Judul: Identification of Citrus Ripeness Level  Using Digital Image Processing and Extreme Learning Machine
Abstrak: Buah jeruk dikenal dan digemari karena rasanya yang manis dan segar serta kandungan nutrisinya yang baik untuk kesehatan tubuh. Tingkat kematangan buah jeruk menjadi faktor penting yang mempengaruhi kualitas dan nilai jualnya. Petani kebun mahir untuk menentukan kematangan buah jeruk yang siap panen, namun mereka sering menghadapi masalah saat menyortir buah tersebut setelah panen karena keterbatasan fisik yang dapat membuat proses pengelompokan kurang efektif dan efisien. Dalam penelitian ini, digunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk melakukan klasifikasi kematangan dan memprediksi nilai acidity, Total Padatan Terlarut (TPT), dan kekerasan buah jeruk, dengan tujuan dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah jeruk secara cepat dan akurat. Dalam proses pengolahan citra, dilakukan ekstraksi fitur menggunakan Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV), dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Penggunaan model ELM untuk klasifikasi dengan fitur RGB, HSV, dan semua fitur memberikan akurasi klasifikasi yang sama, yaitu 100% dan 98% pada fitur GLCM. Penggunaan model ELM dengan semua fitur dalam melakukan prediksi nilai acidity, TPT, dan kekerasan memberikan performa model terbaik dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) 0,19 dan koefisien determinasi (R²) 0,90 untuk acidity, RMSE 0,61 dan R² 0,79 untuk TPT, serta RMSE 0,75 dan R² 0,77 untuk kekerasan pada data Training, dan performa model pada data Testing menghasilkan nilai RMSE 0,50 dan R² 0,74 untuk acidity, RMSE 0,69 dan R² 0,80 untuk TPT, serta RMSE 0,90 dan R² 0,77 untuk kekerasan. Berdasarkan hasil pengujian model ELM, jumlah hidden node dan pemilihan fitur berpengaruh terhadap akurasi serta performa model., Citrus fruits are known and loved for their sweet and refreshing taste, as well as their beneficial nutritional content for the body. The level of maturity of citrus fruits is an important factor that affects their quality and market value. Skilled orchard farmers are able to determine the maturity of citrus fruits that are ready for harvest, but they often face challenges when sorting the fruits after harvest due to physical limitations that can make the grouping process less effective and efficient. In this study, the Extreme Learning Machine (ELM) method was used to classify maturity and predict the values of acidity levels, Soluble Solid Content (SSC), and fruit hardness of citrus fruits, with the aim of identifying citrus fruit maturity levels quickly and accurately. In the image processing process, feature extraction was carried out using Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV), and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The use of the ELM model for classification with RGB, HSV, and all features yielded the same classification accuracy of 100% and 98% for GLCM features. The use of the ELM model with all features in predicting the acidity, SSC, and hardness values yielded the best model performance with a Root Mean Square Error (RMSE) value of 0,19 and a coefficient of determination (R²) value of 0,90 for acidity, an RMSE value of 0,61 and R² value of 0,79 for SSC, and an RMSE value of 0,75 and R² value of 0,77 for hardness on the Training data. The model performance on the Testing data yielded an RMSE value of 0,50 and R² value of
Keyword: classification, extreme learning machine, image, prediction, ripeness