KLASIFIKASI JENIS DAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA BERDASARKAN FITUR WARNA, TEKSTUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Lidia, Ardhia Wardani (2022) KLASIFIKASI JENIS DAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA BERDASARKAN FITUR WARNA, TEKSTUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text TA2 Lidia Ardhia Wardani(F1D015044).pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Perbedaan jenis buah pepaya dan tingkat kematangan buah pepaya yang sudah matang dan yang tidak matang dapat dilihat dari warna, tekstur dan bentuk. Secara manual, konsumen dapat melakukan pengecekan dengan melihat kondisi buah pepaya berdasarkan ciri pembedanya. Cara manual ini tentunya dapat menghasilkan kesimpulan yang berbeda-beda pada setiap orang. Kesalahan juga sering terjadi karena cara manual ini sangat bergantung kepada pemahaman terhadap ciri buah pepaya serta tingkat ketelitian. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi jenis dan tingkat kematangan secara otomatis. Dalam penelitian ini, dikembangkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi jenis dan tingkat kematangan berdasarkan fitur warna, tekstur dan bentuk menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Metode pendekatan statistik dan metode GLCM digunakan dalam proses ekstraksi fitur. Fitur warna pada ruang warna HSI dan YCbCr, fitur tekstur dengan GLCM dan fitur bentuk Integral Proyeksi Vertikal Horisontal. Total data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 600 citra buah pepaya yang dibagi menjadi data latih dan data uji. Akurasi tertinggi untuk dataset Bangkok diperoleh pada fitur HSI yakni sebesar 66% sedangkan untuk dataset California diperoleh pada fitur HSI yakni sebesar 65%.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Kata kunci: Jenis buah pepaya, Tingkat kematangan buah pepaya, Statistical approach, HSI, YCbCr, GLCM, Integral proyeksi, SVM.
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik
Depositing User:	Rini Trisnawati
Date Deposited:	25 Jan 2022 05:31
Last Modified:	25 Jan 2022 05:31
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/27408

Actions (login required)

View Item