I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   9 ,   No .   3 ,  Ma r ch   2 0 1 8 ,   p p .   799 ~ 805   I SS N:  2502 - 4752 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 9 . i3 . p p 7 9 9 - 805          799       J o ur na l h o m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Ca ss a v a  Q ua lity Cla ss ificatio n f o r  Ta pio ca  F lo ur In g redients    by  Using  ID3   Alg o rith m       Yo ha ns s en  P ra t a m a 1 ,   H a di  Su t a nto   Sa ra g i 2   1 F a c u lt y   o f   In f o r m a ti c s an d   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   De l  In st it u te  o f   T e c h n o lo g y ,  S u m a tera   Uta ra ,   In d o n e sia   2 F a c u lt y   o f   In d u stria l  E n g in e e rin g ,   De l  In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,  Jl.  S isin g a m a n g a ra ja,  S it o lu a m a ,   T o b a   S a m o sir,   S u m a tera   Uta r a ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   6 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Feb   1 5 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Feb   2 3 ,   2 0 1 8       Ca ss a v a   is  o n e   o f   th e   m a in   f o o d s  c o n su m e d   b y   In d o n e sia n   p e o p le   a n d   m a in   in g re d ien ts  to   m a k e   tap io c a   f lo u r.   In   No rt h   S u m a tera   th e re   is  f a c to ry   th a t   p ro d u c e d   tap i o c a   f lo u r  to   f u lf il l  c o n su m e r  d e m a n d .     T o   b e   a b le  to   m e e t  th e   n e e d s  o f   c o n s u m e rs  a n d   se ize   m a rk e t  sh a re ,   th e   p r o d u c t  m u st  h a v e   a   g o o d   q u a li ty .   P r o d u c t  sp e c if ica ti o n s  a re   a   re f e re n c e   f o r  p ro d u c t  q u a li ty   a n d   m e a su re d   w it h   7   p a ra m e ter s.  T h e   se v e n   p a ra m e ters   in c lu d e   w h it e n e ss ,   m o istu re   c o n ten t,   sp o tn e ss ,   a sh   c o n ten t,   t h in n e ss ,   re sid u a l  sc re e n ,   p H  f lo u r ,   w h ich   m e e ts   th e   In d o n e sia n   Na ti o n a l  S tan d a rd .   I n   th is  re se a rc h   we   u se   t w o   p a ra m e ters   ( w h it e n e ss   a n d   sp o tn e ss )  to   d e term in e   th e   q u a li ty   o f   c a ss a v a   a n d   h e lp   t h e   f a c to r y   to   m a in tain   th e i r  p ro d u c t  q u a li ty .   In   h e re   w e   u s e   b lo b   a n d   e d g e   d e tec ti o n   m e th o d   in   im a g e   p ro c e ss in g   to   d e tec t  sp o t  a n d   a f ter  th a t   c las si f ied   th e   c a ss a v a   b y   u sin g   a n   ID3   a lg o rit h m .       K ey w o r d s :   A l g o rit h m   Ca ss a v a   ID3   Im a g e   P r o c e ss in g   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yo h an s s e n   P r ata m a ,    Facu lt y   o f   I n d u s tr ial  E n g in ee r in g ,   Del  I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y ,   Jl.  S isin g a m a n g a r a ja,  S it o l u a m a ,   T o b a   S a m o sir,   S u m a tera   Ut a ra ,   In d o n e sia ,   T e l:   + 6 2   6 3 2   3 3 1 2 3 4     E m ail:  y o h a n s s en . p r ata m a @ d el. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N     P r o d u ct  q u alit y   i s   a  m ea s u r e  o f   th e  n u m b er   o f   co n s u m er s   w h o   co n s u m e  th e m .   T h e  co m p a n y   th a t  p r o d u ce d   ca s s av a  m u s t  b e  ab le  to   co m p ete  in   m ar k e t  s h ar e.   T o   attr ac t  th e  co n s u m er s ,   th e  co m p a n y   m u s t   i m p r o v e  t h e  q u alit y   o f   th e  f l o u r   in   p r o d u ctio n .   Sp ec i f icati o n   o f   t h is   tap io ca   f lo u r   w h ic h   b ec o m e  i n d icato r   q u alit y   o f   tap io ca   f lo u r   is   i m p o r ta n t.  