PENGGUNAAN FITUR WARNA CIELAB DALAM SEGMENTASI KEMATANGAN BUAH KAKAO DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah kakao (Theobroma cacao) merupakan faktor penting dalam memastikan kualitas hasil olahan seperti cokelat. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi efektivitas penggunaan fitur warna CIELAB dalam segmentasi citra buah kakao berdasarkan tingkat kematangannya dengan algoritma K-Means Clustering. CIELAB dipilih karena mampu merepresentasikan persepsi warna manusia secara lebih akurat dibandingkan ruang warna lain seperti RGB atau HSV. Data yang digunakan berupa citra digital buah kakao pada berbagai tingkat kematangan yang diperoleh dari lokasi perkebunan di Kabupaten Deli Serdang. Proses analisis mencakup tahap pra pemrosesan, konversi ke ruang warna CIELAB, ekstraksi fitur, serta penerapan algoritma K-Means dengan pengujian beberapa nilai k untuk menemukan konfigurasi klaster optimal. Hasil segmentasi dievaluasi menggunakan metrik seperti Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index, serta visualisasi klaster warna dominan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi fitur warna CIELAB dan K-Means Clustering mampu mengelompokkan tingkat kematangan buah kakao secara efektif dan objektif.