KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN CUMI – CUMI BERDASARKAN FITUR WARNA DAN TEKSTUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Fathin, Zulian Tsany (2021) KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN CUMI – CUMI BERDASARKAN FITUR WARNA DAN TEKSTUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text SKRIPSI FATHIN ZULIAN TSANY_F1D016026.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Hewan laut sangat mudah mengalami pembusukan. Metode tradisional yang sering digunakan untuk membedakan kesegaran cumi – cumi oleh masyarakat setempat adalah dari warna badan serta aroma dari cumi – cumi tersebut. Metode ini sangat sederhana namun memiliki banyak kekurangan dalam membedakan kesegaran dari cumi – cumi. Kekurangan metode ini karena pengetahuan dan tingkat ketelitian tiap orang yang berbeda – beda. Oleh sebab itu perlu dibuatkan sebuah sistem yang dapat membedakan tingkat kesegaran dari cumi – cumi secara otomatis hanya dari citra cumi – cumiSistem yang dikembangkan dapat mengklasifikasi tingkat kesegaran cumi – cumi dengan menggunakan metode Support Vector Mahine (SVM) dengan metode GLCM dan histrogram serta ruang warna HSI untuk ekstraksi fitur tekstur dan warna. Penelitian ini menggunakan tiga jenis klasifikasi yaitu klasifikasi jenis perlakuan, klasifikasi jenis kesegaran dengan tiga kelas kesegaran (segar, tidak segar, dan busuk), dan klasifikasi kesegaran dua kelas (segar dan tidak segar). Total data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 360 citra badan cumi – cumi yang telah dilakukan cropping dan resize sebesar 128 x 128 piksel untuk kelas jenis perlakuan. Total data untuk kelas kesegaran dengan tiga jenis kelas yaitu sebesar 495 dan total data untuk kelas kesegaran dengan dua jenis kelas yaitu sebesar 330. Pada penelitian ini dilakukan proses cropping, augmentasi, resize dan konversi ruang warna pada dataset. Pembagian data latih dan data uji sebesar 70:30. Akurasi tertinggi yang didapatkan sebesar 67,75%.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Keywords: Support Vector Machine, GLCM, HSI, Multi Class, Squid.
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik
Depositing User:	Rini Trisnawati
Date Deposited:	26 Jul 2021 03:01
Last Modified:	26 Jul 2021 03:01
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/22807

Actions (login required)

View Item