IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH KOPI MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION BERBASIS DESKTOP

WAHID, YUSUF NUR RAHMAN - 185410039 (2022) IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH KOPI MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION BERBASIS DESKTOP. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

	Text (HALAMAN DEPAN) 1_185410039_HALAMAN_DEPAN - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (553kB)
	Text (BAB I) 2_185410039_BAB_I - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (92kB)
	Text (BAB II) 3_185410039_BAB_II - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (392kB)
	Text (BAB III) 4_185410039_BAB_III - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (481kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 5_185410039_BAB_IV - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (733kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 6_185410039_BAB_V - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (89kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 7_185410039_DAFTAR_PUSTAKA - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (43kB)
	Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM) 8_185410039_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (121kB)
	Text (LISTING PROGRAM) 9_185410039_LISTING_PROGRAM - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (187kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 10_LAMPIRAN - AI_Yusuf Nrw.pdf - Published Version Download (489kB)

Abstract

Kopi merupakan salah satu buah yang digemari banyak orang, baik di Indonesia maupun mancanegara. Sehingga dalam proses memanen kopi petani harus tepat dalam mengidentifikasi tingkat kematangan buah kopi yang pas untuk di panen agar kualitas buah kopi tetap terjaga. Ketika buah kopi dipanen sebelum memasuki masa panen buah kopi yang dihasilkan akan berwarna pucat dan keriput. Aroma yang dihasilkan juga masih sangat lemah. Ketika buah kopi yang sudah melewati masa panen yang pas maka aroma kopi yang dihasilkan seperti bau tanah. Oleh karena itu, peneliti akan membangun sistem untuk mengidentifikasi kematangan buah kopi. Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman python dan berbasis desktop. Penelitian ini menggunakan salah satu metode jaringan syaraf tiruan, yakni Learning Vector Quantization dengan banyak data 120 buah kopi yang terdiri dari 90 data latih dan 30 data uji yang diambil dalam bentuk image. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem aplikasi desktop menggunakan bahasa pemrograman python yang dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah kopi berdasarkan hasil ekstraksi warna dari data gambar buah. Nilai akurasi yang diperoleh berdasarkan kelas Muda sebesar 90 %, Matang 73,3 % dan Tua 93,3 %. Kata kunci : Buah Kopi, Warna, Python, Learning Vector Quantization.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing: Edi Iskandar, ST, M.Cs
Uncontrolled Keywords:	Buah Kopi, Warna, Python, Learning Vector Quantization.
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman > Python A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman
Divisions:	Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering)
Depositing User:	Titis Pratiwi
Date Deposited:	25 Mar 2022 02:27
Last Modified:	25 Mar 2022 02:27
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9597

Actions (login required)

View Item