Analisis dan Klasifikasi Kondisi Tomat (Matang, Tua, Rusak) | Project PCD

Project Pengolahan Citra Digital (PCD) — Praktikum Video ini merupakan presentasi project klasifikasi kondisi tomat (Matang, Tua, Rusak) menggunakan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan tiga algoritma klasifikasi: K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest. Project ini menguji 4 skenario preprocessing (Baseline, Perbaikan Kontras, Pembersihan Noise, dan Penonjolan Struktur Tepi) untuk menganalisis pengaruh masing-masing teknik terhadap akurasi klasifikasi. Dataset: 294 gambar tomat (Matang: 100, Tua: 98, Rusak: 96) Sumber dataset: Kaggle Anggota Kelompok: Lalu Galang Abdullah (F1D02410064) Muhamad Fatio Sodirin (F1D02410074) Ahmad Dani (F1D02410140) Mata Kuliah: Pengolahan Citra Digital Program Studi Teknik Informatika