T h e  s p ec if icatio n   o f   tap io ca   f lo u r   is   a  b en c h m ar k   o f   f lo u r   q u alit y   m ea s u r ed   b y   s ev er al  p ar a m e te r s .   E ac h   p ar am e ter   m u s t c o m p l y   w it h   th e  SNI .     T o   b e  ab le  to   co m p ete  i n   m ar k et  s h ar e,   esp ec iall y   i n   No r th   Su m ater a  r eg io n   tap io ca   f l o u r   m u s t  h a v e   h ig h   q u al it y .   T ap io ca   f lo u r   p r o d u ce d   b y   th e  co m p an y   is   d is tr ib u ted   to   co n s u m er s   ( a s   f o o d s tu f f )   an d   to   in d u s tr y   ( p ap er   m ill s ) .   T h e  s p ec if icatio n   o f   t h e  b en c h m ar k   o f   f lo u r   q u alit y   i s   m ea s u r ed   b y   7   p ar a m eter s .   T h e   s ev e n   p ar a m eter s   ar e  w h ite n e s s ,   m o is t u r e  co n te n t,  s p o tn es s ,   ash   co n te n t,  t h in n es s ,   r esid u al  s cr ee n ,   p H  f lo u r .   T ap i o ca   f lo u r   h as  3   g r ad es,  n a m el y   Gr ad e  A ,   Gr ad e  B ,   a n d   Gr ad e  C .   Ho w e v er ,   th e   co m p an y   o n l y   p r o d u ce s   tap io ca   f lo u r   w it h   Gr ad e  A ,   b ec au s e  ab o u t  4 0 %  o f   th e  f l o u r   th at  h a s   b ee n   p r o d u ce d   is   d is tr ib u ted   to   th e   in d u s tr y   a n d   6 0 % is   d is tr ib u te d   to   co n s u m er s   ( u s ed   f o r   f o o d s tu f f ) .   Fo r   th e  p u r p o s e  to   h elp   t h e  co m p a n y   to   g et  T ap io ca   f lo u r   t h at  h as   Gr ad e  A   w e  d ec id e  to   p er f o r m   a n   i m a g e  p r o ce s s in g   i n to   th e  ca s s av a  i m a g e.   T h e  i m a g e  w as  ta k en   b y   u s i n g   a  ca m er a  an d   t h en   p r ep r o ce s s ed   b y   s o m e  i m a g e  p r o ce s s i n g   al g o r ith m s .   Af ter   g o i n g   th r o u g h   th e   p r ep r o ce s s in g   s ta g e  th e n   t h e  i m a g e  w er e   p r o ce s s ed   b y   b lo b   an d   ed g e  d etec tio n   m eth o d   to   d etec t  s p o t  an d   d eter m in e  th e  w h ite n es s .   Af ter   t h e  s p o t  an d   w h ite n es s   d ata  a lr ea d y   co llect ed   th e n   w e   u s e  t h e   I D3   al g o r ith m   to   d eter m in e   w h et h er   t h e  ca s s a v a  i s   Gr ad e  A  o r   n o t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Ma r ch   2 0 1 8   :   7 9 9   –   8 0 5   800                   Fig u r e  1 .   I n p u t a n d   O u tp u t I m ag e       Fig u r e  1   s h o w   t h e  i m ag e  p r o ce s s i n g   p r o ce s s   th a t  h ap p en e d   in   th e  p r ep r o ce s s ed   s tag e.   T h e  I n p u t  i m a g e  is   th e  i m a g e  th at  alr ea d y   ca p t u r ed   b y   th e  ca m er a.   T h is   i m a g e  p r o ce s s ed   b y   th e  al g o r ith m   to   p r o d u ce   th e  o u tp u t  i m a g e.   T h e  d etail   ab o u t  m et h o d   th a t  u s ed   in   t h is   r e s ea r ch   w i ll  b e  b r ief   e x p lain ed   in   th e  n e x t  s ec tio n .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   I n   th is   s ec tio n   w ill  b e  d escr ib e d   th e  m eth o d s   th at  u s ed   to   co llect  an d   p r o ce s s   t h e  d ata.   B elo w   i s   t h e   m et h o d   th at  u s ed   to   g et  th e  d at a  in   th e  f o r m   o f   i m a g e.           Fig u r e  2 .   Me th o d   in   Sta g e  On e  an d   T w o       I n   F ig u r e  2   w e  ca n   s ee   th e  f ir s t  s tep   th at  n ee d   to   b e  d o n e  is   o p en in g   t h e  v id eo   s tr ea m   a n d   tak e  th e   p ictu r e  f r o m   t h e  v id eo .   