Sialun, Nurlia (2021) IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH CENGKEH BERDASARKAN CIRI WARNA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.
|
Text
1_175410062_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (950kB) | Preview |
|
|
Text
2_175410062_BAB_I.pdf - Published Version Download (111kB) | Preview |
|
|
Text
3_175410062_BAB_II.pdf - Published Version Download (232kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_175410062_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (464kB) |
|
|
Text
5_175410062_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (564kB) |
|
|
Text
6_175410062_BAB_V.pdf - Published Version Download (100kB) | Preview |
|
|
Text
7_175410062_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (123kB) | Preview |
|
|
Text
8_175410062_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (132kB) | Preview |
|
|
Text
9_175410062_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (119kB) |
Abstract
Cengkeh merupakan salah satu sumber penghasilan bagi Petani di Indonesia, ketika memasuki masa panen petani kadang salah dalam mengidentifikasi kematangan buah cengkeh yang pas untuk dipanen. Sehingga, mengakibatkan petani cengkeh melakukan panen sebelum buah cengkeh siap dipanen dan bahkan buah cengkeh dipanen ketika sudah melewati masa kematangan buah, yang mengakibatkan kurangnya berat buah cengkeh pada saat ditimbang. Oleh karena itu, peneliti mencoba mengidentifikasi kematangan buah cengkeh berdasarkan ciri warna dengan aplikasi python desktop. Identifikasi kematangan buah cengkeh ini dilakukan dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Cengkeh akan diidentifikasi kedalam tiga kategori yaitu Muda, Matang dan Tua. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 200 buah cengkeh terdiri dari 160 data latih dan 40 data uji yang diambil dalam bentuk image (jpg). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi python desktop yang dapat mengidentifikasi kematangan buah cengkeh berdasarkan ciri warna. Tingkat akurasi pengenalan Muda sebesar 92,5 %, Matang 92,5 %, dan Tua 96,1 %. Kata kunci : Buah, Cengkeh, Identifikasi, LVQ, Warna.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Buah, Cengkeh, Identifikasi, LVQ, Warna. |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Titis Pratiwi |
| Date Deposited: | 02 Mar 2021 06:22 |
| Last Modified: | 02 Mar 2021 06:22 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/9129 |
Actions (login required)
 |
View Item |
