ABSTRAKSI: Tomat, sebagai bagian dari tanaman dapat diklasifikasikan menjadi tomat sayur (bulat) dan tomat buah (lonjong). Banyaknya khasiat bagi kesehatan yang dimiliki buah tomat masih jarang diketahui oleh masyarakat kini. Sehingga produksi kualitas, kuantitasnya serta teknik budi daya yang digunakan pun masih kurang baik. Demikian halnya dalam pengklasifikasian tomat yang bagus oleh petani tomat. Salah satu faktor penyebabnya adalah kelelahan mata dan perbedaan persepsi masing-masing petani dalam menilai tomat yang bagus. Oleh sebab itu, pada Tugas Akhir ini dibuat suatu perangkat lunak yang dapat mengklasifikasikan tomat secara otomatis berdasarkan bentuk, ukuran serta kematangan dari warna kulitnya.
Sistem perangkat lunak tersebut menggunakan dua buah webcam untuk meng-capture tomat dalam dua sisi yang berbeda. Webcam-1 dan webcam-2 memiliki jarak yang sama terhadap objek (tomat) yaitu 20 cm. Sedangkan antara webcam-1 dan webcam-2 dipisahkan oleh sudut 90o dengan tomat sebagai porosnya. Pengujian sistem dilakukan dengan meng-capture tomat menggunakan pencahayaan lampu dan sinar matahari. Citra yang dihasilkan diolah menggunakan pengolahan citra digital, yaitu menghitung diameter citra tomat untuk mengklasifikasi bentuk tomat dengan mencari batas piksel kiri, kanan, atas dan bawah dari objek tomat pada citra. Untuk pengklasifikasian ukuran dapat ditentukan dari perhitungan luas piksel masing-masing sisi. Sedangkan kematangan dapat diklasifikasi dengan cara menghitung luas piksel warna matang.
Pengujian sistem menggunakan hasil MOS (Mean Opinion Score) atau penilaian subjektif terhadap tomat. Didapatkan tingkat akurasi tertinggi sistem untuk klasifikasi bentuk sebesar 86,17 % dengan threshold 1 sebesar 0,55, akurasi klasifikasi ukuran sebesar 84,04 % dengan threshold 1 sebesar 0,5, akurasi klasifikasi kematangan sebesar 80,85 % dengan threshold 2 sebesar 0,7 dan akurasi klasifikasi keseluruhan sebesar 54,26 % dengan threshold 2 sebesar 0,75.Kata Kunci : klasifikasi, tomat buah, tomat sayur, ukuran, warna, dua webcam, pengolahan citra digitalABSTRACT: Tomatoes, as part of the plant can be classified into vegetable tomato (round) and fruit tomato (oval). The numbers of savors owned by tomatoes are still rarely known by people today. So that the quality and quantity of production and cultivation techniques used are still not good. Similarly, in classifying good tomatoes by farmers. One factor is caused by eyestrain and differing perceptions of each tomato farmers. Therefore, in this research was created software that can automatically classify a tomato based on shape, size and ripeness of the rind.
The software system uses two webcams to capture the tomatoes in two different ways. Webcam-1 and webcam-2 have the same distance with the object (tomato), that is 20 cm. Webcam-1 and webcam-2 are separated by a 90o angle with tomatoes as its axis. System is tested by capturing the tomatoes using lighting and sunlight. The resulting image is processed using digital image processing, which calculates the diameter of tomato to classify image shapes by finding left, right, top and bottom pixels boundary of tomato on the image. For the size classification is determined by calculating the pixels area each side. While ripeness can be classified by calculating the ripe color pixels area, then compared with the overall object of the tomato.
Testing system used result of MOS (Mean Opinion Score) or the subjective assessment of the tomatoes. From testing result, is obtained highest level of accuracy for the classification system of the shape is 86,17 % using first threshold value of 0,55, size classification accuracy is 84,04% using first threshold of 0,5, the classification accuracy is 80,85% using second threshold of 0,7 and for the overall classification accuracy is 54,26% with 0.75 as second threshold.Keyword: classification, tomato fruit, tomato vegetable, size, color, two webcams, digital image processing