T h e  tak en   p ict u r e  w ill  b ec o m e  a n   i n p u t  i m a g e.   I n   t h is   ap p licatio n   d ev elo p m e n t,  w e   u s e  a  f u n ctio n   i n   Op en C V  a n d   C v B lo b   lib r ar y   a s   a  to o l.  T h e  f u n ctio n   th at  u s ed   to   o p en   th e  v id eo   is   o p en   f u n ctio n   an d   to   ta k e  p ictu r e   f r o m   v id eo   w e  u s e  q u er y f r a m e  f u n ctio n .   B o th   f u n c tio n   ar e  m e m b er   f r o m   Vid eo C ap tu r e  class   in   Op e n C V.   Af ter   w e  g e t  th e  p ictu r e  th en   w e  p r o ce s s   th e  i m a g e  b y   u s in g   th e  ca n n y   ed g e   d etec tio n   alg o r ith m .   W e  u s e  ca n n y   ed g e  d etec tio n   i n   h er e   b ec au s e  th e  alg o r it h m   is   co n s id er ed   b etter   th an   s o b el  an d   p r e w itt  al g o r ith m   [ 1 ] .   A f ter   w e  p r o ce s s ed   t h e  i m ag e  w it h   ca n n y   al g o r ith m   t h e n   th e  i m a g e  o u tp u t   w il l b e  a  b i n ar y   i m ag e.   Fo r eg r o u n d   ( ca s s av a)   is   r ep r ese n ted   b y   w h ite  co lo r ,   w h ile  b ac k g r o u n d   ( a n o th er   o b j ec t   in s tead   ca s s av a)   r e p r esen ted   b y   b lack   co lo r .   Un til  n o w   w e  a lr ea d y   p ass ed   2   s tag e,   b eg in n i n g   f r o m   s ta g e   to   g et  t h e  i n p u t  i m a g e  f r o m   v id eo ,   th en   co n tin u ed   w it h   in p u t  i m a g e  p r o ce s s in g   w i th   ca n n y   al g o r ith m   [ 1 ] .   W ith   2   s tag es  ab o v e  w e  ca n   alr ea d y   d is tin g u is h   b et w ee n   t h e  ca s s a v a  a n d   an o th er   o b j ec t  th at  ap p ea r s   o n   th e  f r a m e.   B u t  to   d is tin g u is h   b et w ee n   a   g o o d   ca s s av a  an d   a  b ad   o n e  w e  m u s t  b e  ab le  to   d etec t  s p o ts   o n   ca s s a v a.   T h e  ca s s av a  i m ag e’ s   th at  h as  b ee n   d etec ted   as  f o r eg r o u n d   i m ag e   w ill  b e  s ep ar ated   af ter   all.   S o   n o w   w e  ca n   f o c u s   o n   t h e  s p o t  th at  ex is t  in   th e   ca s s a v a.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C a s s a va   Qu a lity Cl a s s if ica tio n   fo r   Ta p io ca   F l o u r   I n g r ed ien ts   b y  Usi n g …  ( Yo h a n s s en   P r a ta ma )   801       Fig u r e  3 .   Me th o d   in   Sta g e  T h r ee       T h e  s p o ts   th a t  e x is t   i n   t h e  ca s s a v a  n o w   w ill   b ec o m e  f o r eg r o u n d   o b j ec t  an d   an o t h er   r eg i o n   i n   t h e   cr o s s   s ec tio n   o f   ca s s a v a  w ill  b e  a  b ac k g r o u n d .   T h e  s p o ts   th at  d etec ted   w ill  b e   r ep r esen ted   as  b lo b   f ir s t,  th e n   af ter   w e  co u ld   d etec t  a  b lo b ,   w e  co u ld   u s e  th e  n u m b er   o f   b lo b   in f o r m a tio n   to   d eter m i n e  q u alit y   o f   ca s s av a .   T h e  in p u t i m a g e  th at  u s e  in   t h e  s tag e  3   is   a  g r a y s ca le  i m a g e  f r o m   a  ca s s av a  cr o s s   s ec tio n   a n d   th e  i m a g e  w h ich   is   alr ea d y   m a s k ed .   Ma s k ed   p er f o r m   i n   h er e  to   r ed u ce   th e   n o is e   an d   w e   u s ed   a  Ga u s s i an   b l u r   to   p er f o r m   m as k i n g .         T ab le  1 .   P r o d u ct  Sp ec if icatio n   No   P a r a me t e r   S p e c i f i c a t i o n   1   W h i t e n e ss   ≥   9 1 . 0   %   2   T h i n n e ss   ≥ 9 9 . 5 0   %   3   S p o t s   ≤ 5   4   mo i st u r e   c o n t e n t   1 2 . 0 0 - 1 3 . 0 0   %   5   a sh   c o n t e n t   0 . 0 2 - 0 . 