14–21, 2015.

[42]   O. D. Nugraheni, I. W. Astika, and I. D. M. Subrata, “Palm Kernel Classification Based on Texture andMorphological Image Analysis Using K- Nearest Neighborhood (KNN),” J. Keteknikan Pertan., vol. 5, pp. 113–120, 2017.

[43]   I. Aljarah, H. Saadeh, A. M. A. Hossam, F. Mohammad, and A. H. Seyedali, “Simultaneous Feature Selection and Support Vector Machine Optimization Using the Grasshopper Optimization Algorithm,” 2018.

[44]   J. Nayak, B. Naik, and H. S. Behera, “A Comprehensive Survey on Support Vector Machine in Data Mining Tasks : Applications & Challenges,” no. March 2017, 2015.

[45]   R. A. Fauzannissa, H. Yasin, and D. Ispriyanti, “Peramalan harga minyak mentah dunia menggunakan metode radial basis function neural network,” vol. 5, pp. 193–202, 2015.

[46]   Y. Andrian and E. Ningsih, “Prediksi Curah Hujan Di Kota Medan Menggunakan Metode Backpropogation Neural Network,” pp. 184–189, 2014.

[47]   S. Jane and A. Sunarauw, “Algoritma Pelatihan Levenberg-Marquardt


Backpropagation Artificial Neural Network Untuk Data Time Series,” pp. 213–222, 2016.

[48]   M. Yusa et al., “Evaluasi Model Decision Tree C4.5 Guna Prediksi,” pp. 147– 152, 2015.

[49]   S. D. Fabiyi et al., “Varietal Classification of Rice Seeds Using RGB and Hyperspectral Images,” pp. 22493–22505, 2020.

[50]   A. A. Nurcahyani and R. Saptono, “Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital,” vol. 2, no. 1, pp. 63–72,2015.

[51]   T. N. Wah, P. E. San, T. Hlaing, and R. Sample, “Analysis on Feature Extraction and Classification of RiceKernels for Myanmar Rice Using Image Processing Techniques,” vol. 8, no. 8, pp. 603–606, 2018.

[52]   V. S. Kolkure and M. B. N. Shaikh, “Identification And Quality Testing Of Rice Grains Using Image Processing And Neural network,” pp. 130–135, 2016.

[53]   N. Alfianika, Buku Ajar Metode Penelitian Pengajaran Bahasa Indonesia. Yogyakarta: Deepublish, 2018.

[54]   K. Dawk, D. Ngampak, and P. Piamsa-nga, “Image Analysis of Broken Rice Grains of,” pp. 115–120, 2015.

[55]   A. Gholamy and O. Kosheleva, “Why 70 / 30 or 80 / 20 Relation Between Training and Testing Sets : A Pedagogical Explanation,” 2018.

[56]   Y. Xie and D. Richmond, “Pre-training on Grayscale ImageNet Improves Medical Image Classification,” no. 2.

[57]   N. Bayramoglu, “Deep Learning for Magnification Independent Breast Cancer Histopathology Image Classification,” pp. 2440–2445, 2016.