Image sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan penting sebagai bentuk informasi visual. Image Processing dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam berbagai bidang teknologi jika digunakan dengan baik. Image Processing sering digunakan untuk menganalisa gambar untuk mendapatkan informasi yang diperlukan.
Dalam melakukan penelitian ini karena didesa tempat tinggal keluarga penulis yang merupakan seorang petani sedang melakukan penanaman buah tomat, namun pada saat buah tomat tersebut dalam tahap panen hanya dijual ditempat terdekat dengan rumah petani. Petani tidak menjual ketempat yang jauh atau luar kota dikarenakan buah tomat yang dijual melebihi kematangannya atau busuk.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja dari pengidentifikasian kematangan buah tomat berbasis L*a*b color dan GLCM menggunakan k- means clustering dengan harapan supaya penjualan buah tomat ke tempat yang jauh dapat dipilih sesuai kematangannya. L*a*b color yang membedakan pewarnaan terhadap buah tomat, K-means clustering yang membantu pemilihan terhadap 3 kelas jenis buah tomat yaitu mentah, mengkal, matang, dan GLCM ini yang membuat identifikasi buah teridentifikasi.
Hasil identifikasi ini terdapat 2 metode yaitu metode langsung ( realtime) dan metode database. Persentase yang didapatkan pada identifikasi buah ini dengan metode realtime sebanyak 150 percobaan dari 3 kelas buah tomat memperoleh hasil 90% kebenaran, dengan kesalahan pada tomat mentah sebanyak 3.93%, mengkal 3.36%, dan matang 2.71%. Sedangkan pada metode database sebanyak 150 percobaan dari 3 kelas buah tomat memperoleh hasil 91.33% kebenaran, dengan kesalahan pada tomat mentah 2.76%, mengkal 1.97%, matang 3.94%.
Kata Kunci : Buah Tomat, L*a*b Color, GLCM, Realtime, Database, Mentah, Mengkal, Matang.
Image as a multimedia component that plays an important role as a form of visual information. Image Processing can provide significant benefits in various fields of technology if used properly. Image Processing is often used to analyze images to get the information needed.
In conducting this research because in the village where the author's family is a farmer is planting tomatoes, when the tomatoes are harvested they are only sold at the place closest to the farmer's house. Farmers do not sell to a place far or out of town because tomatoes sold are over maturity or rotten.
The purpose of this study was to determine the performance of identifying the maturity of L*a*b color and GLCM tomatoes based on k-means clustering in the hope that the sale of tomatoes to distant places could be selected according to their maturity. L*a*b color that distinguishes staining of tomatoes, K-means clustering which helps the selection of 3 types of tomatoes, which are raw, thick, cooked, and this GLCM which identifies fruit.
The results of this identification are 2 methods, namely the direct method (realtime) and the database method. The percentage obtained in the identification of this fruit with the realtime method as many as 150 trials of 3 classes of tomatoes obtained 90% of the truth, with errors in raw tomatoes as much as 3.93%, half-mature 3.36%, and mature 2.71%. Whereas in the database method as many as 150 trials of 3 classes of tomatoes obtained 91.33% truth, with errors in raw tomatoes 2.76%, half-mature 1.97%, mature 3.94%.
Keywords: Tomato Fruit, L*a*b Color, GLCM, Realtime, Database, Raw, Half-mature, Mature.