0 6   %   6   R e si d u a l   scre e n   3 2 5   ( m a x   0 . 0 5   %),   7   p H   f l o u r   5 . 6   -   6 . 5       I f   w e  s ee   T ab le  1 ,   w e  f o u n d   t h at  th e  s p ec if ica tio n   t h at  ac co r d in g   to   co n s u m er   ex p ec tatio n s   i s   if   t h e   n u m b er   o f   s p o ts   i n   ca s s a v a  i s   s m aller   t h a n   5   s p o ts .   Fro m   h er e  w e  co u ld   ch ar ac ter ized   t h e  ca s s av a   q u alit y   b ased   o n   n u m b er   o f   s p o ts   t h at  ex is t.    C las s if icatio n   w a s   m ad e  b y   t h e  co n d itio n   in   t h e  T ab le   2   ( th er e  ar e  3   k in d   co n d itio n ) .   I f   t h e  n u m b er   o f   s p o ts   s m aller   t h a n   3 ,   th en   w e  c ateg o r ize  ca s s a v a  in to   g o o d   q u alit y   an d   o th er   t h a n   th at  t h e  ca s s a v a  w ill ca te g o r iz e  in to   m ed i u m   o r   b ad   q u alit y .         T ab le  2 .   C ass av a  C lass if ica tio n   B ased   o n   Sp o ts   Q u a l i t y / G r a d e   N u mb e r   o f   sp o t s   G o o d   ( G r a d e   A )   S p o t s  <   3   M e d i u m (G r a d e   B )   3   ≤   S p o t s ≤   5   B a d   ( G r a d e   C )   S p o t s  >   5       B esid es  u s i n g   t h e  n u m b er   o f   s p o t  to   d eter m i n e  t h e  ca s s a v a   q u alit y ,   w e   u s e  w h ite n es s   a s   p ar am eter   th at  d eter m i n e  t h e  q u alit y .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Ma r ch   2 0 1 8   :   7 9 9   –   8 0 5   802   T ab le  3 .   C ass av a  C lass if ica tio n   B ased   o n   W h iten e s s   Q u a l i t y / G r a d e   W h i t e n e ss   G o o d   ( A )   ≥   9 1   %   M e d i u m ( B )   8 9   %   B a d   ( C )   ≤   8 9   %       C ass a v a  Gr ad e  o r   Qu alit y   th a t  p r o d u ce d   b y   th e  co m p an y   is   g r ad e  A   ca s s av a.   So   w e  u s e  an   i m a g e   p r o ce s s in g   a g ai n   to   d eter m i n e  th e  w h ite n es s   o f   ca s s a v a.   T o   g et  th e  w h ite n es s   p er ce n tag e,   w e  co m p ar e  th e   p ix el   v al u e  o f   an   i n p u t  i m ag e   w it h   th e  id ea l  v al u e  f o r   th e  w h ite n es s   in   8 - b it s   co lo r   s y s t e m   ( 2 5 5 , 2 5 5 , 2 5 5 ) .   T h en   w e  av er a g i n g   s p ec tr al  d i s tan ce   f r o m   ea ch   p i x el  v al u e  i f   t h e  d i f f er e n ce   is   s m aller   t h a n   9 %  th e n   w e  co u ld   ca teg o r ize  th e  ca s s av a  i n to   g r a d e  A   ( b ased   o n   T ab le  3 ) .   B elo w   i s   th e  s p ec tr al  d is tan ce   f o r m u la  th a t u s ed :         i  is   a  b an d   ( d im en s io n )   an d   d i  is   v al u e  o f   p ix el  i n   b an d   i,  o th er w is e  e i   is   v a lu e  o f   p ix e l  e  in   b an d   i.  Fo r   o u r   ca s e  d   h as v al u e  2 5 5   an d   e  v al u e  b ased   o n   th e  p ix e l i n ten s it y   i n   in p u t i m ag e.     T h e  in p u t i m a g e  th at  w e  u s ed   to   g et  t h is   w h ite n es s   s co r e  is   o n   g r a y s ca le  co lo r   s p ac e.   Un til   n o w   w e  alr ea d y   h a v e  2   p ar a m eter s   to   m a k e  cla s s i f ic atio n ,   t h e  la s t  p ar a m eter   th at   w e  u s ed   is   m o is t u r e  co n te n t in   t h e  ca s s av a.   T o   g et  m o is t u r e  co n ten t  w e  u s e  m o is t u r e  m eter   ( F i g u r e  4 ) .                         Fig u r e  3 .   Mo is tu r e  Me ter       Fo r   m o is t u r e  w e  o n l y   h av e  2   d is cr ete  p ar a m eter   v a lu e s ,   th er e   ar e  g o o d   an d   b ad .   Go o d   if   th e   m o is t u r e   co n ten t  is   ar o u n d   1 2 - 1 3 %,  o th er   th an   th a t  w ill   b e  class if ied   i n to   b ad   ca teg o r y .   Af ter   w e   g e t  3   p a r am e ter s   t h at   n ee d ed   to   m a k e  a  clas s i f icatio n   ( n u m b er   o f   s p o ts ,   w h ite n es s ,   an d   m o is t u r e)   th e n   w e  u s e  t h e m   as i n p u t d ata  f o r   lear n in g   al g o r ith m .   B elo w   i s   t h e  ex a m p le  o f   co llected   d ata  ( T ab le  4 ) .       T ab le  4 .   Data   E x am p le   S p o t   W h i t e n e ss   M o i st u r e   Qu a l i t y   M e d i u m   G o o d   G o o d   G o o d   B a d   M e d i u m   B a d   B a d   M e d i u m   G o o d   B a d   G o o d   M e d i u m   B a d   G o o d   B a d   G o o d   M e d i u m   B a d   B a d       T h e  d ata  ab o v e  is   alr ea d y   p as t  th e  p r ep r o ce s s in g   s ta g e  b y   u s in g   d is cr etiza tio n   m eth o d   ( to   d is cr etize   th e  d ata  w e  u s ed   th e  r u le  f r o m   T ab le  2   an d   T ab le  3 ) .   I n   th is   r esear ch   w e  u s ed   a  d ec i s io n   tr ee   lear n i n g   m et h o d   to   p r o ce s s   th e  d ata  b ec au s e  t h e  p r o b le m   t h at  w o u ld   b e  s o lv ed   h a v e  a  tar g et  f u n ctio n   wh ich   h a s   a  d is cr et e   o u tp u t  a n d   t h er e  ar e  er r o r   an d   d ata  lo s s   p o s s ib il it y   f r o m   t h e  tr ai n i n g   d ata.   T h e  d ec is io n   tr ee   alg o r it h m   t h at   u s ed   in   h er e  is   I D3   alg o r ith m .   I D3   alg o r ith m   u s e  s tat is tic  p r o p er ties   th at  r ef er r ed   as  in f o r m atio n   g ain   a n d   th is   in f o r m atio n   g ai n   w ill b e  u s ed   to   s elec t a   ca n d id ate  to   b u ild   th e  tr ee   [ 2 ] .   T o   g et  th e  in f o r m a tio n   g ai n   ac c u r atel y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C a s s a va   Qu a lity Cl a s s if ica tio n   fo r   Ta p io ca   F l o u r   I n g r ed ien ts   b y  Usi n g …  ( Yo h a n s s en   P r a ta ma )   803   E n t r o p y ( S ) º - p i i = 1 c å l o g 2 p i G a i n ( S , A ) º E n t r o p y ( S ) - S v S E n t r o p y ( S v ) v Î V a l u e s ( A ) å w e  n ee d   th e   en tr o p y   f ir s t.  E n tr o p y   s er v es  to   m ea s u r e  th e  a m o u n t  o f   i n f o r m atio n   th a t  co n ta in ed   in   a n   attr ib u te.   B elo w   is   t h e  en tr o p y   f o r m u lati o n :             I f   th e  tar g et  attr ib u te  h as  d if f er en t  v al u e  as  m u ch   as  c  ( in   o u r   ca s e  th e  tar g et  is   Qu al it y   th at  o n l y     h av e  2   attr ib u t:  Go o d   o r   B a d )   an d   p i   is   p ar t  o f   S  th at  b elo n g   to   c.   A f ter   w e  g et  th e  en tr o p y   w e  co u ld   g et  th e   attr ib u te  ef f ec ti v en e s s   v alu e  i n   class i f y i n g   a  tr ain i n g   d ata  o r   w e  u s u all y   ca lled   it  as  in f o r m atio n   g ai n   [ 2 ] .   T h e  in f o r m atio n   g ai n ,   Gain   ( S,  A )   w it h   t h e  s et  o f   E x a m p les S to w ar d s   attr ib u te  A   ca n   b e  d ef i n ed   as f o llo w s :             W h er e  Valu es  ( A )   i s   a  s et  o f   p o s s ib le  v al u es  in   at tr ib u te  A ,   a n d   Sv   is   a  s u b s et  o f   S  w h er e  a ttrib u te  A  h as a   v a lu e   o f   v   ( e. g .   S v   =   {s  ∈   S  |   A  ( s )   =  v }) .   W h er ea s   |   S v   |   i s   t h e  n u m b er   o f   ele m en ts   i n   S v   a n d       |   S  |   is   th e   n u m b er   o f   ele m e n ts   i n   S.  T h e  f ir s t  p ar t  o f   th e  g ain   eq u ati o n   is   en tr o p y   o f   S,  w h ile  th e   s ec o n d   p ar t  is   th e  ex p ec ted   v alu e  o f   en tr o p y   S a f ter   b ein g   p ar titi o n ed   u s i n g   attr ib u te  A .       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h e  r esu lt t h at  w e  g et  f r o m   t h e  s tag e  3   o f   d ata  ac q u is it io n   i s   n u m b er   o f   s p o t.  Fir s t  w e  tr ied   to   ca p tu r e   th e  i m ag e  f r o m   t h e  s a m p le  th a t h as a   g o o d   q u alit y   an d   t h en   w e  w i ll g et  t h e  r es u lt a s   s h o wn   in   F ig u r e  5 .                           Fig u r e  5 .   Sp o t D etec tio n   in   G o o d   C ass av a       T h er e  is   n o   b lo b   d etec ted   in   F i g u r e  5 ,   alt h o u g h   th er e  w a s   a  s m all  b lac k   s p o t th a t d etec ted .     T h e  s m all   s p o t  n o t  d etec ted   h er e  b ec au s e  w e  alr ea d y   d eter m in e  t h e  m in i m u m   a n d   m ax i m u m   ar ea   o f   b lo b   w h ic h   ca n   b e   ca teg o r ized   as  s p o t.  I f   t h e  s p o t  is   to o   s m a ll,  w e  n o t  ca te g o r iz ed   it  as  a   s p o t.  T h e  m i n i m u m   an d   m ax i m u m   s ize   ar ea   o f   b lo b   is   d ec id ed   b y   ap p ly in g   a  lear n i n g   p r o ce s s .   A f ter   th at  w e  also   ca p tu r e  t h e  i m ag e  f r o m   t h e  b ad   q u alit y   s a m p le  ( F i g u r e  6 ) .                           Fig u r e  6 .   Sp o t D etec tio n   in   B ad   C ass a v a     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Ma r ch   2 0 1 8   :   7 9 9   –   8 0 5   804   I n   F i g u r e  6 ,   t h er e  ar e  3   b lo b s   d etec ted   an d   p ass   t h e  m i n i m u m   ar ea   s ize  th at   alr ea d y   d ec id ed .   So   f r o m   h er e  w e  ca n   co n cl u d e  th at  th e  g o o d   ca s s av a  h as  ze r o   s p o t  an d   o n   th e  o th er   h an d   th e  b ad   ca s s av a  h as  t h r ee   n u m b er s   o f   s p o ts .   T h er e  ar e  t h r ee   p ar a m eter s   th at   w e  u s ed   to   d eter m in e   w h e th er   t h e  ca s s av a  is   b ad   o r   g o o d .   So   w e  s till   n ee d   th e  i n f o r m ati o n   ab o u t  w h ite n es s   an d   m o is t u r e.   I n   b ad   ca s s av a  w e  f i n d   th at  th e  w h ite n ess   i s   b elo w   8 9 %  an d   m o is t u r e  is   m o r e  th an   1 3 %,  s o   a f ter   w e  g et   th e  t h r ee   p ar a m eter s   i n f o r m ati o n   w e  co u ld   d ec id e  th at  t h e   ca s s a v a  q u alit y   i s   b ad .   I n   T ab le  4   w e   co u ld   s ee   s o m e  d ata  s a m p le   t h at  w e ’ v e  al r ea d y   co llec ted .   Fo r   test i n g   t h e  ac cu r ac y   is   u s ed   d ataset  as  f o llo w s :       T ab le  5 .   Data s et   D a t a se t s N u m b e r   T r a i n i n g   D a t a   ( 6 0 %)   T e st   D a t a   ( 4 0 %)   4 0 0   2 4 0   1 6 0       So   if   w e  s ee   T ab le  5 ,   w e  u s e   6 0 %  f r o m   all  d ata  s a m p le  as   tr ain i n g   d ata  a n d   th e  r est  w i l l  b e  a  test   d ata.   T h e  tr ain in g   d ata  w i ll  b e  u s e   to   tr ain   t h e  I D3   alg o r it h m   s o   it  w i ll  h av e   it ’ s   o w n   cla s s i f ier   i n   tr ee   f o r m .   T h e  r u le  i n   t h e  c lass if ier   ( tr ee )   w i ll  b e  u s ed   to   clas s i f y i n g   t h e  te s t   d ata.   Af ter   th at   w e  co u ld   g et  t h e  ac c u r ac y   f r o m   th e   ev al u atio n   r es u lt s .   I f   w e   ch a n g e  t h e  n u m b er   o r   p er ce n tag e   o f   tr ain i n g   d ata  a n d   te s t  d ata  th e n   w e  w i ll  g et  a  d if f er en t tr ee .   T h e  F ig u r e   7   b elo w   is   a n   ill u s tr at io n   o f   t h e  ac cu r ac y   test in g   p r o ce s s   th a t   p er f o r m ed :   B elo w   is   t h e  d ec is io n   tr ee   t h at   o b tain ed   af ter   w e  p r o ce s s   t h e  tr ain i n g   d ata  ( F i g u r e  8 ) :               Fig u r e  7 .   A cc u r ac y   tes tin g   p r o ce s s   ( w e k a. w ak ai to . ac . n z)   Fig ur e 8. Dec i s i on  Tre e         W e  co u ld   s ee   th a t  t h e  n u m b er   o f   s p o t  h a s   a   h ig h es t  i n f o r m a tio n   g ai n   v al u e,   s o   it  b ec a m e  a  tr ee   r o o t.    I n   h er e  n u m b er   o f   s p o t  h as  b ig g er   ef f ec t  i n   d ec id in g   th e  q u alit y   o f   ca s s a v a  co m p ar ed   to   an o th er   p ar a m eter s .   T h e  ac cu r ac y   th a t  w e   g e t  f r o m   t h e   d ec is io n   tr ee   ab o v e   cl ass i f ier   i s   8 4 , 7 3 2 8 .   W e  also   tr y   to   co m p ar e  t h e   p er f o r m a n ce   o f   th e  id 3   alg o r it h m   w it h   8   o th er   al g o r ith m s .   T h e  ac cu r ac y   o f   t h e  8   al g o r ith m s   i s   d eter m i n ed   b y   u s i n g   w ek a  a n d   b elo w   is   t h e  r esu lt  f o r   m a k i n g   s o m e  co m p ar is o n :       T ab le  6 .   A cc u r ac y   C o m p ar is o n   N o .   A l g o r i t h m   N a me   A c c u r a c y   ( %)   1.   B a y e sn e t w o r k   7 7 . 8 6 2 6   2.   Na i v e b a y e s   7 7 . 8 6 2 6   3.   R a n d o mT r e e   7 9 . 3 8 9 3   4.   ID 3   8 4 . 7 3 2 8   5.   K*   8 0 . 1 5 2 7   6.   R a n d o mF o r e st   8 3 . 9 6 9 5   7.   K   N e a r e st   N e i g h b o u r   8 4 . 7 3 2 8   8.   F u n c t i o n a l T r e e s   8 5 . 4 9 6 2   9.   J4 8   8 7 . 0 2 2 9     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C a s s a va   Qu a lity Cl a s s if ica tio n   fo r   Ta p io ca   F l o u r   I n g r ed ien ts   b y  Usi n g …  ( Yo h a n s s en   P r a ta ma )   805   Fro m   T ab le  6   w e  ca n   s ee   th a t   I D3   alg o r ith m   is   n o t  th e  b est   alg o r ith m   b u t  it  s ti ll  h a v e  a  g o o d   p er f o r m a n ce   if   w e  co m p ar e  w it h   an o t h er   alg o r ith m .         4.   CO NCLU SI O N   Fro m   o u r   r esear ch ,   w e  ca n   co n clu d e  t h at  to   d eter m in e  a  g o o d   q u alit y   ca s s av a  w e  co u ld   u s e  i m a g e  p r o ce s s in g   to   co llect  th e  d ata   an d   u s e  an   id 3   alg o r it h m   to   p r o ce s s ed   th e  d ata  an d   p r o d u ce   s o m e  d ec is io n .   Fro m   t h r ee   p ar a m eter s   t h at  u s ed   h er e,   th er e  ar e  w h ite n e s s ,   m o i s t u r e,   an d   n u m b er   o f   s p o t  w e  co u ld   g et   8 4 . 7 3 2 8 %  ac cu r ac y   to   clas s i f y   t h e  ca s s av a  b ased   o n   it  q u alit y .   Fo r   f u t u r es  w o r k   we  co u ld   ad d   m o r e   p ar am eter s   to   in cr ea s e  th e  ac c u r ac y   a n d   u s e  an o t h er   clas s i f i er   alg o r ith m   s u c h   as  n e u r al  n e t w o r k   w h ich   m o r e   p r o m i s in g   w h en   d o in g   clas s i f i ca tio n .       RE F E R E NC E S   [1 ]     Ca n n y   J .  A   Co m p u tatio n a l  A p p r o a c h   to   E d g e   De tec ti o n .   J o u rn a l  I EE - PA M I .   1 9 8 6 ;  8 . ( 6 ) :  6 7 9 - 6 9 8 .   [2 ]     M it c h e ll   M .   M a c h i n e   L e a rn in g .   E d i ti o n .  M c G r aw - Hill .  1 9 9 7 :  55 - 60 .   [3 ]     Ha ij ian   S .   Be st - F irst   d e c isio n   tree   lea rn in g .  M a ste r’s  T h e sis.  Ha m il to n :   P o stg ra d u a te   Un iv e rsity   o f   W a ik a to ;  2 0 0 7 .   [4 ]     Na re n d ra   V   a n d   Ha re e sh   K .  Qu a li ty   In sp e c ti o n   a n d   G ra d in g   o f  A g ricu lt u ra l  a n d   F o o d   p ro c d u c ts  b y   Co m p u ter  V isio n - A   Re v ie w .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  C o mp u ter   Ap p li c a ti o n s  ( 0 9 7 5 - 8 8 8 7 ) .   2 ( 1 ).   [5 ]     Ya m   K  a n d   S p y rid o n   E.   A   S im p l e   Dig it a l  I m a g in g   M e th o d   f o r  M e a su rin g   a n d   A n a ly z in g   Co lo u r  o f   F o o d   S u rf a c e s.   Jo u rn a l  o f   F o o d   E n g in e e rin g .   2 0 0 3 ;  6 1 : 1 3 7 - 1 4 2   [6 ]     Ko d a g a li   A   a n d   Ba laji  S .   Co m p u t e r  V isio n   a n d   Im a g e   A n a l y sis  b a s e d   T e c h n iq u e s  f o r  A u to m a ti c   Ch a ra c teriz a ti o n   o f   F ru it s -   a   Re v iew .   In tern a ti o n a l   Jo u rn a l  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n s.  2 0 1 2 ;  5 0 ( 6 ).   [7 ]     L p e z - G a r c a   F ,   A n d re u - Ga rc a   G ,   Blas c o   J,  A lei x o s  N,  a n d   V a li e n t e   M .   A u to m a ti c   d e tec ti o n   o f   sk in   d e f e c t s  in   c it ru s  f ru it s u sin g   a   m u lt iv a riate   i m a g e .   Co m p u ters   a n d   e lec tro n ics   in   A g ricu lt u re .   2 0 1 0 ;  7 1 :1 8 9 - 1 9 7 .   [8 ]     T i m m e r m a n s  A .   Co m p u ter  V isi o n   S y ste m   f o r  On li n e   S o rti n g   o f   P o t  P lan ts  Ba se d   o n   L e a rn in g   Tec h n iq u e s.   A c t a Ho rti c u lt u ra e .   1 9 9 8 ;  4 2 1 : 9 1 - 98.   [9 ]     S a rd a r  H.  Qu a li ty   A n a l y sis  in   g ra y s c a le  c o lo r  u sin g   v isu a l  a p p e a ra n c e   o f   g u a v a   f ru it .   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   En g in e e rin g   S c ien c e s.  2 0 1 3 ;  4 6 - 5 6 .   [1 0 ]     Ro c h a   A ,   Ha u a g g e   D,  Wain e r  J,  G o ld e n ste in   S .   A u to m a ti c   f r u it   a n d   v e g e tab le  c las sif ic a ti o n       f ro m   i m a g e s.   Co m p u ters   a n d   El e c tro n ics   i n   A g ricu lt u re .   2 0 1 0 ;  7 0 :9 6 - 1 0 4 .   [1 1 ]     Yo u se f   A .   Co m p u ter  v isio n   b a se d   d a te  f ru it   g ra d in g   sy ste m :  De sig n   a n d   im p le m e n tatio n .   J  o f   Kin g   S a u d   Un iv e rsit y .   Co m p u ter an d   I n f o rm a ti o n   S c ien c e s; 2 0 1 1 : 2 3 : 2 9 - 36.   [1 2 ]     S e n g   W   a n d   M ir isa e e   S .   A   n e w   m e th o d   f o r  f ru it s  re c o g n it io n   sy ste m .   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s.  2 0 0 9 :  1 3 0 - 1 3 4 .   [1 3 ]     Da d w a l  M   a n d   Ba n g a   V .   Esti m a te  Rip e n e ss   Lev e l  o f   f ru it s  u sin g   RG B   Co lo r  S p a c e   a n d   F u z z y   Lo g ic  T e c h n iq u e .   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   En g in e e ri n g   a n d   A d v a n c e d   T e c h n o lo g y .   2 0 1 2 ;  2 (1 ) :  2 2 5 - 2 2 9 .   [1 4 ]     Be n h u ra   C ,   A lb e rt  M ,   M u c h u w e ti   M ,   G o m b iro   E.   A ss e s m e n t  o f   th e   Co lo u r  o f   P a rin a ri  C u ra t e ll if o li a   F ru it   u si n g   a n   im a g e   p ro c e ss in g   c o m p u ter  so f twa re   p a c k a g e .   In tern a ti o n a l  J o u r n a l  o f   Ag ricu lt u ra l  a n d   F o o d   Re se a rc h .   2 0 1 3 ;  2 (4 ):  41 - 48.   [1 5 ]     Yu d o n g   Z  a n d   L e n a n   W .   Clas sif ica ti o n   o f   f ru it s  u sin g   c o m p u ter  v isio n   a n d   m u lt icla ss   su p p o rt  v e c to r  m a c h in e .   S e n so rs.  2 0 1 2 ;   1 2 :  1 2 4 8 9 - 1 2 5 0 5         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.